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工業大數據采集、處理與應用 版權信息
- ISBN：9787111719113
- 條形碼：9787111719113 ; 978-7-111-71911-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
工業大數據采集、處理與應用 內容簡介
本書面向智能控制技術專業人才培養需求，緊貼產業和企業應用實際，遵循工業互聯網產業聯盟制定的《工業互聯網體系架構（版本2.0）》《工業大數據技術架構白皮書》《工業大數據分析指南》等技術框架，從工業大數據采集、預處理、存儲、查詢、對象建模、分析、預測、可視化以及應用等方面介紹了工業大數據的采集、處理與應用方法。通過學習，學生應掌握工業大數據采集系統的構建與維護、預處理與存取、分析與可視化工具的使用方法，理解工業大數據在設備狀態評估、設備故障預警和產品質量分析等方面的應用場景和方法。本書在內容編排形式上采用項目牽引、任務驅動方式，邏輯上分成理論教學和實踐教學兩條主線。根據不同的需求，理論與實踐部分可以合并使用，也可以單獨使用。本書可作為高等職業院校自動化類和計算機類相關專業的教材，也可以作為職工大學、成人教育和中等職業院校相關專業的試用教材以及工程技術人員的參考用書。本書配有微課視頻，讀者可掃描書中的二維碼觀看。本書配有電子課件，凡使用本書作為教材的教師可登錄機械工業出版社教育服務網www.cmpedu.com注冊后下載。咨詢電話：010-88379375。
工業大數據采集、處理與應用 目錄
前言
二維碼索引
緒論 1
項目1 了解工業大數據 4
【知識目標】 4
【技能目標】 4
【項目背景】 4
任務1-1 認識工業大數據 4
【任務描述】 4
【相關知識】 5
一、大數據的概念和特征 5
二、大數據的分類 6
三、數據規模的度量 7
【任務實施】 7
一、認識工業大數據的來源 7
二、認識工業大數據的特征 10
三、工業大數據實例 11
任務1-2 對工業大數據及其應用
進行分類 14
【任務描述】 14
【相關知識】 14
一、工業企業的運行流程 14
二、工業大數據的分類 15
三、工業大數據的應用場景 17
【任務實施】 19
一、認識工業大數據的應用類型 19
二、工業大數據應用實例 20
任務1-3 了解工業大數據系統架構 23
【任務描述】 23
【相關知識】 24
一、靜態數據和流數據 24
二、批量計算和流式計算 24
【任務實施】 26
一、認識工業大數據的架構 26
二、認識Hadoop 28
三、認識Hadoop分布式文件系統 28
四、認識并行計算框架MapReduce 29
五、安裝Linux操作系統 30
六、安裝Hadoop 30
拓展知識 大數據技術框架 32
項目2 工業大數據采集 36
【知識目標】 36
【技能目標】 36
【項目背景】 36
任務2-1 了解工業數據采集 36
【任務描述】 36
【相關知識】 37
一、工業現場網絡 37
二、工業數據采集常見的網絡協議 39
三、工業數據的采集方式 42
四、數據的存儲 45
【任務實施】 45
一、準備安裝IoTHub 45
二、安裝Sentinel Runtime 45
三、安裝IoTHub 46
任務2-2 采集PLC數據 48
【任務描述】 48
【相關知識】 48
一、PLC的組成 48
二、PLC的特點 49
三、PLC連接的信號類型 49
四、PLC的通信 50
【任務實施】 50
一、安裝Agent 51
二、創建并連接控制器 53
三、定義變量 56
目 錄
— VIII —
工業大數據采集、處理與應用
四、數據存儲 58
任務2-3 采集PTL數據 65
【任務描述】 65
【相關知識】 66
一、PTL系統的構成 66
二、PTL系統的特點 68
三、PTL系統的功能 68
四、PTL系統的結構 68
【任務實施】 69
一、安裝Agent 70
二、創建并連接控制器 71
三、查看變量 74
四、任務下發 75
五、數據存儲 77
拓展知識 ERP與MES的集成 78
項目3 工業大數據預處理 81
【知識目標】 81
【技能目標】 81
【項目背景】 81
任務3-1 清洗、轉換、加載工業大數據 81
【任務描述】 81
【相關知識】 83
一、ETL的概念 83
二、數據抽取 83
三、數據清洗 84
四、數據轉換 85
五、數據加載 85
六、ETL工具Kettle 86
【任務實施】 89
一、下載、安裝并啟動Kettle 90
二、分析數據問題 91
三、處理流程設計 93
四、讀入數據 94
五、過濾數據 97
六、補缺失值 98
七、替換數據列 99
八、值映射 100
九、輸出到文件 101
十、執行轉換 102
十一、保存轉換文件 102
任務3-2 建立數據倉庫 102
【任務描述】 102
【相關知識】 103
一、數據庫 103
二、數據倉庫 104
三、Hive 105
【任務實施】 108
一、下載并安裝Hive 108
二、安裝并配置MySQL 110
三、啟動Hive 110
四、創建數據庫 110
五、創建數據表 111
六、加載數據 112
任務3-3 查詢工業大數據 112
【任務描述】 112
【相關知識】 112
Hive的查詢語言 112
【任務實施】 114
一、準備工作 114
二、啟動Hive 114
三、打開數據庫 114
四、查詢 114
五、分組統計 115
六、排序1 115
七、排序2 115
八、條件查詢 115
九、輸出文件 116
拓展知識 116
一、數據倉庫的建模 116
二、數據倉庫的分層 118
項目4 工業大數據建模 120
【知識目標】 120
【技能目標】 120
【項目背景】 120
任務4-1 使用UML建模工具 120
【任務描述】 120
【相關知識】 121
一、UML 121
— IX —
目 錄
二、轉換至關系模式 124
三、UML工具 125
【任務實施】 126
一、安裝StarUML 126
二、新建工程 126
三、操作界面 127
四、基本操作 128
五、畫類 132
六、畫關系 132
任務4-2 建立設備信息模型 133
【任務描述】 133
【相關知識】 134
一、信息模型 134
二、設備信息 135
【任務實施】 137
一、新建工程 137
二、添加類圖 137
三、畫類 137
四、添加屬性 137
任務4-3 建立生產過程信息模型 138
【任務描述】 138
【相關知識】 138
一、生產過程 138
二、生產過程信息示例 140
【任務實施】 141
一、新建工程 141
二、添加類圖 141
三、畫類 141
四、添加屬性 141
五、添加關系 141
拓展知識 數字孿生 142
項目5 工業大數據分析 143
【知識目標】 143
【技能目標】 143
【項目背景】 143
任務5-1 使用大數據分析工具 143
【任務描述】 143
【相關知識】 144
一、大數據分析過程 144
二、大數據分析的關鍵 145
三、基于大數據的機器學習 146
【任務實施】 147
一、下載并安裝Weka 147
二、Weka的操作界面 149
三、Weka的數據及類型 150
四、Weka的文件格式 151
任務5-2 使用回歸算法預測 152
【任務描述】
二維碼索引
緒論 1
項目1 了解工業大數據 4
【知識目標】 4
【技能目標】 4
【項目背景】 4
任務1-1 認識工業大數據 4
【任務描述】 4
【相關知識】 5
一、大數據的概念和特征 5
二、大數據的分類 6
三、數據規模的度量 7
【任務實施】 7
一、認識工業大數據的來源 7
二、認識工業大數據的特征 10
三、工業大數據實例 11
任務1-2 對工業大數據及其應用
進行分類 14
【任務描述】 14
【相關知識】 14
一、工業企業的運行流程 14
二、工業大數據的分類 15
三、工業大數據的應用場景 17
【任務實施】 19
一、認識工業大數據的應用類型 19
二、工業大數據應用實例 20
任務1-3 了解工業大數據系統架構 23
【任務描述】 23
【相關知識】 24
一、靜態數據和流數據 24
二、批量計算和流式計算 24
【任務實施】 26
一、認識工業大數據的架構 26
二、認識Hadoop 28
三、認識Hadoop分布式文件系統 28
四、認識并行計算框架MapReduce 29
五、安裝Linux操作系統 30
六、安裝Hadoop 30
拓展知識 大數據技術框架 32
項目2 工業大數據采集 36
【知識目標】 36
【技能目標】 36
【項目背景】 36
任務2-1 了解工業數據采集 36
【任務描述】 36
【相關知識】 37
一、工業現場網絡 37
二、工業數據采集常見的網絡協議 39
三、工業數據的采集方式 42
四、數據的存儲 45
【任務實施】 45
一、準備安裝IoTHub 45
二、安裝Sentinel Runtime 45
三、安裝IoTHub 46
任務2-2 采集PLC數據 48
【任務描述】 48
【相關知識】 48
一、PLC的組成 48
二、PLC的特點 49
三、PLC連接的信號類型 49
四、PLC的通信 50
【任務實施】 50
一、安裝Agent 51
二、創建并連接控制器 53
三、定義變量 56
目 錄
— VIII —
工業大數據采集、處理與應用
四、數據存儲 58
任務2-3 采集PTL數據 65
【任務描述】 65
【相關知識】 66
一、PTL系統的構成 66
二、PTL系統的特點 68
三、PTL系統的功能 68
四、PTL系統的結構 68
【任務實施】 69
一、安裝Agent 70
二、創建并連接控制器 71
三、查看變量 74
四、任務下發 75
五、數據存儲 77
拓展知識 ERP與MES的集成 78
項目3 工業大數據預處理 81
【知識目標】 81
【技能目標】 81
【項目背景】 81
任務3-1 清洗、轉換、加載工業大數據 81
【任務描述】 81
【相關知識】 83
一、ETL的概念 83
二、數據抽取 83
三、數據清洗 84
四、數據轉換 85
五、數據加載 85
六、ETL工具Kettle 86
【任務實施】 89
一、下載、安裝并啟動Kettle 90
二、分析數據問題 91
三、處理流程設計 93
四、讀入數據 94
五、過濾數據 97
六、補缺失值 98
七、替換數據列 99
八、值映射 100
九、輸出到文件 101
十、執行轉換 102
十一、保存轉換文件 102
任務3-2 建立數據倉庫 102
【任務描述】 102
【相關知識】 103
一、數據庫 103
二、數據倉庫 104
三、Hive 105
【任務實施】 108
一、下載并安裝Hive 108
二、安裝并配置MySQL 110
三、啟動Hive 110
四、創建數據庫 110
五、創建數據表 111
六、加載數據 112
任務3-3 查詢工業大數據 112
【任務描述】 112
【相關知識】 112
Hive的查詢語言 112
【任務實施】 114
一、準備工作 114
二、啟動Hive 114
三、打開數據庫 114
四、查詢 114
五、分組統計 115
六、排序1 115
七、排序2 115
八、條件查詢 115
九、輸出文件 116
拓展知識 116
一、數據倉庫的建模 116
二、數據倉庫的分層 118
項目4 工業大數據建模 120
【知識目標】 120
【技能目標】 120
【項目背景】 120
任務4-1 使用UML建模工具 120
【任務描述】 120
【相關知識】 121
一、UML 121
— IX —
目 錄
二、轉換至關系模式 124
三、UML工具 125
【任務實施】 126
一、安裝StarUML 126
二、新建工程 126
三、操作界面 127
四、基本操作 128
五、畫類 132
六、畫關系 132
任務4-2 建立設備信息模型 133
【任務描述】 133
【相關知識】 134
一、信息模型 134
二、設備信息 135
【任務實施】 137
一、新建工程 137
二、添加類圖 137
三、畫類 137
四、添加屬性 137
任務4-3 建立生產過程信息模型 138
【任務描述】 138
【相關知識】 138
一、生產過程 138
二、生產過程信息示例 140
【任務實施】 141
一、新建工程 141
二、添加類圖 141
三、畫類 141
四、添加屬性 141
五、添加關系 141
拓展知識 數字孿生 142
項目5 工業大數據分析 143
【知識目標】 143
【技能目標】 143
【項目背景】 143
任務5-1 使用大數據分析工具 143
【任務描述】 143
【相關知識】 144
一、大數據分析過程 144
二、大數據分析的關鍵 145
三、基于大數據的機器學習 146
【任務實施】 147
一、下載并安裝Weka 147
二、Weka的操作界面 149
三、Weka的數據及類型 150
四、Weka的文件格式 151
任務5-2 使用回歸算法預測 152
【任務描述】
展開全部
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