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[美] 李杰（Jay Lee） 著

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• 数字化转型
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• 数据分析
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• 工业互联网
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店铺： 社科教育图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111506249

版次：1

商品编码：1631513447

开本：16

编辑推荐 宝钢集团董事长徐乐江、红领集团董事长张代理、三一集团总裁唐修国、尚品宅配董事长李连柱、上银科技董事长卓永财、中国工程院院士林忠钦倾情推荐，国家信息化专家咨询委员会委员朱森第、美国密歇根大学教授倪俊作序并推荐。如何以较低成本满足用户定制化的需求？
如何使制造过程的信息透明化、更加高效、提升质量、降低成本和资源消耗和更有效的管理？
如何提供设备全生命周期的信息管理和服务，使设备的使用更加高效、节能、持久？
如何使人的工作更加简单，甚至部分代替人的工作，在提高生产效率的同事降低工作量？
如何实现全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，增加生产系统变得更加动态和灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本？

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
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前言 工业4.0：一场不可见世界的竞争

第1章 以价值创造为核心的工业转型新思维
1.1 为什么有工业4.0？
1.2 德国工业4.0与美国CPS战略计划 
1.3 以价值为导向的变革新思维
1.4 “有之以为利，无之以为用” 
1.5 中国工业4.0的竞争力缺口
1.6 探索适合中国工业4.0的转型之路 

第2章 工业4.0环境下的大数据价值创造体系 
2.1 工业4.0的大数据环境 
2.2 工业大数据和互联网大数据 
2.3 物联网的潜在危机 
2.4 挖掘工业大数据价值的核心技术——CPS 
2.5 “5C”：以CPS为核心的数据价值创造体系架构
2.6 从数据到信息到价值的转化过程 
2.7 以数据价值创造为导向的CPS技术应用特征 
2.8 从CPS到工业4.0：制造的重新定位与新思维

第3章 数据价值创造的设计与实践技术 
3.1 智能感知层：建立统一的数据环境（Connection） 
3.2 信息挖掘层：从数据到信息的分析过程（Conversion） 
3.3 网络层：网络化内容管理（Cyber）
3.4 认知层：对信息的识别与决策（Cognition） 
3.5 配置层：系统的弹性和重构（Configuration） 

第4章 价值创造的商业模式设计 
4.1 寻找价值的“GAP” 
4.2 从创新到价值创造：主控式创新思维 
4.3 主控式创新工具 
4.4 手把手教你如何做“蛋白” 

第5章 案例与实践 
5.1 智能装备 
5.2 智能工厂 
5.3 智能服务 

第6章 竞争力战略新思维 
结 语 
参考资料 
译者介绍 
美国智能维护系统(IMS)产学合作中心简介

智能制造时代的生产力飞跃：精益运营与数字化转型的深度实践 聚焦智能工厂的构建、数据驱动的决策优化，以及面向未来的弹性供应链管理 本书深入探讨了当代制造业在面对全球化竞争、技术快速迭代和客户需求日益个性化挑战时，如何通过系统性的数字化转型和精益化运营升级，实现生产效率的指数级增长和价值链的重塑。这不是一本单纯介绍技术概念的理论手册，而是一份植根于真实工业场景、强调可操作性和实效性的实践指南。 本书的叙事主线围绕“从自动化到智能化，再到自主化”的演进路径展开，旨在为企业高层管理者、运营总监以及IT/OT（信息技术/运营技术）融合团队提供一套清晰的路线图和工具箱。 第一部分：精益制造的数字化重塑——夯实智能化的基石 本部分首先回归制造的本质——消除浪费，提升效率。然而，我们探讨的不再是传统的精益工具（如5S、看板），而是如何利用最新的数字化手段，将精益理念渗透到生产活动的每一个微小环节。 1.1 数字化精益现场（Digital Lean Shop Floor）： 实时价值流图分析（Real-Time VSM）： 介绍如何利用物联网（IoT）传感器数据和时间序列分析，取代传统的手工度量和静态分析，实现对生产节拍、等待时间、在制品（WIP）的动态、秒级监控。重点分析如何利用数据挖掘技术识别隐藏的“深层浪费”，例如设备间的数据传输延迟导致的微小停顿。 目视化管理的进化： 探讨如何超越物理看板，应用增强现实（AR）/虚拟现实（VR）技术辅助装配指导、质量检查和维护任务。例如，AR眼镜如何叠加标准作业指导书（SOP）和实时绩效指标，确保操作员的“一步到位”。 电子化标准作业程序（e-SOP）与知识固化： 深入剖析如何将专家经验转化为数字化的、可迭代的知识库，并集成到生产执行系统（MES）中。重点讨论如何通过人机交互日志（HCI Logs）反馈机制，持续优化标准流程，实现知识的活化。 1.2 柔性生产线设计与快速切换（Changeover Optimization）： 分析在小批量、多品种生产模式下，如何利用离散事件仿真（DES）对生产布局进行虚拟验证，确保生产线的物理布局能够支持快速的工艺切换。 SMED（快速换模）的数字化加速器： 探讨如何利用机器视觉系统自动识别和定位工装夹具，结合自动化物料配送系统（AGVS/AMR），将传统上依赖人工经验的切换时间，通过预配置和并行化操作，实现革命性缩短。 第二部分：数据驱动的运营智能——从描述性到预测性洞察 本部分聚焦于如何将海量、多源的工业数据转化为可执行的商业智能，特别是围绕设备资产的健康管理和质量控制。 2.1 预测性维护（PdM）的深度实践与投资回报（ROI）分析： 多模态传感器数据融合： 详细阐述如何整合振动、温度、电流、声学等不同频率和维度的传感器数据，通过深度学习模型（如LSTM、Transformer架构）捕捉设备故障的早期、微弱信号。 残存使用寿命（RUL）的精度校准： 介绍基于物理模型与数据驱动相结合的混合建模方法，以提高RUL预测的准确性，并提供故障前合理的干预窗口。 维护流程的闭环集成： 强调PdM系统不应孤立存在，而是必须无缝对接企业资产管理系统（EAM）和工单系统，实现从“警报”到“预防性维修计划”的自动化流转。 2.2 零缺陷制造与过程质量控制（SPC 4.0）： 基于边缘计算的实时质量反馈： 探讨在边缘侧部署轻量级AI模型，对高速采集的图像、光谱或声学数据进行即时分类和异常检测，将质量控制前移至毫秒级。 过程参数的关联性分析： 介绍如何利用先进的统计过程控制（SPC）工具，结合机器学习算法，揭示多个相互耦合的工艺参数（如温度梯度、压力变化率）对最终产品质量的影响规律，实现对“过程漂移”的早期干预，而非仅仅对“不合格品”的后期剔除。 第三部分：制造系统的韧性与协同——供应链的数字化孪生 现代制造业的成功越来越依赖于整个生态系统的协同效率。本部分将目光投向工厂围墙之外，探讨如何构建一个更具韧性、响应更快的供应链体系。 3.1 供应链的数字孪生（Digital Twin of Supply Chain）： 介绍如何构建端到端的供应链数字孪生模型，该模型集成供应商的产能状态、物流网络的实时拥堵情况、以及内部生产排程的约束条件。 情景模拟与压力测试： 利用孪生模型进行“假设分析”（What-If Scenarios），例如模拟关键原材料港口关闭或主要客户需求突然激增的场景，评估企业库存策略和备选供应商的有效性。 3.2 需求驱动的自适应计划与排程（Adaptive Planning）： 从MRP到APS的智能化升级： 阐述如何利用先进的优化算法（如约束规划、强化学习），结合实时的订单变化和生产瓶颈信息，实现生产计划的动态重排。目标是使计划从静态的“预测”转变为弹性的“响应”。 供应商协同与信息透明度： 探讨建立安全、可信的数据共享机制，使核心供应商能够基于客户的预测性需求而非滞后的采购订单进行准备，从而缩短订单交付周期（Lead Time）。 第四部分：面向未来的技术融合与组织变革 最后，本书探讨了支撑上述转型的底层技术架构，以及企业在组织层面必须进行的变革以适应新范式。 4.1 异构系统集成与数据湖仓（Data Lakehouse）： 分析如何打破传统的IT/OT数据孤岛，构建一个统一的、支持时间序列数据和非结构化数据的工业数据平台。 介绍面向工业场景的数据治理框架，确保数据的准确性、时效性和安全性，这是所有高级分析应用的前提。 4.2 赋能人机协作与技能重塑： 探讨在高度自动化的环境中，操作员角色如何从“执行者”转变为“管理者”和“优化者”。 强调跨职能团队的必要性——将工艺工程师、数据科学家、IT架构师和一线操作员纳入同一项目组，确保技术解决方案的落地性和用户接受度。 总结： 本书为寻求在工业4.0浪潮中占据领导地位的企业，提供了从战略规划、技术选型到现场实施的全方位指导，旨在实现效率、质量和客户响应速度的全面提升，最终确立可持续的竞争优势。

评分☆☆☆☆☆

这本书彻底颠覆了我对传统制造业的认知，让我看到了工业转型的光明前景。 我一直认为，制造业是一个比较传统的行业，升级换代的速度相对较慢。但《正版 工业大数据：工业4.0时代的工业转型与价值创造》这本书，则完全刷新了我的观念。它描绘了一个充满活力和创新精神的工业未来，在这个未来里，数据扮演着至关重要的角色。书中对于“工业4.0”的解读，让我深刻理解了智能化、网络化、柔性化等关键特征。我特别喜欢书中关于“数字孪生”的概念，它通过构建虚拟的生产环境，在数据层面模拟现实世界的运行，从而实现更精细化的管理和更高效的优化。这种“预见未来”的能力，对于企业规避风险、提升竞争力具有不可估量的价值。此外，书中还探讨了大数据在供应链管理、质量控制、能源效率等多个方面的应用，让我看到了一个全方位、一体化的工业生态系统正在形成。我之前只关注到生产环节的自动化，但这本书让我看到了数据贯穿于整个产业链的各个环节，从设计、生产、销售到售后服务，都离不开数据的支持。这让我对中国制造业的未来发展充满了信心，也看到了工业转型升级的巨大潜力和广阔前景。

评分☆☆☆☆☆

初探工业大数据，我看到了一个充满无限可能的未来。 我一直对新兴技术如何重塑传统行业充满好奇，而《正版 工业大数据：工业4.0时代的工业转型与价值创造》这本书，就像为我打开了一扇通往未来工厂的大门。在阅读之前，我对“工业大数据”这个概念，更多的是一种模糊的认知，知道它很重要，但具体如何运作，能带来什么改变，却是一片空白。这本书并没有直接灌输给我冷冰冰的理论，而是通过生动的案例和深入浅出的讲解，让我一步步理解了工业大数据的核心价值。我特别喜欢书中关于数据采集、处理和分析的章节，它并没有停留在概念层面，而是详细阐述了传感器技术、物联网、云计算等关键技术如何协同工作，将海量的工业数据转化为有价值的信息。书中举的那些制造业的实际应用例子，比如如何通过分析设备运行数据来预测故障，从而减少停机时间，提高生产效率，甚至是如何通过分析客户使用数据来优化产品设计，这些都让我感觉非常真实和触动。我脑海中开始浮现出各种场景，想象着未来的生产线上，机器不再是孤立的个体，而是通过数据互联互通，协同工作，实现前所未有的智能化和高效化。这本书让我看到了工业界正在经历一场深刻的变革，而大数据正是这场变革的核心驱动力。

评分☆☆☆☆☆

我对工业大数据的理解，因为这本书而变得立体而鲜活。 在读这本书之前，我总觉得工业大数据离我有些遥远，像是那些高科技公司才会接触到的东西。但《正版 工业大数据：工业4.0时代的工业转型与价值创造》这本书，却用一种非常接地气的方式，将这个看似复杂的概念变得触手可及。它不仅仅是关于技术，更是关于思维的转变。我印象最深刻的是关于“价值创造”的部分，书中详细阐述了企业如何利用工业大数据打破原有的业务模式，开拓新的增长点。例如，它提到了通过对生产过程数据的深度挖掘，企业可以实现精益生产，减少浪费，从而显著降低成本。更让我惊喜的是，书中还探讨了大数据如何赋能个性化定制和按需生产，这对于满足消费者日益多样化的需求至关重要。我之前总是认为，工业生产的流程是固定的，很难改变，但这本书让我看到了数据的力量，它能够让生产线变得更加柔性化，能够根据市场需求和客户偏好进行快速调整。这种“以数据驱动决策”的理念，在书中得到了充分的体现，让我深刻认识到，在工业4.0时代，数据已经不再是简单的信息记录，而是企业最宝贵的战略资产。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我对工业领域的创新有了全新的视角，也对大数据在其中扮演的角色有了更深刻的认识。 在我看来，《正版 工业大数据：工业4.0时代的工业转型与价值创造》是一本极具前瞻性的读物。它并没有简单地罗列一些技术名词，而是深入剖析了大数据如何驱动工业领域的根本性变革。我尤其欣赏书中对于“数据驱动的决策”这一核心理念的阐释。它让我理解到，在工业4.0时代，企业不再仅仅依赖于经验和直觉，而是需要通过对海量数据的分析，做出更加科学、精准的决策。书中举例说明，通过对生产数据的实时监控和分析，企业可以及时发现生产过程中的瓶颈，并迅速做出调整，从而优化生产流程，提高整体效率。这种“实时响应、持续优化”的模式，让我看到了工业生产的无限可能性。此外，书中关于“数据安全与隐私”的讨论，也让我意识到了在大力发展工业大数据的同时，也需要关注随之而来的挑战，并寻求相应的解决方案。这本书让我意识到，工业大数据不仅仅是一个技术话题，更是一个关系到企业未来发展战略的综合性议题。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书，仿佛置身于一个数据驱动的未来工厂，一切都井然有序且充满智慧。 在翻阅《正版 工业大数据：工业4.0时代的工业转型与价值创造》的过程中，我脑海中不断勾勒出未来工业场景的画面。它不仅仅是枯燥的技术介绍，更多的是通过丰富的案例，让我看到了数据如何在现实世界中发挥巨大的作用。我尤其对书中关于“预测性维护”的讲解印象深刻，它详细介绍了如何通过分析设备的运行数据，提前预警潜在的故障，从而避免昂贵的停机损失。想象一下，一台大型设备在即将发生故障前，就能收到预警，并及时进行维修，这对于提高生产连续性和效率是多么大的提升。这本书让我明白，数据不再是事后诸葛亮，而是能够实现事前预防，甚至能够帮助企业“看到”未来。我还对书中关于“人机协作”的讨论很感兴趣，它并没有鼓吹机器取代人类，而是强调数据如何赋能人类，让人类能够更好地与机器协同工作，发挥各自的优势，实现更高级别的智能化生产。这种平衡的视角，让我觉得这本书的观点更加成熟和现实。