工业大数据则以分析这些问题为出发点,围绕它能够解决什么样的问题和为用户提供什么样的服务为价值。同时,工业大数据能够在横向与纵向环节的互联与在统一平台的信息共享,由此将资源利用与分析维度规模化、价值最大化,进而能够最大范围地面向各环节的用户进行应用服务的定制与按需分发,由此又可衍生出持续性服务共赢的模式。 内容推荐 工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业4.0、美国工业互联网还是《中国制造2025》,各国制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析,及以此为未来制造系统搭建的无忧环境。本书基于工业4.0的时代背景,通过深入剖析未来工业的商业模式和智能服务体系的创新技术变革,论述如何通过工业大数据的分析和应用去预测需求、预测制造,整合产业链和价值链,发现用户的价值缺口,发现和管理不可见的问题,实现为用户提供定制化的产品和服务。 作者简介 李杰(Jay Lee) 李杰教授现任美国辛辛那提大学(Univ.of Cincinnati) 讲座教授,美国国家科学基金会(NSF)智能维护系统(IMS)产学合作中心主任,目前的研究重点是以工业大数据分析为主的智能预测技术、产品及服务的主控式创新设计(Do m i n a n tInnovation?)。自2000年起他领导IMS与全球80多家国际公司(其中包括宝洁、英特尔、GE航空、波音、丰田、小松、西门子、阿尔斯通等世界500强公司)进行工业大数据技术联合研发,开发了世界领先的Watchdog Agent?智能维护系统技术,突破了传统机械设备故障预测的理论、方法和技术,被美国《财富》杂志誉为21世纪全球三大热门技术之一。李杰教授曾在美国NSF主管先进制造项目,并在美国联合技术研究中心(UTRC)担任产品开发与制造部总监。李杰教授从2013年起担任美国白宫信息物理系统(CPS)专家组顾问,他同时也是上海交通大学特聘讲座教授与先进产业技术研究院前瞻顾问。 目录 认识工业4.0所需要的重要元素与概念 推荐序一 推荐序二 推荐序三 前言 工业4.0:一场不可见世界的竞争