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智能制造創新與轉型之路 版權信息
- ISBN：9787111570806
- 條形碼：9787111570806 ; 978-7-111-57080-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能制造創新與轉型之路 本書特色
本書融合完美的新銳智慧，講述了從現在到未來，企業智能制造付諸實現的戰略重點的故事。 每一個制造型企業對于智能制造的落地途徑可能都有自己不同的見解， 如果把企業智能制造實踐之路比作企業重新創業之路， 企業需要更多關注創業的戰略以及管理與技術發展的融合。
智能制造創新與轉型之路 內容簡介
本書融合完美的新銳智慧，講述了從現在到未來，企業智能制造付諸實現的戰略重點的故事。 每一個制造型企業對于智能制造的落地途徑可能都有自己不同的見解， 如果把企業智能制造實踐之路比作企業重新創業之路， 企業需要更多關注創業的戰略以及管理與技術發展的融合。
智能制造創新與轉型之路 目錄
推薦序1
推薦序2
前言
**篇 驅動工業智能的變革
第1章 新信息化驅動工業智能互聯的變革 2
1.1 從經驗到求真 4
1.2 全面關注細節 4
1.3 制造就在身旁 7
1.4 互聯網催生“新形式”繁榮 10
1.4.1 大眾創新的繁榮 11
1.4.2 產業融合的繁榮 11
1.4.3 誠信的繁榮 12
1.5 互聯網 制造業 12
1.5.1 制造業面臨的挑戰 15
1.5.2 運維管理現狀 16
1.5.3 數據驅動管控的運維平臺 17
1.5.4 “互聯網 ”的作用 18
第2章 信息化管理 23
2.1 信息化管理現狀 23
2.2 CPS是工業4.0的核心驅動力 25
2.3 “兩化”融合勢在必行 26
2.3.1 數字轉型是核心動力 26
2.3.2 廣闊的融合空間 28
2.3.3 學習曲線 28
2.4 全新的產業 29
2.4.1 信息化建設在“十二五”期間取得的成就 29
2.4.2 信息化建設存在的問題 30
2.4.3 邊界與系統 31
2.4.4 新趨勢和新方向 32
2.4.5 三大融合 33
第二篇 工業大數據的春天
第3章 工業大數據 40
3.1 工業大數據的定義 40
3.2 工業大數據的核心支撐力 43
3.3 工業大數據的八大應用場景 44
3.3.1 消費者需求分析 45
3.3.2 打通生產“豎井” 46
3.3.3 產品與服務的設計 46
3.3.4 開放式的融合創新 47
3.3.5 適應性庫存管理 47
3.3.6 質量管理 48
3.3.7 勞動力的數字化 49
3.3.8 資產智能化管理 49
3.4 大數據行業應用的趨勢和熱點 50
3.4.1 大數據行業應用的趨勢 50
3.4.2 大數據行業應用的熱點 52
3.5 應用大數據分析的阻力 58
3.6 大數據在智能工業上的特征 59
3.6.1 透明性 60
3.6.2 多結構化數據 61
3.7 數據信息驅動 62
3.7.1 互聯網的創意與媒體 63
3.7.2 工業大數據的實力與商業機會 64
3.7.3 品牌形象 65
3.7.4 工業數據的源頭 66
3.7.5 工業數據新視野 67
3.8 工業大數據2.0 68
第4章 大數據生態圈 70
4.1 數字化時代的紛爭與和合 70
4.2 數字融合之道 71
4.3 數字技術下的本質 72
4.3.1 大數據工具推動管理 72
4.3.2 角色的定位與能力管理 73
4.3.3 流程與數據的結合 75
第5章 數據管理成熟度模型 78
5.1 數據結構 78
5.1.1 數據建模 79
5.1.2 數據分類法 80
5.1.3 數據建模工具 81
5.2 主數據與元數據 82
5.2.1 主數據 82
5.2.2 元數據 83
5.3 數據架構 84
5.3.1 數據訪問和遷移 85
5.3.2 數據存儲 86
5.3.3 數據歸檔 87
5.4 數據質量 88
5.4.1 數據一致性 89
5.4.2 數據檢測 89
5.4.3 數據整理 90
5.5 數據安全 91
5.5.1 數據隱私 92
5.5.2 數據保存 93
第三篇 智能制造業的物聯網
第6章 物聯網對產業的影響 96
6.1 物聯網推動產業轉型與升級 96
6.2 物聯網意識與日俱增 98
6.3 物聯網驅動下的商業模式 99
6.3.1 創新的形成 99
6.3.2 “產品＋服務”的商業模式 100
6.4 工業物聯網成就行業突破性創新 102
6.5 未來制造業的特點 104
6.6 工業物聯網的三大工作 106
6.6.1 做好發展工業物聯網的基礎建設 106
6.6.2 加強工業大數據與風險的管理 106
6.6.3 面向工業物聯網推動人才隊伍建設與轉型 107
第7章 工業物聯網架構與能力 109
7.1 選擇自然的大數據 110
7.1.1 走入“數據湖” 110
7.1.2 數據存儲與分析需要新思維 111
7.1.3 傳統方法及誤區 113
7.1.4 “數據湖”的參考模型和架構 114
7.2 商業“數據湖”的應用 115
7.2.1 預測自主維修決策支持分析 118
7.2.2 工業物聯網平臺 119
7.2.3 物聯網化智能管理的四層架構 121
7.3 實現工業物聯網數字化轉型平臺 122
7.4 “連接式”產業工人 123
7.4.1 問題及趨勢 123
7.4.2 優勢和解決方案 123
第四篇 夯實智能資產之路
第8章 資產驅動傳統智能 126
8.1 資產管理的新機遇 128
8.2 資產的全新定義 129
8.2.1 企業資產管理 130
8.2.2 企業資產設備管理的應用 132
8.2.3 企業資產設備管理的六大價值 133
8.2.4 建立高效企業設備管理系統所面臨的五大挑戰 136
8.2.5 企業資產設備管理的管理思想 137
8.2.6 資產設備管理項目的必要性分析 139
8.3 強化設備資產智能化管理 141
8.3.1 工業大數據與行業自動化的互動 141
8.3.2 三個責任與目標 142
8.3.3 設備智能管理 143
8.3.4 維修服務促進生產力 144
8.3.5 預防性維修和節能的關鍵 145
8.3.6 創新價值 146
第9章 資產管理的標準化與落地 147
9.1 我國資產管理現狀 147
9.2 我國資產管理現存問題 150
9.3 國內外資產管理標準化工作情況 152
9.3.1 國內標準化工作情況 152
9.3.2 國際標準化工作情況 154
9.4 資產管理體系標準的起源 156
9.5 資產管理標準化工作需求 157
第10章 資產績效管理 160
10.1 總體框架 160
10.2 創新的五個“要” 161
10.3 資產績效管理的意義和作用 163
10.4 全方位的工控策略 163
第五篇 科技創新重塑企業架構
第11章 制造企業架構 166
11.1 從生命系統的角度理解企業架構 166
11.1.1 計劃與規劃 168
11.1.2 用戶需求是轉型的核心驅動 169
11.2 價值鏈是企業轉
推薦序2
前言
**篇 驅動工業智能的變革
第1章 新信息化驅動工業智能互聯的變革 2
1.1 從經驗到求真 4
1.2 全面關注細節 4
1.3 制造就在身旁 7
1.4 互聯網催生“新形式”繁榮 10
1.4.1 大眾創新的繁榮 11
1.4.2 產業融合的繁榮 11
1.4.3 誠信的繁榮 12
1.5 互聯網 制造業 12
1.5.1 制造業面臨的挑戰 15
1.5.2 運維管理現狀 16
1.5.3 數據驅動管控的運維平臺 17
1.5.4 “互聯網 ”的作用 18
第2章 信息化管理 23
2.1 信息化管理現狀 23
2.2 CPS是工業4.0的核心驅動力 25
2.3 “兩化”融合勢在必行 26
2.3.1 數字轉型是核心動力 26
2.3.2 廣闊的融合空間 28
2.3.3 學習曲線 28
2.4 全新的產業 29
2.4.1 信息化建設在“十二五”期間取得的成就 29
2.4.2 信息化建設存在的問題 30
2.4.3 邊界與系統 31
2.4.4 新趨勢和新方向 32
2.4.5 三大融合 33
第二篇 工業大數據的春天
第3章 工業大數據 40
3.1 工業大數據的定義 40
3.2 工業大數據的核心支撐力 43
3.3 工業大數據的八大應用場景 44
3.3.1 消費者需求分析 45
3.3.2 打通生產“豎井” 46
3.3.3 產品與服務的設計 46
3.3.4 開放式的融合創新 47
3.3.5 適應性庫存管理 47
3.3.6 質量管理 48
3.3.7 勞動力的數字化 49
3.3.8 資產智能化管理 49
3.4 大數據行業應用的趨勢和熱點 50
3.4.1 大數據行業應用的趨勢 50
3.4.2 大數據行業應用的熱點 52
3.5 應用大數據分析的阻力 58
3.6 大數據在智能工業上的特征 59
3.6.1 透明性 60
3.6.2 多結構化數據 61
3.7 數據信息驅動 62
3.7.1 互聯網的創意與媒體 63
3.7.2 工業大數據的實力與商業機會 64
3.7.3 品牌形象 65
3.7.4 工業數據的源頭 66
3.7.5 工業數據新視野 67
3.8 工業大數據2.0 68
第4章 大數據生態圈 70
4.1 數字化時代的紛爭與和合 70
4.2 數字融合之道 71
4.3 數字技術下的本質 72
4.3.1 大數據工具推動管理 72
4.3.2 角色的定位與能力管理 73
4.3.3 流程與數據的結合 75
第5章 數據管理成熟度模型 78
5.1 數據結構 78
5.1.1 數據建模 79
5.1.2 數據分類法 80
5.1.3 數據建模工具 81
5.2 主數據與元數據 82
5.2.1 主數據 82
5.2.2 元數據 83
5.3 數據架構 84
5.3.1 數據訪問和遷移 85
5.3.2 數據存儲 86
5.3.3 數據歸檔 87
5.4 數據質量 88
5.4.1 數據一致性 89
5.4.2 數據檢測 89
5.4.3 數據整理 90
5.5 數據安全 91
5.5.1 數據隱私 92
5.5.2 數據保存 93
第三篇 智能制造業的物聯網
第6章 物聯網對產業的影響 96
6.1 物聯網推動產業轉型與升級 96
6.2 物聯網意識與日俱增 98
6.3 物聯網驅動下的商業模式 99
6.3.1 創新的形成 99
6.3.2 “產品＋服務”的商業模式 100
6.4 工業物聯網成就行業突破性創新 102
6.5 未來制造業的特點 104
6.6 工業物聯網的三大工作 106
6.6.1 做好發展工業物聯網的基礎建設 106
6.6.2 加強工業大數據與風險的管理 106
6.6.3 面向工業物聯網推動人才隊伍建設與轉型 107
第7章 工業物聯網架構與能力 109
7.1 選擇自然的大數據 110
7.1.1 走入“數據湖” 110
7.1.2 數據存儲與分析需要新思維 111
7.1.3 傳統方法及誤區 113
7.1.4 “數據湖”的參考模型和架構 114
7.2 商業“數據湖”的應用 115
7.2.1 預測自主維修決策支持分析 118
7.2.2 工業物聯網平臺 119
7.2.3 物聯網化智能管理的四層架構 121
7.3 實現工業物聯網數字化轉型平臺 122
7.4 “連接式”產業工人 123
7.4.1 問題及趨勢 123
7.4.2 優勢和解決方案 123
第四篇 夯實智能資產之路
第8章 資產驅動傳統智能 126
8.1 資產管理的新機遇 128
8.2 資產的全新定義 129
8.2.1 企業資產管理 130
8.2.2 企業資產設備管理的應用 132
8.2.3 企業資產設備管理的六大價值 133
8.2.4 建立高效企業設備管理系統所面臨的五大挑戰 136
8.2.5 企業資產設備管理的管理思想 137
8.2.6 資產設備管理項目的必要性分析 139
8.3 強化設備資產智能化管理 141
8.3.1 工業大數據與行業自動化的互動 141
8.3.2 三個責任與目標 142
8.3.3 設備智能管理 143
8.3.4 維修服務促進生產力 144
8.3.5 預防性維修和節能的關鍵 145
8.3.6 創新價值 146
第9章 資產管理的標準化與落地 147
9.1 我國資產管理現狀 147
9.2 我國資產管理現存問題 150
9.3 國內外資產管理標準化工作情況 152
9.3.1 國內標準化工作情況 152
9.3.2 國際標準化工作情況 154
9.4 資產管理體系標準的起源 156
9.5 資產管理標準化工作需求 157
第10章 資產績效管理 160
10.1 總體框架 160
10.2 創新的五個“要” 161
10.3 資產績效管理的意義和作用 163
10.4 全方位的工控策略 163
第五篇 科技創新重塑企業架構
第11章 制造企業架構 166
11.1 從生命系統的角度理解企業架構 166
11.1.1 計劃與規劃 168
11.1.2 用戶需求是轉型的核心驅動 169
11.2 價值鏈是企業轉
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智能制造創新與轉型之路 作者簡介
玖道科技首席戰略官，兼任上海市海外經濟技術促進會秘書長、中國青年企業家協會理事、盤古智庫學術委員，智慧城市研究中心副主任兼秘書長、上海市僑聯青年總會常務理事、上海市浦東新區智慧城市研究院研究員、上海信息化中心專家成員、中國人民大學CIO研究中心研究員，國際佳實踐管理聯盟中國區副秘書長，美國電氣和電子工程師學會（IEEE）上海區計算機協會副主席等，從多視角推動中國的科技創新與發展。
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