清华大学出版社：《大数据驱动的设备健康预测及维护决策优化》董明 刘勤明 著 (pdf格式)

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本书《大数据驱动的设备健康预测及维护决策优化》由董明和刘勤明两位专家合著，清华大学出版社出版。该书主要探讨了如何利用大数据技术来改进机械设备的健康管理与维护策略。书中详细介绍了先进的数据分析方法和技术，包括机器学习、深度学习以及统计分析等工具在设备状态监测、故障预测及预防性维护中的应用。
主要内容涵盖以下方面：
1. 大数据平台架构：介绍支持大规模数据处理和管理的关键技术和系统。
2. 设备健康评估模型：基于历史维修记录和实时运行数据，构建综合性的健康评分体系来量化资产的当前状况。
3. 故障预测算法：开发能够准确识别早期故障迹象并提前预警的技术手段。
4. 维护策略优化方法：提出以成本效益为目标的维护计划生成框架，并考虑了备件库存控制、人力资源调度等因素。
阅读此书的意义在于，它可以帮助读者深入了解如何运用现代信息技术解决工业领域中的实际问题。对于从事制造业、能源行业以及任何涉及复杂设备系统的企业管理者和技术人员来说，这本书提供了宝贵的知识和实践经验分享，有助于提高生产效率、减少意外停机时间及维护成本。同时，对研究相关领域的学者而言，本书也是重要的参考资料。
总结：《大数据驱动的设备健康预测及维护决策优化》是一本结合理论与实践的专业书籍，旨在通过大数据技术提升工业设备管理能力，具有很高的实用价值和学术意义。

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