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智能智造:數智化時代的轉型升級之路 版權信息
- ISBN：9787121475368
- 條形碼：9787121475368 ; 978-7-121-47536-8
- 裝幀：平塑單襯
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能智造:數智化時代的轉型升級之路 本書特色
本書聚焦智能智造，詳細講解數智化時代下企業轉型升級的方法論。
智能智造:數智化時代的轉型升級之路 內容簡介
智造時代已經來臨，這是所有制造企業都必須面對的趨勢。為了更好地建立發展優勢和核心競爭力，企業要積極進行轉型。但現在很多企業對智造的理解還不夠深刻，也不夠系統，導致自己無法跟上時代潮流，*終落后于市場。本書以智造為核心，詳細介紹了智造的基本概念、關鍵技術、落地場景，并列舉了很多成功的智造案例。作者以自己在智造領域的知識積累和實踐經驗為基礎，對智造的發展情況進行了廣泛考察和了解，從多個視角分析智造的本質和內涵。本書凝聚了與智造相關的若干意識和理念，有利于提升讀者的創新能力，幫助企業盡快實現智造轉型。
智能智造:數智化時代的轉型升級之路 目錄
基礎篇 開啟新興智造時代 / 1
第1章 智造新風口：從制造到智造 / 2
1.1 從制造到智造的進化 / 2
1.1.1 智造的提出與發展 / 2
1.1.2 關于智能智造的兩點思考 / 3
1.1.3 智能智造進化核心：縱橫協同 / 4
1.1.4 實現智能智造的11大路徑 / 5
1.2 智能智造新風口，勢不可擋 / 11
1.2.1 數字經濟助力智能智造發展 / 11
1.2.2 大力推動實數融合 / 12
1.2.3 工業軟件顛覆傳統制造業 / 14
1.2.4 智能智造轉型升級：三輪驅動力量 / 15
1.2.5 應對數智化時代，企業要積極轉型升級 / 16
1.3 痛點分析：智能智造之路，亟待全面強化 / 17
1.3.1 生態需協調，貿易環境需改善 / 17
1.3.2 智能智造型技術人才不足 / 18
1.3.3 數據安全保障能力需要提升 / 19
1.3.4 霍尼韋爾：智能智造先鋒 / 19
第2章 大國博弈：智能智造走向全球 / 21
2.1 德國：吹響工業4.0的“號角” / 21
2.1.1 智能技術革命下的制造業升級 / 21
2.1.2 成立工業4.0平臺 / 22
2.1.3 深耕智能智造技術 / 23
2.1.4 統一生產標準，實現“即插即生產” / 24
2.2 美國：智能智造領域的先行者 / 25
2.2.1 收購事件頻繁，傳統企業的生存危機 / 25
2.2.2 提倡制造業智能創新，重塑工業系統 / 26
2.2.3 建立多層級的智造人才培養制度 / 26
2.2.4 誕生一批獨角獸智能智造企業 / 28
2.3 日本：如何發展智能智造技術 / 29
2.3.1 大力研發智能機器人，解決缺工問題 / 30
2.3.2 將智能智造重心放在AI領域 / 30
2.3.3 打造新一代工業價值鏈 / 31
2.3.4 “熊護士”Robear成為病人搭檔 / 32
2.4 中國：加快推動智能智造轉型升級 / 34
2.4.1 政府發布智能智造轉型新舉措 / 34
2.4.2 數智化時代為“三駕馬車”賦能 / 35
2.4.3 舉國家之力，打造數智化產業帶 / 36
2.4.4 江蘇如何加速智能智造升級 / 37
第3章 戰略布局：智能智造轉型升級 / 39
3.1 智能智造轉型現狀分析 / 39
3.1.1 企業態度：積極擁抱智能智造新風口 / 39
3.1.2 轉型升級戰略亟待完善，需要資源支持 / 40
3.1.3 轉型收益驅動智能智造升級 / 41
3.2 企業如何布局智能智造轉型升級戰略 / 42
3.2.1 信息化改造與數智化轉型升級 / 42
3.2.2 搭建完善的智能智造生態伙伴體系 / 44
3.2.3 積極探索低門檻的轉型升級工具 / 44
3.2.4 借虛擬現實技術實現智能智造 / 45
3.2.5 百度發布VR2.0產業化平臺，助力企業智能智造 / 47
3.3 案例分析：數智化時代的轉型升級榜樣 / 48
3.3.1 騰訊千帆：推出“千店千面”模式 / 48
3.3.2 硅基智能：全力打造“元宇宙中國” / 49
3.3.3 格蘭仕：利用智能芯片實現數智化轉型升級 / 50
3.3.4 三星：推出智能平臺SmartThings / 51
第4章 智能智造藍圖：牢牢把握智能智造趨勢 / 54
4.1 投資者紛紛投入智能智造領域 / 54
4.1.1 智能智造，商機可期 / 54
4.1.2 投資者投資智能智造領域的關注點 / 55
4.1.3 “BAT”成功因素分析 / 56
4.2 領先方案：企業迅速變身智能智造強者 / 57
4.2.1 掌握數智世界的架構方法 / 58
4.2.2 搶占數據入口，鞏固市場地位 / 59
4.2.3 借助3D打印，打造智能智造工廠 / 59
4.2.4 促進IT與業務的數智化融合 / 62
4.2.5 通過VR、AR、MR進行智造升級 / 63
4.3 智能智造趨勢下，企業轉型升級 / 64
4.3.1 關注汽車自動駕駛 / 64
4.3.2 移動互聯網升級，智能家居成為新商機 / 66
4.3.3 碧桂園：機器人助力智能建屋 / 66
4.3.4 沃豐科技：打造智能智造新標桿 / 68
4.3.5 菜鳥網絡：以智能互聯和同業協作為核心 / 69
技術篇 技術引領智造未來 / 71
第5章 數字孿生：讓智能智造超越現實 / 72
5.1 數字孿生概述 / 72
5.1.1 思考：數字孿生的概念與價值 / 72
5.1.2 數字孿生與AI融合發展 / 74
5.1.3 數字孿生助推智能智造發展 / 76
5.1.4 西門子：打造閉環型數字孿生 / 77
5.2 數字孿生助力智造發展 / 79
5.2.1 數字孿生賦能產品智能生產 / 79
5.2.2 數字孿生賦能運維環節 / 81
5.2.3 中企網絡：“AR千里眼”遠程運維 / 82
5.2.4 可視化場景：工廠三維建模 / 84
5.2.5 機器人仿真與虛擬調試 / 85
5.2.6 Unity：推出數字孿生工廠 / 86
第6章 AI：人機協同，助力智能智造轉型升級 / 88
6.1 數智化時代，AI助力智能智造轉型升級 / 88
6.1.1 思考：AI是什么 / 88
6.1.2 發展之路：從弱AI到超AI / 90
6.1.3 AI智能化的3個層次 / 91
6.1.4 AI賦能智能智造，實現智能化生產 / 92
6.2 AI如何賦能傳統制造業技術升級 / 94
6.2.1 基礎層：提供AI軟硬件資源 / 94
6.2.2 技術平臺層：開發AI算法 / 95
6.2.3 應用層：讓AI系統執行智能智造工作 / 98
6.3 AI催生智能智造新機遇 / 99
6.3.1 新生態：平臺中心生態與場景中心生態的智能化 / 99
6.3.2 新產品：軟件、硬件、網絡的智能化 / 100
6.3.3 新模式：生產模式、服務模式、商業模式的智能化 / 101
6.4 充分了解智能智造市場 / 102
6.4.1 上游市場：AI芯片設計與制造成為焦點 / 103
6.4.2 中游市場：計算機視覺與機器學習、深度學習崛起 / 104
6.4.3 下游市場：預測性質檢與智能運維 / 105
第7章 大數據與數據治理：賦能智能智造升級 / 107
7.1 大數據是智能智造的驅動力 / 107
7.1.1 思考：大數據在智能智造中的價值 / 107
7.1.2 大數據助力制造企業發揮數據價值 / 109
7.1.3 思考：智能智造企業如何高效利用大數據 / 110
7.1.4 面向智能智造企業的大數據平臺 / 112
7.1.5 數據采集 實時反饋，助力智能決策 / 113
7.2 數據治理：解決安全倫理保密問題 / 114
7.2.1 數據治理的6大關鍵點 / 115
7.2.2 數據治理的3個步驟 / 116
7.2.3 華為：積極探索數據治理的方法 / 117
7.3 智能智造企業的數據治理實踐 / 119
7.3.1 水務企業：智慧水務的數據治理實踐 / 119
7.3.2 蘭石企業：裝備制造業的數據治理實踐 / 122
第8章 物聯網：構筑智能智造競爭力 / 125
8.1 物聯網智能化技術概述 / 125
8.1.1 物聯網智能化發展三階段 / 125
8.1.2 物聯網的核心技術支撐 / 127
8.1.3 物聯網實現泛在連接 / 129
8.1.4 智能傳感：廣泛采集并處理數據 / 130
8.1.5 用友：推出AIoT智能物聯網平臺 / 131
8.2 “物聯網 智能智造”的化學反應 / 133
8.2.1 “5G AIoT”助力智能產品間的相互連接 / 133
8.2.2 幫助消費者做個性化定制 / 134
8.2.3 物聯網推動智能家居產品落地 / 135
8.2.4 UPS：物聯網與大數據助力智能物流 / 136
8.3 智能工廠：物聯網的超級應用方案 / 137
8.3.1 五大標準，體現智能智造工廠的智能性 / 137
8.3.2 智造單元：智能智造工廠落地的抓手 / 139
8.3.3 青島啤酒的智能工廠 / 140
第9章 云計算：實現數據隨用隨取 / 142
9.1 智能智造時代，云計算的賦能作用 / 142
9.1.1 云計算的定義、分類以及發展歷程 / 142
9.1.2 智造上云是必然趨勢 / 146
9.1.3 良品鋪子與華為云的跨界融合 / 148
9.2 “智能 ”賦能云智造 / 150
9.2.1 基礎設施上云助力智能智造升級 / 150
9.2.2 提質增效：傳統生產流程升級 / 151
9.2.3 云機器人：智能智造的絕佳推動力 / 153
9.3 數智化技術推動云生態發展 / 155
9.3.1 以邊緣計算為基礎的分布式云生態 / 156
9.3.2 數據中臺在智能智造領域的作用愈發重要 / 157
實戰篇 智造方案落地場景 / 160
第10章 產品數智化：產品的全面智能優化 / 161
10.1 產品數智化亟須突破兩大瓶頸 / 161
10.1.1 培養產品自主設計意識 / 161
10.1.2 重視數據的深度挖掘 / 163
10.2 產品的精準設計 / 164
10.2.1 將傳感器、處理器、通信模塊等嵌入產品 / 164
10.2.2 對產品進行智能分揀與包裝 / 165
10.2.3 精準完成產品出入庫與盤點查詢 / 166
10.2.4 借助區塊鏈與消費者共享產品信息 / 167
10.3 產品數智化解決方案 / 168
10.3.1 產品智能化、定制化、多樣化升級 / 169
10.3.2 打造高防偽、易溯源的產品智能數字身份證 / 170
10.3.3 對產銷渠道進行智能管理 / 171
10.3.4 兆信科技：助力企業實現“一物一碼” / 172
第11章 生產數智化：智造高質量爆品 / 174
11.1 關鍵點：智能生產全流程 / 174
11.1.1 智能設計：采集數據，發現未被滿足的需求 / 174
11.1.2 智能制造：虛擬智造方案，指導現實生產 / 175
11.1.3 智能質檢：智能機器人承擔質檢工作 / 176
11.1.4 智能零售：用智能技術優化零售 / 177
11.1.5 智能營銷：元宇宙的全景虛擬營銷 / 178
11.1.6 百度質檢云：智能化產品質檢 / 179
11.1.7 沙河特曲：BC端一體化的智能零售 / 182
11.2 升級智能智造設備 / 182
11.2.1 引入IT系統：智能智造升級 / 183
11.2.2 打造智能智造工業互聯網平臺 / 184
11.2.3 形成智能、互聯的完善智造單元 / 185
11.2.4 蒙牛：建立智能質量管理體系 / 185
11.3 智能智造的轉型升級與創新 / 186
11.3.1 以用戶價值為核心，進行自動化智造 / 186
11.3.2 網絡智能化協同工作 / 187
11.3.3 柔性化生產的數智化智能智造 / 188
11.3.4 ChatGPT賦能生產數智化 / 189
第12章 管理數智化：讓管理體系更高效 / 191
12.1 數智化時代的供應鏈管理 / 191
12.1.1 采購的智能化轉型升級 /
第1章 智造新風口：從制造到智造 / 2
1.1 從制造到智造的進化 / 2
1.1.1 智造的提出與發展 / 2
1.1.2 關于智能智造的兩點思考 / 3
1.1.3 智能智造進化核心：縱橫協同 / 4
1.1.4 實現智能智造的11大路徑 / 5
1.2 智能智造新風口，勢不可擋 / 11
1.2.1 數字經濟助力智能智造發展 / 11
1.2.2 大力推動實數融合 / 12
1.2.3 工業軟件顛覆傳統制造業 / 14
1.2.4 智能智造轉型升級：三輪驅動力量 / 15
1.2.5 應對數智化時代，企業要積極轉型升級 / 16
1.3 痛點分析：智能智造之路，亟待全面強化 / 17
1.3.1 生態需協調，貿易環境需改善 / 17
1.3.2 智能智造型技術人才不足 / 18
1.3.3 數據安全保障能力需要提升 / 19
1.3.4 霍尼韋爾：智能智造先鋒 / 19
第2章 大國博弈：智能智造走向全球 / 21
2.1 德國：吹響工業4.0的“號角” / 21
2.1.1 智能技術革命下的制造業升級 / 21
2.1.2 成立工業4.0平臺 / 22
2.1.3 深耕智能智造技術 / 23
2.1.4 統一生產標準，實現“即插即生產” / 24
2.2 美國：智能智造領域的先行者 / 25
2.2.1 收購事件頻繁，傳統企業的生存危機 / 25
2.2.2 提倡制造業智能創新，重塑工業系統 / 26
2.2.3 建立多層級的智造人才培養制度 / 26
2.2.4 誕生一批獨角獸智能智造企業 / 28
2.3 日本：如何發展智能智造技術 / 29
2.3.1 大力研發智能機器人，解決缺工問題 / 30
2.3.2 將智能智造重心放在AI領域 / 30
2.3.3 打造新一代工業價值鏈 / 31
2.3.4 “熊護士”Robear成為病人搭檔 / 32
2.4 中國：加快推動智能智造轉型升級 / 34
2.4.1 政府發布智能智造轉型新舉措 / 34
2.4.2 數智化時代為“三駕馬車”賦能 / 35
2.4.3 舉國家之力，打造數智化產業帶 / 36
2.4.4 江蘇如何加速智能智造升級 / 37
第3章 戰略布局：智能智造轉型升級 / 39
3.1 智能智造轉型現狀分析 / 39
3.1.1 企業態度：積極擁抱智能智造新風口 / 39
3.1.2 轉型升級戰略亟待完善，需要資源支持 / 40
3.1.3 轉型收益驅動智能智造升級 / 41
3.2 企業如何布局智能智造轉型升級戰略 / 42
3.2.1 信息化改造與數智化轉型升級 / 42
3.2.2 搭建完善的智能智造生態伙伴體系 / 44
3.2.3 積極探索低門檻的轉型升級工具 / 44
3.2.4 借虛擬現實技術實現智能智造 / 45
3.2.5 百度發布VR2.0產業化平臺，助力企業智能智造 / 47
3.3 案例分析：數智化時代的轉型升級榜樣 / 48
3.3.1 騰訊千帆：推出“千店千面”模式 / 48
3.3.2 硅基智能：全力打造“元宇宙中國” / 49
3.3.3 格蘭仕：利用智能芯片實現數智化轉型升級 / 50
3.3.4 三星：推出智能平臺SmartThings / 51
第4章 智能智造藍圖：牢牢把握智能智造趨勢 / 54
4.1 投資者紛紛投入智能智造領域 / 54
4.1.1 智能智造，商機可期 / 54
4.1.2 投資者投資智能智造領域的關注點 / 55
4.1.3 “BAT”成功因素分析 / 56
4.2 領先方案：企業迅速變身智能智造強者 / 57
4.2.1 掌握數智世界的架構方法 / 58
4.2.2 搶占數據入口，鞏固市場地位 / 59
4.2.3 借助3D打印，打造智能智造工廠 / 59
4.2.4 促進IT與業務的數智化融合 / 62
4.2.5 通過VR、AR、MR進行智造升級 / 63
4.3 智能智造趨勢下，企業轉型升級 / 64
4.3.1 關注汽車自動駕駛 / 64
4.3.2 移動互聯網升級，智能家居成為新商機 / 66
4.3.3 碧桂園：機器人助力智能建屋 / 66
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技術篇 技術引領智造未來 / 71
第5章 數字孿生：讓智能智造超越現實 / 72
5.1 數字孿生概述 / 72
5.1.1 思考：數字孿生的概念與價值 / 72
5.1.2 數字孿生與AI融合發展 / 74
5.1.3 數字孿生助推智能智造發展 / 76
5.1.4 西門子：打造閉環型數字孿生 / 77
5.2 數字孿生助力智造發展 / 79
5.2.1 數字孿生賦能產品智能生產 / 79
5.2.2 數字孿生賦能運維環節 / 81
5.2.3 中企網絡：“AR千里眼”遠程運維 / 82
5.2.4 可視化場景：工廠三維建模 / 84
5.2.5 機器人仿真與虛擬調試 / 85
5.2.6 Unity：推出數字孿生工廠 / 86
第6章 AI：人機協同，助力智能智造轉型升級 / 88
6.1 數智化時代，AI助力智能智造轉型升級 / 88
6.1.1 思考：AI是什么 / 88
6.1.2 發展之路：從弱AI到超AI / 90
6.1.3 AI智能化的3個層次 / 91
6.1.4 AI賦能智能智造，實現智能化生產 / 92
6.2 AI如何賦能傳統制造業技術升級 / 94
6.2.1 基礎層：提供AI軟硬件資源 / 94
6.2.2 技術平臺層：開發AI算法 / 95
6.2.3 應用層：讓AI系統執行智能智造工作 / 98
6.3 AI催生智能智造新機遇 / 99
6.3.1 新生態：平臺中心生態與場景中心生態的智能化 / 99
6.3.2 新產品：軟件、硬件、網絡的智能化 / 100
6.3.3 新模式：生產模式、服務模式、商業模式的智能化 / 101
6.4 充分了解智能智造市場 / 102
6.4.1 上游市場：AI芯片設計與制造成為焦點 / 103
6.4.2 中游市場：計算機視覺與機器學習、深度學習崛起 / 104
6.4.3 下游市場：預測性質檢與智能運維 / 105
第7章 大數據與數據治理：賦能智能智造升級 / 107
7.1 大數據是智能智造的驅動力 / 107
7.1.1 思考：大數據在智能智造中的價值 / 107
7.1.2 大數據助力制造企業發揮數據價值 / 109
7.1.3 思考：智能智造企業如何高效利用大數據 / 110
7.1.4 面向智能智造企業的大數據平臺 / 112
7.1.5 數據采集 實時反饋，助力智能決策 / 113
7.2 數據治理：解決安全倫理保密問題 / 114
7.2.1 數據治理的6大關鍵點 / 115
7.2.2 數據治理的3個步驟 / 116
7.2.3 華為：積極探索數據治理的方法 / 117
7.3 智能智造企業的數據治理實踐 / 119
7.3.1 水務企業：智慧水務的數據治理實踐 / 119
7.3.2 蘭石企業：裝備制造業的數據治理實踐 / 122
第8章 物聯網：構筑智能智造競爭力 / 125
8.1 物聯網智能化技術概述 / 125
8.1.1 物聯網智能化發展三階段 / 125
8.1.2 物聯網的核心技術支撐 / 127
8.1.3 物聯網實現泛在連接 / 129
8.1.4 智能傳感：廣泛采集并處理數據 / 130
8.1.5 用友：推出AIoT智能物聯網平臺 / 131
8.2 “物聯網 智能智造”的化學反應 / 133
8.2.1 “5G AIoT”助力智能產品間的相互連接 / 133
8.2.2 幫助消費者做個性化定制 / 134
8.2.3 物聯網推動智能家居產品落地 / 135
8.2.4 UPS：物聯網與大數據助力智能物流 / 136
8.3 智能工廠：物聯網的超級應用方案 / 137
8.3.1 五大標準，體現智能智造工廠的智能性 / 137
8.3.2 智造單元：智能智造工廠落地的抓手 / 139
8.3.3 青島啤酒的智能工廠 / 140
第9章 云計算：實現數據隨用隨取 / 142
9.1 智能智造時代，云計算的賦能作用 / 142
9.1.1 云計算的定義、分類以及發展歷程 / 142
9.1.2 智造上云是必然趨勢 / 146
9.1.3 良品鋪子與華為云的跨界融合 / 148
9.2 “智能 ”賦能云智造 / 150
9.2.1 基礎設施上云助力智能智造升級 / 150
9.2.2 提質增效：傳統生產流程升級 / 151
9.2.3 云機器人：智能智造的絕佳推動力 / 153
9.3 數智化技術推動云生態發展 / 155
9.3.1 以邊緣計算為基礎的分布式云生態 / 156
9.3.2 數據中臺在智能智造領域的作用愈發重要 / 157
實戰篇 智造方案落地場景 / 160
第10章 產品數智化：產品的全面智能優化 / 161
10.1 產品數智化亟須突破兩大瓶頸 / 161
10.1.1 培養產品自主設計意識 / 161
10.1.2 重視數據的深度挖掘 / 163
10.2 產品的精準設計 / 164
10.2.1 將傳感器、處理器、通信模塊等嵌入產品 / 164
10.2.2 對產品進行智能分揀與包裝 / 165
10.2.3 精準完成產品出入庫與盤點查詢 / 166
10.2.4 借助區塊鏈與消費者共享產品信息 / 167
10.3 產品數智化解決方案 / 168
10.3.1 產品智能化、定制化、多樣化升級 / 169
10.3.2 打造高防偽、易溯源的產品智能數字身份證 / 170
10.3.3 對產銷渠道進行智能管理 / 171
10.3.4 兆信科技：助力企業實現“一物一碼” / 172
第11章 生產數智化：智造高質量爆品 / 174
11.1 關鍵點：智能生產全流程 / 174
11.1.1 智能設計：采集數據，發現未被滿足的需求 / 174
11.1.2 智能制造：虛擬智造方案，指導現實生產 / 175
11.1.3 智能質檢：智能機器人承擔質檢工作 / 176
11.1.4 智能零售：用智能技術優化零售 / 177
11.1.5 智能營銷：元宇宙的全景虛擬營銷 / 178
11.1.6 百度質檢云：智能化產品質檢 / 179
11.1.7 沙河特曲：BC端一體化的智能零售 / 182
11.2 升級智能智造設備 / 182
11.2.1 引入IT系統：智能智造升級 / 183
11.2.2 打造智能智造工業互聯網平臺 / 184
11.2.3 形成智能、互聯的完善智造單元 / 185
11.2.4 蒙牛：建立智能質量管理體系 / 185
11.3 智能智造的轉型升級與創新 / 186
11.3.1 以用戶價值為核心，進行自動化智造 / 186
11.3.2 網絡智能化協同工作 / 187
11.3.3 柔性化生產的數智化智能智造 / 188
11.3.4 ChatGPT賦能生產數智化 / 189
第12章 管理數智化：讓管理體系更高效 / 191
12.1 數智化時代的供應鏈管理 / 191
12.1.1 采購的智能化轉型升級 /
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智能智造:數智化時代的轉型升級之路 作者簡介
美國斯坦福大學博士后?x究，現任廣東工商職業技術大學 人工智能與大數據學院 院長、教授。臺灣重要學術專門著作獎經濟類第一屆獲獎人，臺灣教育事業協會頒發大智獎章，臺灣科技產業協會常任副主席，歷任臺灣政治大學經?g系所教授暨人文社科所所長、臺灣育達商業大學第三任校長、臺灣南亞技術學院大學本科第五任校長、臺灣金門大學創校委員、創校教務長、東莞理工學院粵臺產業科技學院院長、教授。曾發表重要理論在美國、德國的EE.JEB.JCME.JWE.IJSI國際SSCI與SCOPUS索引學術期刊。
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