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物聯網與智慧製造

為了解決工業控制系統的問題，作者張晶,徐鼎,劉旭 這樣論述：

　　本書共分為6章，從廣義物聯網體系架構的角度出發，闡述建構物聯網的相關關鍵技術與未來發展趨勢，進而探討基於工業物聯網實現智慧製造的技術方法與應用案例。內容包括物聯網的體系架構、感知技術、網路層技術，以及物聯網的平臺和基於工業物聯網的智慧製造系統，透過案例介紹工業物聯網在智慧製造中的應用模式與應用方法。 　　本書適合從事智慧製造、物聯網相關行業的科學研究、開發人員閱讀，也適合大專院校相關科系師生使用。

工業控制系統進入發燒排行的影片

運用類神經網路建立修護品質風險趨勢預測模型

為了解決工業控制系統的問題，作者徐可軒 這樣論述：

航空安全本是航空公司最重視的環節之一，民用航空運輸業除機組員作業之外，地勤之維修維護作業，亦是重中之重。本研究與國內某民航維修業者合作，運用其歷年危害風險系統紀錄之資料，經由簡易分類建立三種主要事件之危害類別，包括人員、環境以及管理。後續則依據各別事件評估之危害程度運用風險矩陣量化為風險值，再累積建立三種危害類別的每月風險總值，以作為該業者每月風險參考指標。研究中使用四年累積之每月風險指標共50筆，透過類神經網路(Artificial Neural Network, ANN)中的多層感知器(Multi-layer Perceptron, MLP)及循環神經網路(Recurrent Neura

l Network, RNN)之架構建立三種危害類別之風險預測模型。研究結果顯示，兩種神經網路模型搭配三類危害類別的預測風險值與實際值之相關係數皆介於0.7至0.8之間。雖然仍有樣本數不足及過度描述等問題，但此結果仍驗證了使用類神經網路方法建立風險預測系統的可行性。未來將持續協助業者提升分析效率及預測準確率，節省人力分析及成本，並及時對高危害風險做出預防性處理，促進並落實飛航安全管理，將其安全管理由主動式推向預測式管理系統。

物聯網與智慧製造

為了解決工業控制系統的問題，作者 這樣論述：

　　本書共分為6章，從廣義物聯網體系架構的角度出發，闡述建構物聯網的相關關鍵技術與未來發展趨勢，進而探討基於工業物聯網實現智慧製造的技術方法與應用案例。內容包括物聯網的體系架構、感知技術、網路層技術，以及物聯網的平臺和基於工業物聯網的智慧製造系統，透過案例介紹工業物聯網在智慧製造中的應用模式與應用方法。 　　本書適合從事智慧製造、物聯網相關行業的科學研究、開發人員閱讀，也適合大專院校相關科系師生使用。   第1 章 緒論 1.1 物聯網的概念 1.2 物聯網的發展現狀與趨勢 1.2.1 政策環境 1.2.2 技術研究現狀 1.2.3 產業發展現狀 1.2.4 標準研究現狀 1.2.5 未

來發展趨勢 1.3 基於工業物聯網的智慧製造 1.3.1 智慧製造的概念與內涵 1.3.2 實現智慧製造的基礎——工業物聯網 1.3.3 工業物聯網對實現智慧製造的意義 參考文獻 第2 章 物聯網的體系架構 2.1 概述 2.2 物聯網網路體系架構 2.2.1 系統總體架構 2.2.2 軟體體系架構 2.3 物聯網技術與標準體系 2.3.1 物聯網技術體系 2.3.2 物聯網標準體系 2.4 物聯網資源與標識體系 2.4.1 物聯網資源體系 2.4.2 物聯網標識體系 2.5 物聯網服務與安全體系 2.5.1 物聯網服務體系 2.5.2 物聯網安全體系 2.6 物聯網產業與創新體系 2.6.

1 物聯網產業體系 2.6.2 物聯網創新體系 2.7 工業物聯網體系架構 2.7.1 工業物聯網系統構成 2.7.2 工業物聯網總體架構 2.7.3 工業物聯網技術體系 2.7.4 工業物聯網標準體系 2.7.5 工業物聯網標識體系 參考文獻 第3 章 感測與識别技術 3.1 自動識别技術 3.1.1 條形碼技術 3.1.2 光學符號識别技術 3.1.3 生物特徵識别技術 3.1.4 磁卡與IC 卡 3.1.5 射頻識别系統 3.1.6 自動識别系統比較 3.2 感測器 3.2.1 感測器構成 3.2.2 光資訊採集器 3.2.3 聲波資訊採集器 3.2.4 圖像資訊採集器 3.2.5 化

學資訊採集器 3.2.6 生物資訊採集器 3.2.7 智慧感測器 3.3 感測網 3.3.1 節點結構 3.3.2 網路結構 3.3.3 體系結構 3.3.4 物理層 3.3.5 數據鏈路層 3.3.6 網路層 3.3.7 傳輸層 3.3.8 中間件技術 參考文獻 第4 章 接入與傳輸網路 4.1 接入網技術 4.1.1 無線個域網 4.1.2 無線局域網 4.1.3 無線城域網 4.1.4 無線廣域網 4.2 核心網技術 4.2.1 概述 4.2.2 IP 網路 4.2.3 全IP 核心網的體系結構 4.2.4 全IP 核心網的關鍵技術 4.3 網路層關鍵技術 4.3.1 泛在無線技術 4

.3.2 異構網路融合與合作技術 4.3.3 無線資源管理技術 4.3.4 大量資訊處理與雲計算技術 參考文獻 第5 章 物聯網綜合服務平臺 5.1 雲計算平臺 5.1.1 概述 5.1.2 雲計算的部署模式 5.1.3 雲計算的體系結構 5.1.4 雲平臺服務模式 5.2 物聯網應用平臺 5.2.1 概述 5.2.2 物聯網應用平臺現狀 5.2.3 物聯網應用平臺架構 5.2.4 物聯網應用平臺的分類 5.2.5 工業物聯網平臺 5.3 典型工業物聯網平臺 5.3.1 Predix 平臺 5.3.2 Uniformance Suite 平臺 5.3.3 AWS IoT 平臺 參考文獻 第

6 章 基於工業物聯網的智慧製造系統 6.1 離散工業環境中的智慧製造系統 6.1.1 離散製造 6.1.2 典型離散型製造行業分析 6.1.3 離散製造中的控制系統 6.2 流程工業環境中的智慧製造系統 6.2.1 流程製造 6.2.2 流程製造中的控制系統 6.3 新一代物聯網化工業環境控制平臺 參考文獻   序 　　隨著無線通訊技術和行動網路的迅速發展以及無線終端設備的廣泛應用，機器類通訊業務呈現爆發式成長，面向人-機-物實時動態資訊交互的網路——物聯網應運而生。作為融合通訊、計算、控制的新型資訊通訊技術，物聯網被稱為繼電腦、網路之後世界資訊產業的第三次浪潮，受到各國政府、企業和

學術界的高度重視，美國、歐盟、日本等已經將其納入國家和區域資訊化發展戰略。 　　物聯網的顛覆性在於將包括人、機、物在內的所有事物透過網路自主互聯，使得物理設備與系統具有計算、通訊、控制、遠程協調和自治五大功能，從而改變我們與物理世界的互動方式。物聯網的理念和相關技術產品已經廣泛滲透到社會經濟與民生的各個領域，小到智慧家庭網路，大到工業控制系統、智慧交通系統等國家級甚至世界級的應用，物聯網在越來越多的行業創新中發揮著關鍵作用。藉助資訊技術與感測、控制、計算等技術的深度集成和綜合應用，物聯網正在成為加速產業升級、提升政務服務、改善社會民生、促進增效節能等方面的推動力，在工業製造、交通等領域正帶來

真正的「智慧」應用。 　　如果說物聯網是決定未來經濟發展程度的引擎，那麼智慧製造就是實現強國之路的核心。從德國的工業4.0，到美國的CPS和工業網路，再到中國提出的「智慧製造」，全球各主要國家都在大力布局製造強國戰略，以期搶占未來經濟發展的制高點和下一代產業的領導權。智慧製造的本質是將新一代資訊網路技術與現代化的生產製造相融合，透過建設「智慧工廠」，開展「智慧生產」，實現生產要素的高效、低耗、合作以及個性化的批量訂製生產。這一概念與物聯網透過資源的高效、合作實現面向使用者的智慧化服務內涵不謀而合。因此，物聯網和智慧製造兩者具有天然的耦合關係，基於工業物聯網實現智慧製造是必然選擇。 　　目前

，圍繞物聯網和智慧製造的學術研究、標準制定以及產業應用正在火熱地展開中。儘管針對物聯網的技術文獻和報告很多，但絕大多數研究成果均是針對某一個技術領域或者某一個精細的技術點展開研究，有必要對當前物聯網的最新研究成果進行全面梳理與系統歸類，為相關領域的應用實踐提供指導，這是撰寫本書的第一個出發點。另一方面，作為物聯網的一個重要應用領域，中國製造業的網路化與資訊化水準仍然較低，如何整合現有資源建構新型工業物聯網，實現生產要素的資訊化與網路化問題，進而基於工業物聯網實現智慧製造，這是一個極具挑戰性的問題，也是撰寫本書的第二個出發點。 　　基於上述出發點，本書編者在廣泛調查研究物聯網與智慧製造及海外研

究成果的基礎上，結合自身在相關技術領域的研究積累，嘗試從廣義物聯網體系架構的角度出發，闡述建構物聯網的相關關鍵技術與未來發展趨勢，進而探討基於工業物聯網實現智慧製造的技術方法與應用案例。全書共分為6個章節：第1章介紹物聯網的概念、內涵與特點，概述物聯網的發展現狀與趨勢，闡述智慧製造的概念，並說明工業物聯網對實現智慧製造的重要意義；第2章從網路架構、技術與標準體系、資源與標識體系、服務與安全體系、產業與創新體系五個方面闡述廣義物聯網的構成要素以及要素關係；第3章介紹物聯網的感知技術，包含感測技術、識别技術以及感測網；第4章介紹物聯網的網路層技術，包括接入網、核心網以及網路資源管理相關技術；第5章

介紹物聯網的平臺，包括雲計算平臺、應用平臺以及工業物聯網平臺等；第6章透過案例介紹工業物聯網在智慧製造中的應用模式與應用方法。  

詞向量技術應用於信用卡商戶名稱分群之研究

為了解決工業控制系統的問題，作者李芳如 這樣論述：

透過客戶消費資料萃取相關之使用者行為，是蒐集客戶資訊的方式之一。通常交易資料清理的方式較為人工，或是針對單一目標進行資料處理，而且需不斷檢視新增的記錄；現行文字探勘的領域中，大多以文本分類之相關研究為主，顯少有文本分群之研究主題。從非結構化之交易消費說明中，找尋字詞之間的關係，運用不同詞向量技術，突破分類需事先區分條件之限制，建立自動化辨識分析方法，提升分群之準確率。本研究以銀行信用卡交易消費說明內容，進行Jieba和CKIP Transformers兩種中文斷詞方式，分別採用TF、TF-IDF與Word2Vec三種特徵值萃取，以及BERT詞向量技術，搭配基於密度分群法 (DBSCAN)、基

於距離的K-means和階層分群法，交叉組合進行實驗。實驗使用Jieba中文斷詞方式，以Word2Vec模型訓練之特徵值萃取方法，並採用DBSCAN分群演算法，其預測結果以MUC、B3和CEAF之F1平均值67.58%較為顯著。