智造(2019年電子工業出版社出版的圖書)

作品簡介

本書從第四次工業革命智慧型化大趨勢的角度，分析了企業如何用大數據向智慧型企業轉型升級的必然方向，揭示了工業物聯網、工業大數據、數字孿生等實現智慧型工廠的關鍵技術和部署戰略，給出了可以結合各企業實際生產經營情況融合落地的戰略路徑，激發各企業家勇於自我革命的勇氣，正確面對新工業革命帶來的戰略機遇與風險挑戰，處理好長期發展和短期維持的利益平衡關係。

作品目錄

推薦語

前言

第1章網際網路的數據邏輯

1.1 為什麼要大數據思維——新時代的變革舉謎要求

1.1.1 普遍存在對大數據的片面認識

1.1.2 片面的認識導致企業對大數據充滿困惑

1.1.3 技術在推動變革采喇察，但企業完成變革不能僅僅靠技術

1.2 傳統的假設和今天的事實

1.2.1 傳統的假設：生產商可基於自身情況組織生產

1.2.2 今天的事實：網際網路要求企業聆聽各方聲音

1.3 消費者通過網際網路大數據倒逼生產者變革

1.3.1 網際網路給消費者帶來的體驗

1.3.2 網際網路給生產者帶來的賦能

1.3.3 所有生產者都必須改革

1.4 未來什麼傳統必然會被“網際網路-”

1.4.1 效率低下

1.4.2 單打獨鬥

1.4.3 難以改變

1.4.4 漠視用戶

1.5 網際網路時代的創新與數位化轉型

1.5.1 大數據是滿足以用戶為中心進行生產的必然要求

1.5.2 大數據已經成為全球共識的戰略資源

第2章大數據究竟是什麼

2.1 企業到底該怎樣理解大數據

2.1.1 大數據概念和企業有什麼關係

2.1.2 從企業的角度來說，如何理解大數據

2.1.3 大數據有哪些技術和工具

2.2 與傳統企業“小”數據完全不同的操作

2.3 IT與DT的對比

2.4 大判朵殼數據會帶來怎樣的企業變革

2.4.1 用系統性思維構建企業大數據體系

2.4.2 大數據促進企業變革的基本原理

2.4.3 大數據如何擴展企業認知能力而達到智慧

2.4.4 未來工廠通過工業大數據能自主學習和持續進化

2.4.5 工業4.0進階六步法

2.5 有效建構大數據商業模式的“數據飛輪模型”

2.5.1 對於企業來說大數據的核心價值何在

2.5.2 驅動企業持續運轉的商業因素

2.5.3 大數據如何擴展企業認知能力

2.5.4 發展趨勢：大數據產夜糠虹遙業化的發展藍圖

2.5.5 “數據飛輪模型”與商業模式要素的對應關係

第3章大數據思維的內涵

3.1 解讀：什麼是大數據思維

3.1.1 舍恩伯格的三條大數據思維法則

3.1.2 具有中國特色的第四條大數據思維法則

3.2 解析大數據思維的核心原理

3.2.1 數據總結過去：大數據的生命進化論

3.2.2 數據驅動現在：大數據的倒逼和推動

3.2.3 數據預測未來：大數據的相關性原理

3.3 舍恩伯格大數據思維法則

3.3.1 大數據思維緣起：一切皆可數據化

3.3.2 大數據思維法則之二：更雜更多樣

3.3.3 大數據思維法則之三：要全體數據

3.3.4 大數阿嬸她踏據思維組擊閥法則之四：更多使用相關關係

3.4 擴展：新的大數據思維法則

3.4.1 數據不到真不為財

3.4.2 心中有數機會無數

3.4.3 促進信息物理融合

3.4.4 實事成數而後求是

3.5 用大數據思維方式思考、解決問題

3.5.1 認識：業務最佳化的概念和發展

3.5.2 實現：業務最佳化離不開大數據

3.5.3 精益：數據分析與業務流程最佳化融合

3.5.4 創新：幫助消費者實現創意和夢想

3.5.5 智慧：讓企業在新時代持續成長

3.5.6 總結：堅持企業大數據，贏得未來

第4章新工業革命為什麼智慧型

4.1 智慧型製造：第四次工業革命的全球目標

4.1.1 面對革命——企業有兩種態度選擇

4.1.2 如何革命——成為新工業時代中的智慧型企業

4.2 創新成為大眾化需求

4.2.1 現狀：創新不再被少數組織壟斷而成為大眾化需求

4.2.2 趨勢：幫助消費者成為創客是新工廠必然趨勢

4.2.3 目標：大數據幫助企業實現工業4.0的變革

4.3 智慧型工廠的特徵和運作邏輯

4.3.1 智慧型工廠的基本特徵

4.3.2 智慧型工廠背後的運作邏輯

4.4 智慧型工廠是大數據驅動自主生產的“新製造”模式

4.4.1 智慧型工廠像是一輛具有自動駕駛能力的無人車

4.4.2 類比：谷歌無人車由數據驅動而具備自動巡航能力

4.5 商業革命——未來都是數據生意

4.5.1 革命必然：“網際網路+大數據”的智慧型化生產方式

4.5.2 知識經濟腳霸兆：全球化的分散式創新讓創客大放異彩

第5章建設智慧型工廠障礙分析

5.1 工業生產過程中的信息需求和演變過程

5.1.1 工業生產過程中的信息需求

5.1.2 工業信息化的基本演變過程

5.1.3 信息化和數位化戰略到底是矛還是盾

5.1.4 實現智慧型工廠要克服的障礙和要解決的問題

5.2 企業信息化發展規律和發展水平評價模型

5.2.1 企業信息系統發展的困境

5.2.2 企業信息化的發展評價模型

5.2.3 企業信息化發展的階段論分析

5.3 當前中國企業的信息化局面普遍不容樂觀

5.3.1 企業面對規模擴張帶來的信息難題

5.3.2 企業在移動網際網路時代遭遇“被信息化”陷阱

5.4 如何實現製造物理世界與信息世界的互動與融合

5.4.1 新常態下企業怎么做好信息化工作

5.4.2 企業信息化大變革已經勢在必行

5.5 如何應對網際網路大數據越來越迫切的倒逼

5.5.1 企業面對“網際網路+”該如何選擇

5.5.2 數位化戰略與轉型路徑怎么做

第6章智慧型工廠關鍵技術介紹

6.1 數字孿生：有效實現智慧型工廠的關鍵技術

6.1.1 數字孿生關鍵技術支撐智慧型工廠的養成

6.1.2 數字孿生是實現智慧型工廠的有效途徑

6.1.3 數字孿生為何成為戰略科技發展必然趨勢

6.2 工業網際網路：物理上生產要素互聯互通

6.3 雲製造：虛擬中生產方案不斷最佳化

6.4 數字孿生控制機器人：現實中生產活動更加高效

6.5 工業大數據：資產過程中知識財富不斷積累

6.6 區塊鏈：解決數據套用的信用問題

6.6.1 區塊鏈到底是不是新工業革命的必需配置

6.6.2 信任成為剛需，信任機器成為熱門

6.7 人工智慧：助力打造智慧型數位化工廠

6.7.1 人工智慧讓生產從自動化走向智慧型化

6.7.2 對人工智慧反思人類智慧型

第7章智慧型工廠套用案例分享

7.1 基於數字孿生的發電機組智慧型健康管理

7.1.1 基於數字孿生的智慧型電廠實現框架

7.1.2 具體分享：必可測的智慧型電廠方案

7.2 孿生數據支撐領導層做出更加合理的生產決策

7.2.1 在孿生數據的基礎上實現解決現實問題的智慧型套用

7.2.2 信息物理融合基礎：編碼貫穿所有核心物理資產

7.2.3 根據動靜兩類設備建構對應的數字孿生生產環境

7.2.4 信息空間和物理空間全體生產要素的高度融合

7.2.5 實現孿生數據的直觀可視化

7.2.6 數字孿生——智慧型工廠未來新趨勢

7.3 數字孿生指導下建設智慧型電廠的經驗總結

第8章智慧型工廠實施策略研討

8.1 用大數據實現業務創新的方法

8.1.1 大數據業務創新的五大步驟

8.1.2 經典大數據創新的案例

8.2 在商言商，規劃企業的大數據“生意”

8.2.1 用商業模式畫布描述企業的大數據資產經營

8.2.2 企業經營大數據的價值鏈分析

8.2.3 CBM把能力目標落地成具體的業務安排

8.3 結合商業模式分析方法勾勒企業大數據版圖

8.4 企業大數據套用頂層設計參考模型

8.4.1 了解企業架構和頂層設計的關係

8.4.2 為什麼企業變革要做頂層設計工作

8.4.3 企業大數據套用頂層設計參考模型用法

8.5 融合企業商業模式構建大數據套用落地方案

8.5.1 企業戰略

8.5.2 企業信息化治理藍圖

8.5.3 企業對數據投資的重要性

8.5.4 大數據套用與企業商業模式要素的對應關係

8.6 數據套用推動國際商業機器公司戰略轉型

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基本介紹

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