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智造:用大數據思維實現智能企業 版權信息
- ISBN：9787121372742
- 條形碼：9787121372742 ; 978-7-121-37274-2
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智造:用大數據思維實現智能企業 本書特色
本書從第四次工業革命智能化大趨勢的角度，分析了企業如何用大數據向智能企業轉型升級的必然方向，揭示了工業物聯網、工業大數據、數字孿生等實現智能工廠的關鍵技術和部署戰略，給出了可以結合各企業實際生產經營情況融合落地的戰略路徑，激發各企業家勇于自我革命的勇氣，正確面對新工業革命帶來的戰略機遇與風險挑戰，處理好長期發展和短期維持的利益平衡關系。
智造:用大數據思維實現智能企業 內容簡介
本書從第四次工業革命智能化大趨勢的角度，分析了企業如何用大數據向智能企業轉型升級的必然方向，揭示了工業物聯網、工業大數據、數字孿生等實現智能工廠的關鍵技術和部署戰略，給出了可以結合各企業實際生產經營情況融合落地的戰略路徑，激發各企業家勇于自我革命的勇氣，正確面對新工業革命帶來的戰略機遇與風險挑戰，處理好長期發展和短期維持的利益平衡關系。
智造:用大數據思維實現智能企業 目錄
目 錄
第1章 互聯網的數據邏輯 1
1.1 為什么要大數據思維——新時代的變革要求 2
1.2 傳統的假設和今天的事實 9
1.3 消費者通過互聯網大數據倒逼生產者變革 13
1.4 未來什么傳統必然會被“互聯網－” 20
1.5 互聯網時代的創新與數字化轉型 27
第2章 大數據究竟是什么 30
2.1 企業到底該怎樣理解大數據 31
2.2 與傳統企業“小”數據完全不同的操作 35
2.3 IT與DT的對比 39
2.4 大數據會帶來怎樣的企業變革 42
2.5 有效建構大數據商業模式的“數據飛輪模型” 51
第3章 大數據思維的內涵 57
3.1 解讀：什么是大數據思維 58
3.2 解析大數據思維的核心原理 62
3.3 舍恩伯格大數據思維法則 70
3.4 擴展：新的大數據思維法則 75
3.5 用大數據思維方式思考、解決問題 80
第4章 新工業革命為什么智能 100
4.1 智能制造：第四次工業革命的全球目標 101
4.2 創新成為大眾化需求 105
4.3 智能工廠的特征和運作邏輯 119
4.4 智能工廠是大數據驅動自主生產的“新制造”模式 121
4.5 商業革命——未來都是數據生意 122
第5章 建設智能工廠障礙分析 126
5.1 工業生產過程中的信息需求和演變過程 127
5.2 企業信息化發展規律和發展水平評價模型 134
5.3 當前中國企業的信息化局面普遍不容樂觀 144
5.4 如何實現制造物理世界與信息世界的交互與共融 148
5.5 如何應對互聯網大數據越來越迫切的倒逼 151
第6章 智能工廠關鍵技術介紹 155
6.1 數字孿生：有效實現智能工廠的關鍵技術 156
6.2 工業互聯網：物理上生產要素互聯互通 162
6.3 云制造：虛擬中生產方案不斷優化 164
6.4 數字孿生控制機器人：現實中生產活動更加高效 167
6.5 工業大數據：資產過程中知識財富不斷積累 168
6.6 區塊鏈：解決數據應用的信用問題 169
6.7 人工智能：助力打造智能數字化工廠 176
第7章 智能工廠應用案例分享 180
7.1 基于數字孿生的發電機組智能健康管理 181
7.2 孿生數據支撐領導層做出更加合理的生產決策 184
7.3 數字孿生指導下建設智能電廠的經驗總結 193
第8章 智能工廠實施策略研討 196
8.1 用大數據實現業務創新的方法 197
8.2 在商言商，規劃企業的大數據“生意” 199
8.3 結合商業模式分析方法勾勒企業大數據版圖 205
8.4 企業大數據應用頂層設計參考模型 206
8.5 融合企業商業模式構建大數據應用落地方案 211
第1章 互聯網的數據邏輯 1
1.1 為什么要大數據思維——新時代的變革要求 2
1.2 傳統的假設和今天的事實 9
1.3 消費者通過互聯網大數據倒逼生產者變革 13
1.4 未來什么傳統必然會被“互聯網－” 20
1.5 互聯網時代的創新與數字化轉型 27
第2章 大數據究竟是什么 30
2.1 企業到底該怎樣理解大數據 31
2.2 與傳統企業“小”數據完全不同的操作 35
2.3 IT與DT的對比 39
2.4 大數據會帶來怎樣的企業變革 42
2.5 有效建構大數據商業模式的“數據飛輪模型” 51
第3章 大數據思維的內涵 57
3.1 解讀：什么是大數據思維 58
3.2 解析大數據思維的核心原理 62
3.3 舍恩伯格大數據思維法則 70
3.4 擴展：新的大數據思維法則 75
3.5 用大數據思維方式思考、解決問題 80
第4章 新工業革命為什么智能 100
4.1 智能制造：第四次工業革命的全球目標 101
4.2 創新成為大眾化需求 105
4.3 智能工廠的特征和運作邏輯 119
4.4 智能工廠是大數據驅動自主生產的“新制造”模式 121
4.5 商業革命——未來都是數據生意 122
第5章 建設智能工廠障礙分析 126
5.1 工業生產過程中的信息需求和演變過程 127
5.2 企業信息化發展規律和發展水平評價模型 134
5.3 當前中國企業的信息化局面普遍不容樂觀 144
5.4 如何實現制造物理世界與信息世界的交互與共融 148
5.5 如何應對互聯網大數據越來越迫切的倒逼 151
第6章 智能工廠關鍵技術介紹 155
6.1 數字孿生：有效實現智能工廠的關鍵技術 156
6.2 工業互聯網：物理上生產要素互聯互通 162
6.3 云制造：虛擬中生產方案不斷優化 164
6.4 數字孿生控制機器人：現實中生產活動更加高效 167
6.5 工業大數據：資產過程中知識財富不斷積累 168
6.6 區塊鏈：解決數據應用的信用問題 169
6.7 人工智能：助力打造智能數字化工廠 176
第7章 智能工廠應用案例分享 180
7.1 基于數字孿生的發電機組智能健康管理 181
7.2 孿生數據支撐領導層做出更加合理的生產決策 184
7.3 數字孿生指導下建設智能電廠的經驗總結 193
第8章 智能工廠實施策略研討 196
8.1 用大數據實現業務創新的方法 197
8.2 在商言商，規劃企業的大數據“生意” 199
8.3 結合商業模式分析方法勾勒企業大數據版圖 205
8.4 企業大數據應用頂層設計參考模型 206
8.5 融合企業商業模式構建大數據應用落地方案 211
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智造:用大數據思維實現智能企業 作者簡介
張靖笙，中山大學計算機工學碩士研究生畢業，中國系統分析員協會（希賽）資深高級顧問，企業大數據實驗室（中國）聯合創辦人，暢生創客教育家庭實驗室聯合創辦人，清大厚德教育研究院特邀授課老師，南海總商會直屬商會特聘企業管理咨詢顧問，擁有國家認證的系統分析員和高級程序員資格。
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