大数据优秀产品和应用解决方案案例系列丛书：大数据优秀应用解决方案案例（工业、能源、交通卷） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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国家工业信息安全发展研究中心 编

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• 大数据
• 工业互联网
• 能源行业
• 交通运输
• 应用案例
• 解决方案
• 数字化转型
• 行业实践
• 技术创新
• 数据分析

出版社： 人民出版社

ISBN：9787010193168

版次：1

商品编码：12373170

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-05-01

用纸：胶版纸

内容简介

为贯彻国家大数据战略，落实《国务院关于印发存进大数据发展行动纲要的通知》和《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，全面掌握我国大数据产业发展和应用情况，工业和信息化部办公厅于2017年10月向地方工业和信息化主管部门及央企集团下发了《工业和信息化部办公厅关于组织开展2017大数据优秀产品和应用解决方案征集活动的通知》（工信厅信软函〔2017〕568号），在2016年案例征集工作基础上继续在全国开展大数据优秀产品和应用解决方案的征集活动。经过四十余位业内专家三轮严格评审，从31个省、自治区、直辖市申报的1055个有效案例中遴选出了100个优秀案例。

本套系书籍是上述100个优秀案例的汇编，共分为大数据优秀产品篇和大数据优秀应用解决方案篇两大类共三本。本书为大数据应用解决方案在工业、能源电力、交通运输领域入围的优秀案例汇编，展示了国内先行先知企业在这些领域的技术突破、产品架构和推广成效。编者希望通过这种展示方式，为相关地区、行业、企业发展和应用大数据提供有益的借鉴和思考，切实推动大数据与实体经济深度融合，促进“政、产、学、研、用”深度合作。

《工业、能源、交通领域大数据应用新篇章：创新实践与价值洞察》 本书并非直接收录《大数据优秀产品和应用解决方案案例系列丛书：大数据优秀应用解决方案案例（工业、能源、交通卷）》中的具体案例，而是旨在从更宏观、更具前瞻性的视角，深入探讨大数据技术如何赋能工业、能源和交通这三大关键国民经济支柱产业，引领其迈向智能化、高效化和可持续发展的新纪元。本书将聚焦于这些领域面临的核心挑战、大数据驱动的创新思路、前沿技术应用的可能性，以及由此带来的深刻变革和价值重塑。 第一部分：工业智能化的驱动力——大数据重塑制造新生态 在全球工业4.0浪潮的推动下，制造业正经历着前所未有的数字化转型。大数据作为这场变革的核心引擎，正以前所未有的力量渗透到工业生产的各个环节。本书将深入剖析大数据在工业领域的核心价值，包括但不限于： 生产流程优化与智能制造： 实时监控与预测性维护： 探讨如何通过海量传感器数据、生产设备运行数据以及环境参数，构建强大的实时监控系统。重点阐述如何利用机器学习算法，对设备进行健康度评估，预测潜在故障，变被动维修为主动预防，大幅降低停机时间和维护成本。将涉及数据采集、清洗、特征工程、模型训练与部署等关键步骤的逻辑梳理。 工艺参数优化与质量提升： 分析大数据如何帮助企业深入理解生产工艺与产品质量之间的复杂关系。通过挖掘生产过程中的海量参数变化数据，结合最终产品质量检测数据，找出影响质量的关键因素，从而实现工艺参数的精准调优，提升产品一致性和合格率，减少废品率。 供应链协同与智能化管理： 深入分析大数据在打通企业内部各环节、连接上下游合作伙伴方面的重要作用。从原材料采购、库存管理、生产计划排程，到物流配送，大数据能够提供端到端的可视化，实现更敏捷、更具弹性的供应链响应，应对市场波动。将重点探讨如何利用大数据进行需求预测、库存优化、供应商绩效评估等。 能源效率管理与绿色制造： 探讨大数据在提升工业能源利用效率方面的潜力。通过对能源消耗数据、生产负荷数据、设备运行数据进行综合分析，识别能源浪费环节，优化能源调度策略，推广绿色制造理念，降低碳排放，响应可持续发展的全球号召。 工业互联网平台的构建与演进： 平台架构与数据治理： 剖析构建安全、可靠、开放的工业互联网平台所面临的技术挑战，包括异构系统的数据集成、统一的数据模型、海量数据的存储与处理、数据安全与隐私保护等。将探讨平台在数据采集、数据存储、数据分析、数据应用等方面的关键技术架构。 应用生态的培育与价值释放： 探讨如何通过工业互联网平台，汇聚各类数据资源，孵化出丰富的SaaS、PaaS、IaaS服务，赋能开发者和企业，共同创造新的应用场景和商业模式。重点将阐述平台如何打破信息孤岛，促进知识共享和协同创新。 新兴技术在工业中的融合应用： 人工智能与机器学习： 深入探讨AI和ML在异常检测、故障诊断、生产调度、质量检测（如基于计算机视觉的产品缺陷识别）等方面的具体应用逻辑和技术路线。 边缘计算与实时决策： 分析边缘计算如何在靠近数据源的设备端或网关处进行数据预处理和实时分析，实现更快速的决策和响应，特别是在对时延要求极高的工业自动化场景中。 数字孪生与虚拟仿真： 阐述数字孪生技术如何通过构建现实物理世界的虚拟镜像，将实时数据叠加到虚拟模型上，实现对生产过程的深度洞察、风险预演和优化模拟，从而指导实际生产。 第二部分：能源领域的智慧变革——大数据驱动的清洁与高效 能源是国民经济的命脉，而大数据正以前所未有的方式重塑着能源的生产、传输、分配和消费模式，推动能源行业向更清洁、更高效、更可靠的方向发展。本书将聚焦大数据在能源领域的关键应用，包括： 智能电网的构建与运行： 电网负荷预测与调度优化： 探讨如何利用海量历史负荷数据、气象数据、社会活动数据等，构建高精度的电网负荷预测模型，优化电力调度，提高电网的稳定性和经济性。特别是在可再生能源发电占比日益提高的背景下，预测的准确性至关重要。 分布式能源接入与管理： 分析大数据在整合风电、光伏等分布式清洁能源方面的作用。通过对分布式发电、电网状态、用户侧用能需求的实时监测和分析，实现能源的优化配置和智能调度，提高电网的柔性和韧性。 故障诊断与应急响应： 阐述大数据在电网故障监测、定位和快速响应方面的应用。通过对各类告警信息、运行参数的分析，快速识别故障原因，制定最优的修复方案，缩短停电时间，保障能源供应的可靠性。 用户侧管理与需求侧响应： 深入分析大数据在理解用户用能习惯、实施精细化用电管理方面的价值。通过用户用电行为分析，推动需求侧响应机制的建立，引导用户合理用能，削峰填谷，提高整体能源利用效率。 新能源领域的深度融合： 风电与光伏发电预测： 重点关注大数据在提高风力发电和光伏发电预测精度方面的挑战与解决方案。涉及风速、辐照度、设备状态等多元数据的融合分析。 储能系统的优化调度： 探讨如何利用大数据分析，实现储能系统的智能充放电策略，最大化其在电网稳定、削峰填谷、参与电力市场等方面的价值。 油气与传统能源的智能化升级： 勘探与开采效率提升： 分析大数据在地球物理数据分析、油气藏建模、钻井风险预测等方面的应用，提高勘探成功率和开采效率。 管道监测与安全保障： 阐述大数据在管道泄漏检测、腐蚀预警、安全运行监测等方面的应用，确保能源输送的安全与稳定。 炼化过程优化与能耗管理： 探讨大数据如何帮助炼油化工企业优化生产工艺，提高产品收率，降低能耗，实现精细化运营。 第三部分：交通运输的智慧动脉——大数据驱动的流畅与安全 交通运输是连接城市、区域乃至全球的重要动脉，而大数据正以前所未有的力量为其注入新的活力，使其变得更加流畅、高效、安全和智能。本书将深入探讨大数据在交通领域的关键应用，包括： 智能交通系统的构建与运行： 交通流量预测与信号灯优化： 详细分析如何利用实时交通流量数据、历史出行规律、事件信息等，构建高精度的交通流量预测模型，动态调整交通信号灯配时，缓解城市拥堵，提高通行效率。 出行者信息服务与个性化推荐： 探讨大数据如何为出行者提供实时、精准的交通信息，包括拥堵路况、公共交通到站信息、最优出行路线推荐等，提升出行体验。 公共交通的优化调度与运营： 分析大数据在公交、地铁等公共交通系统中的应用，包括客流分析、线路优化、车辆调度、准点率提升等，提高公共交通的吸引力和运营效率。 车联网与自动驾驶的前景： 车联网数据分析与应用： 探讨车联网产生的海量数据（如车辆状态、驾驶行为、环境感知等）如何驱动车辆的智能化升级，包括故障诊断、安全预警、驾驶行为分析与优化等。 自动驾驶技术的数据支撑： 深入分析大数据在自动驾驶技术研发中的核心作用，包括场景数据采集、模型训练、感知算法优化、决策规划等。将重点阐述如何利用多源异构数据，构建安全可靠的自动驾驶系统。 共享出行平台的优化： 分析大数据在网约车、共享单车等共享出行平台中的应用，包括供需匹配、定价策略、用户行为分析、平台运营优化等。 物流配送的智慧化升级： 智能路径规划与运力优化： 探讨大数据如何实现物流配送的动态路径规划，考虑实时路况、配送时效、车辆载重等因素，最大限度地提高配送效率，降低运输成本。 仓储管理与库存优化： 分析大数据在智慧仓储中的应用，包括入库、出库、盘点、库存预测等，提高仓储运营效率和库存周转率。 冷链物流与特殊货物配送： 探讨大数据在保障特殊货物（如医药、生鲜）在运输过程中的温度、湿度等环境参数，实现全程可追溯和精准管理。 交通安全与应急管理： 交通事故分析与预警： 阐述大数据在识别交通事故高发区域、分析事故原因、预测潜在风险方面的应用，为交通安全管理提供决策支持。 突发事件的应急响应： 探讨大数据在交通管制、疏导、信息发布等方面的作用，提高应对各类突发交通事件的能力。 本书旨在通过对以上各领域大数据应用潜力的深度挖掘和系统性梳理，为读者展现大数据技术在赋能工业、能源、交通三大关键产业转型升级中的无限可能。本书将从理论到实践，从技术到价值，全方位地呈现大数据驱动下的未来发展蓝图，激发读者在各自领域探索和实践大数据应用的灵感与思路。

评分☆☆☆☆☆

作为一名企业管理者，我更关注的不是底层技术细节，而是大数据应用带来的商业价值和管理变革。这本书如果能兼顾到技术和管理的双重视角，那就太完美了。在工业4.0的大背景下，数据驱动的决策支持系统是提升企业核心竞争力的关键。我希望书中能提供一些案例，展示企业高层是如何利用大数据仪表板（Dashboard）来监控运营健康状况、识别潜在风险和发现新的市场机会的。例如，在能源勘探或开采过程中，大数据如何帮助企业更科学地评估钻井风险，优化资源勘探策略，从而显著降低资本支出并提高成功率？这种从宏观战略层面切入的案例分析，能让我更好地理解如何向上级汇报大数据项目的ROI（投资回报率），并争取到更多的资源投入。我期待看到的，是业务痛点如何被大数据精准定位和解决的故事线，而不是一堆堆炫技式的技术堆砌。成功的案例往往伴随着组织流程的重塑，书中如果能提及数据治理、跨部门协作模式的转变等软性管理内容，那就更具深度了。

评分☆☆☆☆☆

我手里有不少关于大数据技术的理论书籍，读起来总感觉有些‘悬空’，缺少那种能让我立马上手操作的实战经验。因此，我对这本书中“案例”二字的期待值非常高。我希望它能像一本精良的工具手册，而不是一本理论综述。具体来说，对于交通运输领域，我非常关注城市交通流的实时优化和智能信号灯控制。书中是否涉及了如何融合来自摄像头、GPS设备、移动通信网络等多源异构数据，构建出一个高精度的城市交通数字孪生模型？更进一步地，这些模型是如何实时反馈给交通管理部门，实现拥堵预测和疏导的？我特别想看到一些关于“最后一公里”物流配送优化、公共交通资源动态调配的案例分析。比如，某个城市是如何通过大数据分析，调整公交线路的频次和站点设置，从而最大化市民的出行满意度和公共资源的利用效率的？如果书中能配上详细的架构图、数据流转图，甚至是一些关键算法流程的伪代码说明，那对技术人员来说无疑是极大的帮助，能让理论和实践的鸿沟真正被填平。

评分☆☆☆☆☆

我对技术案例集的挑剔之处在于，很多书籍只关注成功的部分，却回避了实施过程中的巨大挑战和失败教训。一个真正有价值的案例集，应该包含“血与泪”的教训总结。所以，我非常期望这本书能打破这种“报喜不报忧”的常规，提供更具批判性的视角。例如，在处理工业设备的海量时间序列数据时，数据清洗和缺失值处理的难度是巨大的，书中能否分享一些非常规但卓有成效的清洗策略？在能源大数据项目中，数据的安全和隐私保护是红线，是否有案例详细说明了在满足合规性的前提下，如何进行数据脱敏和安全共享的实践？或者，在引入新的大数据平台时，旧有IT系统（Legacy System）的迁移和兼容性问题是如何逐步解决的？如果书中能有一节专门探讨“案例失败或受挫的根本原因分析及应对措施”，那它的参考价值将呈几何级数增长。我需要的不是一个完美无瑕的模板，而是一个能让我预判风险、少走弯路的实战指南。

评分☆☆☆☆☆

这本《大数据优秀产品和应用解决方案案例系列丛书：大数据优秀应用解决方案案例（工业、能源、交通卷）》的书名听起来就让我充满了期待，特别是对于我这种深耕于数据分析和行业落地实践的人来说。我希望能看到一些非常接地气的、能直接应用到实际业务中的干货。比如，在工业领域，我特别好奇他们是如何利用大数据分析来优化生产线的效率，减少非计划停机时间的。是采用了哪些具体的预测性维护模型？数据采集的难点在哪里？又是如何克服的？我希望书中能详细阐述从数据源的接入、清洗、建模到最终部署和效果评估的全过程。不仅仅是展示“我们做了什么”，更重要的是深入解析“我们为什么这么做”以及“我们取得了怎样的量化成果”。例如，某家工厂通过引入了某种智能监控系统，将设备故障率降低了多少百分比，能耗减少了多少，这些具体的数字和背后的逻辑，才是真正吸引我的地方。对于能源行业，我想了解的则是如何利用海量传感器数据进行电网负荷的精准预测，以及在可再生能源（如风能、太阳能）并网带来的波动性问题上，大数据是如何帮助实现更稳定、更高效的能源调度和分配。如果能看到一些跨国合作或大型能源集团的真实案例，那更是极好的，能让我对标国际先进水平，找到我们自身发展的方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的丛书定位是“优秀产品和应用解决方案”，这暗示着书中展示的方案很可能与特定的商业化大数据产品或平台深度绑定。我希望这种绑定是基于实效性而非单纯的广告宣传。如果书中选择了某个知名的云服务商或行业特定软件作为解决方案的基础平台，我希望它能客观地分析该平台的优势与局限性，并对比其他可行方案的优劣。比如，在构建一个交通大数据分析平台时，是选择了开源技术栈（如Hadoop/Spark生态），还是选择了成熟的商业智能（BI）工具？选择背后的成本考量、维护难度和可扩展性如何？对于读者来说，最宝贵的莫过于看到“为什么选这个产品/方案，而不是那个”的决策过程。此外，由于技术迭代速度极快，我更希望这些案例展示的是近两三年的成熟应用，而不是五六年前的技术快餐。如果书中还能提供一些关于如何构建“数据产品”的思路，即如何将内部的分析能力产品化，赋能给合作伙伴或客户，那就更上一层楼了，这代表着数据价值链的延伸和商业模式的创新。