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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
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• 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

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

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

目錄

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

好的，這是一份針對您提供的三本書籍名稱（《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》）之外的、關於另一本假定圖書的詳細簡介，旨在深度描繪其核心內容與價值，確保內容豐富且自然流暢，不包含任何提及原始書目的信息。 --- 圖書名稱：《全球供應鏈韌性與可持續發展：風險管理、技術賦能與協作新範式》 導言：後疫情時代，重塑商業的基石 在過去十年中，全球商業環境經曆瞭前所未有的動蕩。從地緣政治的緊張局勢到突發的公共衛生危機，再到氣候變化帶來的極端天氣事件，傳統上以“精益”（Lean）和“即時”（Just-In-Time）為核心的供應鏈模式，其脆弱性暴露無遺。一本真正關注未來商業脈絡的著作，必須超越單一的效率優化，轉嚮構建韌性（Resilience）與可持續性（Sustainability）並重的全新體係。 本書《全球供應鏈韌性與可持續發展：風險管理、技術賦能與協作新範式》正是應運而生，它旨在為企業高管、供應鏈專業人士、政策製定者以及學術研究人員提供一套係統化、可操作且具有前瞻性的框架，用以應對當前及未來的復雜挑戰，並將供應鏈管理從成本中心徹底轉變為戰略競爭力的核心引擎。 --- 第一部分：韌性重構——從危機應對到主動防禦 本部分深入剖析瞭現代供應鏈的脆弱性根源，並提齣瞭構建堅固“免疫係統”的戰略方針。 第一章：脆弱性的多維剖析與風險圖譜構建 我們不再將風險視為孤立事件。本章詳細梳理瞭當前供應鏈麵臨的五大核心風險類彆：環境與氣候風險（如極端天氣對物流節點的影響）、地緣政治與貿易壁壘風險（如關稅和製裁對特定原料來源的依賴性）、網絡安全與數據泄露風險（針對OT/IT融閤係統的攻擊）、勞動力與社會責任風險（如閤同工人權益保障不力引發的聲譽危機），以及“黑天鵝”事件風險（如突發疫情或大規模自然災害）。核心在於介紹如何利用多情景規劃（Multi-Scenario Planning）技術，繪製齣企業供應鏈的“風險熱力圖”。 第二章：戰略庫存與緩衝機製的再定義 “精益”哲學並未消亡，但其應用必須修正。本章探討瞭如何摒棄“一刀切”的庫存策略，轉而采用基於風險價值分析（Risk-Value Analysis）的差異化庫存模型。重點討論瞭戰略安全庫存（Safety Stock）的科學部署，如何根據關鍵部件的“停供容忍時間”（Lead Time Tolerance）來動態調整庫存水平，以及多源采購網絡（Multi-Sourcing Networks）的優化布局，確保在關鍵節點的冗餘性（Redundancy）而非簡單重復投資。 第三章：供應鏈的動態可重構能力（Reconfigurability） 韌性不僅僅是抵禦衝擊，更在於快速恢復和調整方嚮的能力。本章聚焦於供應鏈的模塊化設計，探討如何將生産流程、物流網絡解耦為可快速拆分和重組的單元。內容涵蓋瞭快速切換生産綫、激活備用物流路徑（例如，從海運轉嚮空運/鐵運的自動切換機製），以及通過數字孿生技術預演中斷情景，訓練組織的快速響應決策樹。 --- 第二部分：技術賦能——邁嚮透明、智能與自動化的網絡 現代韌性的實現，離不開對信息流的全麵掌控。本部分深入探討瞭尖端技術如何為供應鏈提供前所未有的洞察力和控製力。 第四章：全景式可見性：區塊鏈與物聯網（IoT）的融閤應用 缺乏端到端（End-to-End）的可見性是風險管理的最大盲點。本章詳細闡述瞭物聯網傳感器網絡如何實時捕獲貨物狀態（溫度、濕度、震動、位置），以及分布式賬本技術（DLT/Blockchain）如何在確保數據不可篡改的前提下，構建跨企業邊界的信任與可追溯性。重點案例分析將展示如何利用這些技術來瞬間識彆汙染源或確定受災産品的精確批次。 第五章：預測性分析與人工智能驅動的決策優化 傳統的需求預測模型已無法應對高波動性市場。本章講解瞭如何運用深度學習算法整閤宏觀經濟指標、社交媒體情緒、天氣預報等多源非結構化數據，進行超短期和中期需求預測的精度提升。此外，探討瞭強化學習（Reinforcement Learning）在自動優化路由選擇、動態定價和瓶頸預警中的前沿應用。 第六章：自動化倉儲與最後一英裏物流的智能化突破 本部分關注物理執行層麵的效率提升與風險分散。詳細介紹瞭AMR（自主移動機器人）在復雜揀選環境中的部署策略，以及如何通過雲計算與邊緣計算的協同，確保倉庫管理係統（WMS）在麵對網絡中斷時仍能維持基礎運營。內容還涉及無人機、自動駕駛卡車在保障偏遠或危險地區物流連續性方麵的潛力評估。 --- 第三部分：可持續性與協作——構建麵嚮未來的價值網絡 真正的韌性必須建立在可持續的商業道德和社會責任之上。本部分將視野從企業內部擴展到整個生態係統。 第七章：循環經濟與供應鏈的“綠色足跡”量化 可持續性不再是公關口號，而是閤規要求和成本優化點。本章提供瞭生命周期評估（LCA）在供應鏈中的落地方法論，指導企業如何精確量化和最小化産品從原材料提取到報廢迴收的全過程碳排放和資源消耗。重點介紹瞭“産品護照”概念，利用數字技術跟蹤材料的再利用潛力。 第八章：彈性采購與供應商生態係統的健康管理 供應鏈的韌性取決於最薄弱的一環。本章強調瞭從單純的“供應商關係管理”（SRM）轉嚮“供應商生態係統健康管理”。這包括建立供應商財務健康監測機製、社會責任閤規性審計的自動化工具，以及構建風險共擔與知識共享的夥伴關係，避免“一刀切”的懲罰性閤同，而是共同投資於風險緩解措施。 第九章：跨界協作與全球治理的新範式 供應鏈的復雜性已超越單一企業的治理範圍。本章探討瞭行業聯盟、公私夥伴關係（PPP）在建立標準、共享預警信息方麵的關鍵作用。它分析瞭國際組織在推動供應鏈透明化立法（如反強迫勞動法案、碳邊境調節機製）背景下，企業如何主動參與治理標準的製定，將閤規壓力轉化為競爭優勢。 --- 結語：從綫性到生態——駕馭不確定性的領導力 本書最終落腳於領導力層麵。它總結瞭構建高韌性、高可持續性供應鏈所需的組織文化變革：從追求絕對效率到擁抱“充分的冗餘”；從控製（Control）到賦能（Empowerment）；從垂直整閤到分布式協作。掌握本書的理念，意味著企業能夠將下一次危機，轉化為加速其市場地位躍升的戰略機遇。這是一本關於如何在瞬息萬變的全球格局中，確保持續交付價值的實戰指南。

評分☆☆☆☆☆

《智能製造創新與轉型之路》這本書，給我帶來的是一種前瞻性和戰略性的啓發。它不像前兩本書那樣聚焦於某一具體方麵，而是更宏觀地探討瞭智能製造驅動下的企業創新模式和轉型戰略。我從書中感受到瞭作者對於創新本質的深刻理解，他不僅僅強調技術創新，更關注商業模式、組織結構、人纔培養等全方位的創新。書中關於“柔性製造”、“個性化定製”等概念的闡述，讓我看到瞭智能製造如何打破傳統規模化生産的壁壘，滿足日益多樣化的市場需求。我特彆喜歡書中關於“生態係統”構建的論述，它指齣瞭在智能製造時代，企業不再是孤軍奮戰，而是需要與供應商、客戶、技術夥伴等形成緊密的協作網絡，共同創造價值。這種開放式的創新思路，對於企業在復雜多變的商業環境中保持競爭力至關重要。書中對一些成功轉型的企業案例的剖析，也為我提供瞭寶貴的經驗藉鑒，讓我看到不同企業在麵對轉型挑戰時，所采取的差異化策略和取得的成效。這本書讓我意識到，智能製造的轉型，不僅僅是技術的升級，更是一場深刻的思維和戰略的革命。

評分☆☆☆☆☆

《智能製造之路：數字化工廠》這本書，則以一種更加務實和操作性的視角，帶領我走進瞭數字化工廠的內部世界。它就像一本詳實的“指南”，將那些抽象的智能製造概念，具象化為一個個可執行的步驟和可落地的技術方案。書中的內容，從車間層麵的數據采集、邊緣計算的應用，到MES、SCADA等係統的深度整閤，再到與ERP、PLM等企業級係統的聯動，都進行瞭非常細緻的闡述。我感覺作者仿佛是一位經驗豐富的工程師，手把手地教你如何一步步構建一個真正意義上的數字化工廠。他對工業物聯網（IIoT）在實際生産中的作用進行瞭深入的解讀，讓我明白瞭數據流如何貫穿整個生産過程，並最終轉化為可操作的洞察。書中對於“數字孿生”的介紹，更是讓我驚嘆於技術的力量，能夠通過虛擬模型實現對物理世界的實時監控、預測和優化。這本書的語言風格非常直接，不迴避技術細節，對於我這樣希望將理論知識轉化為實踐的讀者來說，簡直是如獲至寶。它讓我看到瞭數字化工廠並非遙不可及，而是可以通過係統性的規劃和實施逐步實現的。

評分☆☆☆☆☆

近期接觸到一本名為《智能製造：未來工業模式和業態的顛覆與重構》的書籍，書中對“顛覆”和“重構”的解讀，讓我耳目一新。作者深入淺齣地闡述瞭智能製造如何從根本上改變瞭傳統的生産方式和商業模式，這種改變並非簡單的技術疊加，而是對整個工業體係的一次徹底洗禮。我深切感受到，書中對於“業態”的探討，觸及瞭未來商業的邊界，它預示著工業將不再僅僅是“製造”，而是會融閤更多服務、數據和體驗的元素。作者的視野非常開闊，他能夠從宏觀的角度審視技術發展對社會經濟帶來的影響，並對未來工業可能齣現的各種新模式進行瞭富有洞察力的預測。書中對“價值鏈重塑”的分析，尤其讓我印象深刻，它讓我看到，在智能製造的環境下，企業如何通過更加高效、靈活的方式，重新定義自身在整個價值鏈中的位置，並創造齣新的競爭優勢。整本書的論述邏輯嚴謹，觀點鮮明，引人深思。

評分☆☆☆☆☆

我近期研讀瞭《智能製造之路：數字化工廠》這本書，它是一本非常實在的著作，讓我對“數字化工廠”的構建過程有瞭清晰的認識。書中關於“數字化”的闡釋，絕非停留在錶麵概念，而是非常細緻地描繪瞭從數據采集、傳輸、存儲、分析到應用的完整流程。我感覺作者就像一位耐心的嚮導，帶領我一步步走進一個高度互聯、智能化的生産環境。書中對“工廠”的理解，也從一個傳統的物理空間，擴展到瞭一個由數據驅動、軟件定義的智慧體。我尤其欣賞書中對於“流程優化”的強調，它說明瞭數字化不僅僅是為瞭收集數據，更是為瞭通過數據驅動的洞察，實現生産效率的提升、成本的降低以及産品質量的飛躍。書中關於“集成”的論述，也讓我明白瞭各個子係統之間的協同配閤的重要性，從而避免信息孤島的産生。這本書的專業性很強，但錶達方式卻相當清晰易懂，對於任何希望深入瞭解數字化工廠建設的人來說，都是一本不可多得的參考書籍。

評分☆☆☆☆☆

第一本《智能製造：未來工業模式和業態的顛覆與重構》給我留下瞭非常深刻的印象，它不僅僅是一本書，更像是一場關於未來工業圖景的宏大敘事。作者以一種近乎哲學的高度，深刻剖析瞭智能製造這一概念背後的驅動力、核心要素以及它所帶來的顛覆性變革。書中關於“顛覆與重構”的論述，讓我跳齣瞭傳統工業思維的局限，開始思考技術進步如何從根本上重塑生産關係、組織結構乃至整個商業生態。我尤其對其中關於“人機協同”的探討印象深刻，它描繪瞭一個不再是冰冷機器統治的未來，而是人類智慧與人工智能深度融閤，共同創造價值的新時代。這種描繪既充滿瞭科技的魅力，又蘊含著對人類價值的肯定。書中對不同行業在智能製造浪潮下的轉型案例分析，也提供瞭非常具體的參考，讓我能夠更直觀地理解智能製造的實際應用場景和潛在價值。它不是那種浮於錶麵的技術介紹，而是深入到戰略層麵，幫助讀者理解智能製造如何成為企業實現跨越式發展的關鍵。讀完這本書，我感覺自己對未來工業的理解提升瞭一個維度，對如何抓住數字化轉型的機遇有瞭更清晰的認識。