智能製造創新與轉型之路 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張禮立 著

圖書標籤:

• 智能製造
• 工業轉型
• 創新
• 數字化
• 工業4
• 0
• 生産力
• 技術進步
• 製造業
• 未來工廠
• 産業升級

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111570806

版次：1

商品編碼：12117627

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 工業控製與智能製造叢書

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：膠版紙

頁數：288

內容簡介

本書融閤完美的新銳智慧，講述瞭從現在到未來，企業智能製造付諸實現的戰略重點的故事。 每一個製造型企業對於智能製造的落地途徑可能都有自己不同的見解， 如果把企業智能製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閤。

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、中國青年企業傢協會理事、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、上海信息化中心專傢成員、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。

目錄

推薦序1
推薦序2
前言
第一篇　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　全麵關注細節 4
1.3　製造就在身旁 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　産業融閤的繁榮 11
1.4.3　誠信的繁榮 12
1.5　互聯網+製造業 12
1.5.1　製造業麵臨的挑戰 15
1.5.2　運維管理現狀 16
1.5.3　數據驅動管控的運維平颱 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”融閤勢在必行 26
2.3.1　數字轉型是核心動力 26
2.3.2　廣闊的融閤空間 28
2.3.3　學習麯綫 28
2.4　全新的産業 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　邊界與係統 31
2.4.4　新趨勢和新方嚮 32
2.4.5　三大融閤 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　打通生産“竪井” 46
3.3.3　産品與服務的設計 46
3.3.4　開放式的融閤創新 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　資産智能化管理 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徵 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閤 70
4.2　數字融閤之道 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　流程與數據的結閤 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　數據一緻性 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　智能製造業的物聯網
第6章　物聯網對産業的影響 96
6.1　物聯網推動産業轉型與升級 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　“産品＋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　未來製造業的特點 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　麵嚮工業物聯網推動人纔隊伍建設與轉型 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　工業物聯網平颱 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颱 122
7.4　“連接式”産業工人 123
7.4.1　問題及趨勢 123
7.4.2　優勢和解決方案 123
第四篇　夯實智能資産之路
第8章　資産驅動傳統智能 126
8.1　資産管理的新機遇 128
8.2　資産的全新定義 129
8.2.1　企業資産管理 130
8.2.2　企業資産設備管理的應用 132
8.2.3　企業資産設備管理的六大價值 133
8.2.4　建立高效企業設備管理係統所麵臨的五大挑戰 136
8.2.5　企業資産設備管理的管理思想 137
8.2.6　資産設備管理項目的必要性分析 139
8.3　強化設備資産智能化管理 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　維修服務促進生産力 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　資産管理的標準化與落地 147
9.1　我國資産管理現狀 147
9.2　我國資産管理現存問題 150
9.3　國內外資産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　資産管理體係標準的起源 156
9.5　資産管理標準化工作需求 157
第10章　資産績效管理 160
10.1　總體框架 160
10.2　創新的五個“要” 161
10.3　資産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　製造企業架構 166
11.1　從生命係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

前言/序言

　　2015年，國務院總理李剋強在政府工作報告中指齣，“要實施‘中國製造2025’，加快從製造大國轉嚮製造強國。”這為中國企業指明瞭由大到強的製造業發展方嚮，把製造業的信息化推嚮瞭一個前所未有的高度，並把先進製造和高端裝備、新一代信息通信技術産業、高檔數控機床和機器人等10多個領域作為發展重點。

　　在製造行業，企業邊界日益模糊，最難以預測的外部因素當數顛覆性創新。在互聯互通徹底改變瞭商業遊戲規則的今天，意識到競爭為時已晚。智能化的討論常常始於工業4.0或工業互聯網。隨著討論的深入，對於如何實現“中國製造2025”和智能化製造，除瞭其核心要素包括信息物理係統（CPS）、物聯網（IOT）、智能認知、大數據、社交媒體、雲計算與移動，以及M2M等分散的技術之外，製造業企業數字化轉型的戰略以及管理到底應該包含哪些點和麵，成瞭當下的熱門話題。

　　每一個製造型企業對於智能製造的落地途徑可能都有自己不同的見解，筆者從自身對工業4.0和智能製造的理解和工作經驗，以及互聯網與製造業的融閤為齣發點，通過聯係最為緊密的“兩化”融閤，闡述中國製造型企業如何實現先進創新技術的關聯與落地，並聚焦企業在數字轉型中的戰略關注點，通過現代企業架構與治理來實現智能化的探索之路。

　　本書闡述瞭新銳智慧和創新科技與製造業發展的關聯，以及如何實現智能製造的落地，旨在幫助所有希望轉型的製造型企業，利用現代企業架構重新定義企業，並通過全供應鏈的數字化來獲得更為高效、智能和高利潤的服務産品。

　　本書就如何理解智能製造的“三駕馬車”這一問題進行瞭闡釋。“三駕馬車”是指工業大數據、行業物聯網以及資産智能化的相關技術與製造型企業的企業架構與治理的戰略，可幫助製造型企業將現有信息化建設和産業鏈運維結閤在一起，結閤創新技術，融閤技術的可管理性，將企業治理、安全性和大規模運維管理提升到全新的水平，助力中國製造型企業的創新發展和全球經濟的繁榮，探索中國智能製造管理落地的戰略途徑。

　　本書第一篇在追溯曆史、著眼現今、前瞻未來的過程中為智能製造相關創新技術的“三駕馬車”做好鋪墊，旨在開拓讀者的視野，以廣闊的背景多角度地啓迪讀者的創新思維。

　　第二篇著墨於工業大數據，詳細介紹瞭大數據與工業的關係，它的作用與核心技術特點以及發展演變過程和商業應用，幫助讀者理解它們和傳統大數據的異同。本篇著筆於大規模管理技術對工業製造大數據的提升，是本書的核心部分。

　　第三篇介紹瞭工業物聯網，闡述瞭智能製造産品的核心是不斷變化的“物”這一屬性，讓讀者瞭解其與互聯網的差異的同時，瞭解工業物聯網的發展現狀與未來。

　　第四篇討論資産設備智能化，明確指齣落地智能製造的途徑是夯實製造業全供應鏈的資産管理的必經之路。

　　第五篇則探討以“科技創新＋企業治理”來實現智能製造企業轉型的思路，通過筆者的實際行業經驗和職業背景，融閤信息智能服務管理的內容，展現瞭頗具特色的智能製造企業治理以及技術方法論和操作指導。

　　第六篇以展望智能製造的未來收筆，對人纔的培養、團隊的建設、企業製度的改造以及安全給智能製造所帶來的影響進行瞭預測和展望。

　　本書從實踐齣發，從深入理解創新科技的相關性入手，從管理思維的轉變開始；不設置框架思維，不做相關推導因果，不以個案看全局；雖著眼於信息技術，卻寄托瞭筆者對“中國智能製造”與“製造強國”的美好憧憬。

　　特此感謝中國標準研究員高昂博士在資産管理及標準等寫作內容的幫助。

探索人工智能與未來科技的交匯點：一部前瞻性的技術洞察與實踐指南 本書聚焦於當前科技浪潮中最具顛覆性的兩大核心力量——人工智能（AI）與前沿計算技術——的深度融閤與未來圖景，旨在為技術領導者、研發工程師、戰略規劃師以及對未來科技趨勢抱有強烈好奇心的讀者，提供一套全麵、深入且極具操作性的認知框架和實踐路徑。 --- 第一部分：深度學習的範式革命與算力基石 本書的開篇部分，將深入剖析當前人工智能領域最核心的驅動力——深度學習（Deep Learning）的最新進展與底層邏輯。我們不會停留在概念的簡單介紹，而是著重探討後摩爾時代背景下，算力瓶頸如何重塑算法架構。 第一章：超越經典神經網絡的結構演進 本章詳細梳理瞭從捲積網絡（CNN）到循環網絡（RNN），再到 Transformer 架構的理論基礎與工程實現細節。特彆關注自注意力機製（Self-Attention Mechanism）的數學原理，揭示其如何實現對序列數據的全局依賴捕獲，並討論瞭圖神經網絡（GNNs）在非結構化數據處理中的獨特優勢，例如在社交網絡分析、分子結構預測中的應用案例。此外，還將介紹混閤專傢模型（MoE）在提升模型效率和可擴展性方麵的最新突破。 第二章：異構計算與新型硬件的協同發展 人工智能的每一次飛躍都伴隨著硬件的革新。本章將詳盡闡述現代 AI 計算棧中的關鍵組成部分。我們深入探討瞭 GPU（圖形處理器）在並行計算中的核心地位，並重點分析瞭TPU（張量處理器）、NPU（神經網絡處理器）以及FPGA（現場可編程門陣列）在不同精度和延遲要求下的性能權衡。對於資源受限環境下的部署，本書還專門開闢章節，講解瞭模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）和知識蒸餾（Knowledge Distillation）等模型壓縮技術，如何實現在邊緣設備上高效運行復雜模型。我們將通過實際算例，對比不同硬件平颱上訓練與推理的能耗效率比。 第三章：可解釋性、魯棒性與倫理邊界（XAI & Trustworthy AI） 隨著 AI 係統滲透到關鍵決策領域，其“黑箱”特性帶來瞭巨大的信任危機。本章將係統性地介紹可解釋人工智能（XAI）的四大流派：局部解釋方法（如 LIME、SHAP 值）、全局模型歸因、因果推斷方法以及基於對抗性樣本的魯棒性分析。我們詳細討論瞭如何構建對抗性訓練（Adversarial Training）的防禦機製，並探討瞭在數據偏差、模型偏見導緻的社會不公問題上，技術人員應采取的緩解策略和審計工具。 --- 第二部分：前沿計算範式與跨界融閤 本部分將目光投嚮計算領域的下一代突破口，探討如何在物理世界、生物信息與信息空間之間建立更高效的連接。 第四章：量子計算：從理論到實際應用的橋梁 量子計算並非遙不可及的未來。本章旨在去除神秘化，提供對量子比特（Qubits）、量子門操作以及量子糾纏的清晰理解。重點分析瞭變分量子本徵求解器（VQE）和量子近似優化算法（QAOA）等NISQ（有噪聲中等規模量子）時代算法的應用潛力。書中將通過案例展示，量子退火技術如何在組閤優化問題（如物流調度、金融投資組閤優化）中展現齣超越經典算法的潛力，並探討量子機器學習（QML）的初期成果。 第五章：聯邦學習與隱私計算的生態構建 在數據孤島現象日益嚴重和隱私法規趨嚴的背景下，聯邦學習（Federated Learning, FL）已成為行業剛需。本章細緻解析瞭 FL 的工作流程，包括客戶端選擇策略、聚閤算法（如FedAvg）的改進，以及如何應對數據異構性（Non-IID Data）帶來的模型收斂挑戰。此外，本書還深度整閤瞭安全多方計算（SMPC）和差分隱私（Differential Privacy）技術，講解它們如何共同構建一個既能利用海量數據價值，又能嚴格保護個體隱私的計算生態。 第六章：具身智能與物理世界的交互感知 人工智能不再局限於屏幕之內。具身智能（Embodied AI）關注的是智能體如何在物理環境中進行學習、決策和行動。本章著重探討模仿學習（Imitation Learning）、強化學習（RL）在機器人控製中的應用，特彆是如何利用Sim-to-Real（仿真到現實）的遷移學習方法來剋服現實世界數據采集的高成本。我們詳細分析瞭傳感器融閤技術（如激光雷達、深度攝像頭與慣性測量單元的融閤）如何為高精度機器人導航和操作提供穩定可靠的環境模型。 --- 第三部分：係統工程與規模化部署挑戰 成功的 AI 項目不僅依賴於優秀的模型，更依賴於穩健的工程實踐。本部分側重於如何將實驗室成果轉化為可擴展、可維護的生産級係統。 第七章：MLOps：構建現代AI生命周期管理體係 本書將 MLOps（機器學習運維）視為從數據攝取到模型監控的端到端流水綫。我們詳述瞭特徵存儲（Feature Store）的設計原則，它如何統一訓練與推理環境中的特徵定義，避免“訓練-服務偏差”。重點剖析瞭模型版本控製、自動化超參數調優（AutoMLOps）的工具鏈選擇，以及如何利用Kubernetes 和 Kubeflow等容器化技術實現模型的彈性伸縮和藍綠部署。 第八章：數據治理與高質量數據集的構建 AI 的質量取決於數據的質量。本章從係統工程角度審視數據治理的各個環節：數據血緣追蹤（Data Lineage）的重要性，確保模型輸入的可追溯性；主動學習（Active Learning）策略，指導專傢將標注資源集中在高信息量的樣本上；以及閤成數據生成在解決數據稀疏性和隱私保護方麵的有效性。書中提供瞭企業級數據標注平颱的架構藍圖。 第九章：麵嚮未來的技術棧評估與路綫圖製定 最後一章，本書將所有技術點匯聚起來，指導讀者進行戰略決策。我們提供瞭一套係統的技術成熟度評估模型（TRAM），幫助企業判斷當前應采納哪些技術（如生成式AI、邊緣AI），以及何時應投入探索下一代技術（如神經形態計算）。內容包括如何根據業務復雜度、延遲要求和預算限製，選擇最閤適的雲服務、開源框架和自研能力組閤，從而製定齣麵嚮未來五年的技術演進路綫圖，確保技術投資的長期價值。 --- 本書的獨特價值在於，它不僅僅是算法的堆砌，而是深入到跨學科前沿（量子、生物、硬件）與工程實踐（MLOps、隱私計算）的交匯點，為讀者提供一個在高速變化的技術時代中，保持領先地位的全麵指南。

評分☆☆☆☆☆

拿到《智能製造創新與轉型之路》這本書，我的第一反應是，這應該是一本關於未來工業圖景的書。書名就充滿瞭力量感和前瞻性。“智能製造”無疑是當下最熱門的話題之一，而“創新與轉型”則點齣瞭這場變革的核心驅動力。我迫切想知道，作者將如何解讀“智能”在製造業中的具體含義？它是指機器人、自動化生産綫，還是更加深層次的智能化決策和自主化生産？而且，轉型並非易事，很多企業可能在轉型過程中麵臨著資金、技術、人纔等多重睏境。這本書會不會深入探討這些挑戰，並提供一些切實可行的應對策略？我特彆期待書中能夠包含一些關於具體行業案例的分析，例如汽車、電子、航空航天等領域，它們是如何利用智能製造技術實現效率提升、成本降低、産品升級的。我想瞭解，在不同的行業背景下，轉型之路又有哪些共通之處和獨特之處。同時，“創新”二字也讓我産生瞭濃厚的興趣。除瞭技術層麵的創新，書中是否會涉及商業模式的創新、管理理念的創新，甚至是企業文化的創新？畢竟，一場成功的轉型，往往是係統性的變革。我希望通過閱讀這本書，能夠對智能製造的未來發展趨勢有一個更清晰的認識，並從中學習到一些寶貴的經驗，為我們自己所處的行業或企業發展提供一些有益的啓示。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字，初聽之下，就給我一種大氣磅礴的感覺，《智能製造創新與轉型之路》。我立刻聯想到的是那些正在經曆變革的龐大工業體係，以及它們在科技浪潮中的奮力搏擊。我很好奇，作者會以怎樣的視角來審視這條“路”？是沿著時間軸，從工業1.0、2.0、3.0一步步講到4.0，描繪齣智能製造的演進史？還是會聚焦於當下，剖析當前智能製造所麵臨的機遇與挑戰？“創新”這個詞，意味著突破和引領，而“轉型”則暗示著改變和重塑。我猜想，這本書很可能不僅僅是關於技術，更會深入探討戰略層麵的思考。在日益激烈的全球競爭中，傳統的製造模式已經難以適應新的市場需求，企業必須擁抱創新，進行全麵的轉型纔能生存和發展。那麼，這種創新和轉型具體體現在哪些方麵？是産品的設計、生産流程的優化、供應鏈的管理，還是客戶服務的升級？我期待這本書能提供一些清晰的思路，幫助我們理解，如何在激烈的市場競爭中，找到一條既能保持核心競爭力，又能積極擁抱新技術的“創新與轉型之路”。而且，我希望作者能夠用通俗易懂的語言，將復雜的概念解釋清楚，避免過於學術化的晦澀錶達，讓我這個對智能製造領域並非專業人士的讀者也能有所收獲。

評分☆☆☆☆☆

我一直對工業革命的進程，特彆是對科技如何重塑我們的生活和工作方式感到著迷，所以當我在書店看到《智能製造創新與轉型之路》這本書時，立刻就被它吸引住瞭。書名中的“智能製造”這幾個字，就足以勾起我無限的好奇心。我常常在想，究竟是什麼讓“智能”這個詞如此具有魔力？它不僅僅是自動化和數字化的簡單疊加，更是一種全新的思維模式和生産範式。這本書會不會深入剖析智能製造的核心要素，比如物聯網、大數據、人工智能、雲計算等技術是如何在製造業中發揮作用的？我更關心的是，這些前沿技術是如何被整閤起來，共同驅動製造企業實現效率的飛躍和價值的提升的。同時，“創新與轉型”也讓我産生瞭濃厚的興趣。很多傳統製造企業可能麵臨著設備老化、流程效率低下、人纔流失等種種問題，它們又該如何擺脫睏境，走嚮智能化、高效化的新階段呢？這本書會不會分享一些成功的轉型案例，讓我們看到真實的變革是如何發生的？而且，我希望書中不僅能談論技術，更能探討企業文化、組織架構、人纔培養等軟性因素在轉型過程中扮演的角色。畢竟，任何技術的落地都離不開人的支持和文化的驅動。我希望通過閱讀這本書，能夠更深刻地理解智能製造的內涵，掌握轉型的關鍵路徑，為企業未來的發展提供一些寶貴的藉鑒和啓示。

評分☆☆☆☆☆

讀到《智能製造創新與轉型之路》這個書名，我腦海裏立刻浮現齣一幅幅畫麵：流水綫上精準運作的機器人，工廠裏實時更新的數據看闆，以及管理者們運籌帷幄的智慧決策。這不僅僅是一本書，更像是一張導覽圖，指引著我們穿越當下，走嚮一個更加高效、智能的未來製造世界。我非常好奇，作者將如何描繪這條“轉型之路”？它是一條充滿荊棘的崎嶇小徑，還是一條平坦開闊的康莊大道？書中會詳細解析智能製造的各個維度嗎？比如，從物聯網傳感器如何收集海量數據，到大數據分析如何挖掘隱藏的價值，再到人工智能如何實現預測性維護和智能排産，每一個環節都充滿瞭吸引力。而且，“創新”這個詞，也讓我充滿期待。它不僅僅意味著技術的升級，更可能意味著思維方式的顛覆。企業如何突破傳統思維的束縛，擁抱新技術，重塑競爭力？這本書會不會分享一些顛覆性的創新案例，讓我們看到那些敢於吃螃蟹的企業是如何成功的？此外，我還在思考，這條轉型之路是否也意味著對傳統産業工人的技能要求會發生變化？是否需要培養更多具備跨領域知識的復閤型人纔？我希望這本書能夠提供一些關於未來人纔培養的洞察，以及企業在人力資源方麵如何應對智能化轉型帶來的挑戰。總之，我對這本書充滿瞭期待，希望它能為我打開一扇通往智能製造世界的新大門。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字叫做《智能製造創新與轉型之路》，我最近終於有時間翻閱瞭一下，剛拿到手的時候，就被它沉甸甸的分量和精美的封麵吸引瞭。封麵設計得很是大氣，充滿瞭科技感，仿佛預示著即將展開的這場關於未來工業的探索之旅。我尤其喜歡它所傳達的那種“之路”的概念，聽起來就像是一場有始有終、充滿挑戰與機遇的徵程，這讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待。這本書的書名本身就帶有很強的引導性，我很好奇作者將如何鋪陳這條“智能製造”的創新與轉型之路。是會從宏觀的趨勢分析開始，為我們描繪齣智能製造的大緻輪廓？還是會深入到具體的案例研究，讓我們看到那些先行者們是如何一步步剋服睏難，實現轉型的？我猜想，或許會是兩者兼有，既有高屋建瓴的理論指導，又不乏落地實踐的生動細節。而且“創新與轉型”這兩個詞也很有意思，它們暗示著改變和進步，也意味著需要打破舊的思維模式和既有的生産方式。這不禁讓我思考，在當今這個快速變化的時代，傳統的製造企業又將麵臨怎樣的挑戰？又該如何擁抱變革，纔能在激烈的市場競爭中立於不敗之地？這本書會不會提供一些切實可行的解決方案，或者至少能啓發我們一些新的思路？我非常期待能從這本書中獲得一些啓發，瞭解智能製造的未來發展方嚮，以及如何在這種趨勢下找到屬於自己的那條成功之路。

評分☆☆☆☆☆

不錯吧，有收獲

評分☆☆☆☆☆

幫公司買的，有需要下次再來。

評分☆☆☆☆☆

三日不學習，趕不上劉少奇~

評分☆☆☆☆☆

三日不學習，趕不上劉少奇~

評分☆☆☆☆☆

比較實用，正在學習中。

評分☆☆☆☆☆

比較實用，正在學習中。

評分☆☆☆☆☆

幫公司買的，有需要下次再來。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

幫公司買的，有需要下次再來。