智能制造创新与转型之路 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张礼立 著

图书标签:

• 智能制造
• 工业转型
• 创新
• 数字化
• 工业4
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• 生产力
• 技术进步
• 制造业
• 未来工厂
• 产业升级

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111570806

版次：1

商品编码：12117627

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 工业控制与智能制造丛书

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：288

内容简介

本书融合完美的新锐智慧，讲述了从现在到未来，企业智能制造付诸实现的战略重点的故事。 每一个制造型企业对于智能制造的落地途径可能都有自己不同的见解， 如果把企业智能制造实践之路比作企业重新创业之路， 企业需要更多关注创业的战略以及管理与技术发展的融合。

作者简介

玖道科技首席战略官，兼任上海市海外经济技术促进会秘书长、中国青年企业家协会理事、盘古智库学术委员，智慧城市研究中心副主任兼秘书长、上海市侨联青年总会常务理事、上海市浦东新区智慧城市研究院研究员、上海信息化中心专家成员、中国人民大学CIO研究中心研究员，国际佳实践管理联盟中国区副秘书长，美国电气和电子工程师学会（IEEE）上海区计算机协会副主席等，从多视角推动中国的科技创新与发展。

目录

推荐序1
推荐序2
前言
第一篇　驱动工业智能的变革
第1章　新信息化驱动工业智能互联的变革 2
1.1　从经验到求真 4
1.2　全面关注细节 4
1.3　制造就在身旁 7
1.4　互联网催生“新形式”繁荣 10
1.4.1　大众创新的繁荣 11
1.4.2　产业融合的繁荣 11
1.4.3　诚信的繁荣 12
1.5　互联网+制造业 12
1.5.1　制造业面临的挑战 15
1.5.2　运维管理现状 16
1.5.3　数据驱动管控的运维平台 17
1.5.4　“互联网+”的作用 18
第2章　信息化管理 23
2.1　信息化管理现状 23
2.2　CPS是工业4.0的核心驱动力 25
2.3　“两化”融合势在必行 26
2.3.1　数字转型是核心动力 26
2.3.2　广阔的融合空间 28
2.3.3　学习曲线 28
2.4　全新的产业 29
2.4.1　信息化建设在“十二五”期间取得的成就 29
2.4.2　信息化建设存在的问题 30
2.4.3　边界与系统 31
2.4.4　新趋势和新方向 32
2.4.5　三大融合 33
第二篇　工业大数据的春天
第3章　工业大数据 40
3.1　工业大数据的定义 40
3.2　工业大数据的核心支撑力 43
3.3　工业大数据的八大应用场景 44
3.3.1　消费者需求分析 45
3.3.2　打通生产“竖井” 46
3.3.3　产品与服务的设计 46
3.3.4　开放式的融合创新 47
3.3.5　适应性库存管理 47
3.3.6　质量管理 48
3.3.7　劳动力的数字化 49
3.3.8　资产智能化管理 49
3.4　大数据行业应用的趋势和热点 50
3.4.1　大数据行业应用的趋势 50
3.4.2　大数据行业应用的热点 52
3.5　应用大数据分析的阻力 58
3.6　大数据在智能工业上的特征 59
3.6.1　透明性 60
3.6.2　多结构化数据 61
3.7　数据信息驱动 62
3.7.1　互联网的创意与媒体 63
3.7.2　工业大数据的实力与商业机会 64
3.7.3　品牌形象 65
3.7.4　工业数据的源头 66
3.7.5　工业数据新视野 67
3.8　工业大数据2.0 68
第4章　大数据生态圈 70
4.1　数字化时代的纷争与和合 70
4.2　数字融合之道 71
4.3　数字技术下的本质 72
4.3.1　大数据工具推动管理 72
4.3.2　角色的定位与能力管理 73
4.3.3　流程与数据的结合 75
第5章　数据管理成熟度模型 78
5.1　数据结构 78
5.1.1　数据建模 79
5.1.2　数据分类法 80
5.1.3　数据建模工具 81
5.2　主数据与元数据 82
5.2.1　主数据 82
5.2.2　元数据 83
5.3　数据架构 84
5.3.1　数据访问和迁移 85
5.3.2　数据存储 86
5.3.3　数据归档 87
5.4　数据质量 88
5.4.1　数据一致性 89
5.4.2　数据检测 89
5.4.3　数据整理 90
5.5　数据安全 91
5.5.1　数据隐私 92
5.5.2　数据保存 93
第三篇　智能制造业的物联网
第6章　物联网对产业的影响 96
6.1　物联网推动产业转型与升级 96
6.2　物联网意识与日俱增 98
6.3　物联网驱动下的商业模式 99
6.3.1　创新的形成 99
6.3.2　“产品＋服务”的商业模式 100
6.4　工业物联网成就行业突破性创新 102
6.5　未来制造业的特点 104
6.6　工业物联网的三大工作 106
6.6.1　做好发展工业物联网的基础建设 106
6.6.2　加强工业大数据与风险的管理 106
6.6.3　面向工业物联网推动人才队伍建设与转型 107
第7章　工业物联网架构与能力 109
7.1　选择自然的大数据 110
7.1.1　走入“数据湖” 110
7.1.2　数据存储与分析需要新思维 111
7.1.3　传统方法及误区 113
7.1.4　“数据湖”的参考模型和架构 114
7.2　商业“数据湖”的应用 115
7.2.1　预测自主维修决策支持分析 118
7.2.2　工业物联网平台 119
7.2.3　物联网化智能管理的四层架构 121
7.3　实现工业物联网数字化转型平台 122
7.4　“连接式”产业工人 123
7.4.1　问题及趋势 123
7.4.2　优势和解决方案 123
第四篇　夯实智能资产之路
第8章　资产驱动传统智能 126
8.1　资产管理的新机遇 128
8.2　资产的全新定义 129
8.2.1　企业资产管理 130
8.2.2　企业资产设备管理的应用 132
8.2.3　企业资产设备管理的六大价值 133
8.2.4　建立高效企业设备管理系统所面临的五大挑战 136
8.2.5　企业资产设备管理的管理思想 137
8.2.6　资产设备管理项目的必要性分析 139
8.3　强化设备资产智能化管理 141
8.3.1　工业大数据与行业自动化的互动 141
8.3.2　三个责任与目标 142
8.3.3　设备智能管理 143
8.3.4　维修服务促进生产力 144
8.3.5　预防性维修和节能的关键 145
8.3.6　创新价值 146
第9章　资产管理的标准化与落地 147
9.1　我国资产管理现状 147
9.2　我国资产管理现存问题 150
9.3　国内外资产管理标准化工作情况 152
9.3.1　国内标准化工作情况 152
9.3.2　国际标准化工作情况 154
9.4　资产管理体系标准的起源 156
9.5　资产管理标准化工作需求 157
第10章　资产绩效管理 160
10.1　总体框架 160
10.2　创新的五个“要” 161
10.3　资产绩效管理的意义和作用 163
10.4　全方位的工控策略 163
第五篇　科技创新重塑企业架构
第11章　制造企业架构 166
11.1　从生命系统的角度理解企业架构 166
11.1.1　计划与规划 168
11.1.2　用户需求是转型的核心驱动 169
11.2　价值链是企业转

前言/序言

　　2015年，国务院总理李克强在政府工作报告中指出，“要实施‘中国制造2025’，加快从制造大国转向制造强国。”这为中国企业指明了由大到强的制造业发展方向，把制造业的信息化推向了一个前所未有的高度，并把先进制造和高端装备、新一代信息通信技术产业、高档数控机床和机器人等10多个领域作为发展重点。

　　在制造行业，企业边界日益模糊，最难以预测的外部因素当数颠覆性创新。在互联互通彻底改变了商业游戏规则的今天，意识到竞争为时已晚。智能化的讨论常常始于工业4.0或工业互联网。随着讨论的深入，对于如何实现“中国制造2025”和智能化制造，除了其核心要素包括信息物理系统（CPS）、物联网（IOT）、智能认知、大数据、社交媒体、云计算与移动，以及M2M等分散的技术之外，制造业企业数字化转型的战略以及管理到底应该包含哪些点和面，成了当下的热门话题。

　　每一个制造型企业对于智能制造的落地途径可能都有自己不同的见解，笔者从自身对工业4.0和智能制造的理解和工作经验，以及互联网与制造业的融合为出发点，通过联系最为紧密的“两化”融合，阐述中国制造型企业如何实现先进创新技术的关联与落地，并聚焦企业在数字转型中的战略关注点，通过现代企业架构与治理来实现智能化的探索之路。

　　本书阐述了新锐智慧和创新科技与制造业发展的关联，以及如何实现智能制造的落地，旨在帮助所有希望转型的制造型企业，利用现代企业架构重新定义企业，并通过全供应链的数字化来获得更为高效、智能和高利润的服务产品。

　　本书就如何理解智能制造的“三驾马车”这一问题进行了阐释。“三驾马车”是指工业大数据、行业物联网以及资产智能化的相关技术与制造型企业的企业架构与治理的战略，可帮助制造型企业将现有信息化建设和产业链运维结合在一起，结合创新技术，融合技术的可管理性，将企业治理、安全性和大规模运维管理提升到全新的水平，助力中国制造型企业的创新发展和全球经济的繁荣，探索中国智能制造管理落地的战略途径。

　　本书第一篇在追溯历史、着眼现今、前瞻未来的过程中为智能制造相关创新技术的“三驾马车”做好铺垫，旨在开拓读者的视野，以广阔的背景多角度地启迪读者的创新思维。

　　第二篇着墨于工业大数据，详细介绍了大数据与工业的关系，它的作用与核心技术特点以及发展演变过程和商业应用，帮助读者理解它们和传统大数据的异同。本篇着笔于大规模管理技术对工业制造大数据的提升，是本书的核心部分。

　　第三篇介绍了工业物联网，阐述了智能制造产品的核心是不断变化的“物”这一属性，让读者了解其与互联网的差异的同时，了解工业物联网的发展现状与未来。

　　第四篇讨论资产设备智能化，明确指出落地智能制造的途径是夯实制造业全供应链的资产管理的必经之路。

　　第五篇则探讨以“科技创新＋企业治理”来实现智能制造企业转型的思路，通过笔者的实际行业经验和职业背景，融合信息智能服务管理的内容，展现了颇具特色的智能制造企业治理以及技术方法论和操作指导。

　　第六篇以展望智能制造的未来收笔，对人才的培养、团队的建设、企业制度的改造以及安全给智能制造所带来的影响进行了预测和展望。

　　本书从实践出发，从深入理解创新科技的相关性入手，从管理思维的转变开始；不设置框架思维，不做相关推导因果，不以个案看全局；虽着眼于信息技术，却寄托了笔者对“中国智能制造”与“制造强国”的美好憧憬。

　　特此感谢中国标准研究员高昂博士在资产管理及标准等写作内容的帮助。

探索人工智能与未来科技的交汇点：一部前瞻性的技术洞察与实践指南 本书聚焦于当前科技浪潮中最具颠覆性的两大核心力量——人工智能（AI）与前沿计算技术——的深度融合与未来图景，旨在为技术领导者、研发工程师、战略规划师以及对未来科技趋势抱有强烈好奇心的读者，提供一套全面、深入且极具操作性的认知框架和实践路径。 --- 第一部分：深度学习的范式革命与算力基石 本书的开篇部分，将深入剖析当前人工智能领域最核心的驱动力——深度学习（Deep Learning）的最新进展与底层逻辑。我们不会停留在概念的简单介绍，而是着重探讨后摩尔时代背景下，算力瓶颈如何重塑算法架构。 第一章：超越经典神经网络的结构演进 本章详细梳理了从卷积网络（CNN）到循环网络（RNN），再到 Transformer 架构的理论基础与工程实现细节。特别关注自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的数学原理，揭示其如何实现对序列数据的全局依赖捕获，并讨论了图神经网络（GNNs）在非结构化数据处理中的独特优势，例如在社交网络分析、分子结构预测中的应用案例。此外，还将介绍混合专家模型（MoE）在提升模型效率和可扩展性方面的最新突破。 第二章：异构计算与新型硬件的协同发展 人工智能的每一次飞跃都伴随着硬件的革新。本章将详尽阐述现代 AI 计算栈中的关键组成部分。我们深入探讨了 GPU（图形处理器）在并行计算中的核心地位，并重点分析了TPU（张量处理器）、NPU（神经网络处理器）以及FPGA（现场可编程门阵列）在不同精度和延迟要求下的性能权衡。对于资源受限环境下的部署，本书还专门开辟章节，讲解了模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，如何实现在边缘设备上高效运行复杂模型。我们将通过实际算例，对比不同硬件平台上训练与推理的能耗效率比。 第三章：可解释性、鲁棒性与伦理边界（XAI & Trustworthy AI） 随着 AI 系统渗透到关键决策领域，其“黑箱”特性带来了巨大的信任危机。本章将系统性地介绍可解释人工智能（XAI）的四大流派：局部解释方法（如 LIME、SHAP 值）、全局模型归因、因果推断方法以及基于对抗性样本的鲁棒性分析。我们详细讨论了如何构建对抗性训练（Adversarial Training）的防御机制，并探讨了在数据偏差、模型偏见导致的社会不公问题上，技术人员应采取的缓解策略和审计工具。 --- 第二部分：前沿计算范式与跨界融合 本部分将目光投向计算领域的下一代突破口，探讨如何在物理世界、生物信息与信息空间之间建立更高效的连接。 第四章：量子计算：从理论到实际应用的桥梁 量子计算并非遥不可及的未来。本章旨在去除神秘化，提供对量子比特（Qubits）、量子门操作以及量子纠缠的清晰理解。重点分析了变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA）等NISQ（有噪声中等规模量子）时代算法的应用潜力。书中将通过案例展示，量子退火技术如何在组合优化问题（如物流调度、金融投资组合优化）中展现出超越经典算法的潜力，并探讨量子机器学习（QML）的初期成果。 第五章：联邦学习与隐私计算的生态构建 在数据孤岛现象日益严重和隐私法规趋严的背景下，联邦学习（Federated Learning, FL）已成为行业刚需。本章细致解析了 FL 的工作流程，包括客户端选择策略、聚合算法（如FedAvg）的改进，以及如何应对数据异构性（Non-IID Data）带来的模型收敛挑战。此外，本书还深度整合了安全多方计算（SMPC）和差分隐私（Differential Privacy）技术，讲解它们如何共同构建一个既能利用海量数据价值，又能严格保护个体隐私的计算生态。 第六章：具身智能与物理世界的交互感知 人工智能不再局限于屏幕之内。具身智能（Embodied AI）关注的是智能体如何在物理环境中进行学习、决策和行动。本章着重探讨模仿学习（Imitation Learning）、强化学习（RL）在机器人控制中的应用，特别是如何利用Sim-to-Real（仿真到现实）的迁移学习方法来克服现实世界数据采集的高成本。我们详细分析了传感器融合技术（如激光雷达、深度摄像头与惯性测量单元的融合）如何为高精度机器人导航和操作提供稳定可靠的环境模型。 --- 第三部分：系统工程与规模化部署挑战 成功的 AI 项目不仅依赖于优秀的模型，更依赖于稳健的工程实践。本部分侧重于如何将实验室成果转化为可扩展、可维护的生产级系统。 第七章：MLOps：构建现代AI生命周期管理体系 本书将 MLOps（机器学习运维）视为从数据摄取到模型监控的端到端流水线。我们详述了特征存储（Feature Store）的设计原则，它如何统一训练与推理环境中的特征定义，避免“训练-服务偏差”。重点剖析了模型版本控制、自动化超参数调优（AutoMLOps）的工具链选择，以及如何利用Kubernetes 和 Kubeflow等容器化技术实现模型的弹性伸缩和蓝绿部署。 第八章：数据治理与高质量数据集的构建 AI 的质量取决于数据的质量。本章从系统工程角度审视数据治理的各个环节：数据血缘追踪（Data Lineage）的重要性，确保模型输入的可追溯性；主动学习（Active Learning）策略，指导专家将标注资源集中在高信息量的样本上；以及合成数据生成在解决数据稀疏性和隐私保护方面的有效性。书中提供了企业级数据标注平台的架构蓝图。 第九章：面向未来的技术栈评估与路线图制定 最后一章，本书将所有技术点汇聚起来，指导读者进行战略决策。我们提供了一套系统的技术成熟度评估模型（TRAM），帮助企业判断当前应采纳哪些技术（如生成式AI、边缘AI），以及何时应投入探索下一代技术（如神经形态计算）。内容包括如何根据业务复杂度、延迟要求和预算限制，选择最合适的云服务、开源框架和自研能力组合，从而制定出面向未来五年的技术演进路线图，确保技术投资的长期价值。 --- 本书的独特价值在于，它不仅仅是算法的堆砌，而是深入到跨学科前沿（量子、生物、硬件）与工程实践（MLOps、隐私计算）的交汇点，为读者提供一个在高速变化的技术时代中，保持领先地位的全面指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，初听之下，就给我一种大气磅礴的感觉，《智能制造创新与转型之路》。我立刻联想到的是那些正在经历变革的庞大工业体系，以及它们在科技浪潮中的奋力搏击。我很好奇，作者会以怎样的视角来审视这条“路”？是沿着时间轴，从工业1.0、2.0、3.0一步步讲到4.0，描绘出智能制造的演进史？还是会聚焦于当下，剖析当前智能制造所面临的机遇与挑战？“创新”这个词，意味着突破和引领，而“转型”则暗示着改变和重塑。我猜想，这本书很可能不仅仅是关于技术，更会深入探讨战略层面的思考。在日益激烈的全球竞争中，传统的制造模式已经难以适应新的市场需求，企业必须拥抱创新，进行全面的转型才能生存和发展。那么，这种创新和转型具体体现在哪些方面？是产品的设计、生产流程的优化、供应链的管理，还是客户服务的升级？我期待这本书能提供一些清晰的思路，帮助我们理解，如何在激烈的市场竞争中，找到一条既能保持核心竞争力，又能积极拥抱新技术的“创新与转型之路”。而且，我希望作者能够用通俗易懂的语言，将复杂的概念解释清楚，避免过于学术化的晦涩表达，让我这个对智能制造领域并非专业人士的读者也能有所收获。

评分☆☆☆☆☆

拿到《智能制造创新与转型之路》这本书，我的第一反应是，这应该是一本关于未来工业图景的书。书名就充满了力量感和前瞻性。“智能制造”无疑是当下最热门的话题之一，而“创新与转型”则点出了这场变革的核心驱动力。我迫切想知道，作者将如何解读“智能”在制造业中的具体含义？它是指机器人、自动化生产线，还是更加深层次的智能化决策和自主化生产？而且，转型并非易事，很多企业可能在转型过程中面临着资金、技术、人才等多重困境。这本书会不会深入探讨这些挑战，并提供一些切实可行的应对策略？我特别期待书中能够包含一些关于具体行业案例的分析，例如汽车、电子、航空航天等领域，它们是如何利用智能制造技术实现效率提升、成本降低、产品升级的。我想了解，在不同的行业背景下，转型之路又有哪些共通之处和独特之处。同时，“创新”二字也让我产生了浓厚的兴趣。除了技术层面的创新，书中是否会涉及商业模式的创新、管理理念的创新，甚至是企业文化的创新？毕竟，一场成功的转型，往往是系统性的变革。我希望通过阅读这本书，能够对智能制造的未来发展趋势有一个更清晰的认识，并从中学习到一些宝贵的经验，为我们自己所处的行业或企业发展提供一些有益的启示。

评分☆☆☆☆☆

我一直对工业革命的进程，特别是对科技如何重塑我们的生活和工作方式感到着迷，所以当我在书店看到《智能制造创新与转型之路》这本书时，立刻就被它吸引住了。书名中的“智能制造”这几个字，就足以勾起我无限的好奇心。我常常在想，究竟是什么让“智能”这个词如此具有魔力？它不仅仅是自动化和数字化的简单叠加，更是一种全新的思维模式和生产范式。这本书会不会深入剖析智能制造的核心要素，比如物联网、大数据、人工智能、云计算等技术是如何在制造业中发挥作用的？我更关心的是，这些前沿技术是如何被整合起来，共同驱动制造企业实现效率的飞跃和价值的提升的。同时，“创新与转型”也让我产生了浓厚的兴趣。很多传统制造企业可能面临着设备老化、流程效率低下、人才流失等种种问题，它们又该如何摆脱困境，走向智能化、高效化的新阶段呢？这本书会不会分享一些成功的转型案例，让我们看到真实的变革是如何发生的？而且，我希望书中不仅能谈论技术，更能探讨企业文化、组织架构、人才培养等软性因素在转型过程中扮演的角色。毕竟，任何技术的落地都离不开人的支持和文化的驱动。我希望通过阅读这本书，能够更深刻地理解智能制造的内涵，掌握转型的关键路径，为企业未来的发展提供一些宝贵的借鉴和启示。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫做《智能制造创新与转型之路》，我最近终于有时间翻阅了一下，刚拿到手的时候，就被它沉甸甸的分量和精美的封面吸引了。封面设计得很是大气，充满了科技感，仿佛预示着即将展开的这场关于未来工业的探索之旅。我尤其喜欢它所传达的那种“之路”的概念，听起来就像是一场有始有终、充满挑战与机遇的征程，这让我对接下来的阅读充满了期待。这本书的书名本身就带有很强的引导性，我很好奇作者将如何铺陈这条“智能制造”的创新与转型之路。是会从宏观的趋势分析开始，为我们描绘出智能制造的大致轮廓？还是会深入到具体的案例研究，让我们看到那些先行者们是如何一步步克服困难，实现转型的？我猜想，或许会是两者兼有，既有高屋建瓴的理论指导，又不乏落地实践的生动细节。而且“创新与转型”这两个词也很有意思，它们暗示着改变和进步，也意味着需要打破旧的思维模式和既有的生产方式。这不禁让我思考，在当今这个快速变化的时代，传统的制造企业又将面临怎样的挑战？又该如何拥抱变革，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地？这本书会不会提供一些切实可行的解决方案，或者至少能启发我们一些新的思路？我非常期待能从这本书中获得一些启发，了解智能制造的未来发展方向，以及如何在这种趋势下找到属于自己的那条成功之路。

评分☆☆☆☆☆

读到《智能制造创新与转型之路》这个书名，我脑海里立刻浮现出一幅幅画面：流水线上精准运作的机器人，工厂里实时更新的数据看板，以及管理者们运筹帷幄的智慧决策。这不仅仅是一本书，更像是一张导览图，指引着我们穿越当下，走向一个更加高效、智能的未来制造世界。我非常好奇，作者将如何描绘这条“转型之路”？它是一条充满荆棘的崎岖小径，还是一条平坦开阔的康庄大道？书中会详细解析智能制造的各个维度吗？比如，从物联网传感器如何收集海量数据，到大数据分析如何挖掘隐藏的价值，再到人工智能如何实现预测性维护和智能排产，每一个环节都充满了吸引力。而且，“创新”这个词，也让我充满期待。它不仅仅意味着技术的升级，更可能意味着思维方式的颠覆。企业如何突破传统思维的束缚，拥抱新技术，重塑竞争力？这本书会不会分享一些颠覆性的创新案例，让我们看到那些敢于吃螃蟹的企业是如何成功的？此外，我还在思考，这条转型之路是否也意味着对传统产业工人的技能要求会发生变化？是否需要培养更多具备跨领域知识的复合型人才？我希望这本书能够提供一些关于未来人才培养的洞察，以及企业在人力资源方面如何应对智能化转型带来的挑战。总之，我对这本书充满了期待，希望它能为我打开一扇通往智能制造世界的新大门。

评分☆☆☆☆☆

不错

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帮公司买的，有需要下次再来。

评分☆☆☆☆☆

三日不学习，赶不上刘少奇~

评分☆☆☆☆☆

不错

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爱，同事让买的。感觉题目有点大

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不错吧，有收获

评分☆☆☆☆☆

爱，同事让买的。感觉题目有点大

评分☆☆☆☆☆

三日不学习，赶不上刘少奇~

评分☆☆☆☆☆

爱，同事让买的。感觉题目有点大