本书在《工业互联网设备数据采集(初级)》基础上，侧重于流程制造、离散制造行业的工业单体设备和工厂生产单元的数据采集。介绍了虚拟仿真系统及工业智能网关配置、数据采集与上传等实施步骤。此外，本书第五章及第六章引入工业App知识，介绍了多种工业App类型的配置与应用方法。本书穿插数据采集系统中应用的设计实例，既注重原理，又注重实践，配有大量图表、示例和练习题，内容丰富，概念讲解清楚，表达严谨，逻辑性强，
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内容简介
本书较为全面地介绍了工业互联网数据采集的重要性、数据采集的架构、常见的数据源和采集方法等。本书共5 个项目，项目1 为工业互联网数据采集概述，介绍了数据采集的架构以及数据的类型和采集方式等；项目2 为工业互联网数据源，介绍了常见工业设备、控制系统和信息系统中数据的采集方法等；项目3 为工业互联网网络技术，介绍了工业互联网网络的结构、设备、线缆和接口等；项目4 为工业云平台，介绍了云平台的技术和算法模型等；项目5 为工业互联网数据采集项目交付，通过完整的项目交付流程，学生能够了
解交付团队的组成和职责、项目控制所涉及的各项工作，了解如何对现场进行调研以及进行实施方案的编制，项目完工后如何进行验收等典型工作任务。
本书可以作为高职高专工业互联网相关专业和非相关专业数据采集课程的教材，也可以供工业互联网交付岗位专业人员和广大工业互联网技术爱好者自学使用。
章节目录
- A-fy
- 63784-bq
- C-qy
- D-ml
- 01
- 工业互联网数据采集概述
- 第1章
- 【项目导读】
- 【内容导学】
- 【项目目标】
- 知识目标
- 技能目标
- 素质目标
- 工业互联网数据采集架构认知
- 【任务描述】
- 【知识学习】
- 1.1.1 数据采集的地位
- 1．工业互联网的定义
- 工业互联网的终极目标和人类命运共同体
- 2．工业互联网架构
- 1.1.2 工业数据采集架构
- 【任务实施】
- 1.1.3 数据采集实训台架构认知
- 1．任务目标
- 2．实训设备及工具
- 3．数据采集实训台架构认知
- 【任务总结】
- 【任务测验】
- 1．填空题
- 2．单选题
- 3．简答题
- 数据的类型和采集方式认知
- 【任务描述】
- 【知识学习】
- 1.2.1 数据的类型
- 1．海量的Key-Value数据
- 2．文档数据
- 3．信息化数据
- 4．接口数据
- 5．现场多媒体数据
- 从“运-20”工程来看数字化的重要性
- 1.2.2 数据的采集方式
- 1．手动数据采集
- 2．半自动数据采集
- 3．全自动数据采集
- 【任务实施】
- 1.2.3 实训台数据类型和采集方式
- 1．任务目标
- 2．实训设备及工具
- 3．实训台数据的类型和采集方式
- 【任务总结】
- 【任务测验】
- 1．填空题
- 2．单选题
- 3．简答题
- 【实战练习】
- 02
- 03
- 04
- 工业云平台
- 【项目导读】
- 【内容导学】
- 【项目目标】
- 知识目标
- 技能目标
- 素质目标
- 数据采集云平台配置
- 【任务描述】
- 【知识学习】
- 4.1.1 云计算的服务模式
- 1．云计算的特点
- 2．云计算的模式
- 4.1.2 云计算的部署模式
- 曾经被看作“笑话”的阿里云，今天估值破千亿元
- 4.1.3 容器技术
- 1．容器技术对云计算领域的影响
- 2．容器技术框架
- 3．容器的关键技术
- 4.1.4 C/S与B/S架构
- 【任务实施】
- 4.1.5 数据采集云平台配置
- 1．任务目标
- 2．实训设备及工具
- 3．数据采集云平台配置操作步骤
- 【任务总结】
- 【任务测验】
- 1．填空题
- 2．单选题
- 3．简答题
- 如何处理数据
- 【任务描述】
- 【知识学习】
- 4.2.1 数据存储
- 1．数据库类型
- 2．关系数据库
- 3．NoSQL数据库
- 国产数据库的历史
- 4.2.2 数据分析
- 4.2.3 数据可视化
- 【任务实施】
- 4.2.4 云组态配置
- 1．任务目标
- 2．实训设备及工具
- 3．云组态配置操作步骤
- 【任务总结】
- 【任务测验】
- 1．填空题
- 2．单选题
- 3．简答题
- 云平台算法模型配置
- 【任务描述】
- 【知识学习】
- 4.3.1 工业数据建模
- 4.3.2 常见算法及分类
- 1．算法的基本特征
- 2．常见算法及分类
- 【任务实施】
- 4.3.3 云平台算法模型
- 1．任务目标
- 2．实训设备及工具
- 3．云平台算法模型操作步骤
- 【任务总结】
- 【任务测验】
- 1．填空题
- 2．单选题
- 【实战练习】
- 05+
- 06CK
展开全部
工业互联网数据采集技术与应用（微课版）是2024年由人民邮电出版社出版,作者主编。
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