工业大数据工程 系统、方法与实践

   本书探索工业大数据的”工程方法体系”并介绍了其中的关键技术，提出了多领域的工业物理对象建模方法和查询技术。全书共10章，第1章讨论了工业大数据的内涵与特点，并给出了工业大数据工程的三个要素，即数据资源、数据分析和数据应用；第2～4章提出了领域模型驱动的数据资源的建模技术，并给出了工业大系统技术与建设方法；第5、6章讨论了敏捷工业大数据分析与运维方法，并阐述了背后的分析软件技术；第7章讨论了用户驱动的数据应用的低代码开发技术；第8~10章用风电、水电、煤矿综采三个行业，展示了工业大数据工程方法的应用过程。

本书适合工业企业的数字化中坚力量(研发/IT/工艺等部门的资深专家/领导)、工业互联网工业大数据技术服务企业和高校工业数据技术研究团队等读者阅读。

"田春华，博士，北京工业大数据创新中心首席数据科学家，毕业于清华大学自动化系，曾职于IBM中国研究院（高级经理）。技术方向为机器学习算法和工业大数据应用，在高端装备制造、石油石化、新能源、航空与港口等行业实施过50多个数据分析项目，出版专著2部，发表学术论文94篇，拥有60余项专利授权，曾担任IEEE、INFORMS、ACM等学术组织和国际学术会议分会主席、执行委员、审稿人。2017 PHM Data Challenge冠军队导师，担任工业大数据创新竞赛、工业互联网数字孪生大赛评委，参与工业大数据、工业互联网、质量大数据等白皮书和国家标准编写，现任工业互联网大数据技术工业和信息化部重点实验室学术委员会委员、工业大数据分析与集成应用工信部重点实验室专业技术委员会委员。 张硕，博士，高级工程师，主要研究方向为云边端协同数据管理技术与物联网时空感知大数据系统等。国内外发明专利授权40余项，发表论文20余篇，他引800余次。曾在IBM中国研究院从事NoSQL数据管理等研发工作，Apache软件基金会物联网数据库IoTDB项目管理委员会成员。 徐地，博士，北京工业大数据创新中心首席架构师，曾在IBM中国研究院担任研究员，擅长的领域包括云计算、数据架构、工业数据管理、数据智能应用等。发表计算机领域国际很好学术会议论文两篇，专利20余项。同时也是资深软件工程师和研发负责人，曾带领过多个工业大数据产品的设计和研发工作。 田春华，博士，北京工业大数据创新中心首席数据科学家，毕业于清华大学自动化系，曾职于IBM中国研究院（高级经理）。技术方向为机器学习算法和工业大数据应用，在高端装备制造、石油石化、新能源、航空与港口等行业实施过50多个数据分析项目，出版专著2部，发表学术论文94篇，拥有60余项专利授权，曾担任IEEE、INFORMS、ACM等学术组织和国际学术会议分会主席、执行委员、审稿人。2017 PHM Data Challenge冠军队导师，担任工业大数据创新竞赛、工业互联网数字孪生大赛评委，参与工业大数据、工业互联网、质量大数据等白皮书和国家标准编写，现任工业互联网大数据技术工业和信息化部重点实验室学术委员会委员、工业大数据分析与集成应用工信部重点实验室专业技术委员会委员。 张硕，博士，高级工程师，主要研究方向为云边端协同数据管理技术与物联网时空感知大数据系统等。国内外发明专利授权40余项，发表论文20余篇，他引800余次。曾在IBM中国研究院从事NoSQL数据管理等研发工作，Apache软件基金会物联网数据库IoTDB项目管理委员会成员。 徐地，博士，北京工业大数据创新中心首席架构师，曾在IBM中国研究院担任研究员，擅长的领域包括云计算、数据架构、工业数据管理、数据智能应用等。发表计算机领域国际很好学术会议论文两篇，专利20余项。同时也是资深软件工程师和研发负责人，曾带领过多个工业大数据产品的设计和研发工作。 田春华，博士，北京工业大数据创新中心首席数据科学家，毕业于清华大学自动化系，曾职于IBM中国研究院（高级经理）。技术方向为机器学习算法和工业大数据应用，在高端装备制造、石油石化、新能源、航空与港口等行业实施过50多个数据分析项目，出版专著2部，发表学术论文94篇，拥有60余项专利授权，曾担任IEEE、INFORMS、ACM等学术组织和国际学术会议分会主席、执行委员、审稿人。2017 PHM Data Challenge冠军队导师，担任工业大数据创新竞赛、工业互联网数字孪生大赛评委，参与工业大数据、工业互联网、质量大数据等白皮书和国家标准编写，现任工业互联网大数据技术工业和信息化部重点实验室学术委员会委员、工业大数据分析与集成应用工信部重点实验室专业技术委员会委员。 张硕，博士，高级工程师，主要研究方向为云边端协同数据管理技术与物联网时空感知大数据系统等。国内外发明专利授权40余项，发表论文20余篇，他引800余次。曾在IBM中国研究院从事NoSQL数据管理等研发工作，Apache软件基金会物联网数据库IoTDB项目管理委员会成员。 徐地，博士，北京工业大数据创新中心首席架构师，曾在IBM中国研究院担任研究员，擅长的领域包括云计算、数据架构、工业数据管理、数据智能应用等。发表计算机领域国际很好学术会议论文两篇，专利20余项。同时也是资深软件工程师和研发负责人，曾带领过多个工业大数据产品的设计和研发工作。 田春华，博士，北京工业大数据创新中心首席数据科学家，毕业于清华大学自动化系，曾职于IBM中国研究院（高级经理）。技术方向为机器学习算法和工业大数据应用，在高端装备制造、石油石化、新能源、航空与港口等行业实施过50多个数据分析项目，出版专著2部，发表学术论文94篇，拥有60余项专利授权，曾担任IEEE、INFORMS、ACM等学术组织和国际学术会议分会主席、执行委员、审稿人。2017 PHM Data Challenge冠军队导师，担任工业大数据创新竞赛、工业互联网数字孪生大赛评委，参与工业大数据、工业互联网、质量大数据等白皮书和国家标准编写，现任工业互联网大数据技术工业和信息化部重点实验室学术委员会委员、工业大数据分析与集成应用工信部重点实验室专业技术委员会委员。 张硕，博士，高级工程师，主要研究方向为云边端协同数据管理技术与物联网时空感知大数据系统等。国内外发明专利授权40余项，发表论文20余篇，他引800余次。曾在IBM中国研究院从事NoSQL数据管理等研发工作，Apache软件基金会物联网数据库IoTDB项目管理委员会成员。 徐地，博士，北京工业大数据创新中心首席架构师，曾在IBM中国研究院担任研究员，擅长的领域包括云计算、数据架构、工业数据管理、数据智能应用等。发表计算机领域国际很好学术会议论文两篇，专利20余项。同时也是资深软件工程师和研发负责人，曾带领过多个工业大数据产品的设计和研发工作。 "

第1章工业大数据概论
1.1工业大数据提出的背景
1.2工业大数据的内涵与范畴
1.2.1工业大数据的概念
1.2.2应用领域与场景
1.2.3在企业信息架构中的位置
1.2.4模型形式与应用范式
1.2.5与其他技术方向的关系
1.3工业大数据的认知辨析
1.3.1经济与制度视角
1.3.2数据资产视角
1.3.3思维模式视角
1.3.4数据技术视角
1.3.5数字化与信息化的差别
1.3.6OT、DT、IT的融合与分工
1.4工业大数据工程的内容
1.4.1工业大数据建设面临的挑战
1.4.2敏捷工业大数据工程方法
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