工业大数据分析在流程制造行业的应用

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前言

第1章 流程工业智能制造与数字化转型

1.1 新一轮智能制造发展战略

1.2 流程工业数字化转型战略

1.3 大数据分析和流程工业智能制造

第2章 工业大数据分析基础

2.1 工业大数据治理

2.2 流程工业大数据治理案例

2.3 大数据采集技术

2.4 大数据存储技术

2.5 大数据分析技术

2.6 大数据可视化技术

2.7 大数据分析方法

第3章 天然气开发行业的大数据分析

3.1 天然气开发行业信息化现状

3.2 天然气开发行业的大数据分析需求

3.3 天然气开发行业的大数据来源与特点

3.4 天然气开发行业的大数据解决方案

3.5 天然气开发行业的大数据分析方法

3.6 天然气开发行业的大数据分析案例

3.7 总结

第4章 炼油化工行业的大数据分析

4.1 炼油化工行业信息化现状

4.2 炼油化工行业的大数据分析需求

4.3 炼油化工行业的大数据来源与特点

4.4 炼油化工行业的大数据解决方案

4.5 炼油化工行业的大数据分析方法

4.6 炼油化工行业的大数据分析案例

4.7 总结

第5章 化工行业的大数据分析

5.1 化工行业信息化现状

5.2 化工行业的大数据分析需求

5.3 化工行业的大数据来源与特点

5.4 化工行业的大数据解决方案

5.5 化工行业的大数据分析方法

5.6 化工行业的大数据分析案例

5.7 总结

第6章 钢铁行业的大数据分析

6.1 钢铁行业信息化现状

6.2 钢铁行业的大数据分析需求

6.3 钢铁行业的大数据来源与特点

6.4 钢铁行业的大数据解决方案

6.5 钢铁行业的大数据分析方法

6.6 钢铁行业的大数据分析案例

6.7 总结

第7章 电力输电线路运维的大数据分析

7.1 电力输电线路运维信息化现状

7.2 电力输电线路运维的大数据分析需求

7.3 电力输电线路运维的大数据来源与特点

7.4 电力输电线路运维的大数据解决方案

7.5 电力输电线路运维的大数据分析方法

7.6 电力输电线路运维的大数据分析案例

7.7 电力输电线路运维大数据技术展望

7.8 总结

第8章 总结与展望

8.1 流程工业与互联网下半场的结合

8.2 流程工业需要建立大数据文化

参考文献

致谢

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