商品描述
本書以工業互聯網的發展背景、核心技術與實踐體驗為主線，系統介紹工業互聯網的基本概念、體系架構、典型應用以及關鍵技術。全書共分十章，第一、二章為“背景知識”篇，通過歷史回顧、發展與應用，引導讀者全面認識工業互聯網的起源、價值、政策導向、體系架構，以及典型應用場景等，幫助大家建立產業大局觀。第三至第九章為“關鍵技術”篇，每章聚焦工業互聯網的一個關鍵技術領域，包括物聯網、區塊鏈、安全、雲平臺、軟件、大數據、人工智能，旨在幫助讀者感受技術如何在真實企業落地。第十章為“實踐初體驗”篇，通過雲端“數字孿生工廠”建設項目體驗情境，實現從認知到實踐的轉化，進一步增強專業體驗與產業認知。本書突出職業教育特色，強調產業認知、技術理解和應用能力培養。通過新大陸科技集團雲端“機械加工孿生工廠”建設項目體驗，讀者可以進一步了解生產加工、電鍍車間、噴塗車間、汙水處理等工業場景中的數字化管理過程，數字孿生平臺配合學習微視頻，有助於實現從知識學習到實踐應用的轉化。本書可作為高等職業本科、專科院校的計算機類和電子信息類各專業教材，也可供工業互聯網、智能制造、數字化轉型等領域的工程技術人員和管理人員學習參考。
目錄大綱
第一章 認識工業互聯網 （1）
1.1 回望工業革命發展史 （1）
1.1.1 第一次工業革命—機械化時代 （1）
1.1.2 第二次工業革命—生產線量產 （2）
1.1.3 第三次工業革命—自動化生產 （2）
1.1.4 第四次工業革命—智能化時代 （2）
1.2 走近工業互聯網 （4）
1.3 發現工業互聯網的價值 （5）
1.3.1 GE的1%威力 （5）
1.3.2 工業互聯網是中國數字經濟發展的重要著力點 （6）
1.3.3 工業互聯網的整體價值 （7）
1.4 理解工業互聯網體系架構 （7）
1.4.1 傳統工業互聯網體系架構ISA-95 （8）
1.4.2 工業互聯網體系架構2.0版 （10）
【交流與討論】 （14）
【拓展學習】 （15）
【課後作業】 （15）
【AI共創任務鏈】 （15）
第二章 工業互聯網典型應用 （16）
2.1 智能制造：工業互聯網的經典落地場景 （16）
2.2 智慧能源：工業互聯網與能源的碰撞 （19）
2.3 智慧交通：工業互聯網構建新型交通網絡 （23）
2.4 智慧醫療：工業互聯網+醫療=創新 （26）
【交流與討論】 （30）
【拓展學習】 （30）
【課後作業】 （30）
【AI共創任務鏈】 （30）
關鍵技術篇
第三章 工業物聯網 （31）
3.1 案例背景與業務痛點 （31）
3.2 項目建設目標 （32）
3.3 基礎知識 （33）
3.3.1 認識工業物聯網 （33）
3.3.2 工業物聯網體系構架 （35）
3.3.3 感知層 （35）
3.3.4 網絡層 （37）
3.3.4 邊緣層 （38）
3.3.5 平臺層 （39）
3.3.6 工業物聯網數采中的“現場工程師”職業素養 （40）
3.4 “同慶科技”企業解決方案 （42）
3.4.1 總體架構 （42）
3.4.2 節能原理 （44）
3.4.3 實施方案 （45）
3.4.4 界面交付 （50）
3.5 實施效果 （51）
3.6 前沿技術 （52）
【交流與討論】 （53）
【拓展學習】 （53）
【課後作業】 （53）
【AI共創任務鏈】 （54）
第四章 工業區塊鏈 （55）
4.1 案例背景及業務痛點 （55）
4.2 項目建設目標 （56）
4.3 基礎知識 （56）
4.3.1 工業區塊鏈的基本定義 （56）
4.3.2 工業區塊鏈的核心技術 （58）
4.3.3 工業區塊鏈的主要類型 （61）
4.3.4 工業區塊鏈的智能合約 （63）
4.3.5 工業區塊鏈的公用價值與職業倫理 （64）
4.4 “天河國雲”企業實施方案 （65）
4.4.1 多主體接入與身份認證體系建設 （65）
4.4.2 圖紙可信共享機制 （66）
4.4.3 供應鏈數據管理與溯源體系 （67）
4.4.4 供應鏈業務中的智能合約 （67）
4.5 實施效果 （68）
4.6 前沿技術 （68）
【交流與討論】 （69）
【拓展學習】 （70）
【課後作業】 （70）
【AI共創任務鏈】 （70）
第五章 工業互聯網安全 （71）
5.1 案例背景與業務痛點 （71）
5.2 項目建設目標 （73）
5.3 基礎知識 （73）
5.3.1 工業互聯網安全的定義 （74）
5.3.2 工業互聯網的威脅與風險 （75）
5.3.3 工業互聯網的安全防護 （77）
5.3.4 工業互聯網安全，從我做起 （79）
5.4 “安恒信息”企業解決方案 （80）
5.4.1 工業互聯網安全 （81）
5.4.2 工業終端安全 （82）
5.4.3 工業數據安全 （83）
5.4.4 工業應用安全 （83）
5.4.5 安全管理建設 （84）
5.5 實施效果 （85）
5.6 前沿技術 （85）
【交流與討論】 （86）
【拓展學習】 （87）
【課後作業】 （87）
【AI共創任務鏈】 （87）
第六章 工業互聯網雲平臺 （88）
6.1 案例背景及業務痛點 （88）
6.2 項目建設目標 （89）
6.3 基礎知識 （89）
6.3.1 工業互聯網雲平臺的概念與發展歷程 （90）
6.3.2 工業互聯網平臺的功能架構 （91）
6.3.3 工業互聯網平臺的關鍵技術 （93）
6.3.4 工業互聯網雲平臺的分類 （95）
6.3.4 工業互聯網雲平臺的生態構建 （97）
6.3.6 攜手共創，推動國產工業互聯網平臺的創新與發展 （99）
6.4 海爾集團“卡奧斯”解決方案 （100）
6.3.1 卡奧斯工業互聯網母平臺架構 （101）
6.3.2 能源管理平臺架構 （102）
6.3.3 能源管理平臺具體方案解析 （104）
6.5 實施效果 （109）
6.6 前沿技術 （110）
【交流與討論】 （111）
【拓展學習】 （112）
【課後作業】 （112）
【AI共創任務鏈】 （112）
第七章 工業軟件 （113）
7.1 案例背景及業務痛點 （113）
7.2 項目建設目標 （114）
7.3 基礎知識 （115）
7.3.1 工業軟件的基本概念與價值 （116）
7.3.2 工業軟件的分類 （117）
7.3.3 智慧工廠典型軟件系統 （118）
7.3.4 各工業軟件間的協同運作 （122）
7.3.5 工業APP （124）
7.4 “東領智能”企業解決方案 （126）
7.4.1 整體架構 （126）
7.4.2 制造執行系統（MES）主要功能模塊 （127）
7.5 實施效果 （134）
7.6 前沿技術 （135）
【交流與討論】 （135）
【拓展學習】 （136）
【課後作業】 （136）
【AI共創任務鏈】 （137）
第八章 工業大數據 （138）
8.1 案例背景與業務痛點 （138）
8.2 項目建設目標 （139）
8.3 基礎知識 （140）
8.3.1 工業大數據的基本概念 （140）
8.3.2 工業大數據的主要來源與類型 （141）
8.3.3 工業大數據的生命周期管理 （142）
8.3.4 工業大數據分析 （143）
8.3.5 工業大數據分析背後的科學思維方法 （145）
8.3.6 工業大數據的主要應用場景 （147）
8.3.7 工業大數據面臨的挑戰 （147）
8.4 “天遠科技”企業解決方案 （148）
8.4.1 業務理解 （148）
8.4.2 數據理解 （149）
8.4.3 數據準備 （151）
8.4.4 數據建模 （152）
8.4.5 模型驗證 （153）
8.5 實施效果 （154）
8.5.1 模型部署 （154）
8.5.2 應用效果 （155）
8.6 前沿技術 （155）
【交流與討論】 （156）
【拓展學習】 （156）
【課後作業】 （157）
【AI共創任務鏈】 （157）
第九章 工業人工智能 （158）
9.1 案例背景及業務痛點 （158）
9.2 項目建設目標 （159）
9.3 基礎知識 （159）
9.3.1 工業人工智能概述 （159）
9.3.2 工業人工智能核心技術 （161）
9.3.3 典型工業人工智能落地應用場景 （164）
9.3.5 工業人工智能的倫理與責任挑戰 （165）
9.4 “思謀科技”企業解決方案 （167）
9.4.1 整體解決方案架構 （167）
9.4.2 方案實施過程 （169）
9.4.3 算法設計 （170）
9.4.4 工業人工智能大模型賦能 （171）
9.5 實施效果 （174）
9.6 前沿技術 （174）
【交流與討論】 （175）
【拓展學習】 （175）
【課後作業】 （176）
【AI共創任務鏈】 （176）
實踐初體驗篇
第十章 工業互聯網應用實踐初體驗 （177）
10.1 項目一 機械加工孿生工廠漫遊 （177）
任務一 工業設備認知 （178）
任務二 表面處理與廢水處理認知 （178）
10.2 項目二 生產加工數字化管理 （178）
任務一 生產加工業務需求調研 （178）
任務二 生產加工駕駛艙開發 （179）
10.3 電鍍車間數字化管理 （179）
任務一 電鍍車間業務需求調研 （179）
任務二 電鍍車間駕駛艙開發 （179）
10.4 噴漆車間數字化管理 （179）
任務一 噴漆車間業務需求調研 （180）
任務二 噴漆車間駕駛艙開發 （180）
10.5 汙水處理數字化管理 （180）
任務一 廢水處理業務需求調研 （180）
任務二 廢水處理駕駛艙開發 （180）
【交流與討論】 （181）
【拓展學習】 （181）
【課後作業】 （181）
【AI共創任務鏈】 （182）
參考文獻
