工業大數據：工業4 0時代的工業轉型與價值創造 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 李傑，邱伯華 著

圖書標籤:

• 工業大數據
• 工業4
• 0
• 數字化轉型
• 智能製造
• 數據分析
• 價值創造
• 工業互聯網
• 預測性維護
• 優化
• 效率提升

店鋪： 潤知天下圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111506249

版次：1

商品編碼：10651687212

包裝：精裝

齣版時間：2015-07-01

基本信息

書名：工業大數據：工業4 0時代的工業轉型與價值創造

：39.00元

作者：(美)李傑,邱伯華

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2015-07-01

ISBN：9787111506249

字數：128000

頁碼：204

版次：1

裝幀：精裝

開本：32開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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寶鋼集團董事長徐樂江、紅領集團董事長張代理、三一集團總裁唐修國、尚品宅配董事長李連柱、上銀科技董事長卓永財、中國工程院院士林忠欽傾情推薦，國傢信息化專傢谘詢委員會委員硃森第、美國密歇根大學教授倪俊作序並推薦。如何以較低成本滿足用戶定製化的需求？
如何使製造過程的信息透明化、更加高效、提升質量、降低成本和資源消耗和更有效的管理？
如何提供設備全生命周期的信息管理和服務，使設備的使用更加高效、節能、持久？
如何使人的工作更加簡單，甚至部分代替人的工作，在提高生産效率的同事降低工作量？
如何實現全産業鏈的信息整閤，使整個生産係統達到協同優化，增加生産係統變得更加動態和靈活，進一步提高生産效率和降低生産成本？
工業大數據則以分析這些問題為齣發點，圍繞它能夠解決什麼樣的問題和為用戶提供什麼樣的服務為價值。同時，工業大數據能夠在橫嚮與縱嚮環節的互聯與在統一平颱的信息共享，由此將資源利用與分析維度規模化、價值**化，進而能夠**範圍地麵嚮各環節的用戶進行應用服務的定製與按需分發，由此又可衍生齣持續性服務共贏的模式。

內容提要

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工業大數據是未來工業在全球市場競爭中發揮優勢的關鍵。無論是德國工業4.0、美國工業互聯網還是《中國製造2025》，各國製造業創新戰略的實施基礎都是工業大數據的搜集和特徵分析，及以此為未來製造係統搭建的無憂環境。本書基於工業4.0的時代背景，通過深入剖析未來工業的商業模式和智能服務體係的創新技術變革，論述如何通過工業大數據的分析和應用去預測需求、預測製造，整閤産業鏈和價值鏈，發現用戶的價值缺口，發現和管理不可見的問題，實現為用戶提供定製化的産品和服務。

目錄

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認識工業4.0所需要的重要元素與概念
推薦序一
推薦序二
推薦序三
前言 工業4.0：一場不可見世界的競爭

第1章 以價值創造為核心的工業轉型新思維
1.1 為什麼有工業4.0？
1.2 德國工業4.0與美國CPS戰略計劃
1.3 以價值為導嚮的變革新思維
1.4 “有之以為利，無之以為用”
1.5 中國工業4.0的競爭力缺口
1.6 探索適閤中國工業4.0的轉型之路

第2章 工業4.0環境下的大數據價值創造體係
2.1 工業4.0的大數據環境
2.2 工業大數據和互聯網大數據
2.3 物聯網的潛在危機
2.4 挖掘工業大數據價值的核心技術——CPS
2.5 “5C”：以CPS為核心的數據價值創造體係架構
2.6 從數據到信息到價值的轉化過程
2.7 以數據價值創造為導嚮的CPS技術應用特徵
2.8 從CPS到工業4.0：製造的重新定位與新思維

第3章 數據價值創造的設計與實踐技術
3.1 智能感知層：建立統一的數據環境（Connection）
3.2 信息挖掘層：從數據到信息的分析過程（Conversion）
3.3 網絡層：網絡化內容管理（Cyber）
3.4 認知層：對信息的識彆與決策（Cognition）
3.5 配置層：係統的彈性和重構（Configuration）

第4章 價值創造的商業模式設計
4.1 尋找價值的“GAP”
4.2 從創新到價值創造：主控式創新思維
4.3 主控式創新工具
4.4 手把手教你如何做“蛋白”

第5章 案例與實踐
5.1 智能裝備
5.2 智能工廠
5.3 智能服務

第6章 競爭力戰略新思維
結 語
參考資料
譯者介紹
美國智能維護係統(IMS)産學閤作中心簡介

作者介紹

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李傑（Jay Lee）
李傑教授現任美國辛辛那提大學(Univ.of Cincinnati) 講座教授，美國國傢科學基金會(NSF)智能維護係統（IMS）産學閤作中心主任，目前的研究重點是以工業大數據分析為主的智能預測技術、産品及服務的主控式創新設計(Do m i n a n tInnovation?)。自2000年起他領導IMS與全球80多傢國際公司（其中包括寶潔、英特爾、GE航空、波音、豐田、小鬆、西門子、阿爾斯通等世界500強公司）進行工業大數據技術聯閤研發，開發瞭的Watchdog Agent?智能維護係統技術，突破瞭傳統機械設備故障預測的理論、方法和技術，被美國《財富》雜誌譽為21世紀全球三大熱門技術之一。李傑教授曾在美國NSF主管先進製造項目，並在美國聯閤技術研究中心(UTRC)擔任産品開發與製造部總監。李傑教授從2013年起擔任美國白宮信息物理係統（CPS）專傢組顧問，他同時也是上海交通大學特聘講座教授與先進産業技術研究院前瞻顧問。

文摘

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序言

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工業大數據：工業4.0時代的工業轉型與價值創造 圖書簡介 在數字化浪潮席捲全球的今天，工業正以前所未有的速度邁嚮以智能製造為核心的工業4.0時代。這一深刻變革不僅僅是技術的簡單疊加，更是一場涉及生産組織、商業模式乃至産業生態的係統性重塑。《工業大數據：工業4.0時代的工業轉型與價值創造》 正是立足於這一宏大背景，深入剖析瞭工業大數據作為核心驅動力，如何賦能傳統製造業實現跨越式發展，並最終達成新的價值高地。 本書並非一本空泛的理論探討，而是一部兼具前瞻視野與實戰指導的工業轉型路綫圖。它聚焦於一個核心命題：在海量、高速、多源異構的工業數據麵前，企業如何有效捕獲、清洗、分析數據，並將其轉化為驅動決策、優化流程、催生創新産品的核心生産力。 第一部分：工業4.0的基石——數據重塑工業圖景 本部分為全書奠定瞭理論與宏觀基礎。我們首先梳理瞭工業4.0的核心特徵——互聯互通、信息物理係統（CPS）、柔性製造與個性化定製，並清晰界定瞭工業大數據在這一體係中的戰略地位。 1. 工業大數據的內涵與特徵：與消費互聯網數據不同，工業大數據具有極高的“4V”特性——體量（Volume）巨大、生成速度（Velocity）快、種類（Variety）復雜（包括傳感器時間序列數據、設備日誌、ERP/MES/SCM係統數據、以及非結構化的維護記錄等），以及對“真實性”（Veracity）的極緻要求。我們詳細闡述瞭這些特徵對傳統數據處理架構帶來的顛覆性挑戰。 2. 數字化轉型的驅動力：工業4.0的驅動力並非自動化本身，而是“智能反饋閉環”。本書探討瞭數據如何實現從“事後分析”到“實時預警”乃至“自主優化”的轉變。通過對全球領先製造企業的案例分析，揭示瞭數據驅動決策如何從戰略層麵滲透到車間執行層麵，成為企業核心競爭力的體現。 3. 技術棧的演進與集成：工業數據環境的復雜性要求技術棧必須高度集成。本書詳細介紹瞭從邊緣計算（Edge Computing）對數據進行預處理和實時控製，到雲計算（Cloud Computing）進行深度挖掘和模型訓練的完整技術鏈路。特彆關注瞭OPC UA、MQTT等工業通信協議在數據采集層麵的標準化意義。 第二部分：數據捕獲與治理——從“數據孤島”到“統一認知” 再好的算法也依賴於高質量的數據輸入。本部分深入探討瞭工業數據治理的難點與關鍵實踐，這是實現價值轉化的第一道也是最關鍵的門檻。 1. 異構數據源的集成與標準化：現代工廠數據分散在SCADA係統、PLC、MES、ERP等多個係統中，格式不統一、語義不一緻是常態。本書提供瞭多級數據集成策略，強調瞭“數據字典”和“本體論”在構建統一工業語義模型中的作用。 2. 工業數據質量管理（DQM）：在對安全性和可靠性要求極高的工業環境中，數據質量的評估遠超商業領域。我們詳細介紹瞭針對傳感器漂移、缺失值插補、時間戳對齊等工業特有問題的質量控製方法，並闡述瞭數據溯源機製的重要性。 3. 湖倉一體架構在工業中的應用：針對工業數據“熱數據”（實時操作）和“冷數據”（曆史歸檔與模型訓練）的需求差異，本書提齣瞭適應工業場景的“數據湖倉一體化”架構，確保瞭數據的存儲效率與查詢靈活性的平衡。 第三部分：核心分析與價值挖掘——驅動智能製造 這是全書的核心內容，聚焦於如何利用先進的分析技術從工業數據中提煉齣可操作的知識和價值。 1. 預測性維護（PdM）的精細化實踐：PdM是工業大數據應用中最成熟的領域之一。本書超越瞭簡單的故障分類，深入探討瞭基於深度學習（如LSTM、Transformer模型）對設備殘餘使用壽命（RUL）的精準預測。詳細介紹瞭特徵工程在提取設備“健康指標”中的關鍵步驟，以及如何將預測結果無縫嵌入到維護工單係統中。 2. 生産過程的優化與質量閉環控製：本書闡述瞭如何利用大數據分析手段對復雜的生産工藝參數進行關聯分析，識彆齣影響産品閤格率的“工藝瓶頸”。重點介紹瞭數字孿生（Digital Twin） 在仿真優化中的應用，如何通過數據驅動的仿真模型對生産參數進行實時微調，實現零缺陷生産。 3. 能源效率與可持續發展：在成本控製日益重要的背景下，能源消耗分析成為新的增長點。通過對能耗數據的細粒度分解和負荷預測，幫助企業識彆隱藏的“能源浪費點”，實現精益化能源管理。 第四部分：數據驅動的商業模式創新 工業大數據的價值不僅體現在降本增效，更在於催生新的服務和商業形態。 1. 從産品銷售到“結果服務”（Product-as-a-Service）：依托設備運行數據，製造商能夠從傳統的“賣設備”轉變為“賣性能”或“賣時間”。本書分析瞭基於設備健康狀態的“按使用付費” 商業模式的構建邏輯、風險定價模型以及閤同服務化（Service Contract）的關鍵要素。 2. 供應鏈的智能化協同：工業大數據能夠打破企業內部邊界，實現跨企業間的生産計劃和物料調配優化。書中探討瞭如何利用共享的生産狀態數據，構建更具韌性、響應更快的柔性供應鏈體係。 結語：邁嚮自主決策的未來工廠 本書的最終目標是引導讀者建立起一套係統的、麵嚮未來的工業數據思維。工業4.0的終極形態是自主運營的智能工廠，而支撐這一形態的正是持續不斷、高效運轉的工業大數據價值創造閉環。它要求企業不僅要投資技術，更要培養能夠駕馭數據、理解業務、推動變革的復閤型人纔隊伍。 《工業大數據：工業4.0時代的工業轉型與價值創造》 為企業高層管理者、IT架構師、生産工程師以及緻力於工業升級的研究人員，提供瞭一份清晰、深入、可操作的實踐指南，助其在工業競爭的新賽道上搶占先機。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠揭示事物本質的著作情有獨鍾，而“工業大數據”和“工業4.0”這兩個詞匯，在我看來，代錶著一個全新的工業時代正在悄然來臨。我渴望通過這本書，能夠窺見這場工業革命的核心驅動力是什麼。我希望它不僅僅停留在概念的層麵，而是能夠深入地剖析，當海量的數據在工業領域流動、匯聚、分析時，究竟會發生怎樣翻天覆地的變化？特彆是“價值創造”這個部分，對我來說意義重大。我希望瞭解，在新的工業範式下，企業如何從傳統意義上的“生産製造”轉嚮“價值創造”，如何利用大數據和智能技術，為客戶提供更精準、更個性化的産品和服務，如何優化自身的運營體係，從而在激烈的市場競爭中脫穎而齣。我期待這本書能夠給我帶來一種全新的認知，讓我能夠更深刻地理解，在這個科技飛速發展的時代，工業的未來將走嚮何方，以及我們每個人在這個過程中扮演的角色。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的期待，更多是源於它所承諾的“工業轉型”這個宏大的敘事。我常常在想，我們今天所處的時代，是人類曆史上一個前所未有的技術飛速發展的時期，而工業，作為人類文明的基石，其變革的速度和深度也一定是令人驚嘆的。這本書能否帶我穿越時空的界限，去親眼“目睹”一場正在發生的工業革命？它是否能描繪齣，一個由數據驅動的、高度協同和智能化的未來工廠的圖景？我希望它不僅僅是技術的羅列，更能深入探討，在這樣的轉型過程中，對傳統的管理模式、人纔培養、乃至整個社會經濟結構可能産生的深遠影響。尤其是“價值創造”這一點，在我看來是這場變革的靈魂所在。當機器能夠自我學習、自我優化，當生産的每一個環節都被精確的數據所記錄和分析，那麼，人類在其中扮演的角色又將如何演變？企業又該如何重新定義自身的競爭力，從傳統的規模化生産轉嚮以客戶需求為導嚮、以創新為驅動的價值鏈？我期待這本書能提供一種全新的視角，讓我能夠更深刻地理解這場正在改變世界的工業變革。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題雖然聽起來很硬核，但我在閱讀之前，其實對“工業大數據”和“工業4.0”這些概念並沒有一個特彆清晰的輪廓。更多的是一種模糊的、對未來生産方式的想象。我一直在思考，在我們日常生活中，那些琳琅滿目的商品，從手機、汽車到我們穿著的衣服，它們背後的製造過程究竟有多麼復雜？又是什麼樣的力量在驅動著這個龐大的工業體係不斷嚮前發展？我希望這本書能幫助我揭開這層麵紗，讓我理解那些看不見的“智能”是如何嵌入到生産綫上，如何讓效率提升，成本降低，産品更符閤我們的需求。我特彆好奇，當海量的數據在工廠裏流動、分析時，究竟能催生齣什麼樣的“化學反應”？這種轉型不僅僅是技術的堆砌，更是一種思維模式的轉變，是企業如何重新定義自身價值、與客戶建立更深層次聯係的探索。這本書能否讓我窺見這一變革的端倪，看到一個更智慧、更高效、也可能更可持續的工業未來？我期待它能用生動的事例和深入淺齣的語言，將那些高深的理論變得觸手可及，讓我這個非專業讀者也能從中獲得啓發和思考。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期關注行業動態但並非身處一綫製造環節的觀察者，我對“工業4.0”的討論並不陌生，但常常感覺信息碎片化，缺乏一個係統性的梳理。我更期待的是，這本書能夠像一本“工業4.0導航圖”，清晰地勾勒齣這場變革的全貌。它是否能詳細解釋，從傳統的自動化生産到如今的智能化、網絡化工廠，這個演進的過程是怎樣一步步實現的？那些聽起來很炫酷的技術，比如物聯網、人工智能、雲計算，在實際的工業場景中是如何落地的？我希望看到具體的應用案例，而不僅僅是概念的堆砌。更重要的是，它如何闡述“價值創造”這一核心主題？在新的工業範式下，企業如何纔能真正地從數據中挖掘齣新的商業機會？如何通過優化生産流程、提升産品質量、提供個性化服務來贏得市場？我希望這本書能提供一些可行的路徑和策略，幫助企業理解並把握住工業轉型帶來的機遇，避免被時代的洪流所淘汰。它能否成為一本實操性指南，指導企業進行數字化、智能化升級，最終實現可持續的增長？

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠解釋復雜現象的著作抱有濃厚的興趣，而“工業大數據”和“工業4.0”無疑是當今時代最熱門也最具挑戰性的議題之一。我希望這本書能夠提供一種非常紮實的理論基礎，同時也具備很強的現實指導意義。我特彆想瞭解，在工業4.0的框架下，數據究竟扮演著怎樣的核心角色？它如何從最原始的傳感器信息，一步步轉化為驅動生産決策、優化運營管理、甚至催生全新商業模式的“智慧”？我希望作者能夠用清晰的邏輯和嚴謹的論證，闡述大數據在工業領域的具體應用場景，比如預測性維護、質量控製、供應鏈優化等等。更讓我好奇的是，“價值創造”是如何通過這些大數據應用來實現的？它是否意味著企業能夠提供更具競爭力的産品和服務，更高效地滿足客戶需求，甚至重塑整個行業的格局？我希望這本書能夠為我提供一個係統性的框架，幫助我理解這場工業革命的驅動力、實現路徑以及最終帶來的巨大變革，讓我能夠更清晰地把握這個充滿機遇與挑戰的新時代。