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作       者:张礼立

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2017-06-01

字       数:16.1万

所属分类: 经管/励志 > 经济 > 中国经济

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本书重点阐释了制造业企业在实现智能制造过程中需要关注的方向性问题,并给出了实质性的指导意见。每个制造业企业对于智能制造的落地途径可能都有自己不同的见解,如果把智能制造的实践之路比作企业的“二次创业”,那么企业需要更多地关注创业的战略以及管理与技术发展的融合。本书就如何理解智能制造的“三驾马车”进行了阐释,即工业大数据、行业物联网、资产智能化的相关技术以及制造业企业的企业架构与治理的战略,以帮助制造业企业将其现有的信息化建设和产业链运维结合在一起。此外,本书也探讨了企业实现智能制造过程中可能遇到的问题——如何结合创新技术,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。上述战略的实现都将助力中国制造业企业的创新发展,是企业探索中国智能制造管理落地的必经之路。 本书融合完美的新锐智慧,讲述了从现在到未来,企业智能制造付诸实现的战略重的故事。 每一个制造型企业对于智能制造的落地途径可能都有自己不同的见解, 如果把企业智能制造实践之路比作企业重新创业之路, 企业需要更多关注创业的战略以及管理与技术发展的融合。
【作者】
玖道科技首席战略官,兼任上海市海外经济技术促会秘书长、中国青年企业家协会理事、盘古智库学术委员,智慧城市研究中心副主任兼秘书长、上海市侨联青年总会常务理事、上海市浦东新区智慧城市研究院研究员、上海信息化中心专家成员、中国人民大学CIO研究中心研究员,国际佳实践管理联盟中国区副秘书长,美国电气和电子工程师学会(IEEE)上海区计算机协会副主席等,从多视角推动中国的科技创新与发展。
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推荐序1

推荐序2

前言

第一篇 驱动工业智能的变革

第1章 新信息化驱动工业智能互联的变革

1.1 从经验到求真

1.2 全面关注细节

1.3 制造就在身旁

1.4 互联网催生“新形式”繁荣

1.4.1 大众创新的繁荣

1.4.2 产业融合的繁荣

1.4.3 诚信的繁荣

1.5 互联网+制造业

1.5.1 制造业面临的挑战

1.5.2 运维管理现状

1.5.3 数据驱动管控的运维平台

1.5.4 “互联网+”的作用

第2章 信息化管理

2.1 信息化管理现状

2.2 CPS是工业4.0的核心驱动力

2.3 “两化”融合势在必行

2.3.1 数字转型是核心动力

2.3.2 广阔的融合空间

2.3.3 学习曲线

2.4 全新的产业

2.4.1 信息化建设在“十二五”期间取得的成就

2.4.2 信息化建设存在的问题

2.4.3 边界与系统

2.4.4 新趋势和新方向

2.4.5 三大融合

第二篇 工业大数据的春天

第3章 工业大数据

3.1 工业大数据的定义

3.2 工业大数据的核心支撑力

3.3 工业大数据的八大应用场景

3.3.1 消费者需求分析

3.3.2 打通生产“竖井”

3.3.3 产品与服务的设计

3.3.4 开放式的融合创新

3.3.5 适应性库存管理

3.3.6 质量管理

3.3.7 劳动力的数字化

3.3.8 资产智能化管理

3.4 大数据行业应用的趋势和热点

3.4.1 大数据行业应用的趋势

3.4.2 大数据行业应用的热点

3.5 应用大数据分析的阻力

3.6 大数据在智能工业上的特征

3.6.1 透明性

3.6.2 多结构化数据

3.7 数据信息驱动

3.7.1 互联网的创意与媒体

3.7.2 工业大数据的实力与商业机会

3.7.3 品牌形象

3.7.4 工业数据的源头

3.7.5 工业数据新视野

3.8 工业大数据2.0

第4章 大数据生态圈

4.1 数字化时代的纷争与和合

4.2 数字融合之道

4.3 数字技术下的本质

4.3.1 大数据工具推动管理

4.3.2 角色的定位与能力管理

4.3.3 流程与数据的结合

第5章 数据管理成熟度模型

5.1 数据结构

5.1.1 数据建模

5.1.2 数据分类法

5.1.3 数据建模工具

5.2 主数据与元数据

5.2.1 主数据

5.2.2 元数据

5.3 数据架构

5.3.1 数据访问和迁移

5.3.2 数据存储

5.3.3 数据归档

5.4 数据质量

5.4.1 数据一致性

5.4.2 数据检测

5.4.3 数据整理

5.5 数据安全

5.5.1 数据隐私

5.5.2 数据保存

第三篇 智能制造业的物联网

第6章 物联网对产业的影响

6.1 物联网推动产业转型与升级

6.2 物联网意识与日俱增

6.3 物联网驱动下的商业模式

6.3.1 创新的形成

6.3.2 “产品+服务”的商业模式

6.4 工业物联网成就行业突破性创新

6.5 未来制造业的特点

6.6 工业物联网的三大工作

6.6.1 做好发展工业物联网的基础建设

6.6.2 加强工业大数据与风险的管理

6.6.3 面向工业物联网推动人才队伍建设与转型

第7章 工业物联网架构与能力

7.1 选择自然的大数据

7.1.1 走入“数据湖”

7.1.2 数据存储与分析需要新思维

7.1.3 传统方法及误区

7.1.4 “数据湖”的参考模型和架构

7.2 商业“数据湖”的应用

7.2.1 预测自主维修决策支持分析

7.2.2 工业物联网平台

7.2.3 物联网化智能管理的四层架构

7.3 实现工业物联网数字化转型平台

7.4 “连接式”产业工人

7.4.1 问题及趋势

7.4.2 优势和解决方案

第四篇 夯实智能资产之路

第8章 资产驱动传统智能

8.1 资产管理的新机遇

8.2 资产的全新定义

8.2.1 企业资产管理

8.2.2 企业资产设备管理的应用

8.2.3 企业资产设备管理的六大价值

8.2.4 建立高效企业设备管理系统所面临的五大挑战

8.2.5 企业资产设备管理的管理思想

8.2.6 资产设备管理项目的必要性分析

8.3 强化设备资产智能化管理

8.3.1 工业大数据与行业自动化的互动

8.3.2 三个责任与目标

8.3.3 设备智能管理

8.3.4 维修服务促进生产力

8.3.5 预防性维修和节能的关键

8.3.6 创新价值

第9章 资产管理的标准化与落地

9.1 我国资产管理现状

9.2 我国资产管理现存问题

9.3 国内外资产管理标准化工作情况

9.3.1 国内标准化工作情况

9.3.2 国际标准化工作情况

9.4 资产管理体系标准的起源

9.5 资产管理标准化工作需求

第10章 资产绩效管理

10.1 总体框架

10.2 创新的五个“要”

10.3 资产绩效管理的意义和作用

10.4 全方位的工控策略

第五篇 科技创新重塑企业架构

第11章 制造企业架构

11.1 从生命系统的角度理解企业架构

11.1.1 计划与规划

11.1.2 用户需求是转型的核心驱动

11.2 价值链是企业转型的起点

11.3 企业架构定义

11.4 “优步”模式不适合制造业

11.5 推动重塑制造业企业架构的原动力

11.6 构建制造业企业架构的三大途径

11.7 企业架构为卓越运营战略提供平台

11.8 企业架构的理解和推进思路

11.8.1 开展企业架构工作的四个阶段

11.8.2 全面梳理业务组件

第12章 智能供应链管理与架构

12.1 业务组件模型及其管理

12.1.1 业务流程管理

12.1.2 流程优化管理方法

12.1.3 业务组件模型

12.1.4 理论与实际应用的相互印证和转化

12.2 智能供应链

12.2.1 供应链的挑战

12.2.2 服务优化与最佳实践

12.2.3 供应链管理的未来

第13章 智能产品的研发

13.1 产品研发

13.1.1 低成本多样性

13.1.2 持续的设计改进

13.1.3 新用户界面和增强现实

13.1.4 实时质量控制

13.1.5 商业创新路线图

13.2 智能互联产品的制造要求

13.2.1 智能工厂

13.2.2 柔性生产

13.2.3 简化零部件

13.2.4 重塑装配流程

13.2.5 持续的产品运营

13.2.6 物流与环境

13.3 智能化的各部门协同

13.3.1 IT与研发部门之间的协作

13.3.2 统一的数据管理结构

13.3.3 研发运营部门

第14章 制造服务

14.1 营销和信息化

14.1.1 客户精准分类

14.1.2 新商业模式与流程设计

14.1.3 专注于系统,而非单一产品

14.2 制造服务业

14.2.1 智能互联产品如何改变服务业

14.2.2 新型服务模式

14.2.3 售后服务的变化

14.3 智能制造的IT服务管理

14.3.1 从对立到融合

14.3.2 服务级别管理

14.3.3 IT服务的商业智能

第六篇 转型之战,再创巅峰

第15章 前进与后退

15.1 数字文化与标准

15.2 进与退

15.3 传统产品与智能互联产品

15.4 转型之战一直在进行

第16章 回归本质

16.1 褪色的百分制

16.1.1 加强理性思考和通识能力的培养

16.1.2 学习能力重于知识

16.1.3 建立科学与工业联合的学习结构

16.2 智能人才的关键点

16.2.1 人才从合流到交易的过程

16.2.2 有内涵的技能

16.3 打造完美团队

16.3.1 创新团队需要思维的碰撞

16.3.2 企业需要主动式的管理思维

16.3.3 人才数字化科学管理与人才行为基因分析

第17章 安全第一

17.1 信息安全高于一切

17.1.1 安全的需求

17.1.2 安全的核心区域

17.1.3 “数据湖”的安全架构

17.1.4 公共云安全问题

17.1.5 云和大数据的关系与优势

17.1.6 居安思危,防患于未然

17.1.7 兼容新型商业模式

17.1.8 互通的系统

17.2 共同的安全责任

17.2.1 未来需要变革

17.2.2 大数据的信息安全

17.2.3 云安全需求方案

17.2.4 面对挑战,要有正确的应对观念

17.3 更大的改变在未来

17.3.1 客户成就管理

17.3.2 精益新时代的来临

17.3.3 推动智能制造的“三驾马车”

17.3.4 引发下一个信息技术驱动生产力发展的时代

17.3.5 更大的机遇

后记

参考文献

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