制造业产品生命周期多维数据空间服务理论

本书包括以区块链为基 础的可信数据存储和信息共 享原型，实现产品健康管控 的制造业多维数据预处理及 智能分析建模，为实现产品 故障快速溯源的产品知识图 谱分析，最后闭环于实现产 品全生命周期价值链的经济 增值。

宋轩，教授，博士生导师，吉林大学人工智能学院院长，国家重点研发计划项目负责人。主要研究方向为人工智能相关领域，包括大数据分析、数据挖掘和城市计算等。

第1篇 绪论 第1章 引言 1.1 时代背景与意义 1.1.1 智能制造概述 1.1.2 智能制造的发展 1.1.3 产品生命周期管理 1.1.4 信息技术与产品生命周期管理 1.1.5 智能制造的价值与意义 1.2 产品生命周期多维数据智能化管理研究现状 1.2.1 国内外研究进展 1.2.2 面临的挑战 参考文献 第2章 制造业数据的挑战与机遇 2.1 数据不透明与数据共享难题 2.1.1 数据不透明问题 2.1.2 数据共享问题 2.1.3 现状探究 2.2 数据溯源与数据安全 2.2.1 数据可追溯性 2.2.2 数据安全 2.2.3 小结 2.3 制造业智能化与数据驱动的机遇 参考文献 第2篇 多维数据空问模型与服务理论 第3章 多维数据空间模型 3.1 多维数据与多维数据空间模型 3.1.1 多维数据的复杂性 3.1.2 多维数据空间模型的概念 3.2 多维数据空间模型的构建方法 3.2.1 确定业务需求 3.2.2 选择合适的维度 3.2.3 定义维度层级 3.2.4 选择测量值 3.2.5 构建多维立方体 3.2.6 进行数据分析并创建报告 3.2.7 监测与调整 3.2.8 小结 3.3 多维数据空间模型实例分析 3.3.1 星形模型 3.3.2 雪花模型 3.3.3 事实星座模型 3.3.4 其他数据模型 3.3.5 多维数据空间模型在制造业中的应用 3.3.6 小结 参考文献 第4章 数据存储与共享 4.1 区块链技术在智能制造中的应用 4.1.1 区块链技术 4.1.2 区块链的应用 4.2 链上-链下联合存储的高效共识机制 4.2.1 共识机制 4.2.2 链上-链下联合存储 4.2.3 小结 4.3 以区块链为基础的可信数据存储与共享模型 4.3.1 可信数据存储 4.3.2 数据共享 4.3.3 小结 参考文献 第5章 数据分析与建模 5.1 机器学习在制造业多维数据预处理中的应用 5.1.1 数据清洗 5.1.2 异常数据检测 5：1.3 数据降维 5.1.4 小结 5.2 深度学习在产品生命周期多维数据分析与建模中的应用 5.2.1 深度学习在产品设计阶段的应用 5.2.2 深度学习在生产制造阶段的应用 5.2.3 深度学习在仓储管理运输阶段的应用 5.2.4 深度学习在市场营销阶段的应用 5.2.5 深度学习在售后服务阶段的应用 5.2.6 深度学习的挑战与展望 5.2.7 小结 5.3 产品健康管控的实现 5.3.1 数据收集与准备 5.3.2 数据统计与信息提取 5.3.3 不断反馈与改进 5.3.4 实时监测与预警 5.3.5 生成可视化与报告 5.3.6 审核与评估 5.3.7 小结 参考文献 第3篇 产品故障溯源与生命周期价值链经济增值 第6章 复杂网络技术在产品知识图谱分析中的应用 6.1 复杂网络技术简介 6.1.1 复杂网络的基本信息 6.1.2 复杂网络算法模型 6.1.3 传统的社区发现算法 6.1.4 基于神经网络的社区发现算法 6.2 产品知识图谱的构建方法 6.2.1 知识图谱的构建算法 6.2.2 知识图谱的部分功能 6.2.3 知识推理算法分析 6.3 高效故障溯源分析示例 参考文献 第7章 产品生命周期价值链经济增值 7.1 价值链理论与制造业智能化 7.1.1 价值链概述 7.1.2 智能化关键技术 7.1.3 价值链智能化增值体系 7.2 产品研制周期缩短与质量提升 7.2.1 实现方案概述 7.2.2 产品生命周期价值链智能化服务管理 7.2.3 分布式智能产品生产模式 7.2.4 规模定制化产品智能生产服务 7.3 降低产品不良率与助力产品研发协同 7.3.1 实现方案概述 7.3.2 产品价值链协同生产 7.3.3 产品质量协同高效管控 参考文献 第4篇 案例分析与应用 第8章 制造业多维数据空间服务理论示例 8.1 企业案例 8.1.1 海尔集团的案例 8.1.2 华为公司智能汽车业务探索性案例 8.2 应用示例 8.2.1 企业背景与问题分析 8.2.2 多维数据空间模型构建与实施 8.2.3 效果评估与优化 参考文献 第9章 行业案例分析与启示 9.1 跨行业多维数据空间服务理论应用案例 9.1.1 沃尔玛：多维数据空间服务理论促进零售行业创新 9.1.2 Apixio：多维数据改变医疗保健行业 9.1.3 罗尔斯-罗伊斯：多维数据空间促进制造领域的成功 9.1.4 荷兰皇家壳牌：多维数据服务能源行业 9.1.5 智慧城市：多维数据助力城市创新 9.2 创新模式与成功经验提炼 9.3 面临的挑战与应对策略 参考文献 第5篇 总结与展望 第10章 全书总结与展望 10.1 全书总结 10.1.1 本书的主要贡献 10.1.2 对实践的启示与应用价值 10.2 制造业多维数据