正版 工業大數據：工業4.0時代的工業轉型與價值創造 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 李傑（Jay Lee） 著

圖書標籤:

• 工業大數據
• 工業4
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• 數字化轉型
• 智能製造
• 數據分析
• 價值創造
• 工業互聯網
• 大數據應用
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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：9787111506249

版次：1

商品編碼：1631513447

開本：16

編輯推薦 寶鋼集團董事長徐樂江、紅領集團董事長張代理、三一集團總裁唐修國、尚品宅配董事長李連柱、上銀科技董事長卓永財、中國工程院院士林忠欽傾情推薦，國傢信息化專傢谘詢委員會委員硃森第、美國密歇根大學教授倪俊作序並推薦。如何以較低成本滿足用戶定製化的需求？
如何使製造過程的信息透明化、更加高效、提升質量、降低成本和資源消耗和更有效的管理？
如何提供設備全生命周期的信息管理和服務，使設備的使用更加高效、節能、持久？
如何使人的工作更加簡單，甚至部分代替人的工作，在提高生産效率的同事降低工作量？
如何實現全産業鏈的信息整閤，使整個生産係統達到協同優化，增加生産係統變得更加動態和靈活，進一步提高生産效率和降低生産成本？

工業大數據則以分析這些問題為齣發點，圍繞它能夠解決什麼樣的問題和為用戶提供什麼樣的服務為價值。同時，工業大數據能夠在橫嚮與縱嚮環節的互聯與在統一平颱的信息共享，由此將資源利用與分析維度規模化、價值最大化，進而能夠最大範圍地麵嚮各環節的用戶進行應用服務的定製與按需分發，由此又可衍生齣持續性服務共贏的模式。 內容推薦 工業大數據是未來工業在全球市場競爭中發揮優勢的關鍵。無論是德國工業4.0、美國工業互聯網還是《中國製造2025》，各國製造業創新戰略的實施基礎都是工業大數據的搜集和特徵分析，及以此為未來製造係統搭建的無憂環境。本書基於工業4.0的時代背景，通過深入剖析未來工業的商業模式和智能服務體係的創新技術變革，論述如何通過工業大數據的分析和應用去預測需求、預測製造，整閤産業鏈和價值鏈，發現用戶的價值缺口，發現和管理不可見的問題，實現為用戶提供定製化的産品和服務。 作者簡介 李傑（Jay Lee）
李傑教授現任美國辛辛那提大學(Univ.of Cincinnati) 講座教授，美國國傢科學基金會(NSF)智能維護係統（IMS）産學閤作中心主任，目前的研究重點是以工業大數據分析為主的智能預測技術、産品及服務的主控式創新設計(Do m i n a n tInnovation?)。自2000年起他領導IMS與全球80多傢國際公司（其中包括寶潔、英特爾、GE航空、波音、豐田、小鬆、西門子、阿爾斯通等世界500強公司）進行工業大數據技術聯閤研發，開發瞭世界領先的Watchdog Agent?智能維護係統技術，突破瞭傳統機械設備故障預測的理論、方法和技術，被美國《財富》雜誌譽為21世紀全球三大熱門技術之一。李傑教授曾在美國NSF主管先進製造項目，並在美國聯閤技術研究中心(UTRC)擔任産品開發與製造部總監。李傑教授從2013年起擔任美國白宮信息物理係統（CPS）專傢組顧問，他同時也是上海交通大學特聘講座教授與先進産業技術研究院前瞻顧問。 目錄 認識工業4.0所需要的重要元素與概念
推薦序一
推薦序二
推薦序三
前言 工業4.0：一場不可見世界的競爭

第1章 以價值創造為核心的工業轉型新思維
1.1 為什麼有工業4.0？
1.2 德國工業4.0與美國CPS戰略計劃 
1.3 以價值為導嚮的變革新思維
1.4 “有之以為利，無之以為用” 
1.5 中國工業4.0的競爭力缺口
1.6 探索適閤中國工業4.0的轉型之路 

第2章 工業4.0環境下的大數據價值創造體係 
2.1 工業4.0的大數據環境 
2.2 工業大數據和互聯網大數據 
2.3 物聯網的潛在危機 
2.4 挖掘工業大數據價值的核心技術——CPS 
2.5 “5C”：以CPS為核心的數據價值創造體係架構
2.6 從數據到信息到價值的轉化過程 
2.7 以數據價值創造為導嚮的CPS技術應用特徵 
2.8 從CPS到工業4.0：製造的重新定位與新思維

第3章 數據價值創造的設計與實踐技術 
3.1 智能感知層：建立統一的數據環境（Connection） 
3.2 信息挖掘層：從數據到信息的分析過程（Conversion） 
3.3 網絡層：網絡化內容管理（Cyber）
3.4 認知層：對信息的識彆與決策（Cognition） 
3.5 配置層：係統的彈性和重構（Configuration） 

第4章 價值創造的商業模式設計 
4.1 尋找價值的“GAP” 
4.2 從創新到價值創造：主控式創新思維 
4.3 主控式創新工具 
4.4 手把手教你如何做“蛋白” 

第5章 案例與實踐 
5.1 智能裝備 
5.2 智能工廠 
5.3 智能服務 

第6章 競爭力戰略新思維 
結 語 
參考資料 
譯者介紹 
美國智能維護係統(IMS)産學閤作中心簡介

智能製造時代的生産力飛躍：精益運營與數字化轉型的深度實踐 聚焦智能工廠的構建、數據驅動的決策優化，以及麵嚮未來的彈性供應鏈管理 本書深入探討瞭當代製造業在麵對全球化競爭、技術快速迭代和客戶需求日益個性化挑戰時，如何通過係統性的數字化轉型和精益化運營升級，實現生産效率的指數級增長和價值鏈的重塑。這不是一本單純介紹技術概念的理論手冊，而是一份植根於真實工業場景、強調可操作性和實效性的實踐指南。 本書的敘事主綫圍繞“從自動化到智能化，再到自主化”的演進路徑展開，旨在為企業高層管理者、運營總監以及IT/OT（信息技術/運營技術）融閤團隊提供一套清晰的路綫圖和工具箱。 第一部分：精益製造的數字化重塑——夯實智能化的基石 本部分首先迴歸製造的本質——消除浪費，提升效率。然而，我們探討的不再是傳統的精益工具（如5S、看闆），而是如何利用最新的數字化手段，將精益理念滲透到生産活動的每一個微小環節。 1.1 數字化精益現場（Digital Lean Shop Floor）： 實時價值流圖分析（Real-Time VSM）： 介紹如何利用物聯網（IoT）傳感器數據和時間序列分析，取代傳統的手工度量和靜態分析，實現對生産節拍、等待時間、在製品（WIP）的動態、秒級監控。重點分析如何利用數據挖掘技術識彆隱藏的“深層浪費”，例如設備間的數據傳輸延遲導緻的微小停頓。 目視化管理的進化： 探討如何超越物理看闆，應用增強現實（AR）/虛擬現實（VR）技術輔助裝配指導、質量檢查和維護任務。例如，AR眼鏡如何疊加標準作業指導書（SOP）和實時績效指標，確保操作員的“一步到位”。 電子化標準作業程序（e-SOP）與知識固化： 深入剖析如何將專傢經驗轉化為數字化的、可迭代的知識庫，並集成到生産執行係統（MES）中。重點討論如何通過人機交互日誌（HCI Logs）反饋機製，持續優化標準流程，實現知識的活化。 1.2 柔性生産綫設計與快速切換（Changeover Optimization）： 分析在小批量、多品種生産模式下，如何利用離散事件仿真（DES）對生産布局進行虛擬驗證，確保生産綫的物理布局能夠支持快速的工藝切換。 SMED（快速換模）的數字化加速器： 探討如何利用機器視覺係統自動識彆和定位工裝夾具，結閤自動化物料配送係統（AGVS/AMR），將傳統上依賴人工經驗的切換時間，通過預配置和並行化操作，實現革命性縮短。 第二部分：數據驅動的運營智能——從描述性到預測性洞察 本部分聚焦於如何將海量、多源的工業數據轉化為可執行的商業智能，特彆是圍繞設備資産的健康管理和質量控製。 2.1 預測性維護（PdM）的深度實踐與投資迴報（ROI）分析： 多模態傳感器數據融閤： 詳細闡述如何整閤振動、溫度、電流、聲學等不同頻率和維度的傳感器數據，通過深度學習模型（如LSTM、Transformer架構）捕捉設備故障的早期、微弱信號。 殘存使用壽命（RUL）的精度校準： 介紹基於物理模型與數據驅動相結閤的混閤建模方法，以提高RUL預測的準確性，並提供故障前閤理的乾預窗口。 維護流程的閉環集成： 強調PdM係統不應孤立存在，而是必須無縫對接企業資産管理係統（EAM）和工單係統，實現從“警報”到“預防性維修計劃”的自動化流轉。 2.2 零缺陷製造與過程質量控製（SPC 4.0）： 基於邊緣計算的實時質量反饋： 探討在邊緣側部署輕量級AI模型，對高速采集的圖像、光譜或聲學數據進行即時分類和異常檢測，將質量控製前移至毫秒級。 過程參數的關聯性分析： 介紹如何利用先進的統計過程控製（SPC）工具，結閤機器學習算法，揭示多個相互耦閤的工藝參數（如溫度梯度、壓力變化率）對最終産品質量的影響規律，實現對“過程漂移”的早期乾預，而非僅僅對“不閤格品”的後期剔除。 第三部分：製造係統的韌性與協同——供應鏈的數字化孿生 現代製造業的成功越來越依賴於整個生態係統的協同效率。本部分將目光投嚮工廠圍牆之外，探討如何構建一個更具韌性、響應更快的供應鏈體係。 3.1 供應鏈的數字孿生（Digital Twin of Supply Chain）： 介紹如何構建端到端的供應鏈數字孿生模型，該模型集成供應商的産能狀態、物流網絡的實時擁堵情況、以及內部生産排程的約束條件。 情景模擬與壓力測試： 利用孿生模型進行“假設分析”（What-If Scenarios），例如模擬關鍵原材料港口關閉或主要客戶需求突然激增的場景，評估企業庫存策略和備選供應商的有效性。 3.2 需求驅動的自適應計劃與排程（Adaptive Planning）： 從MRP到APS的智能化升級： 闡述如何利用先進的優化算法（如約束規劃、強化學習），結閤實時的訂單變化和生産瓶頸信息，實現生産計劃的動態重排。目標是使計劃從靜態的“預測”轉變為彈性的“響應”。 供應商協同與信息透明度： 探討建立安全、可信的數據共享機製，使核心供應商能夠基於客戶的預測性需求而非滯後的采購訂單進行準備，從而縮短訂單交付周期（Lead Time）。 第四部分：麵嚮未來的技術融閤與組織變革 最後，本書探討瞭支撐上述轉型的底層技術架構，以及企業在組織層麵必須進行的變革以適應新範式。 4.1 異構係統集成與數據湖倉（Data Lakehouse）： 分析如何打破傳統的IT/OT數據孤島，構建一個統一的、支持時間序列數據和非結構化數據的工業數據平颱。 介紹麵嚮工業場景的數據治理框架，確保數據的準確性、時效性和安全性，這是所有高級分析應用的前提。 4.2 賦能人機協作與技能重塑： 探討在高度自動化的環境中，操作員角色如何從“執行者”轉變為“管理者”和“優化者”。 強調跨職能團隊的必要性——將工藝工程師、數據科學傢、IT架構師和一綫操作員納入同一項目組，確保技術解決方案的落地性和用戶接受度。 總結： 本書為尋求在工業4.0浪潮中占據領導地位的企業，提供瞭從戰略規劃、技術選型到現場實施的全方位指導，旨在實現效率、質量和客戶響應速度的全麵提升，最終確立可持續的競爭優勢。

評分☆☆☆☆☆

初探工業大數據，我看到瞭一個充滿無限可能的未來。 我一直對新興技術如何重塑傳統行業充滿好奇，而《正版 工業大數據：工業4.0時代的工業轉型與價值創造》這本書，就像為我打開瞭一扇通往未來工廠的大門。在閱讀之前，我對“工業大數據”這個概念，更多的是一種模糊的認知，知道它很重要，但具體如何運作，能帶來什麼改變，卻是一片空白。這本書並沒有直接灌輸給我冷冰冰的理論，而是通過生動的案例和深入淺齣的講解，讓我一步步理解瞭工業大數據的核心價值。我特彆喜歡書中關於數據采集、處理和分析的章節，它並沒有停留在概念層麵，而是詳細闡述瞭傳感器技術、物聯網、雲計算等關鍵技術如何協同工作，將海量的工業數據轉化為有價值的信息。書中舉的那些製造業的實際應用例子，比如如何通過分析設備運行數據來預測故障，從而減少停機時間，提高生産效率，甚至是如何通過分析客戶使用數據來優化産品設計，這些都讓我感覺非常真實和觸動。我腦海中開始浮現齣各種場景，想象著未來的生産綫上，機器不再是孤立的個體，而是通過數據互聯互通，協同工作，實現前所未有的智能化和高效化。這本書讓我看到瞭工業界正在經曆一場深刻的變革，而大數據正是這場變革的核心驅動力。

評分☆☆☆☆☆

我對工業大數據的理解，因為這本書而變得立體而鮮活。 在讀這本書之前，我總覺得工業大數據離我有些遙遠，像是那些高科技公司纔會接觸到的東西。但《正版 工業大數據：工業4.0時代的工業轉型與價值創造》這本書，卻用一種非常接地氣的方式，將這個看似復雜的概念變得觸手可及。它不僅僅是關於技術，更是關於思維的轉變。我印象最深刻的是關於“價值創造”的部分，書中詳細闡述瞭企業如何利用工業大數據打破原有的業務模式，開拓新的增長點。例如，它提到瞭通過對生産過程數據的深度挖掘，企業可以實現精益生産，減少浪費，從而顯著降低成本。更讓我驚喜的是，書中還探討瞭大數據如何賦能個性化定製和按需生産，這對於滿足消費者日益多樣化的需求至關重要。我之前總是認為，工業生産的流程是固定的，很難改變，但這本書讓我看到瞭數據的力量，它能夠讓生産綫變得更加柔性化，能夠根據市場需求和客戶偏好進行快速調整。這種“以數據驅動決策”的理念，在書中得到瞭充分的體現，讓我深刻認識到，在工業4.0時代，數據已經不再是簡單的信息記錄，而是企業最寶貴的戰略資産。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書，仿佛置身於一個數據驅動的未來工廠，一切都井然有序且充滿智慧。 在翻閱《正版 工業大數據：工業4.0時代的工業轉型與價值創造》的過程中，我腦海中不斷勾勒齣未來工業場景的畫麵。它不僅僅是枯燥的技術介紹，更多的是通過豐富的案例，讓我看到瞭數據如何在現實世界中發揮巨大的作用。我尤其對書中關於“預測性維護”的講解印象深刻，它詳細介紹瞭如何通過分析設備的運行數據，提前預警潛在的故障，從而避免昂貴的停機損失。想象一下，一颱大型設備在即將發生故障前，就能收到預警，並及時進行維修，這對於提高生産連續性和效率是多麼大的提升。這本書讓我明白，數據不再是事後諸葛亮，而是能夠實現事前預防，甚至能夠幫助企業“看到”未來。我還對書中關於“人機協作”的討論很感興趣，它並沒有鼓吹機器取代人類，而是強調數據如何賦能人類，讓人類能夠更好地與機器協同工作，發揮各自的優勢，實現更高級彆的智能化生産。這種平衡的視角，讓我覺得這本書的觀點更加成熟和現實。

評分☆☆☆☆☆

這本書讓我對工業領域的創新有瞭全新的視角，也對大數據在其中扮演的角色有瞭更深刻的認識。 在我看來，《正版 工業大數據：工業4.0時代的工業轉型與價值創造》是一本極具前瞻性的讀物。它並沒有簡單地羅列一些技術名詞，而是深入剖析瞭大數據如何驅動工業領域的根本性變革。我尤其欣賞書中對於“數據驅動的決策”這一核心理念的闡釋。它讓我理解到，在工業4.0時代，企業不再僅僅依賴於經驗和直覺，而是需要通過對海量數據的分析，做齣更加科學、精準的決策。書中舉例說明，通過對生産數據的實時監控和分析，企業可以及時發現生産過程中的瓶頸，並迅速做齣調整，從而優化生産流程，提高整體效率。這種“實時響應、持續優化”的模式，讓我看到瞭工業生産的無限可能性。此外，書中關於“數據安全與隱私”的討論，也讓我意識到瞭在大力發展工業大數據的同時，也需要關注隨之而來的挑戰，並尋求相應的解決方案。這本書讓我意識到，工業大數據不僅僅是一個技術話題，更是一個關係到企業未來發展戰略的綜閤性議題。

評分☆☆☆☆☆

這本書徹底顛覆瞭我對傳統製造業的認知，讓我看到瞭工業轉型的光明前景。 我一直認為，製造業是一個比較傳統的行業，升級換代的速度相對較慢。但《正版 工業大數據：工業4.0時代的工業轉型與價值創造》這本書，則完全刷新瞭我的觀念。它描繪瞭一個充滿活力和創新精神的工業未來，在這個未來裏，數據扮演著至關重要的角色。書中對於“工業4.0”的解讀，讓我深刻理解瞭智能化、網絡化、柔性化等關鍵特徵。我特彆喜歡書中關於“數字孿生”的概念，它通過構建虛擬的生産環境，在數據層麵模擬現實世界的運行，從而實現更精細化的管理和更高效的優化。這種“預見未來”的能力，對於企業規避風險、提升競爭力具有不可估量的價值。此外，書中還探討瞭大數據在供應鏈管理、質量控製、能源效率等多個方麵的應用，讓我看到瞭一個全方位、一體化的工業生態係統正在形成。我之前隻關注到生産環節的自動化，但這本書讓我看到瞭數據貫穿於整個産業鏈的各個環節，從設計、生産、銷售到售後服務，都離不開數據的支持。這讓我對中國製造業的未來發展充滿瞭信心，也看到瞭工業轉型升級的巨大潛力和廣闊前景。