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| 編輯推薦： |
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本书共分3篇12章, 分别介绍工业智能化转型的方法、核心技术和实践案例。第14章为方法篇，主要介绍转型模式及顶层设计工具和方法。第1章介绍智能制造的基本概念及创新模式，并介绍智能制造灯塔工厂的智能制造应用场景、绩效改善效果及变革管理经验；第2章介绍智能化转型的顶层设计及评估方法，重点介绍两化融合管理体系及成熟度模型；第3章介绍智能化转型的核心工业数据资源的管理和治理，第四章介绍工业智能化转型成功的保证工业信息安全体系、管理及评估。第58章为技术篇，主要介绍智能化转型阶段相关的核心技术-数字孪生、5G、工业互联网平台和工业智能。第5章介绍数字孪生技术及与CPS的关系；第6章介绍5G及在工业领域的应用；第7章介绍工业智能及边缘技术；第8章介绍工业互联网及平台。第912章为实践篇，介绍智能制造成熟度模型、级别要求及案例分析。第9章涉及企业战略组织，包括人员、技术和资源；第10章、第11章和第12章分别介绍设计环节、生产环节、供应和服务环节成熟度级别要求及相关案例分析。
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| 關於作者： |
孔繁荣，工学博士，中国人工智能学会自然计算及数字智能城市专业委员会会秘书长，上海市人工智能学会理事、上海嵌入式系统应用工程技术研究中心常务副主任，上海市五四青年奖章获得者。孔繁荣长期从事工业控制与工业智能系统研究及应用工作，主持包括智能工厂弹性服务管控平台通用架构及开发工具在内10多项国家级、省部级重大科研课题，获得各类型知识产权50余项，主持或参与制定国家标准7项，获得多项省部级科技进步奖项，以第一作者身份在SCI等国内外刊物发表40余篇论文，出版各类学术专著10余种。
郑树泉，上海计算机软件技术开发中心嵌入式工程中心副主任，上海产业技术研究院工程大数据服务创新中心主任，高级工程师。获得4项相关专利，其中含发明专利二项，合作发表相关论文六篇，获得上海科技进步三等奖。研究了德国的工业4.0战略、美国的工业互联网战略及中国制造2025战略，作为智能工厂通用技术标准试验验证及智能制造工业云、大数据标准试验验证二个标准的专家组成员参与了七个标准的起草工作。提出了工业大数据参考架构。是中国信标委工业大数据工作组工业大数据白皮书主要起草人员之一，联合上海市政工程设计院桥梁所联合开发了桥梁健康监测及养护平台等多个工业大数据应用。
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| 目錄：
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第1篇战略与方法1
第1章智能制造与创新模式3
1.1智能制造市场背景3
1.2智能制造概念及关键技术6
1.3智能制造创新模式9
1.3.1智能互联产品9
1.3.2智能化生产10
1.3.3网络化协同13
1.3.4服务化延伸16
1.3.5大规模个性化定制18
1.4灯塔工厂的启示23
1.4.1应用场景23
1.4.2绩效改善25
1.4.3变革管理27
参考文献29
第2章智能化转型方法31
2.1智能化转型的本质31
2.1.1适应竞争环境的快速变化31
2.1.2工具革命32
2.1.3体系重构34
2.2智能化转型方法论34
2.2.1战略与价值35
2.2.2三项集成36
2.2.3关键行动38
2.3两化融合管理体系46
2.3.1概念和原则46
2.3.2管理体系框架48
2.3.3评估内容49
2.3.4评估框架50
2.3.5评估指标体系53
2.4智能制造能力成熟度模型54
2.4.1成熟度模型起源54
2.4.2模型框架及等级55
2.4.3模型价值及评估过程57
参考文献58
第3章工业数据管理与治理59
3.1数据管理框架59
3.1.1数据管理的主要内容60
3.1.2数据管理实施要点62
3.2工业数据治理框架64
3.2.1工业数据治理原则65
3.2.2工业数据治理范围65
3.2.3工业数据治理的实施与评估68
3.3数据质量72
3.3.1数据质量的概念及度量72
3.3.2数据质量的影响因素73
3.3.3数据质量管理参考架构74
3.3.4数据质量项目实施方法75
3.4工业数据的CRISPDM方法论79
3.4.1CRISPDM方法论的概念79
3.4.2CRISPDM 模型的工业领域落地难点79
3.4.3工业数据分析过程中使用 CRISPDM80
参考文献82
第4章工业信息安全83
4.1工业互联网安全框架83
4.1.1传统网络安全框架83
4.1.2典型工业互联网安全框架86
4.1.3相关框架共性分析及经验借鉴88
4.1.4工业互联网安全框架设计88
4.2工业信息安全技术与措施93
4.2.1设备安全93
4.2.2控制安全94
4.2.3网络安全95
4.2.4应用安全97
4.2.5数据安全99
4.2.6监测感知100
4.2.7处置恢复101
4.3人工智能数据安全103
4.3.1人工智能数据安全内涵与架构103
4.3.2人工智能数据安全风险105
4.3.3人工智能数据安全应用108
4.4工业信息安全等级保护测评111
4.4.1与工业安全相关的等级保护内容111
4.4.2工业互联网企业网络安全分类分级112
参考文献114
第2篇技术与平台115
第5章数字孪生117
5.1数字孪生及相关概念118
5.1.1概念模型118
5.1.2数字纽带118
5.1.3数字孪生与信息物理系统119
5.2数字孪生模型121
5.2.1数字孪生五维模型121
5.2.2数字孪生驱动的应用准则122
5.3数字孪生工业应用123
5.3.1数字孪生车间123
5.3.2数字孪生车间在产品全生命周期中的应用125
5.4数字孪生城市应用130
5.4.1数字孪生城市的内涵及特征130
5.4.2数字孪生城市总体架构及运行机理131
5.4.3数字孪生城市应用方向132
参考文献140
第6章5G与工业应用141
6.15G发展背景142
6.1.1移动通信技术发展史142
6.1.2国外5G发展143
6.1.3中国5G发展144
6.25G应用场景及技术145
6.2.15G三大应用场景145
6.2.25G核心网关键技术147
6.35G的工业应用场景152
6.3.15G 机器视觉152
6.3.25G 远程现场153
6.3.35G 远程控制154
6.45G工业应用案例154
6.4.15G 智能工厂154
6.4.25G 智能电网155
6.4.35G 家电制造156
6.4.45G 仓储物流157
参考文献158
第7章工业互联网与中台技术159
7.1工业互联网概念及架构模型159
7.2国内外工业互联网162
7.2.1GE工业互联网162
7.2.2IIC工业互联网164
7.2.3中国工业互联网164
7.3工业互联网平台165
7.3.1工业互联网平台发展历程165
7.3.2工业互联网平台功能层次166
7.3.3工业互联网平台价值168
7.3.4工业互联网平台应用分布169
7.3.5垂直行业应用174
7.4中台技术178
7.4.1中台概念起源178
7.4.2数据中台的功能定位180
参考文献181
第8章工业智能与边缘计算182
8.1工业智能发展背景与关键技术183
8.1.1工业智能发展背景183
8.1.2工业智能关键技术184
8.2工业数字化智能化关系187
8.2.1智能化与工业大数据187
8.2.2从人工智能到工业智能188
8.3工业智能化发展层次与应用189
8.3.1工业智能化五个发展层次189
8.3.2工业智能的典型应用190
8.4边缘计算架构与平台197
8.4.1边缘计算及其发展198
8.4.2边缘计算的参考架构199
8.4.3工业边缘计算平台200
参考文献203
第3篇应用与实践205
第9章案例人员、技术与资源207
9.1组织战略207
9.1.1战略管理与组织战略207
9.1.2组织战略能力子域成熟度模型208
9.1.3案例分析208
9.2人员技能211
9.2.1人员技能211
9.2.2人员技能能力子域成熟度模型212
9.2.3案例分析213
9.3数据214
9.3.1工业大数据的战略作用214
9.3.2数据能力域成熟度模型215
9.3.3案例分析216
9.4集成218
9.4.1集成的意义和内容218
9.4.2集成能力子域成熟度模型218
9.4.3案例分析219
9.5信息安全221
9.5.1工业领域中的信息安全221
9.5.2信息安全能力子域成熟度模型221
9.5.3案例分析222
9.6网络224
9.6.1工业网络概述224
9.6.2网络能力子域成熟度模型225
9.6.3案例分析225
9.7装备227
9.7.1智能制造装备概述227
9.7.2装备能力域成熟度模型228
9.7.3案例分析228
参考文献229
第10章案例产品与工艺设计230
10.1产品设计230
10.1.1人工智能对产品设计思维的影响与塑造230
10.1.2产品设计子域成熟度级别要求231
10.1.3案例分析233
10.2工艺设计234
10.2.1智能化的制造工艺234
10.2.2产品设计与工艺设计协同235
10.2.3工艺设计子域成熟度级别要求235
10.2.4案例分析237
参考文献240
第11章案例智能化生产241
11.1计划与调度241
11.1.1计划与调度在生产中的作用241
11.1.2计划与调度能力子域成熟度模型242
11.1.3案例分析243
11.2生产作业244
11.2.1自动化高柔性的自适应生产244
11.2.2生产作业能力子域成熟度模型245
11.2.3案例分析246
11.3设备管理248
11.3.1预测性维护248
11.3.2设备管理能力子域成熟度模型248
11.3.3案例分析250
11.4安全环保255
11.4.1智能化为安全和环保带来倍增效应255
11.4.2安全环保能力子域成熟度模型255
11.4.3案例分析256
11.5仓储配送258
11.5.1供应链中的资源提供者258
11.5.2仓储配送能力子域成熟度模型259
11.5.3案例分析260
11.6能源管理261
11.6.1智能化的能源管理261
11.6.2能源管理能力子域成熟度模型262
11.6.3案例分析263
参考文献265
第12章案例智慧供应链与服务266
12.1采购266
12.1.1供应链条件下的采购管理266
12.1.2采购能力子域成熟度模型267
12.1.3案例分析268
12.2物流270
12.2.1物流管理270
12.2.2物流子域成熟度级别要求271
12.2.3案例分析272
12.3销售275
12.3.1销售管理275
12.3.2销售子域成熟度级别要求276
12.3.3案例分析277
12.4客户服务278
12.4.1客户服务管理278
12.4.2客户服务成熟度级别要求279
12.4.3案例分析279
12.5产品服务281
12.5.1产品服务系统281
12.5.2产品服务成熟度级别要求282
10.5.3案例分析283
参考文献284
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| 內容試閱：
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随着工业4.0和中国制造2025等概念深入人心，制造业向数字化、网络化、智能化方向发展已是大势所趋，也是制造业在互联网浪潮中生存革新的必然选择。
所谓工业智能化转型是指在工业领域中采用人工智能、知识工程、神经元网络理论、大系统理论等，使工业制造系统具有人的某些智能，能替代或扩展人的脑力劳动，并实现脑力劳动自动化；并集信息技术、系统控制技术、软件技术、通信技术、传感技术、机器人技术和专家系统等技术群集于一体，实现一体化或综合化，以提升企业的运行效率和获得竞争优势。
工业4.0、智能制造等，面对客户需求的变化，企业如何适应和跟上这一快速的变化，如何更好地满足客户需求，这是数字化转型需要解决的核心问题。在过去，消费者追求的更多是高性价比、产品功能丰富、耐用性高等功能诉求；而今天，年轻的消费者不仅仅关注功能诉求，而且关注内容、服务、参与度、社交体验、分享与交流等体验诉求。消费者的需求已变化，企业的供给必须跟上消费者需求的变化。
伴随着工业技术和信息技术的飞速发展，商业系统的需求、生产流程、业务逻辑的复杂性逐渐增加，对信息系统的响应要求也越来越高。面对商业和制造系统复杂性的持续增加，基于传统IT架构的解决方案越来越难以适应日益复杂的制造系统。工业互联网平台基于云架构实现各业务系统和解决方案的云化迁移，使大量数据、模型、决策信息平台化汇聚、在线化调用，系统之间实现互联互通操作，实现了业务系统的功能重用、快速迭代、敏捷开发、按需交付。伴随着制造系统的复杂性增加，新的业务系统通过对原有业务系统模块的组合编排、部署实现快速上线，系统响应能力达到指数增长。
面对数字化、网络化和智能化转型大变革，企业该如何转型？企业需要实现三个转变： 一是以确定性应对不确定性，面对需求的不确定性，企业需要以数据 算法的策略应对不确定性；二是以增量革命构建新型能力，企业数字化转型就是要把软件、设备、流程优化、管理变革最终转化为企业的新型能力；三是从产品制造商到客户运营商的转变，制造企业应成为一个工业产品提供者，通过产品与客户建立一种强关系，能成为24h在线，了解、预测、满足客户需求的客户运营商。
企业智能化转型时代已经到来。
本书主要特点是： ① 针对信息化转型的新阶段智能化转型特点的要求，提出了智能化转型方法论；② 梳理了信息化转型所涉及的方法和技术；③ 分领域分析了智能制造成熟度模型及相关案例。
本书由孔繁荣、郑树泉担任主编；黄燕、徐侃、李索远、王倩、武智霞、宋光照等参与了部分章节的编写工作。
感谢上海计算机软件技术开发中心、上海嵌入式系统应用工程技术研究中心多年来的研究和应用实践为本书的写作积累了大量的素材和案例。本书的撰写得到了国家重点研发计划网络协同制造和智能工厂重点专项《智能工厂弹性服务管控平台通用架构及开发工具》项目的支持。该项目提出了智能工厂管控平台弹性基础架构，我们基于该架构的模型已面向航空、电子信息、先进制造等行业开展了企业数字化转型的应用实践。
同时，本书也得到了中国电子技术标准化研究院及工业大数据标准化研究小组、中国信息通信研究院及工业互联网联盟相关会员、工业智能服务联盟会员企业、工业大数据产业应用联盟企业的领导和专家的支持，他们为本书的写作提供了不少建议和案例材料，在此一并表示感谢。
智能制造数字化、网络化和智能化转型是个不断改进和演化的过程，企业需要通过不断实践来积累经验和不断推进工作，本书只能起到一个抛砖引玉的作用。欢迎读者对本书不足之处批评指正，希望分享体会和经验，共同推进智能制造的转型升级。
孔繁荣于上海
2020年5月
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