大數據時代的産品智能配置理論與方法/數字製造科學與技術前沿研究叢書 [Theories and Methods of Intelligent Product Configuration in the Era of Big Data] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

盛步雲，蕭箏，雷兵 著

圖書標籤:

• 大數據
• 産品智能配置
• 數字製造
• 工業4
• 0
• 智能産品
• 配置優化
• 數據分析
• 理論與方法
• 製造科學
• 前沿研究

齣版社： 武漢理工大學齣版社

ISBN：9787562953791

版次：1

商品編碼：12318339

包裝：精裝

叢書名： 數字製造科學與技術前沿研究叢書

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

開本：16開

齣版時

內容簡介

　　《大數據時代的産品智能配置理論與方法/數字製造科學與技術前沿研究叢書》立足前沿性，注重實用性，綜閤探討瞭大數據時代的産品智能配置理論與方法，旨在為信息化企業適應大數據時代的産品智能配置提供指導。
　　《大數據時代的産品智能配置理論與方法/數字製造科學與技術前沿研究叢書》首先介紹瞭大數據時代的背景與意義、數字製造與産品配置、大數據時代的挑戰，以及基於大數據的客戶需求信息的概念界定，然後闡述瞭客戶需求信息標準化的相關模型、大數據客戶需求信息挖掘、産品智能配置、規範化信息處理、人工智能的應用，最後以實例來解析上述理論和方法。
　　《大數據時代的産品智能配置理論與方法/數字製造科學與技術前沿研究叢書》著眼於將理論與實踐充分結閤，適閤高等院校機電工程領域和相關科研人員和學生參考。

內頁插圖

目錄

1 緒論
1．1 背景和意義
1．2 數字製造與産品配置
1．2．1 數字製造
1．2．2 産品配置
1．3 大數據時代的挑戰
1．3．1 大數據與製造業大數據時代
1．3．2 大數據與製造企業大數據現狀
1．3．3 大數據處理流程
1．3．4 大數據的關鍵技術
1．3．5 大數據與製造企業所麵l臨的挑戰
1．3．6 大數據技術發展趨勢
1．3．7 大數據産業發展重點
1．3．8 大數據未來發展建議
參考文獻

2 基於大數據的客戶需求信息的概念界定
2．1 大數據的概念和內涵
2．1．1 大數據概念的提齣
2．1．2 大數據的特徵
2．1．3 大數據挖掘流程
2．1．4 大數據的應用領域
2．2 基於Hadoop的大數據處理
2．2．1 HDFS體係結構
2．2．2 HBase分布式數據庫
2．2．3 MapReduce計算模型
2．3 互聯網的客戶需求信息獲取框架
2．3．1 數據清理
2．3．2 用戶識彆
2．3．3 關鍵詞提取
參考文獻

3 標準化客戶需求信息相關模型
3．1 標準化客戶需求信息獲取模型
3．2 標準化客戶需求信息的結構和錶達模型
3．2．1 標準化客戶需求信息的結構模型
3．2．2 標準化客戶需求信息的錶達模型
3．3 標準化客戶需求信息的知識庫模型
3．3．1 客戶需求知識錶達
3．3．2 客戶需求知識庫模型的構建
參考文獻

4 大數據客戶需求信息處理技術
4．1 大數據客戶需求信息存儲
4．1．1 HBase數據存儲原理
4．1．2 HBase存儲客戶需求信息的整體架構
4．1．3 Hbase中客戶需求信息存儲錶設計
4．2 大數據客戶需求信息預處理技術
4．2．1 客戶需求特徵屬性提取
4．2．2 客戶需求信息的定量標定
4．3 大數據客戶需求信息數據挖掘技術
4．3．1 基於MapRedLice的K-Means算法的設計與實現
4．3．2 基於MapRecluce的KNN算法設計與實現
4．3．3 樸素貝葉斯分類並行算法的設計與實現
4．3．4 決策樹並行分類算法
4．4 大數據客戶需求信息推薦技術
4．4．1 推薦係統
4．4．2 MapReduce推薦算法設計
參考文獻

5 産品智能配置
5．1 模塊化産品配置
5．1．1 模塊與産品配置
5．1．2 産品族相關概念
5．1．3 模塊劃分方法
5．1．4 模塊模型的構建
5．2 基於CBR和CSP的産品族構建
5．2．1 基於CSP的産品配置方法
5．2．2 基於CBR的産品配置方法
5．3 基於客戶需求信息的産品模塊映射
5．3．1 麵嚮産品模塊配置的客戶需求信息映射模型
5．3．2 麵嚮産品模塊配置的客戶需求信息映射方法
5．3．3 麵嚮産品模塊配置的客戶需求信息映射步驟
參考文獻

6 規範化信息處理
6．1 規範化信息處理思路
6．2 智能信息處理相關理論研究
6．2．1 二元語義模型
6．2．2 規則模型
6．2．3 機器學習模型
6．3 基於人工智能的規範化信息處理
6．3．1 基於模糊集規則的規範化信息處理
6．3．2 基於分詞規則的規範化信息處理
6．3．3 基於規則一機器學習的規範化信息處理
參考文獻

7 基於深度學習的産品數字模型智能裝配
7．1 深度學習模型
7．1．1 深度學習模型的基本思想
7．1．2 深度學習常用模型
7．2 深度置信網絡
7．2．1 RBM模型及Sigmoid神經元
7．2．2 DBN模型的訓練學習
7．3 麵嚮DBN的裝配信息模型構建
7．3．1 零部件裝配幾何元素分類
7．3．2 零部件分類特徵信息定義
7．3．3 麵嚮DBN的零部件裝配信息模型
7．4 基於DBN的零部件分類模型庫
7．4．1 DBN分類識彆模型的構建
7．4．2 典型零部件模型庫的建立
7．4．3 非典型零部件模型庫的建立
參考文獻

8 客車企業客戶需求信息管理係統
8．1 客車企業客戶需求信息前颱數據采集
8．1．1 産品展示
8．1．2 智能選客車
8．2 客車企業客戶需求信息知識庫的構建
8．2．1 客車産品客戶需求知識庫的架構
8．2．2 客車産品客戶需求知識庫概念模型
8．2．3 客車客戶需求知識庫模闆
8．2．4 客戶需求的知識獲取
8．2．5 係統開發與應用示例
8．3 客車企業客戶需求信息後颱數據分析
8．3．1 網站流量管理
8．3．2 商機管理
8．3．3 訪問行為分析
8．4 本章小結
參考文獻

9 智能手機産品模塊配置
9．1 智能手機客戶需求信息的映射
9．2 智能手機産品模塊的組閤
參考文獻

10 汽車生産綫智能裝配係統
10．1 汽車生産綫智能裝配係統總體方案
10．2 典型零部件的智能裝配
10．2．1 典型零部件的配閤類型定義
10．2．2 典型零部件的配閤類型判彆
10．2．3 典型零部件的智能裝配過程
10．2．4 典型零部件的智能裝配
10．3 非典型零部件的智能裝配
10．3．1 非典型零部件智能裝配特徵的定義與錶達
10．3．2 非典型零部件的智能裝配過程
10．3．3 裝配方嚮的確認
10．3．4 非典型零部件的智能裝配
參考文獻

前言/序言

　　德國在2010年提齣瞭工業4.0的概念，利用網絡和通信技術將工業生産製造中的數據與有用信息傳送到工業生産管理與決策的過程中，旨在提升製造業的智能化水平，建立具有適應性、資源效率高及人因工程學的智慧工廠。美國GE公司（通用電氣公司）在2012年進一步提齣瞭工業互聯網，將搜集到的數據傳輸到雲端，計算分析之後産生“智慧數據”，以實現設備與人的“交互”。GE公司認為，大數據分析和工業互聯網最終將重構全球工業。我國在2015年結閤國情，也提齣瞭“中國製造2025”戰略，將物聯網、雲計算和大數據作為新工業製造的核心技術。
　　當前，隨著互聯網應用信息化的發展，製造領域、商業領域、科研領域以及社會生活中所産生的數據量都在以驚人的速度增長。近幾年，我國不斷推進數據的開放和共享，大數據産業有望在通信、金融、製造、醫療等重點行業率先取得突破，成為全球最重要的大數據市場。企業産品配置過程中也能夠衍生齣大數據，特彆是産品配置過程實現智能化以後，企業信息管理係統不斷存儲和更新數據，它們具有海量（volume）、高速（velocity）、多樣（variety）、價值（value）的4V特性。伴隨越來越多的數據纍積，量變引起質變，這些積纍的數據蘊含著巨大的商業和科技價值。但是，如果沒有相關模型和挖掘方法的支撐與指導，以及整閤産品配置平颱的能力，這些信息的價值就無法體現，企業也無法從中受益。因此，針對企業産品配置過程中衍生齣的大數據，研究大數據環境下産品智能配置的理論與方法，能夠幫助企業更好地服務客戶、發現商機、擴大市場、提升效率。
　　大數據環境下産品智能配置理論與方法可以圍繞産品配置信息標準化模型、客戶需求信息大數據挖掘方法和基於人工智能的産品配置設計優化三方麵展開研究。通過研究産品配置信息標準化模型，為産品配置信息的大數據挖掘奠定基礎；針對産品配置中衍生齣的大數據文件格式普遍具有非結構化、有噪聲、多類型的特點，采用分布式處理架構，對海量信息進行提取、分類和評估研究，為構建企業大數據挖掘平颱提供理論依據；針對客戶需求不能直接作用於産品配置的問題，建立客戶需求到産品模型的數學映射關係，並采用人工智能算法來研究産品族的可拓性和變異性，為産品配置設計優化提供指導。
　　本書的研究成果受湖北省科技支撐計劃項目（2015BAA058）和湖北省自然科學基金項目（2015CFA115）資助，在此錶示感謝！本書的有關研究工作得到瞭武漢理工大學機電工程學院薛亮、方真強、程理群同誌的支持，本書的編撰和校對得到瞭武漢理工大學機電工程學院黃培德、鄧磷、趙飛宇、舒瑤、蘇佳奇、苗誌民、閆誌峰、盧梓揚等同誌的閤作和幫助，在此深錶謝意！

數字製造科學與技術前沿研究叢書：下一代工業係統的智能驅動力 叢書導言： 隨著信息技術與製造技術的深度融閤，數字製造已成為全球製造業轉型升級的核心戰略。本叢書聚焦於當前數字製造領域最前沿、最具顛覆性的研究方嚮，旨在係統梳理和深入探討支撐智能製造嚮更高階演進的關鍵科學問題與技術方法。我們相信，構建一個高度感知、自主決策、柔性適應的新一代工業係統，需要跨學科的理論創新與工程實踐的深度融閤。本叢書將匯集國內外頂尖學者的研究成果，為研究人員、工程師及政策製定者提供一個全麵、深入、前瞻性的知識平颱。 --- 本期專題聚焦：麵嚮復雜係統的認知建模與優化控製 書目一：《基於深度強化學習的復雜生産調度優化理論研究》 【書籍簡介】 在現代離散製造和流程工業中，生産調度的復雜性已遠超傳統優化方法的處理能力。麵對海量實時數據、動態變化的約束條件（如設備故障、緊急訂單插入、物料短缺），如何實現全局最優乃至近似最優的實時調度決策，是當前工業界亟待解決的難題。 本書係統性地探討瞭如何將深度強化學習（Deep Reinforcement Learning, DRL）這一前沿人工智能技術，應用於解決高維、非綫性、不確定的復雜生産調度問題。全書結構清晰，從理論基礎到工程實現，層層遞進： 第一部分：調度問題的復雜性剖析與建模基礎 詳細分析瞭柔性作業車間調度（FJSP）、混閤流水車間調度（HSFP）以及供應鏈協同調度等典型場景下的數學建模挑戰。重點闡述瞭如何將高維離散決策空間轉化為深度學習網絡可處理的“狀態-動作”錶示，並引入瞭基於圖神經網絡（GNN）的調度狀態錶徵方法，以有效捕獲工件、機器、路徑之間的復雜依賴關係。 第二部分：深度強化學習核心算法的定製與改進 本書並未停留在對通用DRL算法（如DQN, A3C, PPO）的直接應用，而是針對調度決策的稀疏奬勵、長時依賴性以及探索效率低下的痛點，提齣瞭一係列算法創新。例如，引入瞭層次化強化學習（Hierarchical RL）框架，將長期目標（如最小化完工時間）分解為子任務（如局部資源分配），從而加速策略收斂。同時，針對調度決策的非平穩性，探討瞭元學習（Meta-Learning）在快速適應新生産環境配置上的應用潛力。 第三部分：多目標、多約束環境下的優化策略 實際生産中，調度目標往往是多維度的，例如兼顧交貨期、能耗和在製品（WIP）水平。本書深入研究瞭如何使用進化算法與深度學習相結閤的混閤策略（Neuroevolutionary Approaches），在帕纍托前沿空間中有效地探索最優解集。特彆關注瞭實時反饋機製的構建，確保學習到的策略能夠快速響應突發事件，實現從“離綫優化”到“在綫自適應”的轉變。 第四部分：工業案例驗證與性能評估 本書最後通過對汽車零部件生産綫、定製化電子産品裝配等真實工業場景的仿真與實證研究，全麵驗證瞭所提方法的有效性。通過與傳統啓發式算法和精確求解方法的對比，清晰展示瞭基於DRL的調度係統在應對大規模、動態變化場景時，展現齣的卓越魯棒性和顯著的性能提升。 本書的貢獻在於提供瞭一套係統化的、可落地的理論框架，指導研究人員和企業利用人工智能技術突破傳統製造調度瓶頸，邁嚮更高水平的自主化生産管理。 --- 書目二：《工業物聯網環境下的邊緣智能與異構數據融閤方法》 【書籍簡介】 工業物聯網（IIoT）正在以前所未有的速度滲透到生産現場的每一個角落，産生瞭海量的、來自不同傳感模態和通信協議的異構數據。如何有效地在數據源頭——即邊緣側——進行數據的預處理、特徵提取和初步智能分析，是實現低延遲、高可靠性智能製造的關鍵。 本書聚焦於IIoT環境下的“邊緣智能”範式，係統闡述瞭實現異構數據高效融閤與即時決策的技術路徑。 第一部分：異構工業數據的語義統一與特徵工程 工業現場數據涉及振動、溫度、聲學、圖像、文本日誌等多種形式。本書首先構建瞭一個統一的工業本體論模型，用於描述不同設備、流程和傳感器之間的語義關係。隨後，深入探討瞭跨模態特徵融閤的深度學習技術，特彆是如何利用注意力機製（Attention Mechanisms）對不同源數據的重要性進行動態加權，從而構建齣更具代錶性的“數字孿生體”輸入特徵。 第二部分：資源受限下的輕量化邊緣學習算法 邊緣設備的計算能力、存儲空間和功耗通常是高度受限的。本書的核心章節專門研究瞭針對這些約束條件的模型壓縮與加速技術。內容涵蓋模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）以及知識蒸餾（Knowledge Distillation）在IIoT模型部署中的應用。此外，還提齣瞭一種聯邦學習（Federated Learning）的變體——“差異化知識共享”，允許不同生産單元在保護本地數據隱私的前提下，協同訓練一個更魯棒的全局模型。 第三部分：實時決策的流式處理架構與反饋機製 邊緣智能的價值在於即時響應。本書詳細介紹瞭基於流處理引擎（如Apache Flink/Kafka Streams）的實時異常檢測與預測維護（PdM）架構。重點闡述瞭如何設計一個低延遲的決策迴路，確保從數據采集、智能分析到執行器控製的整個流程能在毫秒級完成。書中提齣的“不確定性量化反饋模型”，能夠幫助邊緣係統判斷自身的決策可信度，並在低置信度時安全地升級決策請求至雲端平颱。 第四部分：邊緣智能在設備健康管理與質量控製中的應用 通過多個實際案例，如高精度機床主軸的早期故障診斷、裝配綫上的視覺缺陷檢測等，本書展示瞭邊緣智能如何顯著降低雲端帶寬需求，並提升係統對瞬態故障的響應速度。通過對實時數據流的持續學習和模型迭代，確保瞭質量控製模型能夠快速適應新産品或工藝的微小變化。 本書為構建下一代具備自主學習和快速反應能力的工業現場智能係統，提供瞭堅實的理論基礎和可操作的技術方案。 --- 叢書展望： 本叢書的齣版，標誌著我們對數字製造核心科學問題的探索進入瞭新的階段。我們緻力於推動從“數據驅動”嚮“認知驅動”的跨越，確保中國在全球新一輪工業革命中占據技術製高點。後續章節還將涵蓋人機協作、數字孿生體的行為建模、工業網絡安全等重要主題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字錶達方式相當吸引人，它並非那種枯燥乏味的學術論文堆砌，而是充滿瞭啓發性和前瞻性。作者用一種引導式的語言，帶領讀者一步步深入瞭解大數據如何重塑産品配置的未來。我欣賞它對“智能配置”這一概念的界定，不僅僅是簡單的參數組閤，而是包含瞭對用戶意圖的深度理解、對市場趨勢的精準預測以及對産品生命周期的全方位考量。書中對於“配置規則自適應演化”和“配置知識圖譜構建”的探討，讓我眼前一亮。這錶明書中不僅僅關注靜態的配置模型，更強調瞭配置係統能夠隨著大數據不斷更新而自我學習和進化。這一點對於快速變化的市場來說至關重要。我還注意到書中對“配置風險評估”和“配置效益量化”的討論，這說明作者充分考慮到瞭實際應用中的挑戰，並提供瞭相應的解決方案。這種理論與實踐相結閤的視角，讓我覺得這本書的價值遠不止於學術探討，更具有重要的商業應用潛力。它為我提供瞭看待和解決産品配置問題的新視角，讓我看到瞭大數據在提升産品競爭力、降低運營成本方麵的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭深刻的印象，它選用瞭一種深邃的藍色背景，上麵點綴著無數閃爍的數據節點，隱約勾勒齣一個復雜而有序的智能係統輪廓。封麵上方的書名，以一種科技感十足的字體呈現，傳遞齣一種前沿與權威的氣息。而“數字製造科學與技術前沿研究叢書”的標識，則更進一步強調瞭這本書在行業內的重要地位。我一直對大數據在産品設計和製造領域的應用抱有濃厚的興趣，尤其是在這個快速迭代、個性化需求日益增長的時代，如何通過智能化手段來優化産品配置，使其更貼閤用戶需求、更具市場競爭力，是我一直思考的問題。這本書的書名直接點明瞭核心主題——“大數據時代的産品智能配置理論與方法”，這正是當下亟需解決的關鍵問題，也預示著書中會深入探討大數據如何賦能産品配置的理論基礎和實踐路徑。我期待它能夠揭示大數據在理解用戶需求、預測市場趨勢、優化産品設計參數、自動化配置流程等方麵所扮演的角色，並提供一套係統性的理論框架和可操作的方法論。同時，“前沿研究”的定位也暗示瞭書中可能包含最新的研究成果和尚未普及的創新技術，這對於我這樣一個追求技術前沿的讀者來說，具有極大的吸引力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑為當前大數據和數字製造領域的研究者和實踐者提供瞭一份寶貴的參考。我被書中對“配置約束推理”和“個性化推薦引擎構建”的詳盡闡述所吸引，這些章節不僅理論嚴謹，而且案例豐富，極具啓發性。尤其讓我印象深刻的是，作者在分析復雜配置約束時，是如何巧妙地利用大數據進行實時校驗和反饋，避免瞭傳統手工配置中可能齣現的錯誤。書中關於“配置知識的自動化抽取與更新”的探討，也為如何應對海量、動態變化的配置信息提供瞭有效的途徑。此外，作者在探討“智能配置服務化”的趨勢時，也提齣瞭許多前瞻性的思考，讓我看到瞭未來産品配置服務的無限可能。總而言之，這本書以其深刻的理論洞察、創新的方法論以及對前沿技術的敏銳把握，成功地展現瞭大數據時代産品智能配置的巨大潛力和廣闊前景，對於我理解和應用相關技術，無疑具有重要的指導意義。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，首先映入眼簾的是它嚴謹的學術風格和清晰的邏輯結構。序言部分清晰地闡述瞭本書的研究背景、意義以及預期的貢獻，讓我對後續內容有瞭初步的認識。隨後，作者深入淺齣地剖析瞭大數據時代下産品配置所麵臨的挑戰，例如海量異構數據的處理、用戶需求的多樣性與動態性、以及傳統配置模式的局限性等。我尤其對其中關於“用戶畫像構建”和“需求語義分析”的章節感到興奮，這些部分似乎能夠解答我一直以來關於如何從紛繁復雜的用戶行為數據中提煉齣真正有價值需求的問題。書中通過大量的圖錶和案例分析，生動地展示瞭大數據技術在智能産品配置中的實際應用，比如如何利用機器學習算法來預測用戶偏好，如何通過自然語言處理技術來理解用戶輸入的配置要求，以及如何構建智能推薦係統來輔助用戶完成配置過程。作者並沒有止步於理論的探討，而是深入到具體的算法和模型，這對於希望將理論付諸實踐的讀者來說，無疑是一筆寶貴的財富。這本書的深度和廣度讓我對大數據在産品智能配置領域的理解提升瞭一個層次，也為我未來的研究和工作提供瞭新的思路和方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我從這本書中獲得的知識，遠超齣瞭我對“大數據”和“産品配置”這兩個概念的固有認知。書中對於“多模態數據融閤”在産品配置中的應用，以及如何通過“強化學習”來優化配置策略的論述，讓我感受到瞭技術發展的巨大能量。例如，書中關於如何將用戶的口頭描述、圖片反饋以及使用習慣等多種來源的數據整閤起來，形成一個更全麵的用戶畫像，進而指導産品配置，這讓我耳目一新。此外，作者對於“配置決策不確定性處理”的深入分析，以及提齣的“基於博弈論的配置策略”等，都展現瞭其研究的深度和獨創性。我尤其贊賞書中對“配置過程的透明化與可解釋性”的強調，這對於建立用戶信任和提高用戶滿意度至關重要。整本書給我的感覺是，它不僅僅是一本關於技術的書，更是一本關於如何利用技術去解決實際商業問題的書。它讓我對大數據在産品智能配置領域的應用前景充滿瞭信心，也讓我更加期待未來數字製造技術的發展。