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工業4.0預兆診斷分析與應用 - 使用ADLINK預測分析系統MCM-100與Azure雲端服務 - 最新版 - 附MOSME行動學習一點通
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書籍資訊
書號：BB036
作者：陳楷霖
ISBN：9789865231422
初版日期：2020-12-04
最新出版日期：2020-12-04
出版商：台科大圖書
實體書哪裡買特色
1.本書適合各領域的學習者，特別是機械、電機、汽車等群科，透過對物聯網、雲端運算、大數據及智能設備等新興科技整合的認識，其製造產業的核心即是基礎設備，故以強化預兆診斷的技術。
2.本書採用Azure雲端運算、MCM-100與DataConnect Pro監控平台，進行設備狀態分析，透過應用案例分析到實際操作各種設備的加工狀態設定來診斷相關數據。
3.本書透過案例分析到實際操作，各種設備的加工狀態設定來診斷相關數據，應用已知的新興技術來培養未知的可能性，藉以邁向工業4.0的浪潮。
2.本書採用Azure雲端運算、MCM-100與DataConnect Pro監控平台，進行設備狀態分析，透過應用案例分析到實際操作各種設備的加工狀態設定來診斷相關數據。
3.本書透過案例分析到實際操作，各種設備的加工狀態設定來診斷相關數據，應用已知的新興技術來培養未知的可能性，藉以邁向工業4.0的浪潮。
目錄
Chapter1 進入工業4.0 的領域1-1 工業4.0的發展
1-2 工業4.0的技術
1-3 工業4.0的核心
重點整理
課後評量
Chapter2 IoT物聯網
2-1 科技始終於人性-物聯網無所不在
2-2 物聯網的架構要素
2-3 工業物聯網
2-4 探討大數據分析
重點整理
課後評量
Chapter3 預兆診斷分析與案例
3-1 預兆診斷的認識
3-2 感測器的種類與應用
3-3 設備預兆診斷案例
重點整理
課後評量
Chapter4 MCM-100監控平台
4-1 MCM-100監控平台
4-2 DataConnect Pro線上監控平台
4-3 Microsoft Azure雲端服務
課後評量
Chapter5 預兆診斷應用實務
5-1 大數據診斷應用
5-2 空壓機設備診斷與分析
5-3 傳統車床設備診斷與分析
5-4 電腦數值控制（CNC）銑床設備診斷與分析
5-5 學生操作設備診斷與分析
課後評量
附錄：
課後評量簡答
實習成果報告
| 章節 | 總題數 | 選擇 | 問答 | 試題預覽 |
|---|---|---|---|---|
| Chapter1 進入工業4.0 的領域 | 27 | 22 | 5 | |
| 1-1 工業4.0的發展 | 17 | 15 | 2 | |
| 1-2 工業4.0的技術 | 6 | 4 | 2 | |
| 1-3 工業4.0的核心 | 4 | 3 | 1 | |
| Chapter2 IoT物聯網 | 25 | 20 | 5 | |
| 2-1 科技始終於人性-物聯網無所不在 | 8 | 5 | 3 | |
| 2-2 物聯網的架構要素 | 7 | 6 | 1 | |
| 2-3 工業物聯網 | 4 | 4 | 0 | |
| 2-4 探討大數據分析 | 6 | 5 | 1 | |
| Chapter3 預兆診斷分析與案例 | 13 | 10 | 3 | |
| 3-1 預兆診斷的認識 | 6 | 4 | 2 | |
| 3-2 感測器的種類與應用 | 7 | 6 | 1 | |
| Chapter4 MCM-100監控平台 | 9 | 5 | 4 | |
| 4-1 MCM-100監控平台 | 2 | 1 | 1 | |
| 4-2 DataConnect Pro線上監控平台 | 3 | 2 | 1 | |
| 4-3 Microsoft Azure雲端服務 | 4 | 2 | 2 | |
| Chapter5 預兆診斷應用實務 | 7 | 5 | 2 | |
| 5-1 大數據診斷應用 | 3 | 2 | 1 | |
| 5-2 空壓機設備診斷與分析 | 2 | 1 | 1 | |
| 5-3 傳統車床設備診斷與分析 | 1 | 1 | 0 | |
| 5-4 電腦數值控制（CNC）銑床設備診斷與分析 | 1 | 1 | 0 |
學習資源列表
| 類型 |
|---|
影音教學
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學習資源列表
| 章節 | 總題數 | 選擇 | 問答 | 自我練習 |
|---|---|---|---|---|
| Chapter1 進入工業4.0 的領域 | 27 | 22 | 5 | |
| 1-1 工業4.0的發展 | 17 | 15 | 2 |
|
| 1-2 工業4.0的技術 | 6 | 4 | 2 | |
| 1-3 工業4.0的核心 | 4 | 3 | 1 | |
| Chapter2 IoT物聯網 | 25 | 20 | 5 | |
| 2-1 科技始終於人性-物聯網無所不在 | 8 | 5 | 3 | |
| 2-2 物聯網的架構要素 | 7 | 6 | 1 | |
| 2-3 工業物聯網 | 4 | 4 | 0 | |
| 2-4 探討大數據分析 | 6 | 5 | 1 | |
| Chapter3 預兆診斷分析與案例 | 13 | 10 | 3 | |
| 3-1 預兆診斷的認識 | 6 | 4 | 2 | |
| 3-2 感測器的種類與應用 | 7 | 6 | 1 | |
| Chapter4 MCM-100監控平台 | 9 | 5 | 4 | |
| 4-1 MCM-100監控平台 | 2 | 1 | 1 | |
| 4-2 DataConnect Pro線上監控平台 | 3 | 2 | 1 | |
| 4-3 Microsoft Azure雲端服務 | 4 | 2 | 2 | |
| Chapter5 預兆診斷應用實務 | 7 | 5 | 2 | |
| 5-1 大數據診斷應用 | 3 | 2 | 1 | |
| 5-2 空壓機設備診斷與分析 | 2 | 1 | 1 | |
| 5-3 傳統車床設備診斷與分析 | 1 | 1 | 0 | |
| 5-4 電腦數值控制（CNC）銑床設備診斷與分析 | 1 | 1 | 0 | |
| 總計 | 81 | 62 | 19 |
影音教學
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| 章節 | 總題數 | 選擇 | 問答 | 自我練習 |
|---|---|---|---|---|
| Chapter1 進入工業4.0 的領域 | 27 | 22 | 5 | |
| 1-1 工業4.0的發展 | 17 | 15 | 2 | |
| 1-2 工業4.0的技術 | 6 | 4 | 2 | |
| 1-3 工業4.0的核心 | 4 | 3 | 1 | |
| Chapter2 IoT物聯網 | 25 | 20 | 5 | |
| 2-1 科技始終於人性-物聯網無所不在 | 8 | 5 | 3 | |
| 2-2 物聯網的架構要素 | 7 | 6 | 1 | |
| 2-3 工業物聯網 | 4 | 4 | 0 | |
| 2-4 探討大數據分析 | 6 | 5 | 1 | |
| Chapter3 預兆診斷分析與案例 | 13 | 10 | 3 | |
| 3-1 預兆診斷的認識 | 6 | 4 | 2 | |
| 3-2 感測器的種類與應用 | 7 | 6 | 1 | |
| Chapter4 MCM-100監控平台 | 9 | 5 | 4 | |
| 4-1 MCM-100監控平台 | 2 | 1 | 1 | |
| 4-2 DataConnect Pro線上監控平台 | 3 | 2 | 1 | |
| 4-3 Microsoft Azure雲端服務 | 4 | 2 | 2 | |
| Chapter5 預兆診斷應用實務 | 7 | 5 | 2 | |
| 5-1 大數據診斷應用 | 3 | 2 | 1 | |
| 5-2 空壓機設備診斷與分析 | 2 | 1 | 1 | |
| 5-3 傳統車床設備診斷與分析 | 1 | 1 | 0 | |
| 5-4 電腦數值控制（CNC）銑床設備診斷與分析 | 1 | 1 | 0 | |
| 總計 | 81 | 62 | 19 |
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