第1部分 工业互联网已达万亿级市场规模
第1章 工业互联网时代已经到来
1.1 工业互联网的发展历程
1.1.1 工业互联网的由来
1.1.2 工业互联网发展历程
1.1.3 GE在工业互联网方面的探索之路
1.2 比工业4.0更广泛被认可的概念
1.2.1 工业互联网的定义
1.2.2 突破增长极限的法宝
1.2.3 工业互联网深层智能化过程中的难点
1.3 工业互联网系统三大核心要素
1.3.1 用于数据采集的传感设备
1.3.2 智能化的控制系统
1.3.3 可实现的智慧化决策
1.4 工业互联网现状及利好优势
1.4.1 “再工业化”战略
1.4.2 成立工业互联网联盟
1.4.3 产业规模已达万亿级
1.5 当下主流工业互联网商业模式
1.5.1 网络化协同
1.5.2 智能化生产
1.5.3 个性化定制
1.5.4 服务化延伸
第2部分 详解工业互联网关键要素
第2章 工业互联网体系架构模型
2.1 工业互联网网络体系架构
2.1.1 网络互联体系
2.1.2 地址与标识解析体系
2.1.3 应用支撑体系
2.2 工业互联网数据体系架构
2.2.1 工业互联网大数据功能架构
2.2.2 工业互联网大数据应用场景
2.3 工业互联网安全体系架构
2.3.1 工业互联网安全体系框架
2.3.2 工业互联网安全领域的普遍问题
第3章 工业互联网设备感知通信技术的主要类别
3.1 物体标识技术
3.1.1 条码技术
3.1.2 IC卡技术
3.1.3 RFID射频识别
3.1.4 光学符号识别
3.1.5 语音识别
3.2 位置定位技术
3.2.1 GPS定位
3.2.2 TOA定位
3.3 主流传感通信技术形式及其特点
3.3.1 有线与无线
3.3.2 移动网络5G
3.3.3 蓝牙
3.3.4 红外
第4章 大数据与云计算在工业互联网中的作用
4.1 工业互联网数据的3个主要来源
4.1.1 企业相关经营业务数据
4.1.2 机器设备互联数据
4.1.3 企业外部数据
4.2 工业大数据的特性
4.2.1 碎片化
4.2.2 低质性
4.2.3 隐匿性
4.3 大数据与云计算技术的应用场景
4.3.1 提高研发效率与质量
4.3.2 系统性优化生产过程
4.3.3 预测产品新需求、新方向
4.3.4 深化供应链协同能力
第5章 工业互联网中的智能算法
5.1 AI是通向未来之路
5.1.1 工业互联网与智能制造
5.1.2 自动化机器人还只是初级状态
5.2 智能算法进行数据挖掘的6个经典步骤
5.2.1 属性筛选
5.2.2 分类和预测
5.2.3 回归分析
5.2.4 聚类分析
5.2.5 关联规则分析
5.2.6 时间序列
第6章 工业互联网与信息安全
6.1 安全是工业互联网重要的三大任务之一
6.1.1 软件定义机器带来的改变
6.1.2 CPS概念兴起及背后的安全隐忧
6.1.3 飙升的工业互联网安全事件
6.2 工业互联网4个主要层面可能面临的安全风险
6.2.1 全面感知层的安全风险
6.2.2 可靠传输层的安全风险
6.2.3 智能处理层的安全风险
6.2.4 综合应用层的安全风险
第7章 合格的工业互联网平台
7.1 工业互联网平台与IaaS、PaaS、SaaS
7.1.1 什么是工业互联网平台
7.1.2 IaaS是支撑
7.1.3 工业PaaS平台是核心
7.1.4 SaaS是关键
7.2 主流视角下的平台不同侧重点
7.2.1 工业云视角下的工业互联网平台
7.2.2 解决方案视角下的工业互联网平台
7.2.3 操作系统视角下的工业互联网平台
7.2.4 产业生态视角下的工业互联网平台
7.3 主流工业互联网平台分析
7.3.1 老牌国外工业互联网平台
7.3.2 国内工业互联网平台
第3部分 工业互联网在具体领域的综合性应用
第8章 工业互联网与智能化工厂
8.1 智能化工厂平台上的系统生命周期
8.1.1 几何级数的时间压缩模式
8.1.2 云系统引领下的智能化工厂
8.1.3 无人工厂集聚区
8.1.4 情景感知设备
8.2 智能化工厂4个基本要素
8.2.1 数字化车间
8.2.2 自动质检设备
8.2.3 工业互联网管理数据
8.2.4 人机协同操作模式
8.3 工业互联网为传统工厂带来的新元素
8.3.1 3D打印技术
8.3.2 机器人生产
8.3.3 厂内AGV运输
8.4 智能化工厂的优越性
8.4.1 标准化生产线
8.4.2 智能物流
8.4.3 小批量/单品定制
第9章 工业互联网与智慧电厂
9.1 如何才被称为一座智慧电厂
9.1.1 智慧电厂概述
9.1.2 我国电厂智能化建设现状
9.2 工业互联网在
展开
