從大數據到智能製造 人工智能 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李傑 著

圖書標籤:

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• 智能製造
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• 機器學習
• 數據分析
• 數字化轉型
• 預測性維護
• 優化算法
• 工業互聯網

店鋪： 上海交通大學齣版社官方旗艦店

齣版社： 上海交通大學齣版社

ISBN：9787313149183

商品編碼：10374377983

開本：32開

齣版時間：2016-05-01

內容簡介 暢銷書作者李傑，繼《工業大數據》之後的又一本力作，以大數據與智能製造的關係為視角，係統闡述瞭如何利用大數據解決和避免在製造過程中的可見和不可見問題。  目前市場上工業4.0和大數據圖書大多數是引進版譯著，基本上都在強調理論的解釋與國傢政策的解讀。本書不局限於理論的解釋與政策的解讀，其內容分為3個篇章：導引篇、案例分析篇、專傢訪談篇。  在概念定義篇裏，李傑教授不僅闡述工業4.0，中國製造2025，大數據等相關知識點，而且會提齣自己多年研究的新思想，如“智能製造”將是“無憂慮製造”，中國製造2025是在一場在看不見的世界裏的戰爭，創造中國企業的蛋黃與蛋白（此思想曾在2015年被新聞聯播所采訪）等新概念與新思想。  專傢訪談篇為本書的重點，李傑教授邀請著名經濟學傢馬光遠、媒體人《福布斯》（中文版）總編康健、航空發動機專傢“學院派”教授王安正、企業傢三一重工高級副總裁賀東東、NI中國市場行業分析經理崔鵬待以問答的形式暢談大數據與智能製造的關係； 案例分析篇是本書的點晴之筆，此篇章是目前市場上任何一本書都不具備的內容，李傑教授將多年與各大企業閤作的成功案例用理論和數據解讀，可讓製造類其他企業學習與藉鑒。 作者簡介 李傑（Jay Lee）,美國國傢科學基金會(NSF)智能維護係統産學閤作中心 （IMS）主任，自2000年起領導全球工業大數據分析與智能維護係統技術研發；同時，也為中國教育部長江學者特聘教授與中組部韆人計劃專傢，德稻創新大師，並擔任海爾大學創新教授；2013年，他擔任美國白宮信息物理係統與美國挑戰項目顧問，2016年起，擔任美國麥肯锡（McKinsey&Company;）全球顧問。 著有大數據方嚮的標杆圖書《工業大數據》，暢銷4萬冊；上架一個星期榮登經濟類圖暢銷榜名。 在綫試讀部分章節 智能製造是製造還是思維？ 在過去三年中，關於工業４． ０ 的定義和對世界各國戰略的解讀已有很多，也有許多專傢學者和政府機構提齣瞭一係列的實施路徑和方案，我們看到政府相繼提齣瞭機器換人、智慧工廠、大數據、互聯網＋ 和工匠精神等一係列改革舉措。然而，有不少人都錶達過這樣一種感受： 我們越深入分析各個國傢的政策，越是去嘗試不同的轉型路徑，反而愈發地感覺迷茫和浮躁。 我認為之所以會有這樣的感受，原因是大傢把智能製造當成瞭一個技術問題來看待，因此在分析其他國傢行動的時候也隻是停留在錶麵的方法和技術上，卻忽略瞭這些行動背後的思維和邏輯。於是當德國有“工業４.０”，我們就有瞭“中國製造２０２５”；美國提齣“工業互聯網”，我們也提齣瞭“互聯網＋ ”；日本精益製造做得好，我們就要大力提倡工匠精神。事實上，智能製造並不僅僅是一個技術體係或文化，更重要的是背後對智慧的理解、解決問題的邏輯和重新定義製造的思維。 何謂智能製造的核心？ 而智能製造係統區彆於傳統製造係統重要的要素在於第六個Ｍ，即建模（ｍｏｄｅｌｉｎｇ），並且正是通過這第六個Ｍ 來驅動其他５ 個要素，從而解決和避免製造係統的問題。因此智能製造係統運行的邏輯是： 發生問題→模型（或在人的幫助下）分析問題→模型調整５ 個要素→解決問題→模型積纍經驗，並分析問題的根源→模型調整５ 個要素→避免問題。
訪談經濟學傢馬光遠：中國如何應對工業4.0的挑戰？ 馬光遠：我們也應該看齣，經過３０ 多年的發展，中國盡管已經成為全球製造業規模大的國傢，但中國製造業的競爭力仍然不強，很多産業處在價值鏈的低端。在這種情況下，正確的做法應該是努力通過創新，提升製造業的核心競爭力，但遺憾的是，這幾年，我們在很多策略上有輕視製造業，盲目強調服務業比重提升的重大戰略問題。中國製造業目前大的尷尬，是低端産業麵對越南等東南亞國傢的競爭，高端産業又麵臨德美新一輪的擠壓，再不把製造業真正放到國傢重要的戰略位置，再過幾年，中國製造業的競爭力將蕩然無存，我們將一無所有。過去我們老是強調，中國由於曆史原因，錯過瞭前三次工業革命，但是， 但新一輪的工業革命到來之時，如果我們不重視製造業，隻是談虛無縹緲的“互聯網＋ ”，中國很有可能又一次與全球産業革命擦肩而過。互聯網＋ 的基礎是製造業，沒有製造業，互聯網＋什麼都不是。

智變未來：數據驅動的産業革新與未來圖景 本書聚焦於一個宏大而緊迫的時代主題：傳統産業如何在海量數據的洪流中實現質的飛躍，並構建起麵嚮未來的、具有高度適應性和決策能力的全新生産範式。我們不談理論的玄奧，而專注於實踐的落地與價值的重塑。 本書是一部深度剖析當代工業體係如何通過精細化、數據化的方式進行全麵升級的權威指南。它超越瞭對單一技術的簡單羅列，而是構建瞭一個宏觀的、跨學科的認知框架，幫助讀者理解驅動全球製造業與服務業轉型的核心動力和關鍵路徑。 第一部分：基石：信息湧流與價值捕獲 在信息爆炸的時代，數據已不再是副産品，而是驅動所有創新活動的核心燃料。本部分將深入探討企業如何從最初的“數據孤島”狀態，逐步走嚮“數據驅動”的決策模式。 一、數據的原力與形態演變： 我們首先解析當前數據環境的復雜性。數據來源的多元化（傳感器網絡、供應鏈記錄、客戶交互日誌等）帶來瞭前所未有的信息廣度，但也對數據的清洗、標準化和集成提齣瞭嚴峻挑戰。本書詳細闡述瞭結構化數據、半結構化數據與非結構化數據在工業場景中的特定價值點，以及如何構建統一的數據湖泊和數據中颱，實現數據的“即取即用”。 二、可視化與敘事：從數字到洞察： 僅僅收集數據是遠遠不夠的。本章的重點在於“數據敘事”的力量。我們探討瞭高級數據可視化技術如何將復雜的統計模型和實時運行數據轉化為管理層和一綫操作人員能夠理解的直觀信息。這包括構建動態儀錶闆（Dashboards）、交互式報告係統，以及如何通過設計優良的可視化界麵，快速識彆瓶頸、發現潛在機會，將“數據量”轉化為“決策質量”。 三、閤規、安全與倫理的隱形架構： 在數據價值日益凸顯的同時，數據安全與隱私保護成為企業生存的底綫。本書將詳細剖析工業數據治理的框架，包括數據生命周期管理、訪問權限控製機製（RBAC/ABAC），以及在跨國運營中必須遵守的全球數據閤規標準。我們提供的不僅僅是技術建議，更是一套建立企業數據信任體係的組織流程。 第二部分：流程再造：效率極限與柔性生産的實現 本部分將視角聚焦於將數據轉化為實際生産力與運營效率的轉化過程。探討如何利用信息流的優化，徹底重塑傳統的工作流程和物理環境。 四、供應鏈的數字化孿生構建： 現代供應鏈的復雜性要求預測的精確度和響應速度達到極緻。本書詳盡闡述瞭“數字孿生”（Digital Twin）技術在供應鏈管理中的應用。這不僅僅是創建一個物理資産的虛擬模型，而是整閤瞭實時物流信息、庫存水平、需求預測等多源數據的動態模擬環境。讀者將學習如何利用孿生體進行情景模擬（What-if Scenarios），優化庫存周轉率，並提前預警潛在的供應中斷風險。 五、質量控製的革命：從抽檢到全流程監控： 傳統質量管理依賴於後端的、破壞性的抽樣檢驗。本書著重介紹如何利用高速傳感器和邊緣計算，實現産品製造過程中的百分之百在綫質量監控。重點解析瞭基於圖像識彆和聲學分析等非接觸式檢測方法，以及如何將這些檢測結果實時反饋給生産設備，形成閉環自校準係統，從而將缺陷率降至理論最低點。 六、能源管理與可持續運營的精細化控製： 在成本控製和企業社會責任（CSR）日益重要的背景下，能源效率成為新的競爭要素。本章介紹瞭如何部署智能能源監測係統，實時分析生産設備、HVAC係統乃至建築本身的能耗特徵。通過深度學習算法對能耗模式進行優化調度，本書提供瞭大量案例說明如何實現能源消耗的平滑化和整體效率的顯著提升，為綠色製造提供技術支撐。 第三部分：組織與人纔：適應新範式的變革管理 技術的引入必然帶來組織結構和人纔技能的重塑。本部分關注的是“人”與“流程”如何適應這種深度變革。 七、跨職能團隊的協作模式重構： 數字驅動的運營要求IT（信息技術）與OT（運營技術）部門的深度融閤。本書分析瞭打破傳統壁壘、建立敏捷、跨職能團隊的有效策略。討論瞭如何建立共享的數據語言和共同的目標體係，以確保數據洞察能夠迅速轉化為生産綫的實際行動，避免因部門隔閡造成的效率損失。 八、提升員工的數據素養與技能升級： 技術進步的最終體現是操作人員能力的提升。我們不側重於招聘全新的“數據科學傢”，而是聚焦於如何“賦能現有員工”。本書提供瞭分層級的員工技能提升框架，從基礎的數據解讀能力到復雜係統的操作與維護能力，幫助企業構建一個既懂業務又懂數據的復閤型人纔梯隊。 九、構建麵嚮未來的企業韌性（Resilience）： 在充滿不確定性的全球環境中，企業的韌性比單純的效率更重要。本章探討瞭如何利用預警係統、分散式決策機製和冗餘設計，建立能夠快速從突發事件（如自然災害、地緣政治波動）中恢復並適應新環境的運營體係。這種韌性是建立在對潛在風險的持續、動態評估之上的。 本書的獨特價值在於，它將理論構建與高度可操作的實踐指南緊密結閤，為所有緻力於在工業4.0時代實現跨越式發展的企業管理者、工程師和戰略規劃師，提供瞭一張清晰、務實且富有前瞻性的“智變”路綫圖。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在製造業一綫摸爬滾打多年的工程師，我常常感到技術更新的速度讓人應接不暇。尤其近幾年，“工業4.0”、“智能工廠”這些詞匯充斥著行業會議和技術論壇，但真正落到實處，能夠指導我們如何實踐的係統性內容卻少之又少。這本書的標題，讓我看到瞭希望。我更關注的，是它能否提供一些具體可行的技術路徑和實踐方法。比如，在引入大數據分析時，我們首先會遇到數據孤島的問題，如何打破壁壘，整閤不同係統的數據？在應用人工智能算法時，是選擇現成的SaaS服務，還是需要自建模型？書中會不會深入講解這些技術實現的挑戰，並給齣相應的解決方案？我更希望這本書能提供一些不同規模、不同行業製造業企業在邁嚮智能製造過程中的案例研究，尤其是那些能夠復製和推廣的成功經驗。當然，我也想瞭解，在智能製造的浪潮中，像我這樣的基層技術人員，應該如何提升自己的技能，纔能跟上時代的步伐，而不是被淘汰。這本書會不會為我們描繪一幅清晰的職業發展藍圖？

評分☆☆☆☆☆

我是一個對未來科技發展趨勢有著高度敏感度的愛好者，尤其是那些能夠切實改變我們生活和工作方式的技術。大數據和人工智能這兩個概念，對我而言，既熟悉又充滿神秘感。我常常在想，這些抽象的算法和模型，究竟是如何在現實世界中發揮作用的？這本書的標題，將它們與“智能製造”這樣一個具體的領域相結閤，讓我覺得它不再是純粹的理論探討，而是有著實際落地場景的。我更期待的是，這本書能夠以一種通俗易懂的方式，為我揭示大數據在理解市場需求、優化産品設計方麵的作用，以及人工智能如何在生産綫上實現自主決策、機器人協作等方麵帶來怎樣的革命。我希望它能像一位經驗豐富的導遊，帶領我深入智能製造的各個環節，從生産綫的自動化升級，到整個供應鏈的智能化管理，讓我對這個未來工業圖景有一個更全麵、更直觀的認識。書中會不會包含一些令人驚嘆的未來工廠設想，以及實現這些設想所需的技術支撐？

評分☆☆☆☆☆

我的專業背景讓我一直關注著科技進步對社會經濟發展的影響。大數據和人工智能無疑是當下最具顛覆性的技術力量，而製造業作為國民經濟的基石，其智能化轉型更是牽動人心。這本書的題目“從大數據到智能製造 人工智能”，似乎提供瞭一個完整的視角，從數據積纍到技術賦能，再到最終實現智能化的工業形態。我非常好奇，書中是否會深入探討大數據在製造業中的具體應用場景，例如如何通過分析生産過程中的海量數據來優化工藝參數，提高産品良率？人工智能又如何在其中發揮關鍵作用，例如通過機器學習預測設備故障，實現預測性維護，避免非計劃停機？我更期待的是，這本書能否為我們描繪齣智能製造的未來圖景，以及在這一過程中，如何平衡自動化帶來的效率提升與就業結構變化之間的關係。這本書會不會為我們提供一些前瞻性的思考，關於如何構建一個更可持續、更具韌性的智能製造生態係統？

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就吸引瞭我，一種深邃的藍色調，點綴著科技感的銀色綫條，仿佛打開瞭一扇通往未來的大門。拿到手裏，厚實的分量和精良的紙張觸感，預示著內容一定相當紮實。我一直對科技如何改變傳統産業有著濃厚的興趣，特彆是大數據和人工智能這兩個熱門領域，總覺得它們是驅動社會進步的核心力量。這本書的標題，從“大數據”到“智能製造”，再到“人工智能”，層層遞進，清晰地勾勒齣瞭一個從數據驅動到智能決策，再到最終實現高效生産的宏大敘事。我腦海中浮現齣的是一個充滿變革的工業場景：傳感器遍布的工廠車間，機器之間無聲的交流，數據分析師們通過算法優化生産流程，最終打造齣更具競爭力的産品。這本書會不會深入探討數據采集、清洗、建模的全過程？會不會為我們揭示人工智能在質量檢測、預測性維護、供應鏈管理等方麵的具體應用案例？我非常期待能從中找到關於如何將海量數據轉化為實際生産力，如何用AI賦能製造業升級的寶貴見解。這本書會不會像一個導航儀，指引著我們這些對智能製造充滿好奇的讀者，穿越數據洪流，抵達智能生産的彼岸？

評分☆☆☆☆☆

最近，我一直在思考，在如今這個數據爆炸的時代，如何將數據轉化為真正的價值，尤其是在傳統製造業轉型升級的過程中。這本書的標題，直接點齣瞭“大數據”與“智能製造”的關聯，並引入瞭“人工智能”這一關鍵驅動力，這讓我覺得它非常有針對性。我最想瞭解的是，這本書是否能提供一些切實可行的框架和模型，幫助企業理解如何構建一套有效的大數據應用體係，並將其與人工智能技術相結閤，從而提升生産效率、降低運營成本、甚至催生新的商業模式。比如說，對於那些擁有海量生産數據的企業，如何利用這些數據進行深入分析，找齣瓶頸，實現精益生産？人工智能在其中又扮演著怎樣的角色，是輔助決策，還是直接參與生産過程？我希望這本書能提供一些關於數據治理、算法選擇、以及模型部署方麵的實用建議，而不是僅僅停留在概念層麵。我更希望它能成為一本指導企業進行數字化轉型的“工具書”。