| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 选题的背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 选题的背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 选题的意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外相关文献综述 | 第11-13页 |
| 1.3 研究的思路与方法 | 第13-14页 |
| 1.4 创新之处与不足 | 第14-16页 |
| 第2章 相关概念及相关理论 | 第16-21页 |
| 2.1 相关概念界定 | 第16-17页 |
| 2.2 设备管理相关理论——全员生产维修管理(TPM) | 第17-19页 |
| 2.2.1 TPM管理企业生产设备的三个阶段 | 第17-18页 |
| 2.2.2 TPM的三“0”目标 | 第18-19页 |
| 2.2.3 推行TPM管理需要优先考虑的问题 | 第19页 |
| 2.3 设备管理信息化智能化的核心技术 | 第19-21页 |
| 第3章 D铜矿设备管理现状及存在的问题 | 第21-32页 |
| 3.1 D铜矿设备管理现状 | 第21-27页 |
| 3.1.1 D铜矿主要硬件设备情况简介 | 第21-22页 |
| 3.1.2 D铜矿设备管理现有软件介绍 | 第22-23页 |
| 3.1.3 D铜矿设备管理相关制度 | 第23-25页 |
| 3.1.4 D铜矿工业大数据收集和使用情况 | 第25-26页 |
| 3.1.5 D铜矿设备管理模式 | 第26-27页 |
| 3.2 D铜矿设备管理存在的问题 | 第27-32页 |
| 3.2.1 管理理念上存在的问题 | 第27-28页 |
| 3.2.2 设备运行管理上的问题 | 第28-30页 |
| 3.2.3 设备相关网络管理上的问题 | 第30页 |
| 3.2.4 设备管理软硬件上的问题 | 第30-32页 |
| 第4章 D铜矿引进智能设备管理系统的必要性 | 第32-38页 |
| 4.1 工业大数据在设备管理中的应用价值 | 第32-33页 |
| 4.1.1 工业大数据的主要特征 | 第32-33页 |
| 4.1.2 工业大数据的应用价值 | 第33页 |
| 4.2 中国设备管理发展进程 | 第33-34页 |
| 4.3 智能设备管理系统对D铜矿的重要性分析 | 第34-35页 |
| 4.4 基于大数据的设备管理的成功经验 | 第35-38页 |
| 4.4.1 高圣的智慧带锯机床的智慧云服务 | 第35-37页 |
| 4.4.2 美国某油气公司的设备智能早期预警平台 | 第37-38页 |
| 第5章 构建D铜矿基于大数据的设备智能化管理系统 | 第38-50页 |
| 5.1 D铜矿设备智能化管理系统总体规划与建设思路 | 第38-40页 |
| 5.1.1 总体规划 | 第38页 |
| 5.1.2 建设思路 | 第38-39页 |
| 5.1.3 设备智能化管理系统构想 | 第39-40页 |
| 5.2 采、选矿设备智能化管理平台结构 | 第40-42页 |
| 5.2.1 采矿设备智能化管理平台 | 第40-41页 |
| 5.2.2 选矿设备智能化管理平台 | 第41-42页 |
| 5.3 设备智能化平台的数据处理及控制 | 第42-46页 |
| 5.3.1 设备健康监控 | 第42页 |
| 5.3.2 数据集控中心的建设 | 第42-45页 |
| 5.3.3 移动终端的应用 | 第45-46页 |
| 5.4 更新设备管理的软硬件 | 第46-50页 |
| 5.4.1 硬件的更新和完善 | 第46-47页 |
| 5.4.2 软件的选择和使用 | 第47-50页 |
| 第6章 结论和展望 | 第50-52页 |
| 6.1 结论 | 第50页 |
| 6.2 展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |