工业大数据：工业4 0时代的工业转型与价值创造 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 李杰，邱伯华 著

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• 数字化转型
• 智能制造
• 数据分析
• 价值创造
• 工业互联网
• 预测性维护
• 优化
• 效率提升

店铺： 润知天下图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111506249

版次：1

商品编码：10651687212

包装：精装

出版时间：2015-07-01

基本信息

书名：工业大数据：工业4 0时代的工业转型与价值创造

：39.00元

作者：(美)李杰,邱伯华

出版社：机械工业出版社

出版日期：2015-07-01

ISBN：9787111506249

字数：128000

页码：204

版次：1

装帧：精装

开本：32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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宝钢集团董事长徐乐江、红领集团董事长张代理、三一集团总裁唐修国、尚品宅配董事长李连柱、上银科技董事长卓永财、中国工程院院士林忠钦倾情推荐，国家信息化专家咨询委员会委员朱森第、美国密歇根大学教授倪俊作序并推荐。如何以较低成本满足用户定制化的需求？
如何使制造过程的信息透明化、更加高效、提升质量、降低成本和资源消耗和更有效的管理？
如何提供设备全生命周期的信息管理和服务，使设备的使用更加高效、节能、持久？
如何使人的工作更加简单，甚至部分代替人的工作，在提高生产效率的同事降低工作量？
如何实现全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，增加生产系统变得更加动态和灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本？
工业大数据则以分析这些问题为出发点，围绕它能够解决什么样的问题和为用户提供什么样的服务为价值。同时，工业大数据能够在横向与纵向环节的互联与在统一平台的信息共享，由此将资源利用与分析维度规模化、价值**化，进而能够**范围地面向各环节的用户进行应用服务的定制与按需分发，由此又可衍生出持续性服务共赢的模式。

内容提要

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工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业4.0、美国工业互联网还是《中国制造2025》，各国制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析，及以此为未来制造系统搭建的无忧环境。本书基于工业4.0的时代背景，通过深入剖析未来工业的商业模式和智能服务体系的创新技术变革，论述如何通过工业大数据的分析和应用去预测需求、预测制造，整合产业链和价值链，发现用户的价值缺口，发现和管理不可见的问题，实现为用户提供定制化的产品和服务。

目录

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认识工业4.0所需要的重要元素与概念
推荐序一
推荐序二
推荐序三
前言 工业4.0：一场不可见世界的竞争

第1章 以价值创造为核心的工业转型新思维
1.1 为什么有工业4.0？
1.2 德国工业4.0与美国CPS战略计划
1.3 以价值为导向的变革新思维
1.4 “有之以为利，无之以为用”
1.5 中国工业4.0的竞争力缺口
1.6 探索适合中国工业4.0的转型之路

第2章 工业4.0环境下的大数据价值创造体系
2.1 工业4.0的大数据环境
2.2 工业大数据和互联网大数据
2.3 物联网的潜在危机
2.4 挖掘工业大数据价值的核心技术——CPS
2.5 “5C”：以CPS为核心的数据价值创造体系架构
2.6 从数据到信息到价值的转化过程
2.7 以数据价值创造为导向的CPS技术应用特征
2.8 从CPS到工业4.0：制造的重新定位与新思维

第3章 数据价值创造的设计与实践技术
3.1 智能感知层：建立统一的数据环境（Connection）
3.2 信息挖掘层：从数据到信息的分析过程（Conversion）
3.3 网络层：网络化内容管理（Cyber）
3.4 认知层：对信息的识别与决策（Cognition）
3.5 配置层：系统的弹性和重构（Configuration）

第4章 价值创造的商业模式设计
4.1 寻找价值的“GAP”
4.2 从创新到价值创造：主控式创新思维
4.3 主控式创新工具
4.4 手把手教你如何做“蛋白”

第5章 案例与实践
5.1 智能装备
5.2 智能工厂
5.3 智能服务

第6章 竞争力战略新思维
结 语
参考资料
译者介绍
美国智能维护系统(IMS)产学合作中心简介

作者介绍

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李杰（Jay Lee）
李杰教授现任美国辛辛那提大学(Univ.of Cincinnati) 讲座教授，美国国家科学基金会(NSF)智能维护系统（IMS）产学合作中心主任，目前的研究重点是以工业大数据分析为主的智能预测技术、产品及服务的主控式创新设计(Do m i n a n tInnovation?)。自2000年起他领导IMS与全球80多家国际公司（其中包括宝洁、英特尔、GE航空、波音、丰田、小松、西门子、阿尔斯通等世界500强公司）进行工业大数据技术联合研发，开发了的Watchdog Agent?智能维护系统技术，突破了传统机械设备故障预测的理论、方法和技术，被美国《财富》杂志誉为21世纪全球三大热门技术之一。李杰教授曾在美国NSF主管先进制造项目，并在美国联合技术研究中心(UTRC)担任产品开发与制造部总监。李杰教授从2013年起担任美国白宫信息物理系统（CPS）专家组顾问，他同时也是上海交通大学特聘讲座教授与先进产业技术研究院前瞻顾问。

文摘

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序言

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工业大数据：工业4.0时代的工业转型与价值创造 图书简介 在数字化浪潮席卷全球的今天，工业正以前所未有的速度迈向以智能制造为核心的工业4.0时代。这一深刻变革不仅仅是技术的简单叠加，更是一场涉及生产组织、商业模式乃至产业生态的系统性重塑。《工业大数据：工业4.0时代的工业转型与价值创造》 正是立足于这一宏大背景，深入剖析了工业大数据作为核心驱动力，如何赋能传统制造业实现跨越式发展，并最终达成新的价值高地。 本书并非一本空泛的理论探讨，而是一部兼具前瞻视野与实战指导的工业转型路线图。它聚焦于一个核心命题：在海量、高速、多源异构的工业数据面前，企业如何有效捕获、清洗、分析数据，并将其转化为驱动决策、优化流程、催生创新产品的核心生产力。 第一部分：工业4.0的基石——数据重塑工业图景 本部分为全书奠定了理论与宏观基础。我们首先梳理了工业4.0的核心特征——互联互通、信息物理系统（CPS）、柔性制造与个性化定制，并清晰界定了工业大数据在这一体系中的战略地位。 1. 工业大数据的内涵与特征：与消费互联网数据不同，工业大数据具有极高的“4V”特性——体量（Volume）巨大、生成速度（Velocity）快、种类（Variety）复杂（包括传感器时间序列数据、设备日志、ERP/MES/SCM系统数据、以及非结构化的维护记录等），以及对“真实性”（Veracity）的极致要求。我们详细阐述了这些特征对传统数据处理架构带来的颠覆性挑战。 2. 数字化转型的驱动力：工业4.0的驱动力并非自动化本身，而是“智能反馈闭环”。本书探讨了数据如何实现从“事后分析”到“实时预警”乃至“自主优化”的转变。通过对全球领先制造企业的案例分析，揭示了数据驱动决策如何从战略层面渗透到车间执行层面，成为企业核心竞争力的体现。 3. 技术栈的演进与集成：工业数据环境的复杂性要求技术栈必须高度集成。本书详细介绍了从边缘计算（Edge Computing）对数据进行预处理和实时控制，到云计算（Cloud Computing）进行深度挖掘和模型训练的完整技术链路。特别关注了OPC UA、MQTT等工业通信协议在数据采集层面的标准化意义。 第二部分：数据捕获与治理——从“数据孤岛”到“统一认知” 再好的算法也依赖于高质量的数据输入。本部分深入探讨了工业数据治理的难点与关键实践，这是实现价值转化的第一道也是最关键的门槛。 1. 异构数据源的集成与标准化：现代工厂数据分散在SCADA系统、PLC、MES、ERP等多个系统中，格式不统一、语义不一致是常态。本书提供了多级数据集成策略，强调了“数据字典”和“本体论”在构建统一工业语义模型中的作用。 2. 工业数据质量管理（DQM）：在对安全性和可靠性要求极高的工业环境中，数据质量的评估远超商业领域。我们详细介绍了针对传感器漂移、缺失值插补、时间戳对齐等工业特有问题的质量控制方法，并阐述了数据溯源机制的重要性。 3. 湖仓一体架构在工业中的应用：针对工业数据“热数据”（实时操作）和“冷数据”（历史归档与模型训练）的需求差异，本书提出了适应工业场景的“数据湖仓一体化”架构，确保了数据的存储效率与查询灵活性的平衡。 第三部分：核心分析与价值挖掘——驱动智能制造 这是全书的核心内容，聚焦于如何利用先进的分析技术从工业数据中提炼出可操作的知识和价值。 1. 预测性维护（PdM）的精细化实践：PdM是工业大数据应用中最成熟的领域之一。本书超越了简单的故障分类，深入探讨了基于深度学习（如LSTM、Transformer模型）对设备残余使用寿命（RUL）的精准预测。详细介绍了特征工程在提取设备“健康指标”中的关键步骤，以及如何将预测结果无缝嵌入到维护工单系统中。 2. 生产过程的优化与质量闭环控制：本书阐述了如何利用大数据分析手段对复杂的生产工艺参数进行关联分析，识别出影响产品合格率的“工艺瓶颈”。重点介绍了数字孪生（Digital Twin） 在仿真优化中的应用，如何通过数据驱动的仿真模型对生产参数进行实时微调，实现零缺陷生产。 3. 能源效率与可持续发展：在成本控制日益重要的背景下，能源消耗分析成为新的增长点。通过对能耗数据的细粒度分解和负荷预测，帮助企业识别隐藏的“能源浪费点”，实现精益化能源管理。 第四部分：数据驱动的商业模式创新 工业大数据的价值不仅体现在降本增效，更在于催生新的服务和商业形态。 1. 从产品销售到“结果服务”（Product-as-a-Service）：依托设备运行数据，制造商能够从传统的“卖设备”转变为“卖性能”或“卖时间”。本书分析了基于设备健康状态的“按使用付费” 商业模式的构建逻辑、风险定价模型以及合同服务化（Service Contract）的关键要素。 2. 供应链的智能化协同：工业大数据能够打破企业内部边界，实现跨企业间的生产计划和物料调配优化。书中探讨了如何利用共享的生产状态数据，构建更具韧性、响应更快的柔性供应链体系。 结语：迈向自主决策的未来工厂 本书的最终目标是引导读者建立起一套系统的、面向未来的工业数据思维。工业4.0的终极形态是自主运营的智能工厂，而支撑这一形态的正是持续不断、高效运转的工业大数据价值创造闭环。它要求企业不仅要投资技术，更要培养能够驾驭数据、理解业务、推动变革的复合型人才队伍。 《工业大数据：工业4.0时代的工业转型与价值创造》 为企业高层管理者、IT架构师、生产工程师以及致力于工业升级的研究人员，提供了一份清晰、深入、可操作的实践指南，助其在工业竞争的新赛道上抢占先机。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期关注行业动态但并非身处一线制造环节的观察者，我对“工业4.0”的讨论并不陌生，但常常感觉信息碎片化，缺乏一个系统性的梳理。我更期待的是，这本书能够像一本“工业4.0导航图”，清晰地勾勒出这场变革的全貌。它是否能详细解释，从传统的自动化生产到如今的智能化、网络化工厂，这个演进的过程是怎样一步步实现的？那些听起来很炫酷的技术，比如物联网、人工智能、云计算，在实际的工业场景中是如何落地的？我希望看到具体的应用案例，而不仅仅是概念的堆砌。更重要的是，它如何阐述“价值创造”这一核心主题？在新的工业范式下，企业如何才能真正地从数据中挖掘出新的商业机会？如何通过优化生产流程、提升产品质量、提供个性化服务来赢得市场？我希望这本书能提供一些可行的路径和策略，帮助企业理解并把握住工业转型带来的机遇，避免被时代的洪流所淘汰。它能否成为一本实操性指南，指导企业进行数字化、智能化升级，最终实现可持续的增长？

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够解释复杂现象的著作抱有浓厚的兴趣，而“工业大数据”和“工业4.0”无疑是当今时代最热门也最具挑战性的议题之一。我希望这本书能够提供一种非常扎实的理论基础，同时也具备很强的现实指导意义。我特别想了解，在工业4.0的框架下，数据究竟扮演着怎样的核心角色？它如何从最原始的传感器信息，一步步转化为驱动生产决策、优化运营管理、甚至催生全新商业模式的“智慧”？我希望作者能够用清晰的逻辑和严谨的论证，阐述大数据在工业领域的具体应用场景，比如预测性维护、质量控制、供应链优化等等。更让我好奇的是，“价值创造”是如何通过这些大数据应用来实现的？它是否意味着企业能够提供更具竞争力的产品和服务，更高效地满足客户需求，甚至重塑整个行业的格局？我希望这本书能够为我提供一个系统性的框架，帮助我理解这场工业革命的驱动力、实现路径以及最终带来的巨大变革，让我能够更清晰地把握这个充满机遇与挑战的新时代。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待，更多是源于它所承诺的“工业转型”这个宏大的叙事。我常常在想，我们今天所处的时代，是人类历史上一个前所未有的技术飞速发展的时期，而工业，作为人类文明的基石，其变革的速度和深度也一定是令人惊叹的。这本书能否带我穿越时空的界限，去亲眼“目睹”一场正在发生的工业革命？它是否能描绘出，一个由数据驱动的、高度协同和智能化的未来工厂的图景？我希望它不仅仅是技术的罗列，更能深入探讨，在这样的转型过程中，对传统的管理模式、人才培养、乃至整个社会经济结构可能产生的深远影响。尤其是“价值创造”这一点，在我看来是这场变革的灵魂所在。当机器能够自我学习、自我优化，当生产的每一个环节都被精确的数据所记录和分析，那么，人类在其中扮演的角色又将如何演变？企业又该如何重新定义自身的竞争力，从传统的规模化生产转向以客户需求为导向、以创新为驱动的价值链？我期待这本书能提供一种全新的视角，让我能够更深刻地理解这场正在改变世界的工业变革。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够揭示事物本质的著作情有独钟，而“工业大数据”和“工业4.0”这两个词汇，在我看来，代表着一个全新的工业时代正在悄然来临。我渴望通过这本书，能够窥见这场工业革命的核心驱动力是什么。我希望它不仅仅停留在概念的层面，而是能够深入地剖析，当海量的数据在工业领域流动、汇聚、分析时，究竟会发生怎样翻天覆地的变化？特别是“价值创造”这个部分，对我来说意义重大。我希望了解，在新的工业范式下，企业如何从传统意义上的“生产制造”转向“价值创造”，如何利用大数据和智能技术，为客户提供更精准、更个性化的产品和服务，如何优化自身的运营体系，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。我期待这本书能够给我带来一种全新的认知，让我能够更深刻地理解，在这个科技飞速发展的时代，工业的未来将走向何方，以及我们每个人在这个过程中扮演的角色。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题虽然听起来很硬核，但我在阅读之前，其实对“工业大数据”和“工业4.0”这些概念并没有一个特别清晰的轮廓。更多的是一种模糊的、对未来生产方式的想象。我一直在思考，在我们日常生活中，那些琳琅满目的商品，从手机、汽车到我们穿着的衣服，它们背后的制造过程究竟有多么复杂？又是什么样的力量在驱动着这个庞大的工业体系不断向前发展？我希望这本书能帮助我揭开这层面纱，让我理解那些看不见的“智能”是如何嵌入到生产线上，如何让效率提升，成本降低，产品更符合我们的需求。我特别好奇，当海量的数据在工厂里流动、分析时，究竟能催生出什么样的“化学反应”？这种转型不仅仅是技术的堆砌，更是一种思维模式的转变，是企业如何重新定义自身价值、与客户建立更深层次联系的探索。这本书能否让我窥见这一变革的端倪，看到一个更智慧、更高效、也可能更可持续的工业未来？我期待它能用生动的事例和深入浅出的语言，将那些高深的理论变得触手可及，让我这个非专业读者也能从中获得启发和思考。