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工业大数据分析在流程制造行业的应用
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“十三五”以来,中石油、中石化、万华化学、华谊化工、国家电网、宝武钢铁等国内流程行业领头者开展了数字化、智能化建设,加快数字化油田、智能炼厂、智慧电网、智慧炼钢等建设。信息化与自动化互相交织融合,积累了大量的工业数据,给以油田开发、石油石化、化工、钢铁、电力为代表的流程工业带来了新的挑战与机遇,也为其创新带来了新的技术能力。本书以大数据治理、大数据分析为主线,以油气开发、石油石化、化工、钢铁、电力为代表的流程工业大数据创新为分支,详细阐述了大数据分析在流程工业中的应用案例和今后的发展趋势。为广大的流程工业界研究人员、企业管理者、工程技术专家提供了一本不可多得的涵盖数字化转型、大数据分析的学习材料。
目录(66章)
倒序
- 封面
- 版权信息
- 作者简介
- 内容简介
- 本书编写委员会
- 前言
- 第1章 流程工业智能制造与数字化转型
- 1.1 新一轮智能制造发展战略
- 1.2 流程工业数字化转型战略
- 1.3 大数据分析和流程工业智能制造
- 第2章 工业大数据分析基础
- 2.1 工业大数据治理
- 2.2 流程工业大数据治理案例
- 2.3 大数据采集技术
- 2.4 大数据存储技术
- 2.5 大数据分析技术
- 2.6 大数据可视化技术
- 2.7 大数据分析方法
- 第3章 天然气开发行业的大数据分析
- 3.1 天然气开发行业信息化现状
- 3.2 天然气开发行业的大数据分析需求
- 3.3 天然气开发行业的大数据来源与特点
- 3.4 天然气开发行业的大数据解决方案
- 3.5 天然气开发行业的大数据分析方法
- 3.6 天然气开发行业的大数据分析案例
- 3.7 总结
- 第4章 炼油化工行业的大数据分析
- 4.1 炼油化工行业信息化现状
- 4.2 炼油化工行业的大数据分析需求
- 4.3 炼油化工行业的大数据来源与特点
- 4.4 炼油化工行业的大数据解决方案
- 4.5 炼油化工行业的大数据分析方法
- 4.6 炼油化工行业的大数据分析案例
- 4.7 总结
- 第5章 化工行业的大数据分析
- 5.1 化工行业信息化现状
- 5.2 化工行业的大数据分析需求
- 5.3 化工行业的大数据来源与特点
- 5.4 化工行业的大数据解决方案
- 5.5 化工行业的大数据分析方法
- 5.6 化工行业的大数据分析案例
- 5.7 总结
- 第6章 钢铁行业的大数据分析
- 6.1 钢铁行业信息化现状
- 6.2 钢铁行业的大数据分析需求
- 6.3 钢铁行业的大数据来源与特点
- 6.4 钢铁行业的大数据解决方案
- 6.5 钢铁行业的大数据分析方法
- 6.6 钢铁行业的大数据分析案例
- 6.7 总结
- 第7章 电力输电线路运维的大数据分析
- 7.1 电力输电线路运维信息化现状
- 7.2 电力输电线路运维的大数据分析需求
- 7.3 电力输电线路运维的大数据来源与特点
- 7.4 电力输电线路运维的大数据解决方案
- 7.5 电力输电线路运维的大数据分析方法
- 7.6 电力输电线路运维的大数据分析案例
- 7.7 电力输电线路运维大数据技术展望
- 7.8 总结
- 第8章 总结与展望
- 8.1 流程工业与互联网下半场的结合
- 8.2 流程工业需要建立大数据文化
- 参考文献
- 致谢
- 读者调查表
- 电子工业出版社编著书籍推荐表 更新时间:2020-11-21 19:11:19
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