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| 編輯推薦： |
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德国工业4.0权威联手软件工程先锋，首次从纯粹计算机科学视角，给出一张将概念、模型、软硬件技术&产品&系统、数据&数据链、数据安全、数据分析&可视化系统串起来、可落地、可演进的工业数字化转型全景图。
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| 內容簡介： |
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本书从计算机科学的视角深入探讨了与工业4.0和工业5.0紧密相关的数字化转型议题。本书分为五个部分。第一部分讲述了工业系统及其数字化表示。第二部分重点介绍了工业系统运行的新兴数字基础设施，并展示了其潜力和应用，以及如何在更大范围内集成和保护这些基础设施。第三部分和第四部分重点介绍了数据驱动模式，尤其是数据管理和数据分析，这为工业系统的创新打开了大门。第五部分对欧盟委员会最近提出的新兴工业 5.0 范式进行了展望，如改进人机互动的可能性。对于工业领域的从业者而言，本书是一本极具价值的参考书籍。
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| 關於作者： |
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比尔吉特·沃格尔·霍伊泽尔（Birgit Vogel-Heuser）博士，慕尼黑工业大学自动化与信息系统学院主任，她在自动化和信息技术系统领域有着深厚的学术背景和丰富的研究经验。她的研究方向包括工厂自动化架构的演进，以及应对工业4.0/5.0中定制化生产挑战的软件工程方法，尤其关注人本化设计在混合流程和异构系统中的应用。作为工业4.0权威学者，她联合主编了《德国工业4.0大全》系列丛书（涵盖智能生产、自动化技术及智能物流等卷），系统阐释了信息物理系统、横向纵向集成及工业安全等核心技术。曼努埃尔·维默尔（Manuel Wimmer）林茨约翰内斯·开普勒大学商业信息学软件工程研究所所长，他在软件工程和商业信息学领域具有专业的知识和研究经验。
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译者序前 言本书贡献者第一部分 数字化表示第1章 工业4.0的关键推动因素：工程数字孪生和数字影子 21.1 引言 21.2 数字孪生设计和运行面临的挑战 51.3 数字孪生与数字影子 91.4 从设计模型到数字孪生 101.5 数字影子与数据处理 131.6 数字孪生与数字影子的发展 17参考文献 18第2章 跨堆栈设计强解耦的工业4.0应用程序：一个应用案例 232.1 引言 232.2 运行示例：盒子工厂 242.3 以架构为中心的设计 252.4 构建块 292.5 基于功能的行为设计 322.6 讨论与总结 43参考文献 44第3章 产品和生产中的可变性 473.1 引言 473.2 自动化中的可变性挑战 483.3 注塑机示例 513.4 可变性工程 533.5 产品线选型和演进 603.6 研究面临的挑战 623.7 结论 63参考文献 64第二部分 数字化基础设施第4章 用于弥合IT和OT鸿沟的参考架构 684.1 引言 684.2 架构参考模型 694.3 物联网之前的架构 714.4 物联网和工业物联网的架构参考模型 754.5 将信息技术与运营技术结合起来 814.6 ARM应用：一个工业案例 834.7 结论 85参考文献 86第5章 边缘计算：案例和相关挑战 885.1 引言 885.2 边缘计算 895.3 应用案例 915.4 相关挑战 935.5 结论 98参考文献 98第6章 工业4.0系统中的动态访问控制 1016.1 引言 1016.2 运行示例 1026.3 静态数据流分析 1036.4 动态访问控制 1076.5 应用场景 1126.6 相关工作 1176.7 结论和展望 119参考文献 119第7章 OT的安全挑战及其对信息物理生产系统安全的相关影响 1227.1 引言 1227.2 脆弱的CPPS资产 1247.3 威胁建模和攻击路径 1277.4 针对威胁的措施 1317.5 风险管理 1347.6 安全和安保一体化的挑战 1377.7 结论 140参考文献 141第8章 运行时监控“系统的系统”：制造商在工业4.0背景下的机遇探讨 1448.1 引言 1448.2 “系统的系统”和信息物理生产系统 1458.3 运行时监控工业4.0应用：两个视角 1468.4 监控的潜在应用 1478.5 系统的系统：基于需求的监控 1498.6 结论 155参考文献 155第9章 区块链技术在信息物理系统设计和运营中的应用 1589.1 引言 1589.2 从头开始：什么是区块链 1599.3 区块链中的数据操作 1619.4 应用案例 1669.5 设计自己的区块链 1699.6 结论 170参考文献 171第三部分 数据管理第10章 工业4.0的大数据集成 17410.1 引言 17410.2 数据集成案例 17510.3 知识图谱 17610.4 实体解析 18210.5 结论与未解决的问题 185参考文献 186第11章 大数据集：数据质量仍是问题吗 19111.1 引言 19111.2 异常值识别 19211.3 稳健建模 19311.4 变量选择 19511.5 讨论和总结 198参考文献 199第12章 顶层建模：内部和外部的数据集成与交换 20012.1 引言 20012.2 企业资源规划 20112.3 制造运营管理 20412.4 垂直集成 20512.5 水平集成 20912.6 结论 216参考文献 217第四部分 数据分析第13章 概念化分析：从概念建模视角看商务智能与分析 22213.1 引言 22213.2 数据获取和记录 22513.3 数据提取、清洗、集成和聚合 22713.4 数据分析与建模 23113.5 数据解释与行动 23713.6 结论 238参考文献 238第14章 探索工业4.0的操作性知识：从数据挖掘到预测性和规范性分析 24214.1 引言 24214.2 数据收集与准备 24314.3 数据分析 24614.4 案例：基于条件的预测性维护 25214.5 案例：预测性质量控制 25614.6 延伸阅读 25714.7 结论和对实践的建议 258参考文献 258第15章 流程挖掘：制造流程识别、一致性和优化 26215.1 引言 26215.2 数据准备 26415.3 建立分析模型 26815.4 分析方法 26915.5 可视化分析与解释 27315.6 结论与待研究的问题 273参考文献 274第16章 规范性分析的符号主义人工智能方法 27616.1 引言 27616.2 运行示例：柔性作业车间调度 28016.3 约束规划 28216.4 答案集编程 28516.5 本地搜索 29116.6 总结 294参考文献 295第17章 机器学习在信息物理系统中的应用 30017.1 引言 30017.2 应用场景 30017.3 机器学习 30217.4 信息物理系统对机器学习的挑战 30517.5 挑战1：时间和状态 30617.6 挑战2：不确定性和噪声 30917.7 挑战3：经验知识的使用 31217.8 挑战4：表示和概念 31417.9 总结 317参考文献 318第18章 工业应用中的可视化数据科学 32518.1 引言 32518.2 可视化数据科学的基础和挑战 32618.3 工业数据分析的可视化数据科学方法选择 33218.4 结论和未来方向 338参考文献 339第五部分 面向工业5.0的数字化转型第19章 适用于工作4.0的自适应数字化辅助系统 34419.1 引言 34419.2 背景 34519.3 挑战 34619.4 相关工作 34819.5 监控和适应框架 34919.6 案例研究 35219.7 结论和展望 356参考文献 357第20章 数字化转型：迈向灵活的以人为中心的企业 36020.1 引言 36020.2 基本概念和相关工作 36220.3 基于参考模型的OSP演变 36620.4 企业数字化转型 37820.5 结论和未来展望 379参考文献 380
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当前，数字化转型在媒体、企业、研究机构和社会的各个领域中被广泛提及。在工业领域，更短的创新周期、更快速变化的客户需求以及可持续发展的需求，对企业的灵活性提出了更高要求。工业企业的商业模式、产品的数字化程度或者是数字化转型程度决定了工业企业的竞争力，工业 4.0和工业5.0 等倡议也强调了这一点。然而，这种与日俱增的灵活性给工业系统的设计、制造、运营、维护和再利用带来了新的挑战。人们希望通过数字化来应对这些挑战，这与信息物理生产系统（CPPS）所反映的趋势一致，要应对当前挑战，就必须采用深度融合物理实体和虚拟模型的现代生产系统。CPPS是复杂的、异构的和网络化的社会技术系统，它的应用使工业领域的工程、运营和管理方面的复杂度急剧增加，这也推动了工业数字化转型的发展。因此，工业数字化转型不仅要考虑技术方面，还要考虑组织方面，如业务模式、员工或一般社会性需求和挑战。作为对社会性需求的响应，众多数字技术正在涌现并获得了广泛的关注，以满足现代生产系统在其生命周期不同阶段的需求，如设计优化、自适应运行和预测性维护等，其中，数字孪生技术尤为突出。数字孪生是将现实系统复制到虚拟空间的对应物中，以反映系统在设计开发和运营等方面的重要属性。数字化不仅是创新的关键助推器，如今还深入融合到设计开发和运营过程中，进而融入到前述的社会性技术系统中。本书专注于从计算机科学视角探讨与工业4.0和工业5.0相关的数字化转型话题，给出了相关概念、技术和方法，并阐述了它们在CPPS领域的应用，特别适合作为非计算机科学专业人员了解工业数字化转型的入门书籍。本书共分为五个部分：第一部分讨论了为什么以及如何进行工业系统的数字化表示；第二部分聚焦于支撑工业系统运行的新兴数字化基础设施，分析了它们的潜力和应用，以及如何在更大范围内集成以保障工业系统的安全和有效运行；第三部分和第四部分从数据驱动的视角，阐述了工业系统的数据管理和数据分析，包括数据集成、数据挖掘、预测性和规范性分析等，它们是工业系统创新的基础；第五部分对面向工业5.0的数字化转型进行了展望。我们衷心地感谢参与本书撰写的所有作者，并希望大家能享受阅读本书的美好时光。
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