《智慧型製造創新與轉型之路》是由2017年6月機械工業出版社出版的圖書。
基本介紹
- 書名：智慧型製造創新與轉型之路
- 作者：張禮立
- 出版社：機械工業出版社
- 出版時間：2017年06月
- 定價：69 元
- 開本：16 開
- ISBN：978-7-111-57080-6
- 叢書名：工業控制與智慧型製造叢書
- 版次：1/1
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書以網際網路與製造業的融合為出發點，聚焦企業在實現智慧型製造過程中的難點與痛點，就如何實現先進創新技術的套用以及如何充分發揮工業大數據、工業網際網路和資產設備智慧型化這“三駕馬車”的作用等問題進行了闡述。
本書旨在幫助希望轉型的傳統製造業企業了解智慧型製造的意義，讓他們在了解現代企業架構的基礎上，重新定義企業，並套用創新技術更好地將信息化與產業鏈運維融合在一起，將安全管理及大規模運維管理提升到全新的水平，進而為中國製造業實現智慧型製造和創新發展助力。
圖書目錄
推薦序1
推薦序2
前言
第一篇 驅動工業智慧型的變革
第1章 新信息化驅動工業智慧型互聯的變革 2
1.1 從經驗到求真 4
1.2 全面關注細節 4
1.3 製造就在身旁 7
1.4 網際網路催生“新形式”繁榮 10
1.4.1 大眾創新的繁榮 11
1.4.2 產業融合的繁榮 11
1.4.3 誠信的繁榮 12
1.5 網際網路+製造業 12
1.5.1 製造業面臨的挑戰 15
1.5.2 運維管理現狀 16
1.5.3 數據驅動管控的運維平台 17
1.5.4 “網際網路+”的作用 18
第2章 信息化管理 23
2.1 信息化管理現狀 23
2.2 CPS是工業4.0的核心驅動力 25
2.3 “兩化”融合勢在必行 26
2.3.1 數字轉型是核心動力 26
2.3.2 廣闊的融合空間 28
2.3.3 學習曲線 28
2.4 全新的產業 29
2.4.1 信息化建設在“十二五”期間取得的成就 29
2.4.2 信息化建設存在的問題 30
2.4.3 邊界與系統 31
2.4.4 新趨勢和新方向 32
2.4.5 三大融合 33
第二篇 工業大數據的春天
第3章 工業大數據 40
3.1 工業大數據的定義 40
3.2 工業大數據的核心支撐力 43
3.3 工業大數據的八大套用場景 44
3.3.1 消費者需求分析 45
3.3.2 打通生產“豎井” 46
3.3.3 產品與服務的設計 46
3.3.4 開放式的融合創新 47
3.3.5 適應性庫存管理 47
3.3.6 質量管理 48
3.3.7 勞動力的數位化 49
3.3.8 資產智慧型化管理 49
3.4 大數據行業套用的趨勢和熱點 50
3.4.1 大數據行業套用的趨勢 50
3.4.2 大數據行業套用的熱點 52
3.5 套用大數據分析的阻力 58
3.6 大數據在智慧型工業上的特徵 59
3.6.1 透明性 60
3.6.2 多結構化數據 61
3.7 數據信息驅動 62
3.7.1 網際網路的創意與媒體 63
3.7.2 工業大數據的實力與商業機會 64
3.7.3 品牌形象 65
3.7.4 工業數據的源頭 66
3.7.5 工業數據新視野 67
3.8 工業大數據2.0 68
第4章 大數據生態圈 70
4.1 數位化時代的紛爭與和合 70
4.2 數字融合之道 71
4.3 數位技術下的本質 72
4.3.1 大數據工具推動管理 72
4.3.2 角色的定位與能力管理 73
4.3.3 流程與數據的結合 75
第5章 數據管理成熟度模型 78
5.1 數據結構 78
5.1.1 數據建模 79
5.1.2 數據分類法 80
5.1.3 數據建模工具 81
5.2 主數據與元數據 82
5.2.1 主數據 82
5.2.2 元數據 83
5.3 數據架構 84
5.3.1 數據訪問和遷移 85
5.3.2 數據存儲 86
5.3.3 數據歸檔 87
5.4 數據質量 88
5.4.1 數據一致性 89
5.4.2 數據檢測 89
5.4.3 數據整理 90
5.5 數據安全 91
5.5.1 數據隱私 92
5.5.2 數據保存 93
第三篇 智慧型製造業的物聯網
第6章 物聯網對產業的影響 96
6.1 物聯網推動產業轉型與升級 96
6.2 物聯網意識與日俱增 98
6.3 物聯網驅動下的商業模式 99
6.3.1 創新的形成 99
6.3.2 “產品+服務”的商業模式 100
6.4 工業物聯網成就行業突破性創新 102
6.5 未來製造業的特點 104
6.6 工業物聯網的三大工作 106
6.6.1 做好發展工業物聯網的基礎建設 106
6.6.2 加強工業大數據與風險的管理 106
6.6.3 面向工業物聯網推動人才隊伍建設與轉型 107
第7章 工業物聯網架構與能力 109
7.1 選擇自然的大數據 110
7.1.1 走入“數據湖” 110
7.1.2 數據存儲與分析需要新思維 111
7.1.3 傳統方法及誤區 113
7.1.4 “數據湖”的參考模型和架構 114
7.2 商業“數據湖”的套用 115
7.2.1 預測自主維修決策支持分析 118
7.2.2 工業物聯網平台 119
7.2.3 物聯網化智慧型管理的四層架構 121
7.3 實現工業物聯網數位化轉型平台 122
7.4 “連線式”產業工人 123
7.4.1 問題及趨勢 123
7.4.2 優勢和解決方案 123
第四篇 夯實智慧型資產之路
第8章 資產驅動傳統智慧型 126
8.1 資產管理的新機遇 128
8.2 資產的全新定義 129
8.2.1 企業資產管理 130
8.2.2 企業資產設備管理的套用 132
8.2.3 企業資產設備管理的六大價值 133
8.2.4 建立高效企業設備管理系統所面臨的五大挑戰 136
8.2.5 企業資產設備管理的管理思想 137
8.2.6 資產設備管理項目的必要性分析 139
8.3 強化設備資產智慧型化管理 141
8.3.1 工業大數據與行業自動化的互動 141
8.3.2 三個責任與目標 142
8.3.3 設備智慧型管理 143
8.3.4 維修服務促進生產力 144
8.3.5 預防性維修和節能的關鍵 145
8.3.6 創新價值 146
第9章 資產管理的標準化與落地 147
9.1 我國資產管理現狀 147
9.2 我國資產管理現存問題 150
9.3 國內外資產管理標準化工作情況 152
9.3.1 國內標準化工作情況 152
9.3.2 國際標準化工作情況 154
9.4 資產管理體系標準的起源 156
9.5 資產管理標準化工作需求 157
第10章 資產績效管理 160
10.1 總體框架 160
10.2 創新的五個“要” 161
10.3 資產績效管理的意義和作用 163
10.4 全方位的工控策略 163
第五篇 科技創新重塑企業架構
第11章 製造企業架構 166
11.1 從生命系統的角度理解企業架構 166
11.1.1 計畫與規劃 168
11.1.2 用戶需求是轉型的核心驅動 169
11.2 價值鏈是企業轉型的起點 170
11.3 企業架構定義 171
11.4 “優步”模式不適合製造業 172
11.5 推動重塑製造業企業架構的原動力 173
11.6 構建製造業企業架構的三大途徑 174
11.7 企業架構為卓越運營戰略提供平台 175
11.8 企業架構的理解和推進思路 176
11.8.1 開展企業架構工作的四個階段 177
11.8.2 全面梳理業務組件 179
第12章 智慧型供應鏈管理與架構 181
12.1 業務組件模型及其管理 181
12.1.1 業務流程管理 181
12.1.2 流程最佳化管理方法 182
12.1.3 業務組件模型 182
12.1.4 理論與實際套用的相互印證和轉化 183
12.2 智慧型供應鏈 188
12.2.1 供應鏈的挑戰 190
12.2.2 服務最佳化與最佳實踐 190
12.2.3 供應鏈管理的未來 191
第13章 智慧型產品的研發 192
13.1 產品研發 192
13.1.1 低成本多樣性 192
13.1.2 持續的設計改進 193
13.1.3 新用戶界面和增強現實 194
13.1.4 實時質量控制 194
13.1.5 商業創新路線圖 195
13.2 智慧型互聯產品的製造要求 196
13.2.1 智慧型工廠 196
13.2.2 柔性生產 197
13.2.3 簡化零部件 197
13.2.4 重塑裝配流程 198
13.2.5 持續的產品運營 199
13.2.6 物流與環境 200
13.3 智慧型化的各部門協同 201
13.3.1 IT與研發部門之間的協作 201
13.3.2 統一的數據管理結構 202
13.3.3 研發運營部門 202
第14章 製造服務 204
14.1 行銷和信息化 204
14.1.1 客戶精準分類 205
14.1.2 新商業模式與流程設計 206
14.1.3 專注於系統，而非單一產品 207
14.2 製造服務業 208
14.2.1 智慧型互聯產品如何改變服務業 208
14.2.2 新型服務模式 210
14.2.3 售後服務的變化 211
14.3 智慧型製造的IT服務管理 212
14.3.1 從對立到融合 212
14.3.2 服務級別管理 213
14.3.3 IT服務的商業智慧型 215
第六篇 轉型之戰，再創巔峰
第15章 前進與後退 218
15.1 數字文化與標準 218
15.2 進與退 219
15.3 傳統產品與智慧型互聯產品 220
15.4 轉型之戰一直在進行 222
第16章 回歸本質 224
16.1 褪色的百分制 224
16.1.1 加強理性思考和通識能力的培養 225
16.1.2 學習能力重於知識 225
16.1.3 建立科學與工業聯合的學習結構 226
16.2 智慧型人才的關鍵點 226
16.2.1 人才從合流到交易的過程 227
16.2.2 有內涵的技能 227
16.3 打造完美團隊 229
16.3.1 創新團隊需要思維的碰撞 229
16.3.2 企業需要主動式的管理思維 233
16.3.3 人才數位化科學管理與人才行為基因分析 234
第17章 安全第一 236
17.1 信息安全高於一切 236
17.1.1 安全的需求 237
17.1.2 安全的核心區域 238
17.1.3 “數據湖”的安全架構 239
17.1.4 公共雲安全問題 240
17.1.5 雲和大數據的關係與優勢 240
17.1.6 居安思危，防患於未然 241
17.1.7 兼容新型商業模式 244
17.1.8 互通的系統 246
17.2 共同的安全責任 246
17.2.1 未來需要變革 247
17.2.2 大數據的信息安全 247
17.2.3 雲安全需求方案 248
17.2.4 面對挑戰，要有正確的應對觀念 250
17.3 更大的改變在未來 251
17.3.1 客戶成就管理 251
17.3.2 精益新時代的來臨 251
17.3.3 推動智慧型製造的“三駕馬車” 255
17.3.4 引發下一個信息技術驅動生產力發展的時代 257
17.3.5 更大的機遇 258
後記 262
參考文獻 265
