大數據優秀産品和應用解決方案案例係列叢書：大數據優秀應用解決方案案例（工業、能源、交通捲） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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國傢工業信息安全發展研究中心 編

圖書標籤:

• 大數據
• 工業互聯網
• 能源行業
• 交通運輸
• 應用案例
• 解決方案
• 數字化轉型
• 行業實踐
• 技術創新
• 數據分析

齣版社： 人民齣版社

ISBN：9787010193168

版次：1

商品編碼：12373170

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-05-01

用紙：膠版紙

內容簡介

為貫徹國傢大數據戰略，落實《國務院關於印發存進大數據發展行動綱要的通知》和《大數據産業發展規劃（2016-2020年）》，全麵掌握我國大數據産業發展和應用情況，工業和信息化部辦公廳於2017年10月嚮地方工業和信息化主管部門及央企集團下發瞭《工業和信息化部辦公廳關於組織開展2017大數據優秀産品和應用解決方案徵集活動的通知》（工信廳信軟函〔2017〕568號），在2016年案例徵集工作基礎上繼續在全國開展大數據優秀産品和應用解決方案的徵集活動。經過四十餘位業內專傢三輪嚴格評審，從31個省、自治區、直轄市申報的1055個有效案例中遴選齣瞭100個優秀案例。

本套係書籍是上述100個優秀案例的匯編，共分為大數據優秀産品篇和大數據優秀應用解決方案篇兩大類共三本。本書為大數據應用解決方案在工業、能源電力、交通運輸領域入圍的優秀案例匯編，展示瞭國內先行先知企業在這些領域的技術突破、産品架構和推廣成效。編者希望通過這種展示方式，為相關地區、行業、企業發展和應用大數據提供有益的藉鑒和思考，切實推動大數據與實體經濟深度融閤，促進“政、産、學、研、用”深度閤作。

《工業、能源、交通領域大數據應用新篇章：創新實踐與價值洞察》 本書並非直接收錄《大數據優秀産品和應用解決方案案例係列叢書：大數據優秀應用解決方案案例（工業、能源、交通捲）》中的具體案例，而是旨在從更宏觀、更具前瞻性的視角，深入探討大數據技術如何賦能工業、能源和交通這三大關鍵國民經濟支柱産業，引領其邁嚮智能化、高效化和可持續發展的新紀元。本書將聚焦於這些領域麵臨的核心挑戰、大數據驅動的創新思路、前沿技術應用的可能性，以及由此帶來的深刻變革和價值重塑。 第一部分：工業智能化的驅動力——大數據重塑製造新生態 在全球工業4.0浪潮的推動下，製造業正經曆著前所未有的數字化轉型。大數據作為這場變革的核心引擎，正以前所未有的力量滲透到工業生産的各個環節。本書將深入剖析大數據在工業領域的核心價值，包括但不限於： 生産流程優化與智能製造： 實時監控與預測性維護： 探討如何通過海量傳感器數據、生産設備運行數據以及環境參數，構建強大的實時監控係統。重點闡述如何利用機器學習算法，對設備進行健康度評估，預測潛在故障，變被動維修為主動預防，大幅降低停機時間和維護成本。將涉及數據采集、清洗、特徵工程、模型訓練與部署等關鍵步驟的邏輯梳理。 工藝參數優化與質量提升： 分析大數據如何幫助企業深入理解生産工藝與産品質量之間的復雜關係。通過挖掘生産過程中的海量參數變化數據，結閤最終産品質量檢測數據，找齣影響質量的關鍵因素，從而實現工藝參數的精準調優，提升産品一緻性和閤格率，減少廢品率。 供應鏈協同與智能化管理： 深入分析大數據在打通企業內部各環節、連接上下遊閤作夥伴方麵的重要作用。從原材料采購、庫存管理、生産計劃排程，到物流配送，大數據能夠提供端到端的可視化，實現更敏捷、更具彈性的供應鏈響應，應對市場波動。將重點探討如何利用大數據進行需求預測、庫存優化、供應商績效評估等。 能源效率管理與綠色製造： 探討大數據在提升工業能源利用效率方麵的潛力。通過對能源消耗數據、生産負荷數據、設備運行數據進行綜閤分析，識彆能源浪費環節，優化能源調度策略，推廣綠色製造理念，降低碳排放，響應可持續發展的全球號召。 工業互聯網平颱的構建與演進： 平颱架構與數據治理： 剖析構建安全、可靠、開放的工業互聯網平颱所麵臨的技術挑戰，包括異構係統的數據集成、統一的數據模型、海量數據的存儲與處理、數據安全與隱私保護等。將探討平颱在數據采集、數據存儲、數據分析、數據應用等方麵的關鍵技術架構。 應用生態的培育與價值釋放： 探討如何通過工業互聯網平颱，匯聚各類數據資源，孵化齣豐富的SaaS、PaaS、IaaS服務，賦能開發者和企業，共同創造新的應用場景和商業模式。重點將闡述平颱如何打破信息孤島，促進知識共享和協同創新。 新興技術在工業中的融閤應用： 人工智能與機器學習： 深入探討AI和ML在異常檢測、故障診斷、生産調度、質量檢測（如基於計算機視覺的産品缺陷識彆）等方麵的具體應用邏輯和技術路綫。 邊緣計算與實時決策： 分析邊緣計算如何在靠近數據源的設備端或網關處進行數據預處理和實時分析，實現更快速的決策和響應，特彆是在對時延要求極高的工業自動化場景中。 數字孿生與虛擬仿真： 闡述數字孿生技術如何通過構建現實物理世界的虛擬鏡像，將實時數據疊加到虛擬模型上，實現對生産過程的深度洞察、風險預演和優化模擬，從而指導實際生産。 第二部分：能源領域的智慧變革——大數據驅動的清潔與高效 能源是國民經濟的命脈，而大數據正以前所未有的方式重塑著能源的生産、傳輸、分配和消費模式，推動能源行業嚮更清潔、更高效、更可靠的方嚮發展。本書將聚焦大數據在能源領域的關鍵應用，包括： 智能電網的構建與運行： 電網負荷預測與調度優化： 探討如何利用海量曆史負荷數據、氣象數據、社會活動數據等，構建高精度的電網負荷預測模型，優化電力調度，提高電網的穩定性和經濟性。特彆是在可再生能源發電占比日益提高的背景下，預測的準確性至關重要。 分布式能源接入與管理： 分析大數據在整閤風電、光伏等分布式清潔能源方麵的作用。通過對分布式發電、電網狀態、用戶側用能需求的實時監測和分析，實現能源的優化配置和智能調度，提高電網的柔性和韌性。 故障診斷與應急響應： 闡述大數據在電網故障監測、定位和快速響應方麵的應用。通過對各類告警信息、運行參數的分析，快速識彆故障原因，製定最優的修復方案，縮短停電時間，保障能源供應的可靠性。 用戶側管理與需求側響應： 深入分析大數據在理解用戶用能習慣、實施精細化用電管理方麵的價值。通過用戶用電行為分析，推動需求側響應機製的建立，引導用戶閤理用能，削峰填榖，提高整體能源利用效率。 新能源領域的深度融閤： 風電與光伏發電預測： 重點關注大數據在提高風力發電和光伏發電預測精度方麵的挑戰與解決方案。涉及風速、輻照度、設備狀態等多元數據的融閤分析。 儲能係統的優化調度： 探討如何利用大數據分析，實現儲能係統的智能充放電策略，最大化其在電網穩定、削峰填榖、參與電力市場等方麵的價值。 油氣與傳統能源的智能化升級： 勘探與開采效率提升： 分析大數據在地球物理數據分析、油氣藏建模、鑽井風險預測等方麵的應用，提高勘探成功率和開采效率。 管道監測與安全保障： 闡述大數據在管道泄漏檢測、腐蝕預警、安全運行監測等方麵的應用，確保能源輸送的安全與穩定。 煉化過程優化與能耗管理： 探討大數據如何幫助煉油化工企業優化生産工藝，提高産品收率，降低能耗，實現精細化運營。 第三部分：交通運輸的智慧動脈——大數據驅動的流暢與安全 交通運輸是連接城市、區域乃至全球的重要動脈，而大數據正以前所未有的力量為其注入新的活力，使其變得更加流暢、高效、安全和智能。本書將深入探討大數據在交通領域的關鍵應用，包括： 智能交通係統的構建與運行： 交通流量預測與信號燈優化： 詳細分析如何利用實時交通流量數據、曆史齣行規律、事件信息等，構建高精度的交通流量預測模型，動態調整交通信號燈配時，緩解城市擁堵，提高通行效率。 齣行者信息服務與個性化推薦： 探討大數據如何為齣行者提供實時、精準的交通信息，包括擁堵路況、公共交通到站信息、最優齣行路綫推薦等，提升齣行體驗。 公共交通的優化調度與運營： 分析大數據在公交、地鐵等公共交通係統中的應用，包括客流分析、綫路優化、車輛調度、準點率提升等，提高公共交通的吸引力和運營效率。 車聯網與自動駕駛的前景： 車聯網數據分析與應用： 探討車聯網産生的海量數據（如車輛狀態、駕駛行為、環境感知等）如何驅動車輛的智能化升級，包括故障診斷、安全預警、駕駛行為分析與優化等。 自動駕駛技術的數據支撐： 深入分析大數據在自動駕駛技術研發中的核心作用，包括場景數據采集、模型訓練、感知算法優化、決策規劃等。將重點闡述如何利用多源異構數據，構建安全可靠的自動駕駛係統。 共享齣行平颱的優化： 分析大數據在網約車、共享單車等共享齣行平颱中的應用，包括供需匹配、定價策略、用戶行為分析、平颱運營優化等。 物流配送的智慧化升級： 智能路徑規劃與運力優化： 探討大數據如何實現物流配送的動態路徑規劃，考慮實時路況、配送時效、車輛載重等因素，最大限度地提高配送效率，降低運輸成本。 倉儲管理與庫存優化： 分析大數據在智慧倉儲中的應用，包括入庫、齣庫、盤點、庫存預測等，提高倉儲運營效率和庫存周轉率。 冷鏈物流與特殊貨物配送： 探討大數據在保障特殊貨物（如醫藥、生鮮）在運輸過程中的溫度、濕度等環境參數，實現全程可追溯和精準管理。 交通安全與應急管理： 交通事故分析與預警： 闡述大數據在識彆交通事故高發區域、分析事故原因、預測潛在風險方麵的應用，為交通安全管理提供決策支持。 突發事件的應急響應： 探討大數據在交通管製、疏導、信息發布等方麵的作用，提高應對各類突發交通事件的能力。 本書旨在通過對以上各領域大數據應用潛力的深度挖掘和係統性梳理，為讀者展現大數據技術在賦能工業、能源、交通三大關鍵産業轉型升級中的無限可能。本書將從理論到實踐，從技術到價值，全方位地呈現大數據驅動下的未來發展藍圖，激發讀者在各自領域探索和實踐大數據應用的靈感與思路。

評分☆☆☆☆☆

我手裏有不少關於大數據技術的理論書籍，讀起來總感覺有些‘懸空’，缺少那種能讓我立馬上手操作的實戰經驗。因此，我對這本書中“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冊，而不是一本理論綜述。具體來說，對於交通運輸領域，我非常關注城市交通流的實時優化和智能信號燈控製。書中是否涉及瞭如何融閤來自攝像頭、GPS設備、移動通信網絡等多源異構數據，構建齣一個高精度的城市交通數字孿生模型？更進一步地，這些模型是如何實時反饋給交通管理部門，實現擁堵預測和疏導的？我特彆想看到一些關於“最後一公裏”物流配送優化、公共交通資源動態調配的案例分析。比如，某個城市是如何通過大數據分析，調整公交綫路的頻次和站點設置，從而最大化市民的齣行滿意度和公共資源的利用效率的？如果書中能配上詳細的架構圖、數據流轉圖，甚至是一些關鍵算法流程的僞代碼說明，那對技術人員來說無疑是極大的幫助，能讓理論和實踐的鴻溝真正被填平。

評分☆☆☆☆☆

這本書的叢書定位是“優秀産品和應用解決方案”，這暗示著書中展示的方案很可能與特定的商業化大數據産品或平颱深度綁定。我希望這種綁定是基於實效性而非單純的廣告宣傳。如果書中選擇瞭某個知名的雲服務商或行業特定軟件作為解決方案的基礎平颱，我希望它能客觀地分析該平颱的優勢與局限性，並對比其他可行方案的優劣。比如，在構建一個交通大數據分析平颱時，是選擇瞭開源技術棧（如Hadoop/Spark生態），還是選擇瞭成熟的商業智能（BI）工具？選擇背後的成本考量、維護難度和可擴展性如何？對於讀者來說，最寶貴的莫過於看到“為什麼選這個産品/方案，而不是那個”的決策過程。此外，由於技術迭代速度極快，我更希望這些案例展示的是近兩三年的成熟應用，而不是五六年前的技術快餐。如果書中還能提供一些關於如何構建“數據産品”的思路，即如何將內部的分析能力産品化，賦能給閤作夥伴或客戶，那就更上一層樓瞭，這代錶著數據價值鏈的延伸和商業模式的創新。

評分☆☆☆☆☆

我對技術案例集的挑剔之處在於，很多書籍隻關注成功的部分，卻迴避瞭實施過程中的巨大挑戰和失敗教訓。一個真正有價值的案例集，應該包含“血與淚”的教訓總結。所以，我非常期望這本書能打破這種“報喜不報憂”的常規，提供更具批判性的視角。例如，在處理工業設備的海量時間序列數據時，數據清洗和缺失值處理的難度是巨大的，書中能否分享一些非常規但卓有成效的清洗策略？在能源大數據項目中，數據的安全和隱私保護是紅綫，是否有案例詳細說明瞭在滿足閤規性的前提下，如何進行數據脫敏和安全共享的實踐？或者，在引入新的大數據平颱時，舊有IT係統（Legacy System）的遷移和兼容性問題是如何逐步解決的？如果書中能有一節專門探討“案例失敗或受挫的根本原因分析及應對措施”，那它的參考價值將呈幾何級數增長。我需要的不是一個完美無瑕的模闆，而是一個能讓我預判風險、少走彎路的實戰指南。

評分☆☆☆☆☆

這本《大數據優秀産品和應用解決方案案例係列叢書：大數據優秀應用解決方案案例（工業、能源、交通捲）》的書名聽起來就讓我充滿瞭期待，特彆是對於我這種深耕於數據分析和行業落地實踐的人來說。我希望能看到一些非常接地氣的、能直接應用到實際業務中的乾貨。比如，在工業領域，我特彆好奇他們是如何利用大數據分析來優化生産綫的效率，減少非計劃停機時間的。是采用瞭哪些具體的預測性維護模型？數據采集的難點在哪裏？又是如何剋服的？我希望書中能詳細闡述從數據源的接入、清洗、建模到最終部署和效果評估的全過程。不僅僅是展示“我們做瞭什麼”，更重要的是深入解析“我們為什麼這麼做”以及“我們取得瞭怎樣的量化成果”。例如，某傢工廠通過引入瞭某種智能監控係統，將設備故障率降低瞭多少百分比，能耗減少瞭多少，這些具體的數字和背後的邏輯，纔是真正吸引我的地方。對於能源行業，我想瞭解的則是如何利用海量傳感器數據進行電網負荷的精準預測，以及在可再生能源（如風能、太陽能）並網帶來的波動性問題上，大數據是如何幫助實現更穩定、更高效的能源調度和分配。如果能看到一些跨國閤作或大型能源集團的真實案例，那更是極好的，能讓我對標國際先進水平，找到我們自身發展的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

作為一名企業管理者，我更關注的不是底層技術細節，而是大數據應用帶來的商業價值和管理變革。這本書如果能兼顧到技術和管理的雙重視角，那就太完美瞭。在工業4.0的大背景下，數據驅動的決策支持係統是提升企業核心競爭力的關鍵。我希望書中能提供一些案例，展示企業高層是如何利用大數據儀錶闆（Dashboard）來監控運營健康狀況、識彆潛在風險和發現新的市場機會的。例如，在能源勘探或開采過程中，大數據如何幫助企業更科學地評估鑽井風險，優化資源勘探策略，從而顯著降低資本支齣並提高成功率？這種從宏觀戰略層麵切入的案例分析，能讓我更好地理解如何嚮上級匯報大數據項目的ROI（投資迴報率），並爭取到更多的資源投入。我期待看到的，是業務痛點如何被大數據精準定位和解決的故事綫，而不是一堆堆炫技式的技術堆砌。成功的案例往往伴隨著組織流程的重塑，書中如果能提及數據治理、跨部門協作模式的轉變等軟性管理內容，那就更具深度瞭。