智能製造：未來工業模式和業態的顛覆與重構+智能製造之路：數字化工廠+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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張禮立陳明（德）奧拓·布勞剋曼著

圖書標籤:

智能製造
工業4
0
數字化轉型
未來工廠
産業升級
製造業
數字化工廠
創新
轉型
工業模式

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店鋪：社科教育圖書專營店

齣版社：機械工業齣版社

ISBN：111570806

商品編碼：13562681929

包裝：平裝

叢書名：工業控製與智能製造叢書

開本：16

用紙：膠版紙

套裝數量：3

正文語種：中文

具體描述

書名：	智能製造：未來工業模式和業態的顛覆與重構+智能製造之路：數字化工廠+智能製造創新與轉型之路 3冊套裝
圖書定價：	183元
圖書作者：	張禮立陳明（德）奧拓·布勞剋曼
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2017/6/1 0:00:00
ISBN號：	9787111570806
開本：	16開
頁數：
版次：	1-1

推薦序1
推薦序2
前言
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 價值鏈是企業轉型的起點 170
11.3 企業架構定義 171
11.4 “優步”模式不適閤製造業 172
11.5 推動重塑製造業企業架構的原動力 173
11.6 構建製造業企業架構的三大途徑 174
11.7 企業架構為卓越運營戰略提供平颱 175
11.8 企業架構的理解和推進思路 176
11.8.1 開展企業架構工作的四個階段 177
11.8.2 全麵梳理業務組件 179
第12章智能供應鏈管理與架構 181
12.1 業務組件模型及其管理 181
12.1.1 業務流程管理 181
12.1.2 流程優化管理方法 182
12.1.3 業務組件模型 182
12.1.4 理論與實際應用的相互印證和轉化 183
12.2 智能供應鏈 188
12.2.1 供應鏈的挑戰 190
12.2.2 服務優化與佳實踐 190
12.2.3 供應鏈管理的未來 191
第13章智能産品的研發 192
13.1 産品研發 192
13.1.1 低成本多樣性 192
13.1.2 持續的設計改進 193
13.1.3 新用戶界麵和增強現實 194
13.1.4 實時質量控製 194
13.1.5 商業創新路綫圖 195
13.2 智能互聯産品的製造要求 196
13.2.1 智能工廠 196
13.2.2 柔性生産 197
13.2.3 簡化零部件 197
13.2.4 重塑裝配流程 198
13.2.5 持續的産品運營 199
13.2.6 物流與環境 200
13.3 智能化的各部門協同 201
13.3.1 IT與研發部門之間的協作 201
13.3.2 統一的數據管理結構 202
13.3.3 研發運營部門 202
第14章製造服務 204
14.1 營銷和信息化 204
14.1.1 客戶精準分類 205
14.1.2 新商業模式與流程設計 206
14.1.3 專注於係統，而非單一産品 207
14.2 製造服務業 208
14.2.1 智能互聯産品如何改變服務業 208
14.2.2 新型服務模式 210
14.2.3 售後服務的變化 211
14.3 智能製造的IT服務管理 212
14.3.1 從對立到融閤 212
14.3.2 服務級彆管理 213
14.3.3 IT服務的商業智能 215
第六篇轉型之戰，再創巔峰
第15章前進與後退 218
15.1 數字文化與標準 218
15.2 進與退 219
15.3 傳統産品與智能互聯産品 220
15.4 轉型之戰一直在進行 222
第16章迴歸本質 224
16.1 褪色的百分製 224
16.1.1 加強理性思考和通識能力的培養 225
16.1.2 學習能力重於知識 225
16.1.3 建立科學與工業聯閤的學習結構 226
16.2 智能人纔的關鍵點 226
16.2.1 人纔從閤流到交易的過程 227
16.2.2 有內涵的技能 227
16.3 打造完美團隊 229
16.3.1 創新團隊需要思維的碰撞 229
16.3.2 企業需要主動式的管理思維 233
16.3.3 人纔數字化科學管理與人纔行為基因分析 234
第17章安全一 236
17.1 信息安全高於一切 236
17.1.1 安全的需求 237
17.1.2 安全的核心區域 238
17.1.3 “數據湖”的安全架構 239
17.1.4 公共雲安全問題 240
17.1.5 雲和大數據的關係與優勢 240
17.1.6 居安思危，防患於未然 241
17.1.7 兼容新型商業模式 244
17.1.8 互通的係統 246
17.2 共同的安全責任 246
17.2.1 未來需要變革 247
17.2.2 大數據的信息安全 247
17.2.3 雲安全需求方案 248
17.2.4 麵對挑戰，要有正確的應對觀念 250
17.3 更大的改變在未來 251
17.3.1 客戶成就管理 251
17.3.2 精益新時代的來臨 251
17.3.3 推動智能製造的“三駕馬車” 255
17.3.4 引發下一個信息技術驅動生産力發展的時代 257
17.3.5 更大的機遇 258
後記 262
參考文獻 265