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| 內容簡介： |
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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点的故事。 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。
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| 關於作者： |
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玖道科技首席战略官，兼任上海市海外经济技术促进会秘书长、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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| 目錄：
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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 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
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
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
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
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
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2015年，国务院总理李克强在政府工作报告中指出，“要实施‘中国制造2025’，加快从制造大国转向制造强国。”这为中国企业指明了由大到强的制造业发展方向，把制造业的信息化推向了一个前所未有的高度，并把先进制造和高端装备、新一代信息通信技术产业、高档数控机床和机器人等10多个领域作为发展重点。
在制造行业，企业边界日益模糊，最难以预测的外部因素当数颠覆性创新。在互联互通彻底改变了商业游戏规则的今天，意识到竞争为时已晚。智能化的讨论常常始于工业4.0或工业互联网。随着讨论的深入，对于如何实现“中国制造2025”和智能化制造，除了其核心要素包括信息物理系统（CPS）、物联网（IOT）、智能认知、大数据、社交媒体、云计算与移动，以及M2M等分散的技术之外，制造业企业数字化转型的战略以及管理到底应该包含哪些点和面，成了当下的热门话题。
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，笔者从自身对工业4.0和智能制造的理解和工作经验，以及互联网与制造业的融合为出发点，通过联系最为紧密的“两化”融合，阐述中国制造型企业如何实现先进创新技术的关联与落地，并聚焦企业在数字转型中的战略关注点，通过现代企业架构与治理来实现智能化的探索之路。
本书阐述了新锐智慧和创新科技与制造业发展的关联，以及如何实现智能制造的落地，旨在帮助所有希望转型的制造型企业，利用现代企业架构重新定义企业，并通过全供应链的数字化来获得更为高效、智能和高利润的服务产品。
本书就如何理解智能制造的“三驾马车”这一问题进行了阐释。“三驾马车”是指工业大数据、行业物联网以及资产智能化的相关技术与制造型企业的企业架构与治理的战略，可帮助制造型企业将现有信息化建设和产业链运维结合在一起，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，助力中国制造型企业的创新发展和全球经济的繁荣，探索中国智能制造管理落地的战略途径。
本书第一篇在追溯历史、着眼现今、前瞻未来的过程中为智能制造相关创新技术的“三驾马车”做好铺垫，旨在开拓读者的视野，以广阔的背景多角度地启迪读者的创新思维。
第二篇着墨于工业大数据，详细介绍了大数据与工业的关系，它的作用与核心技术特点以及发展演变过程和商业应用，帮助读者理解它们和传统大数据的异同。本篇着笔于大规模管理技术对工业制造大数据的提升，是本书的核心部分。
第三篇介绍了工业物联网，阐述了智能制造产品的核心是不断变化的“物”这一属性，让读者了解其与互联网的差异的同时，了解工业物联网的发展现状与未来。
第四篇讨论资产设备智能化，明确指出落地智能制造的途径是夯实制造业全供应链的资产管理的必经之路。
第五篇则探讨以“科技创新＋企业治理”来实现智能制造企业转型的思路，通过笔者的实际行业经验和职业背景，融合信息智能服务管理的内容，展现了颇具特色的智能制造企业治理以及技术方法论和操作指导。
第六篇以展望智能制造的未来收笔，对人才的培养、团队的建设、企业制度的改造以及安全给智能制造所带来的影响进行了预测和展望。
本书从实践出发，从深入理解创新科技的相关性入手，从管理思维的转变开始；不设置框架思维，不做相关推导因果，不以个案看全局；虽着眼于信息技术，却寄托了笔者对“中国智能制造”与“制造强国”的美好憧憬。
特此感谢中国标准研究员高昂博士在资产管理及标准等写作内容的帮助。
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