大数据时代的产品智能配置理论与方法/数字制造科学与技术前沿研究丛书 [Theories and Methods of Intelligent Product Configuration in the Era of Big Data] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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盛步云，萧筝，雷兵 著

图书标签:

• 大数据
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• 理论与方法
• 制造科学
• 前沿研究

出版社： 武汉理工大学出版社

ISBN：9787562953791

版次：1

商品编码：12318339

包装：精装

丛书名： 数字制造科学与技术前沿研究丛书

外文名称：Theories and Methods of Intelligent Product Configuration in the Era of Big Data

开本：16开

出版时

内容简介

　　《大数据时代的产品智能配置理论与方法/数字制造科学与技术前沿研究丛书》立足前沿性，注重实用性，综合探讨了大数据时代的产品智能配置理论与方法，旨在为信息化企业适应大数据时代的产品智能配置提供指导。
　　《大数据时代的产品智能配置理论与方法/数字制造科学与技术前沿研究丛书》首先介绍了大数据时代的背景与意义、数字制造与产品配置、大数据时代的挑战，以及基于大数据的客户需求信息的概念界定，然后阐述了客户需求信息标准化的相关模型、大数据客户需求信息挖掘、产品智能配置、规范化信息处理、人工智能的应用，最后以实例来解析上述理论和方法。
　　《大数据时代的产品智能配置理论与方法/数字制造科学与技术前沿研究丛书》着眼于将理论与实践充分结合，适合高等院校机电工程领域和相关科研人员和学生参考。

内页插图

目录

1 绪论
1．1 背景和意义
1．2 数字制造与产品配置
1．2．1 数字制造
1．2．2 产品配置
1．3 大数据时代的挑战
1．3．1 大数据与制造业大数据时代
1．3．2 大数据与制造企业大数据现状
1．3．3 大数据处理流程
1．3．4 大数据的关键技术
1．3．5 大数据与制造企业所面l临的挑战
1．3．6 大数据技术发展趋势
1．3．7 大数据产业发展重点
1．3．8 大数据未来发展建议
参考文献

2 基于大数据的客户需求信息的概念界定
2．1 大数据的概念和内涵
2．1．1 大数据概念的提出
2．1．2 大数据的特征
2．1．3 大数据挖掘流程
2．1．4 大数据的应用领域
2．2 基于Hadoop的大数据处理
2．2．1 HDFS体系结构
2．2．2 HBase分布式数据库
2．2．3 MapReduce计算模型
2．3 互联网的客户需求信息获取框架
2．3．1 数据清理
2．3．2 用户识别
2．3．3 关键词提取
参考文献

3 标准化客户需求信息相关模型
3．1 标准化客户需求信息获取模型
3．2 标准化客户需求信息的结构和表达模型
3．2．1 标准化客户需求信息的结构模型
3．2．2 标准化客户需求信息的表达模型
3．3 标准化客户需求信息的知识库模型
3．3．1 客户需求知识表达
3．3．2 客户需求知识库模型的构建
参考文献

4 大数据客户需求信息处理技术
4．1 大数据客户需求信息存储
4．1．1 HBase数据存储原理
4．1．2 HBase存储客户需求信息的整体架构
4．1．3 Hbase中客户需求信息存储表设计
4．2 大数据客户需求信息预处理技术
4．2．1 客户需求特征属性提取
4．2．2 客户需求信息的定量标定
4．3 大数据客户需求信息数据挖掘技术
4．3．1 基于MapRedLice的K-Means算法的设计与实现
4．3．2 基于MapRecluce的KNN算法设计与实现
4．3．3 朴素贝叶斯分类并行算法的设计与实现
4．3．4 决策树并行分类算法
4．4 大数据客户需求信息推荐技术
4．4．1 推荐系统
4．4．2 MapReduce推荐算法设计
参考文献

5 产品智能配置
5．1 模块化产品配置
5．1．1 模块与产品配置
5．1．2 产品族相关概念
5．1．3 模块划分方法
5．1．4 模块模型的构建
5．2 基于CBR和CSP的产品族构建
5．2．1 基于CSP的产品配置方法
5．2．2 基于CBR的产品配置方法
5．3 基于客户需求信息的产品模块映射
5．3．1 面向产品模块配置的客户需求信息映射模型
5．3．2 面向产品模块配置的客户需求信息映射方法
5．3．3 面向产品模块配置的客户需求信息映射步骤
参考文献

6 规范化信息处理
6．1 规范化信息处理思路
6．2 智能信息处理相关理论研究
6．2．1 二元语义模型
6．2．2 规则模型
6．2．3 机器学习模型
6．3 基于人工智能的规范化信息处理
6．3．1 基于模糊集规则的规范化信息处理
6．3．2 基于分词规则的规范化信息处理
6．3．3 基于规则一机器学习的规范化信息处理
参考文献

7 基于深度学习的产品数字模型智能装配
7．1 深度学习模型
7．1．1 深度学习模型的基本思想
7．1．2 深度学习常用模型
7．2 深度置信网络
7．2．1 RBM模型及Sigmoid神经元
7．2．2 DBN模型的训练学习
7．3 面向DBN的装配信息模型构建
7．3．1 零部件装配几何元素分类
7．3．2 零部件分类特征信息定义
7．3．3 面向DBN的零部件装配信息模型
7．4 基于DBN的零部件分类模型库
7．4．1 DBN分类识别模型的构建
7．4．2 典型零部件模型库的建立
7．4．3 非典型零部件模型库的建立
参考文献

8 客车企业客户需求信息管理系统
8．1 客车企业客户需求信息前台数据采集
8．1．1 产品展示
8．1．2 智能选客车
8．2 客车企业客户需求信息知识库的构建
8．2．1 客车产品客户需求知识库的架构
8．2．2 客车产品客户需求知识库概念模型
8．2．3 客车客户需求知识库模板
8．2．4 客户需求的知识获取
8．2．5 系统开发与应用示例
8．3 客车企业客户需求信息后台数据分析
8．3．1 网站流量管理
8．3．2 商机管理
8．3．3 访问行为分析
8．4 本章小结
参考文献

9 智能手机产品模块配置
9．1 智能手机客户需求信息的映射
9．2 智能手机产品模块的组合
参考文献

10 汽车生产线智能装配系统
10．1 汽车生产线智能装配系统总体方案
10．2 典型零部件的智能装配
10．2．1 典型零部件的配合类型定义
10．2．2 典型零部件的配合类型判别
10．2．3 典型零部件的智能装配过程
10．2．4 典型零部件的智能装配
10．3 非典型零部件的智能装配
10．3．1 非典型零部件智能装配特征的定义与表达
10．3．2 非典型零部件的智能装配过程
10．3．3 装配方向的确认
10．3．4 非典型零部件的智能装配
参考文献

前言/序言

　　德国在2010年提出了工业4.0的概念，利用网络和通信技术将工业生产制造中的数据与有用信息传送到工业生产管理与决策的过程中，旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率高及人因工程学的智慧工厂。美国GE公司（通用电气公司）在2012年进一步提出了工业互联网，将搜集到的数据传输到云端，计算分析之后产生“智慧数据”，以实现设备与人的“交互”。GE公司认为，大数据分析和工业互联网最终将重构全球工业。我国在2015年结合国情，也提出了“中国制造2025”战略，将物联网、云计算和大数据作为新工业制造的核心技术。
　　当前，随着互联网应用信息化的发展，制造领域、商业领域、科研领域以及社会生活中所产生的数据量都在以惊人的速度增长。近几年，我国不断推进数据的开放和共享，大数据产业有望在通信、金融、制造、医疗等重点行业率先取得突破，成为全球最重要的大数据市场。企业产品配置过程中也能够衍生出大数据，特别是产品配置过程实现智能化以后，企业信息管理系统不断存储和更新数据，它们具有海量（volume）、高速（velocity）、多样（variety）、价值（value）的4V特性。伴随越来越多的数据累积，量变引起质变，这些积累的数据蕴含着巨大的商业和科技价值。但是，如果没有相关模型和挖掘方法的支撑与指导，以及整合产品配置平台的能力，这些信息的价值就无法体现，企业也无法从中受益。因此，针对企业产品配置过程中衍生出的大数据，研究大数据环境下产品智能配置的理论与方法，能够帮助企业更好地服务客户、发现商机、扩大市场、提升效率。
　　大数据环境下产品智能配置理论与方法可以围绕产品配置信息标准化模型、客户需求信息大数据挖掘方法和基于人工智能的产品配置设计优化三方面展开研究。通过研究产品配置信息标准化模型，为产品配置信息的大数据挖掘奠定基础；针对产品配置中衍生出的大数据文件格式普遍具有非结构化、有噪声、多类型的特点，采用分布式处理架构，对海量信息进行提取、分类和评估研究，为构建企业大数据挖掘平台提供理论依据；针对客户需求不能直接作用于产品配置的问题，建立客户需求到产品模型的数学映射关系，并采用人工智能算法来研究产品族的可拓性和变异性，为产品配置设计优化提供指导。
　　本书的研究成果受湖北省科技支撑计划项目（2015BAA058）和湖北省自然科学基金项目（2015CFA115）资助，在此表示感谢！本书的有关研究工作得到了武汉理工大学机电工程学院薛亮、方真强、程理群同志的支持，本书的编撰和校对得到了武汉理工大学机电工程学院黄培德、邓磷、赵飞宇、舒瑶、苏佳奇、苗志民、闫志峰、卢梓扬等同志的合作和帮助，在此深表谢意！

数字制造科学与技术前沿研究丛书：下一代工业系统的智能驱动力 丛书导言： 随着信息技术与制造技术的深度融合，数字制造已成为全球制造业转型升级的核心战略。本丛书聚焦于当前数字制造领域最前沿、最具颠覆性的研究方向，旨在系统梳理和深入探讨支撑智能制造向更高阶演进的关键科学问题与技术方法。我们相信，构建一个高度感知、自主决策、柔性适应的新一代工业系统，需要跨学科的理论创新与工程实践的深度融合。本丛书将汇集国内外顶尖学者的研究成果，为研究人员、工程师及政策制定者提供一个全面、深入、前瞻性的知识平台。 --- 本期专题聚焦：面向复杂系统的认知建模与优化控制 书目一：《基于深度强化学习的复杂生产调度优化理论研究》 【书籍简介】 在现代离散制造和流程工业中，生产调度的复杂性已远超传统优化方法的处理能力。面对海量实时数据、动态变化的约束条件（如设备故障、紧急订单插入、物料短缺），如何实现全局最优乃至近似最优的实时调度决策，是当前工业界亟待解决的难题。 本书系统性地探讨了如何将深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）这一前沿人工智能技术，应用于解决高维、非线性、不确定的复杂生产调度问题。全书结构清晰，从理论基础到工程实现，层层递进： 第一部分：调度问题的复杂性剖析与建模基础 详细分析了柔性作业车间调度（FJSP）、混合流水车间调度（HSFP）以及供应链协同调度等典型场景下的数学建模挑战。重点阐述了如何将高维离散决策空间转化为深度学习网络可处理的“状态-动作”表示，并引入了基于图神经网络（GNN）的调度状态表征方法，以有效捕获工件、机器、路径之间的复杂依赖关系。 第二部分：深度强化学习核心算法的定制与改进 本书并未停留在对通用DRL算法（如DQN, A3C, PPO）的直接应用，而是针对调度决策的稀疏奖励、长时依赖性以及探索效率低下的痛点，提出了一系列算法创新。例如，引入了层次化强化学习（Hierarchical RL）框架，将长期目标（如最小化完工时间）分解为子任务（如局部资源分配），从而加速策略收敛。同时，针对调度决策的非平稳性，探讨了元学习（Meta-Learning）在快速适应新生产环境配置上的应用潜力。 第三部分：多目标、多约束环境下的优化策略 实际生产中，调度目标往往是多维度的，例如兼顾交货期、能耗和在制品（WIP）水平。本书深入研究了如何使用进化算法与深度学习相结合的混合策略（Neuroevolutionary Approaches），在帕累托前沿空间中有效地探索最优解集。特别关注了实时反馈机制的构建，确保学习到的策略能够快速响应突发事件，实现从“离线优化”到“在线自适应”的转变。 第四部分：工业案例验证与性能评估 本书最后通过对汽车零部件生产线、定制化电子产品装配等真实工业场景的仿真与实证研究，全面验证了所提方法的有效性。通过与传统启发式算法和精确求解方法的对比，清晰展示了基于DRL的调度系统在应对大规模、动态变化场景时，展现出的卓越鲁棒性和显著的性能提升。 本书的贡献在于提供了一套系统化的、可落地的理论框架，指导研究人员和企业利用人工智能技术突破传统制造调度瓶颈，迈向更高水平的自主化生产管理。 --- 书目二：《工业物联网环境下的边缘智能与异构数据融合方法》 【书籍简介】 工业物联网（IIoT）正在以前所未有的速度渗透到生产现场的每一个角落，产生了海量的、来自不同传感模态和通信协议的异构数据。如何有效地在数据源头——即边缘侧——进行数据的预处理、特征提取和初步智能分析，是实现低延迟、高可靠性智能制造的关键。 本书聚焦于IIoT环境下的“边缘智能”范式，系统阐述了实现异构数据高效融合与即时决策的技术路径。 第一部分：异构工业数据的语义统一与特征工程 工业现场数据涉及振动、温度、声学、图像、文本日志等多种形式。本书首先构建了一个统一的工业本体论模型，用于描述不同设备、流程和传感器之间的语义关系。随后，深入探讨了跨模态特征融合的深度学习技术，特别是如何利用注意力机制（Attention Mechanisms）对不同源数据的重要性进行动态加权，从而构建出更具代表性的“数字孪生体”输入特征。 第二部分：资源受限下的轻量化边缘学习算法 边缘设备的计算能力、存储空间和功耗通常是高度受限的。本书的核心章节专门研究了针对这些约束条件的模型压缩与加速技术。内容涵盖模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）在IIoT模型部署中的应用。此外，还提出了一种联邦学习（Federated Learning）的变体——“差异化知识共享”，允许不同生产单元在保护本地数据隐私的前提下，协同训练一个更鲁棒的全局模型。 第三部分：实时决策的流式处理架构与反馈机制 边缘智能的价值在于即时响应。本书详细介绍了基于流处理引擎（如Apache Flink/Kafka Streams）的实时异常检测与预测维护（PdM）架构。重点阐述了如何设计一个低延迟的决策回路，确保从数据采集、智能分析到执行器控制的整个流程能在毫秒级完成。书中提出的“不确定性量化反馈模型”，能够帮助边缘系统判断自身的决策可信度，并在低置信度时安全地升级决策请求至云端平台。 第四部分：边缘智能在设备健康管理与质量控制中的应用 通过多个实际案例，如高精度机床主轴的早期故障诊断、装配线上的视觉缺陷检测等，本书展示了边缘智能如何显著降低云端带宽需求，并提升系统对瞬态故障的响应速度。通过对实时数据流的持续学习和模型迭代，确保了质量控制模型能够快速适应新产品或工艺的微小变化。 本书为构建下一代具备自主学习和快速反应能力的工业现场智能系统，提供了坚实的理论基础和可操作的技术方案。 --- 丛书展望： 本丛书的出版，标志着我们对数字制造核心科学问题的探索进入了新的阶段。我们致力于推动从“数据驱动”向“认知驱动”的跨越，确保中国在全球新一轮工业革命中占据技术制高点。后续章节还将涵盖人机协作、数字孪生体的行为建模、工业网络安全等重要主题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，它选用了一种深邃的蓝色背景，上面点缀着无数闪烁的数据节点，隐约勾勒出一个复杂而有序的智能系统轮廓。封面上方的书名，以一种科技感十足的字体呈现，传递出一种前沿与权威的气息。而“数字制造科学与技术前沿研究丛书”的标识，则更进一步强调了这本书在行业内的重要地位。我一直对大数据在产品设计和制造领域的应用抱有浓厚的兴趣，尤其是在这个快速迭代、个性化需求日益增长的时代，如何通过智能化手段来优化产品配置，使其更贴合用户需求、更具市场竞争力，是我一直思考的问题。这本书的书名直接点明了核心主题——“大数据时代的产品智能配置理论与方法”，这正是当下亟需解决的关键问题，也预示着书中会深入探讨大数据如何赋能产品配置的理论基础和实践路径。我期待它能够揭示大数据在理解用户需求、预测市场趋势、优化产品设计参数、自动化配置流程等方面所扮演的角色，并提供一套系统性的理论框架和可操作的方法论。同时，“前沿研究”的定位也暗示了书中可能包含最新的研究成果和尚未普及的创新技术，这对于我这样一个追求技术前沿的读者来说，具有极大的吸引力。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，首先映入眼帘的是它严谨的学术风格和清晰的逻辑结构。序言部分清晰地阐述了本书的研究背景、意义以及预期的贡献，让我对后续内容有了初步的认识。随后，作者深入浅出地剖析了大数据时代下产品配置所面临的挑战，例如海量异构数据的处理、用户需求的多样性与动态性、以及传统配置模式的局限性等。我尤其对其中关于“用户画像构建”和“需求语义分析”的章节感到兴奋，这些部分似乎能够解答我一直以来关于如何从纷繁复杂的用户行为数据中提炼出真正有价值需求的问题。书中通过大量的图表和案例分析，生动地展示了大数据技术在智能产品配置中的实际应用，比如如何利用机器学习算法来预测用户偏好，如何通过自然语言处理技术来理解用户输入的配置要求，以及如何构建智能推荐系统来辅助用户完成配置过程。作者并没有止步于理论的探讨，而是深入到具体的算法和模型，这对于希望将理论付诸实践的读者来说，无疑是一笔宝贵的财富。这本书的深度和广度让我对大数据在产品智能配置领域的理解提升了一个层次，也为我未来的研究和工作提供了新的思路和方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字表达方式相当吸引人，它并非那种枯燥乏味的学术论文堆砌，而是充满了启发性和前瞻性。作者用一种引导式的语言，带领读者一步步深入了解大数据如何重塑产品配置的未来。我欣赏它对“智能配置”这一概念的界定，不仅仅是简单的参数组合，而是包含了对用户意图的深度理解、对市场趋势的精准预测以及对产品生命周期的全方位考量。书中对于“配置规则自适应演化”和“配置知识图谱构建”的探讨，让我眼前一亮。这表明书中不仅仅关注静态的配置模型，更强调了配置系统能够随着大数据不断更新而自我学习和进化。这一点对于快速变化的市场来说至关重要。我还注意到书中对“配置风险评估”和“配置效益量化”的讨论，这说明作者充分考虑到了实际应用中的挑战，并提供了相应的解决方案。这种理论与实践相结合的视角，让我觉得这本书的价值远不止于学术探讨，更具有重要的商业应用潜力。它为我提供了看待和解决产品配置问题的新视角，让我看到了大数据在提升产品竞争力、降低运营成本方面的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

我从这本书中获得的知识，远超出了我对“大数据”和“产品配置”这两个概念的固有认知。书中对于“多模态数据融合”在产品配置中的应用，以及如何通过“强化学习”来优化配置策略的论述，让我感受到了技术发展的巨大能量。例如，书中关于如何将用户的口头描述、图片反馈以及使用习惯等多种来源的数据整合起来，形成一个更全面的用户画像，进而指导产品配置，这让我耳目一新。此外，作者对于“配置决策不确定性处理”的深入分析，以及提出的“基于博弈论的配置策略”等，都展现了其研究的深度和独创性。我尤其赞赏书中对“配置过程的透明化与可解释性”的强调，这对于建立用户信任和提高用户满意度至关重要。整本书给我的感觉是，它不仅仅是一本关于技术的书，更是一本关于如何利用技术去解决实际商业问题的书。它让我对大数据在产品智能配置领域的应用前景充满了信心，也让我更加期待未来数字制造技术的发展。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑为当前大数据和数字制造领域的研究者和实践者提供了一份宝贵的参考。我被书中对“配置约束推理”和“个性化推荐引擎构建”的详尽阐述所吸引，这些章节不仅理论严谨，而且案例丰富，极具启发性。尤其让我印象深刻的是，作者在分析复杂配置约束时，是如何巧妙地利用大数据进行实时校验和反馈，避免了传统手工配置中可能出现的错误。书中关于“配置知识的自动化抽取与更新”的探讨，也为如何应对海量、动态变化的配置信息提供了有效的途径。此外，作者在探讨“智能配置服务化”的趋势时，也提出了许多前瞻性的思考，让我看到了未来产品配置服务的无限可能。总而言之，这本书以其深刻的理论洞察、创新的方法论以及对前沿技术的敏锐把握，成功地展现了大数据时代产品智能配置的巨大潜力和广阔前景，对于我理解和应用相关技术，无疑具有重要的指导意义。