内容简介
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。
目录
译者序<br />前 言<br />本书贡献者<br />第一部分 数字化表示<br />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 2<br />1．1 引言 2<br />1．2 数字孪生设计和运行面临的挑战 5<br />1．3 数字孪生与数字影子 9<br />1．4 从设计模型到数字孪生 10<br />1．5 数字影子与数据处理 13<br />1．6 数字孪生与数字影子的发展 17<br />参考文献 18<br />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 23<br />2．1 引言 23<br />2．2 运行示例：盒子工厂 24<br />2．3 以架构为中心的设计 25<br />2．4 构建块 29<br />2．5 基于功能的行为设计 32<br />2．6 讨论与总结 43<br />参考文献 44<br />第3章 产品和生产中的可变性 47<br />3．1 引言 47<br />3．2 自动化中的可变性挑战 48<br />3．3 注塑机示例 51<br />3．4 可变性工程 53<br />3．5 产品线选型和演进 60<br />3．6 研究面临的挑战 62<br />3．7 结论 63<br />参考文献 64<br />第二部分 数字化基础设施<br />第4章 用于弥合IT和OT鸿沟的参考架构 68<br />4．1 引言 68<br />4．2 架构参考模型 69<br />4．3 物联网之前的架构 71<br />4．4 物联网和工业物联网的架构参考模型 75<br />4．5 将信息技术与运营技术结合起来 81<br />4．6 ARM应用：一个工业案例 83<br />4．7 结论 85<br />参考文献 86<br />第5章 边缘计算：案例和相关挑战 88<br />5．1 引言 88<br />5．2 边缘计算 89<br />5．3 应用案例 91<br />5．4 相关挑战 93<br />5．5 结论 98<br />参考文献 98<br />第6章 工业4．0系统中的动态访问控制 101<br />6．1 引言 101<br />6．2 运行示例 102<br />6．3 静态数据流分析 103<br />6．4 动态访问控制 107<br />6．5 应用场景 112<br />6．6 相关工作 117<br />6．7 结论和展望 119<br />参考文献 119<br />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 122<br />7．1 引言 122<br />7．2 脆弱的CPPS资产 124<br />7．3 威胁建模和攻击路径 127<br />7．4 针对威胁的措施 131<br />7．5 风险管理 134<br />7．6 安全和安保一体化的挑战 137<br />7．7 结论 140<br />参考文献 141<br />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 144<br />8．1 引言 144<br />8．2 “系统的系统”和信息物理生产系统 145<br />8．3 运行时监控工业4．0应用：两个视角 146<br />8．4 监控的潜在应用 147<br />8．5 系统的系统：基于需求的监控 149<br />8．6 结论 155<br />参考文献 155<br />第9章 区块链技术在信息物理系统设计和运营中的应用 158<br />9．1 引言 158<br />9．2 从头开始：什么是区块链 159<br />9．3 区块链中的数据操作 161<br />9．4 应用案例 166<br />9．5 设计自己的区块链 169<br />9．6 结论 170<br />参考文献 171<br />第三部分 数据管理<br />第10章 工业4．0的大数据集成 174<br />10．1 引言 174<br />10．2 数据集成案例 175<br />10．3 知识图谱 176<br />10．4 实体解析 182<br />10．5 结论与未解决的问题 185<br />参考文献 186<br />第11章 大数据集：数据质量仍是问题吗 191<br />11．1 引言 191<br />11．2 异常值识别 192<br />11．3 稳健建模 193<br />11．4 变量选择 195<br />11．5 讨论和总结 198<br />参考文献 199<br />第12章 顶层建模：内部和外部的数据集成与交换 200<br />12．1 引言 200<br />12．2 企业资源规划 201<br />12．3 制造运营管理 204<br />12．4 垂直集
