了得網計算機/網絡_工業人工智能創新與應用

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工業人工智能創新與應用
該商品所屬分類：計算機/網絡 -> 計算機/網絡
【市場價】	788-1142元
【優惠價】	493-714元
【作者】	彭國超，邢飛，劉彩華
【所屬類別】	圖書計算機/網絡人工智能深度學習與神經網絡
【出版社】	科學出版社
【ISBN】	9787030717337
【折扣說明】	一次購物滿999元台幣免運費+贈品一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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內容介紹

開本：16開

紙張：膠版紙

包裝：平裝

是否套裝：否

國際標準書號ISBN：9787030717337

叢書名：數據分析與定量研究叢書

作者：彭國超，邢飛，劉彩華

出版社：科學出版社

出版時間：2022年05月

內容簡介

工業人工智能是支撐智慧工廠深度變革與重大創新的核心驅動技術。本書在梳理相關研究的基礎上，嘗試貫穿研發、生產、銷售、物流、售後等不同環節，探討工業人工智能在產品全生命周期的創新性應用，分析工業人工智能在落地及實施階段可能面臨的挑戰與困難，構建工業人工智能成熟度評估體繫，同時結合大量國內外案例剖析工業人工智能如何與不同行業進行深度融合，由此為我國制造業新一輪數字化轉型及創新帶來啟示。

目錄
部分智能制造、工業大數據及工業人工智能
第1章智能制造的過往、現在及將來3
1.1智能制造的發展歷程3
1.2智能制造的發展現狀4
1.2.1智能制造的定義4
1.2.2智能制造的核心技術要素5
1.2.3全球主要國家的智能制造發展戰略11
1.2.4我國智能制造的扶持政策及發展現狀14
1.3智能制造的發展前景16
1.4本章小結17
參考文獻17
第2章工業大數據的來源與種類19
2.1工業大數據的概念20
2.2工業大數據的特征20
2.3工業大數據的來源23
2.4工業大數據在產品全生命周期的應用24
2.4.1研發設計24
2.4.2生產制造25
2.4.3市場營銷27
2.4.4物流供應28
2.4.5售後服務29
2.5本章小結30
參考文獻30
第3章人工智能對制造業帶來的“危”與“機”32
3.1人工智能的發展歷程與基礎定義32
3.1.1人工智能的發展歷程32
3.1.2人工智能的基礎定義34
3.2人工智能與機器學習、深度學習34
3.2.1機器學習35
3.2.2深度學習39
3.3人工智能的應用41
3.3.1人工智能在制造業的應用概況41
3.3.2人工智能在其他領域的應用概況43
3.4人工智能給制造業帶來的挑戰和機遇44
3.4.1人工智能給制造業帶來的挑戰44
3.4.2人工智能給制造業帶來的機遇45
3.5本章小結46
參考文獻46
第二部分工業人工智能的應用場景
第4章人工智能與研發設計51
4.1研發設計基礎介紹51
4.1.1研發設計部職能51
4.1.2研發設計部組織架構52
4.1.3研發設計部工作流程54
4.2研發設計需求56
4.2.1傳統研發設計特點56
4.2.2工業4.0背景下研發設計信息需求57
4.2.3研發設計活動中人工智能應用59
4.2.4人工智能研發設計帶來的優勢62
4.3研發設計大數據65
4.4本章小結66
參考文獻67
第5章人工智能與生產制造68
5.1生產制造基礎介紹68
5.1.1生產制造部職能68
5.1.2生產制造部組織架構69
5.1.3生產制造部工作流程71
5.2生產制造需求73
5.2.1傳統生產制造特點73
5.2.2工業4.0背景下的生產制造信息需求74
5.2.3生產制造活動中人工智能應用76
5.2.4人工智能生產制造帶來的優勢78
5.3生產制造大數據81
5.4本章小結82
參考文獻82
第6章人工智能與市場營銷84
6.1市場營銷基礎介紹84
6.1.1市場營銷部職能84
6.1.2市場營銷部組織架構85
6.1.3市場營銷部工作流程87
6.2市場營銷需求88
6.2.1傳統市場營銷特點88
6.2.2工業4.0背景下市場營銷信息需求90
6.2.3市場營銷活動中人工智能應用91
6.2.4人工智能市場營銷帶來的優勢92
6.3市場營銷大數據94
6.4本章小結95
參考文獻95
第7章人工智能與物流供應97
7.1物流供應基礎介紹97
7.1.1物流供應部職能97
7.1.2物流供應部組織架構98
7.1.3物流供應部工作流程99
7.2物流供應需求102
7.2.1傳統物流供應特點102
7.2.2工業4.0背景下物流供應信息需求103
7.2.3物流供應活動中人工智能應用104
7.2.4人工智能物流供應帶來的優勢105
7.3物流供應大數據106
7.4本章小結107
參考文獻107
第8章人工智能與售後服務108
8.1售後服務基礎介紹108
8.1.1售後服務部職能108
8.1.2售後服務部組織架構109
8.1.3售後服務部工作流程110
8.2售後服務需求111
8.2.1傳統售後服務特點111
8.2.2工業4.0背景下售後服務信息需求112
8.2.3售後服務活動中人工智能應用113
8.2.4人工智能售後服務帶來的優勢114
8.3售後服務大數據116
8.4本章小結116
參考文獻117
第三部分工業人工智能成熟度評估及組織變革
第9章I4.0-AIM工業人工智能成熟度評估方法121
9.1I4.0-AIM模型的提出背景和意義121
9.2前有相關成熟度模型分析122
9.3I4.0-AIM模型構建方法124
9.3.1繫統性文獻回顧125
9.3.2專家訪談127
9.4I4.0-AIM模型架構129
9.4.1I4.0-AIM模型的評價維度和測評指標129
9.4.2I4.0-AIM模型的評價等級134
9.4.3工業人工智能成熟度概述134
9.5I4.0-AIM模型的應用138
9.5.1評價方法138
9.5.2評價步驟139
9.5.3應用示例140
9.6本章小結141
參考文獻141
第10章工業人工智能的企業變革與轉型路徑144
10.1變革管理144
10.1.1變革管理的含義144
10.1.2變革管理的必要性145
10.1.3變革管理理論146
10.2人工智能所引起的企業變革147
10.2.1技術變革147
10.2.2個人變革148
10.2.3組織變革149
10.3工業人工智能轉型障礙因素151
10.4工業人工智能變革干預措施153
10.4.1人際干預措施153
10.4.2人力資源干預措施153
10.4.3技術-結構干預措施154
10.4.4戰略干預措施154
10.5本章小結154
參考文獻154
第11章工業人工智能的實施挑戰與對策156
11.1工業人工智能的實施挑戰156
11.2制造業積累的數據難以滿足人工智能建設需求156
11.2.1數據量尚未達到工業人工智能建設標準156
11.2.2數據質量在多個維度上難以滿足人工智能建設需求157
11.3人工智能算法難以滿足制造業對準確性的極高要求157
11.3.1人工智能算法自身的不成熟性影響結果的準確性157
11.3.2人工環節的不確定性和判斷尺度的可調性影響算法準確性157
11.3.3算法無法模擬決策過程的復雜性158
11.3.4產品體繫和測試場景的多樣性要求算法具有多樣性158
11.3.5算法與視覺須具備協同性158
11.4較高的投資成本與尚不清晰的收益回報相矛盾159
11.4.1建設工業人工智能需耗費大量資金成本159
11.4.2人工智能建設需要耗費大量的時間成本159
11.4.3缺乏人工智能與制造業深度融合所需的復合型人纔159
11.4.4回報收益難以評估，投資前景尚不清晰160
11.5較低的建設需求使得企業缺少必要的建設動力160
11.6工業人工智能的建設勢必會對倫理道德產生衝擊161
11.7對策與建議162
參考文獻163
第四部分工業人工智能的應用案例
第12章能源、冶金及化工行業案例167
12.1能源、冶金及化工行業背景特征167
12.2石油行業工業人工智能應用168
12.2.1石油工業行業特征168
12.2.2應用原理及應用現狀168
12.2.3案例分析170
12.3冶金行業工業人工智能172
12.3.1冶金工業行業特征172
12.3.2應用原理及應用現狀173
12.3.3案例分析175
12.4化工行業工業人工智能應用178
12.4.1化學工業行業特征178
12.4.2應用原理及應用現狀178
12.4.3案例分析180
12.5煤炭行業工業人工智能應用183
12.5.1煤炭行業特征183
12.5.2應用原理及應用現狀183
12.5.3案例研究184
12.6未來趨勢與建議187
參考文獻189
第13章交通運輸設備制造業應用案例190
13.1交通運輸設備制造業背景特征190
13.2汽車制造業工業人工智能應用190
13.2.1汽車制造業特征190
13.2.2應用原理及應用現狀191
13.2.3案例分析192
13.3航空制造業工業人工智能應用198
13.3.1航空制造業特征198
13.3.2應用原理和應用現狀198
13.3.3案例分析200
13.4軌道交通制造業工業人工智能應用205
13.4.1軌道交通制造業特征205
13.4.2應用原理和應用現狀206
13.4.3案例分析208
13.5未來趨勢與建議212
參考文獻214
第14章食品工業應用案例216
14.1食品工業的背景特征216
14.1.1行業特征216
14.1.2食品工業所涉及的主要人工智能技術217
14.2農副食品加工行業工業人工智能應用219
14.2.1農副食品加工行業特征219
14.2.2應用原理及應用現狀220
14.2.3案例分析221
14.3食品制造業工業人工智能應用227
14.3.1食品制造業特征227
14.3.2應用原理及應用現狀228
14.3.3案例分析229
14.4飲料制造業工業人工智能應用231
14.4.1飲料制造業特征231
14.4.2應用原理及應用現狀232
14.4.3案例分析233
14.5未來趨勢與建議237
參考文獻239
第15章計算機、通信與其他電子設備制造業應用案例240
15.1計算機、通信與其他電子設備制造業的背景特征240
15.2計算機制造業人工智能應用243
15.2.1計算機制造業背景特征243
15.2.2計算機制造業人工智能的應用原理及現狀244
15.2.3案例分析246
15.3電視機制造業人工智能的應用254
15.3.1電視機制造業背景特征254
15.3.2電視機制造業人工

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