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工业控制与智能制造丛书  智能制造创新与转型之路
工业控制与智能制造丛书  智能制造创新与转型之路

工业控制与智能制造丛书 智能制造创新与转型之路PDF电子书下载

经济

  • 电子书积分:11 积分如何计算积分?
  • 作 者:张礼立编著
  • 出 版 社:北京:机械工业出版社
  • 出版年份:2017
  • ISBN:9787111570806
  • 页数:266 页
图书介绍:随着“中国制造2025”这一战略规划的提出,制造业企业的智能化转型已迫在眉睫。本书聚焦企业在数字化转型中的战略关注点,阐述如何利用工业大数据、行业物联网以及资产智能化的相关技术实现智能制造,旨在帮助制造业企业更好地将现有信息化和产业链运维结合在一起,结合创新技术和融合技术的可管理性,将企业治理、安全性和大规模运维管理提升到全新的水平,助力中国制造业企业的创新发展和全球经济的繁荣。
《工业控制与智能制造丛书 智能制造创新与转型之路》目录

第一篇 驱动工业智能的变革 2

第1章 新信息化驱动工业智能互联的变革 2

1.1从经验到求真 4

1.2全面关注细节 4

1.3制造就在身旁 7

1.4互联网催生“新形式”繁荣 10

1.4.1大众创新的繁荣 11

1.4.2产业融合的繁荣 11

1.4.3诚信的繁荣 12

1.5互联网+制造业 12

1.5.1制造业面临的挑战 15

1.5.2运维管理现状 16

1.5.3数据驱动管控的运维平台 17

1.5.4“互联网+”的作用 18

第2章 信息化管理 23

2.1信息化管理现状 23

2.2 CPS是工业4.0的核心驱动力 25

2.3“两化”融合势在必行 26

2.3.1数字转型是核心动力 26

2.3.2广阔的融合空间 28

2.3.3学习曲线 28

2.4全新的产业 29

2.4.1信息化建设在“十二五”期间取得的成就 29

2.4.2信息化建设存在的问题 30

2.4.3边界与系统 31

2.4.4新趋势和新方向 32

2.4.5三大融合 33

第二篇 工业大数据的春天 40

第3章 工业大数据 40

3.1工业大数据的定义 40

3.2工业大数据的核心支撑力 43

3.3工业大数据的八大应用场景 44

3.3.1消费者需求分析 45

3.3.2打通生产“竖井” 46

3.3.3产品与服务的设计 46

3.3.4开放式的融合创新 47

3.3.5适应性库存管理 47

3.3.6质量管理 48

3.3.7劳动力的数字化 49

3.3.8资产智能化管理 49

3.4大数据行业应用的趋势和热点 50

3.4.1大数据行业应用的趋势 50

3.4.2大数据行业应用的热点 52

3.5应用大数据分析的阻力 58

3.6大数据在智能工业上的特征 59

3.6.1透明性 60

3.6.2多结构化数据 61

3.7数据信息驱动 62

3.7.1互联网的创意与媒体 63

3.7.2工业大数据的实力与商业机会 64

3.7.3品牌形象 65

3.7.4工业数据的源头 66

3.7.5工业数据新视野 67

3.8工业大数据2.0 68

第4章 大数据生态圈 70

4.1数字化时代的纷争与和合 70

4.2数字融合之道 71

4.3数字技术下的本质 72

4.3.1大数据工具推动管理 72

4.3.2角色的定位与能力管理 73

4.3.3流程与数据的结合 75

第5章 数据管理成熟度模型 78

5.1数据结构 78

5.1.1数据建模 79

5.1.2数据分类法 80

5.1.3数据建模工具 81

5.2主数据与元数据 82

5.2.1主数据 82

5.2.2元数据 83

5.3数据架构 84

5.3.1数据访问和迁移 85

5.3.2数据存储 86

5.3.3数据归档 87

5.4数据质量 88

5.4.1数据一致性 89

5.4.2数据检测 89

5.4.3数据整理 90

5.5数据安全 91

5.5.1数据隐私 92

5.5.2数据保存 93

第三篇 智能制造业的物联网 96

第6章 物联网对产业的影响 96

6.1物联网推动产业转型与升级 96

6.2物联网意识与日俱增 98

6.3物联网驱动下的商业模式 99

6.3.1创新的形成 99

6.3.2“产品+服务”的商业模式 100

6.4工业物联网成就行业突破性创新 102

6.5未来制造业的特点 104

6.6工业物联网的三大工作 106

6.6.1做好发展工业物联网的基础建设 106

6.6.2加强工业大数据与风险的管理 106

6.6.3面向工业物联网推动人才队伍建设与转型 107

第7章 工业物联网架构与能力 109

7.1选择自然的大数据 110

7.1.1走入“数据湖” 110

7.1.2数据存储与分析需要新思维 111

7.1.3传统方法及误区 113

7.1.4“数据湖”的参考模型和架构 114

7.2商业“数据湖”的应用 115

7.2.1预测自主维修决策支持分析 118

7.2.2工业物联网平台 119

7.2.3物联网化智能管理的四层架构 121

7.3实现工业物联网数字化转型平台 122

7.4“连接式”产业工人 123

7.4.1问题及趋势 123

7.4.2优势和解决方案 123

第四篇 夯实智能资产之路 126

第8章 资产驱动传统智能 126

8.1资产管理的新机遇 128

8.2资产的全新定义 129

8.2.1企业资产管理 130

8.2.2企业资产设备管理的应用 132

8.2.3企业资产设备管理的六大价值 133

8.2.4建立高效企业设备管理系统所面临的五大挑战 136

8.2.5企业资产设备管理的管理思想 137

8.2.6资产设备管理项目的必要性分析 139

8.3强化设备资产智能化管理 141

8.3.1工业大数据与行业自动化的互动 141

8.3.2三个责任与目标 142

8.3.3设备智能管理 143

8.3.4维修服务促进生产力 144

8.3.5预防性维修和节能的关键 145

8.3.6创新价值 146

第9章 资产管理的标准化与落地 147

9.1我国资产管理现状 147

9.2我国资产管理现存问题 150

9.3国内外资产管理标准化工作情况 152

9.3.1国内标准化工作情况 152

9.3.2国际标准化工作情况 154

9.4资产管理体系标准的起源 156

9.5资产管理标准化工作需求 157

第10章 资产绩效管理 160

10.1总体框架 160

10.2创新的五个“要” 161

10.3资产绩效管理的意义和作用 163

10.4全方位的工控策略 163

第五篇 科技创新重塑企业架构 166

第11章 制造企业架构 166

11.1从生命系统的角度理解企业架构 166

11.1.1计划与规划 168

11.1.2用户需求是转型的核心驱动 169

11.2价值链是企业转型的起点 170

11.3企业架构定义 171

11.4“优步”模式不适合制造业 172

11.5推动重塑制造业企业架构的原动力 173

11.6构建制造业企业架构的三大途径 174

11.7企业架构为卓越运营战略提供平台 175

11.8企业架构的理解和推进思路 176

11.8.1开展企业架构工作的四个阶段 177

11.8.2全面梳理业务组件 179

第12章 智能供应链管理与架构 181

12.1业务组件模型及其管理 181

12.1.1业务流程管理 181

12.1.2流程优化管理方法 182

12.1.3业务组件模型 182

12.1.4理论与实际应用的相互印证和转化 183

12.2智能供应链 188

12.2.1供应链的挑战 190

12.2.2服务优化与最佳实践 190

12.2.3供应链管理的未来 191

第13章 智能产品的研发 192

13.1产品研发 192

13.1.1低成本多样性 192

13.1.2持续的设计改进 193

13.1.3新用户界面和增强现实 194

13.1.4实时质量控制 194

13.1.5商业创新路线图 195

13.2智能互联产品的制造要求 196

13.2.1智能工厂 196

13.2.2柔性生产 197

13.2.3简化零部件 197

13.2.4重塑装配流程 198

13.2.5持续的产品运营 199

13.2.6物流与环境 200

13.3智能化的各部门协同 201

13.3.1 IT与研发部门之间的协作 201

13.3.2统一的数据管理结构 202

13.3.3研发运营部门 202

第14章 制造服务 204

14.1营销和信息化 204

14.1.1客户精准分类 205

14.1.2新商业模式与流程设计 206

14.1.3专注于系统,而非单一产品 207

14.2制造服务业 208

14.2.1智能互联产品如何改变服务业 208

14.2.2新型服务模式 210

14.2.3售后服务的变化 211

14.3智能制造的IT服务管理 212

14.3.1从对立到融合 212

14.3.2服务级别管理 213

14.3.3 IT服务的商业智能 215

第六篇 转型之战,再创巅峰 218

第15章 前进与后退 218

15.1数字文化与标准 218

15.2进与退 219

15.3传统产品与智能互联产品 220

15.4转型之战一直在进行 222

第16章 回归本质 224

16.1褪色的百分制 224

16.1.1加强理性思考和通识能力的培养 225

16.1.2学习能力重于知识 225

16.1.3建立科学与工业联合的学习结构 226

16.2智能人才的关键点 226

16.2.1人才从合流到交易的过程 227

16.2.2有内涵的技能 227

16.3打造完美团队 229

16.3.1创新团队需要思维的碰撞 229

16.3.2企业需要主动式的管理思维 233

16.3.3人才数字化科学管理与人才行为基因分析 234

第17章 安全第一 236

17.1信息安全高于一切 236

17.1.1安全的需求 237

17.1.2安全的核心区域 238

17.1.3“数据湖”的安全架构 239

17.1.4公共云安全问题 240

17.1.5云和大数据的关系与优势 240

17.1.6居安思危,防患于未然 241

17.1.7兼容新型商业模式 244

17.1.8互通的系统 246

17.2共同的安全责任 246

17.2.1未来需要变革 247

17.2.2大数据的信息安全 247

17.2.3云安全需求方案 248

17.2.4面对挑战,要有正确的应对观念 250

17.3更大的改变在未来 251

17.3.1客户成就管理 251

17.3.2精益新时代的来临 251

17.3.3推动智能制造的“三驾马车” 255

17.3.4引发下一个信息技术驱动生产力发展的时代 257

17.3.5更大的机遇 258

后记 262

参考文献 265

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