選煤廠微機信息管理 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:

價格:4.15元

裝幀:

isbn號碼:9787502005580

叢書系列:

圖書標籤:

• 選煤廠
• 微機管理
• 信息管理
• 煤炭
• 自動化
• 工業控製
• 數據處理
• 計算機應用
• 礦山
• 信息化

《工業大數據分析與應用》 本書深入探討瞭工業大數據的核心概念、關鍵技術及其在實際生産中的廣泛應用。隨著物聯網、傳感器技術和自動化水平的飛速發展，工業生産過程産生瞭海量數據。如何有效地采集、存儲、處理和分析這些數據，從中提取有價值的信息，優化生産流程，提高效率，降低成本，已成為現代工業企業麵臨的重大課題。 本書首先從工業數據的來源、特點和挑戰入手，闡述瞭構建工業大數據平颱的必要性和關鍵要素，包括數據采集、數據清洗、數據存儲、數據集成等環節。接著，詳細介紹瞭大數據分析的關鍵技術，如數據挖掘、機器學習、深度學習、統計分析等，並結閤具體的工業場景，如設備故障預測、生産過程優化、質量控製、能源管理等，講解瞭如何運用這些技術解決實際問題。 在設備故障預測方麵，本書介紹瞭時間序列分析、異常檢測、故障模式識彆等方法，通過對設備運行數據的實時監測和分析，能夠提前預警潛在的故障，實現預測性維護，避免非計劃停機，從而顯著提高設備的可用性和可靠性。 在生産過程優化方麵，本書聚焦於如何利用大數據提升生産效率和産品質量。通過對生産參數、工藝流程、物料消耗等數據的綜閤分析，可以識彆生産瓶頸，優化工藝參數，實現精益生産。例如，在化工行業，可以通過大數據分析優化反應條件，提高收率；在製造業，可以分析生産綫數據，減少次品率，提升産品一緻性。 在質量控製方麵，本書強調瞭大數據在實現智能質量管理中的作用。通過對原材料、生産過程和成品的全流程數據進行追溯和分析，可以更有效地識彆影響産品質量的關鍵因素，建立質量預測模型，實現主動式質量控製。 在能源管理方麵，本書介紹瞭如何利用大數據技術實現能源的精細化管理和優化。通過對能源消耗數據的實時監測和分析，可以識彆能源浪費環節，優化能源使用策略，降低企業的能源成本，並為節能減排政策的製定提供科學依據。 此外，本書還涵蓋瞭工業大數據安全與隱私保護、數據可視化技術以及未來工業大數據發展趨勢等內容。本書理論與實踐相結閤，通過豐富的案例分析，幫助讀者理解大數據技術在工業領域的應用潛力，並掌握運用這些技術解決實際問題的能力。 本書適閤從事工業生産管理、設備維護、工藝優化、質量控製、數據分析等工作的工程師、技術人員和管理人員閱讀，也可作為相關專業的研究生和大學生的參考教材。通過學習本書，讀者將能夠更好地理解和應用工業大數據技術，推動企業實現數字化轉型和智能化升級。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

這本《選煤廠微機信息管理》的封麵設計著實讓人眼前一亮，那種深沉的藍色調中點綴著細膩的電路闆紋理，瞬間就勾起瞭我對高科技與傳統工業完美結閤的想象。我本來是帶著一點點懷疑的態度翻開這本書的，畢竟“選煤廠”這個詞匯聽起來就充滿瞭煤灰和重型機械的粗獷感，而“微機信息管理”則透著一股數據流與算法的冰冷氣息。然而，這本書的導言部分，作者巧妙地用生動的筆觸描繪瞭一個現代選煤廠的運作場景，強調瞭數據采集、實時監控和優化決策對於提高精煤迴收率和降低能耗的決定性作用。它沒有直接跳入復雜的編程語言或數據庫結構，而是先構建瞭一個宏大的信息流圖景，讓我立刻明白，這本書不是一本枯燥的技術手冊，而是一把開啓現代化選煤廠“智慧大腦”的鑰匙。特彆是書中對於“數據孤島”現象的剖析，非常到位，指齣瞭傳統管理模式下的信息壁壘如何製約瞭生産效率的提升，這對於我們這些身處一綫管理崗位的人來說，簡直是醍醐灌頂的警示。閱讀初期，我就感覺作者對行業的痛點有著深刻的洞察，這為後續內容的深入學習打下瞭堅實的基礎，讓人充滿期待。

评分☆☆☆☆☆

總的來說，這本書的閱讀體驗是層次分明且極具啓發性的。它的價值不僅在於提供瞭“如何做”的技術指南，更在於迴答瞭“為什麼要做”的管理哲學問題。作者的敘事風格成熟老練，行文流暢，從宏觀的管理理念過渡到微觀的技術實現，邏輯銜接自然得如同水到渠成。即便是對於像我這樣，過去主要依賴經驗和直覺進行生産調度的老一輩管理者來說，這本書也提供瞭一個重新審視和量化我們工作流程的絕佳契機。它成功地將“選煤廠”這個重資産、高能耗的傳統領域，置入瞭信息時代高速運轉的脈絡之中。讀完後，我迫不及待地想將書中的一些架構圖帶迴我的車間，與技術團隊進行一次深入的研討。這本書無疑是行業內信息技術應用領域的裏程碑式的參考資料，它不僅僅是關於“管理”的書，更是關於“未來生産力”的藍圖。

评分☆☆☆☆☆

關於係統架構和軟件選型的那部分內容，我本以為會是一場關於各種流行數據庫和編程語言的“神仙打架”，結果卻齣乎意料地務實和冷靜。作者沒有盲目推崇最新的技術棧，而是著重強調瞭“適度原則”和“可維護性”。書中對傳統工控係統（SCADA）與企業資源計劃（ERP）之間的數據接口設計給齣瞭詳盡的建議，這一點至關重要，因為在現實的礦山環境中，很多老舊設備依然在運行，如何在新舊係統之間搭建可靠的橋梁，避免“一刀切”的風險，是項目成功的關鍵。我尤其關注瞭書中關於數據標準化的章節，那部分內容幾乎像是一份針對選煤行業的數據字典草案，詳細列舉瞭從原煤粒度到精煤水分等核心指標的編碼規範。這錶明作者不僅懂信息技術，更對選煤工藝的底層邏輯有著深刻的理解，這種跨學科的深度融閤，使得這本書的專業度無可挑剔，完全超越瞭普通的信息管理教材的範疇。

评分☆☆☆☆☆

書的後半部分轉嚮瞭信息安全和決策支持係統（DSS）的構建，這部分內容讓我感受到瞭作者的遠見卓識。在當前大數據和工業物聯網日益普及的背景下，選煤廠作為關鍵基礎設施，其信息安全問題不容忽視。書中對物理隔離、訪問權限分級以及數據備份策略的論述細緻入微，甚至提到瞭針對特定礦井環境的電磁乾擾對傳感器數據可靠性的潛在影響，並給齣瞭相應的軟硬件冗餘方案。更讓我興奮的是關於決策支持的部分，它不再停留在簡單的報錶生成，而是引入瞭基於曆史運行數據的“異常預警模型”和“能耗優化模型”。我嘗試著在腦海中運行瞭書中描述的優化流程——係統自動識彆齣某個階段的入廠煤水分偏高，立即調整瞭浮選槽的藥劑投加量並微調瞭颳闆機的轉速，整個過程在幾秒內完成。這種前瞻性的、自動化的智能管理，正是我們行業追求的終極目標，這本書為我們描繪瞭實現這一目標的清晰技術路徑圖，讓人熱血沸騰。

评分☆☆☆☆☆

接下來的章節，深入探討瞭信息係統在選煤流程各個關鍵節點的應用，尤其是針對跳汰、浮選等核心工藝的數據化改造。我特彆欣賞作者在闡述算法模型時所采用的類比手法。比如，在解釋模糊控製算法如何應用於煤泥水迴收係統時，作者沒有直接拋齣復雜的數學公式，而是將其比作經驗豐富的老工人根據聲音和手感來判斷物料狀態的直覺判斷過程，隻是用更精準、更快速的方式替代瞭人力。這種將抽象技術具象化的能力，極大地降低瞭非計算機專業背景的讀者（比如我這種偏嚮工藝操作的工程師）的理解門檻。書中穿插的案例分析，雖然是基於一個假想的“XX礦選煤廠”，但其模擬的工況波動和數據異常處理流程，與我實際工作中遇到的情況驚人地吻閤。我甚至能想象齣，如果按照書中所述的架構來搭建係統，我們的生産報錶將不再是滯後的總結，而是實時的、可預測的駕駛艙信息。這種實用性和代入感，是很多理論書籍所不具備的寶貴特質。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆