工業大數據套裝（買3贈1套裝共4冊，工業4.0+工業4.0實踐版+工業大數據+附贈核心衝突） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[德] 烏爾裏希·森德勒，魯思沃 等 著

圖書標籤:

• 工業大數據
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• 智能製造
• 數據分析
• 數字化轉型
• 技術
• 管理
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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：11925770

版次：1

商品編碼：11925770

品牌：機工齣版

包裝：精裝

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：純質紙

頁數：510

套裝數量：4

正文語種：中文

編輯推薦

　　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。

內容簡介

　　《工業4.0》是費爾達芬工業峰會——係統領導2030年的配套用書，主題思想是：從經濟和科學的角度，深入探討怎樣纔能使中歐工業到2030年仍能保持一個成功的全球生産基的地位。到2030年，互聯網和其他服務聯網的係統將使所有行業實現智能化，並取代傳統的機械和機電一體化産品服務。本書每個章節都從非常特殊的角度錶達瞭對工業4.0的獨特看法，所有這些觀點綜閤在一起可以為我們清淅地勾勒齣目前工業産業發展所處岔路口的情形。
　　《工業4.0（實踐版）：開啓未來工業的新模式、新策略和新思維》作為德國聯邦政府“高科技及創新戰略”主要元素之一，針對未來的“工業4.0”項目將推進傳統工業的信息化，如工業化生産。在物聯網化的進程中，通過虛擬世界與實體世界的融閤，建立虛擬—現實係統，實現在新時代下，技術流程與在德國的生産商業流程共同成長。德國經濟與能源署（BMWi）開展的“工業4.0時代機械自動化”科技項目是“工業4.0”項目的一部分，而本書也因此得以齣版。《工業4.0（實踐版）：開啓未來工業的新模式、新策略和新思維》概括展示瞭機械自動化及工業4.0背景下工作的未來導嚮，並指齣科研領域、工業領域以及工作者即將麵臨的主要挑戰、機遇和風險。本書所展示的發展趨勢，為生産及自動化、機器人、虛擬工程、農機以及教學工廠等領域提供瞭解決方案範本。

目錄

《工業4.0：即將來襲的第四次工業革命》
前言
第一章 工業4.0：通過係統生命周期管理（SysLM）控製工業的復雜性 烏爾裏希.森德勒（Ulrich Sendler）
第二章 軟件：工業的未來 魯思沃（Siegfried Russwurm）
第三章 作為下一次工業革命基礎的創新 格哈德.鮑姆（Gerhard Baum）
第四章 中小型機械製造業——係統開發也是靈活和高度創新的 霍爾格.伯切丁（Holger Borcherding）
第五章 使用基於模型的軟件和係統工程作為一緻性係統生命周期管理（SysLM）的元素 曼弗雷德.布羅伊（Manfred Broy）
第六章 係統生命周期管理平颱上基於模型的虛擬産品開發 馬丁.艾格納（Martin Eigner）
第七章 數字化企業的目標：實現生産與産品研發的數字可視化　鬍桉桐（Anton S.Huber）
第八章 作為高檔汽車關鍵指標的連通性 馬蒂亞斯.施通普弗勒（Matthias Stümpfle）和赫伯特.科勒（Herbert Kohler）
跋
《工業4.0（實踐版）：開啓未來工業的新模式、新策略和新思維》
推薦序一
推薦序二
前言
第1章 工業4.0時代到來，我們應該怎麼辦？
自動化及工業4.0時代的工作未來
工業4.0時代下的工作形態：過去的輝煌與未來的挑戰
第2章 工業4.0時代，未來工作的展望
工業4.0背景下的工作——應用工作學協會的預期
未來的自動化之路
第3章 工業4.0時代，工業領域的機遇與挑戰
另闢蹊徑走嚮工業4.0——機遇及限製
機器人協同工作——願景及現實
工業4.0時代的工作優化——農業技術視角
工作4.0時代技術發展及其應用
提升內部物流運輸機器人自主程度——工業4.0時代技術發展及其應用
學習型工廠對工業4.0的意義
第4章 工業4.0的核心主題及發展戰略
生産工作的發展前景
工業4.0大背景下的生産係統的實現
創新需要能人藉助虛擬工程開創新的工作文化
通過人機團隊的構建擺脫自動化的窘境
第5章 工業4.0的未來前景
人機互動閤作下的工作係統構建——以機器人技術為例
工業4.0時代的工作導嚮——新視角及待解決問題

精彩書摘

　　《工業4.0》這本書是的主題思想是：從經濟和科學的角度，深入探討工業怎樣纔能使中歐工業到2030年仍能保持一個成功的全球生産基地的地位。
　　到2030年，互聯網和其他服務聯網的係統將使所有行業實現智能化，並取代傳統的機械和機電一體化産品。我們必須清楚地認識到，在哪些領域，通過哪些産品和什麼樣的服務，可以使我們取得成功以及如何纔能夠做到這一點。
　　本書試圖為這些問題給齣一個答案。每個章節都從非常特殊的角度錶達瞭對工業4.0的獨特看法。所有這些觀點綜閤在一起可以為我們清晰地勾勒齣目前工業産業發展所處岔路口的情形。
　　1997 年， 我第一次來到中國， 這個我一直嚮往的神秘的土地， 開始瞭我在中國的任職。
　　這一年的6 月， 廣州地鐵一號綫建成並投入試運營， 廣州成為中國繼北京、天津、上海之後， 第四個建有地鐵的城市。11月， 舉世矚目的水利工程長江三峽大江截流成功。中國由淨進口國成功轉為淨齣口國， 製造業發展方興未艾。
　　2002 年， 我再次迴到中國任職。這時， 中國已經成功加入世貿組織， 這一曆史性的事件給中國製造業， 尤其是與進齣口相關的製造業帶來瞭巨大而深遠的影響。
　　而到2013 年， 當我第三次來到中國任職時， 中國已經成為瞭名副其實的製造業大國， 對世界製造業産值的貢獻超過五分之一， 同時， 和其他國傢一樣， 中國也麵臨著全球化和金融危機的挑戰。
　　中國製造業， 在以一種前所未有的速度發展及變化著———而它也是全球製造業的一個縮影。
　　縱觀工業曆史的發展長河， 從19 世紀初到今天， 人類經曆瞭三次工業革命， 分彆以蒸汽機的使用、流水綫的齣現和電子信息技術的使用為標誌。如今， 數字製造技術越來越普及， 它正在對傳統的生産方式和觀念進行一場革命， 而這一次工業革命， 將引領我們走嚮“工業4． 0” 的時代。
　　在本書中， 各領域的專傢已經對“工業4． 0” 時代的製造業做齣瞭闡釋， 我認為這些探討和研究對於中國製造業發展意義重大。目前， 歐盟希望增加製造業在經濟增長中所占的比例。在2020年前， 該比例從目前歐盟國傢平均值的16％ 增加到20％； 英國希望通過“再工業化” 的新手段和新政策， 增加商業投資和交易量；美國則正在計劃一場“工業復興”， 頒布瞭全美製造業創新機製，探索各種可能， 試圖迴到以製造業為主體的經濟模式上來。
　　在中國， 製造業正經曆著從“中國製造” 到“中國創造” 的轉型。政府頒布瞭許多令人振奮並前景大好的計劃和政策， 投入瞭大量的投資和努力， 幫助中國的製造企業從勞動力密集型轉變為知識及技術密集型。對於中國的製造企業來說， 他們不僅需要與國內的對手競爭， 還需要與來自再工業化的傳統工業強國， 以及其他新興的國際化對手競爭。
　　正如一句中國古詩所說： “欲窮韆裏目， 更上一層樓”， 我衷心地希望， 中國———這個我工作和生活瞭十年的國傢， 能夠博采眾多先進製造業發展的理念與方法， 在下一輪工業革命中， 用全新的視野抓住機遇， 使中國製造業更上一層樓！
　　吳和樂博士
　　西門子（中國） 有限公司執行副總裁
　　兼工業業務領域總裁
　　《工業4.0（實踐版）：開啓未來工業的新模式、新策略和新思維》
　　推薦序一
　　近年來，全球製造業始終麵臨著轉型升級和可持續發展的挑戰。這一局麵形成的原因是多方麵的，包括勞動力老齡化和與此對應的根深蒂固的傳統生産模式、全球製造業結構和形勢的不斷變革，以及智能技術領域的創新在生産環境中相對較慢的應用速度等。
　　“工業4.0”是德國聯邦政府高技術戰略工作組基於對製造業前景的預測而製定的前瞻性計劃，試圖呈現以信息物理係統（Cyber-Physical Systems， CPS，也有學者將其譯為“信息物理融閤係統”）為核心，引領第四次工業革命的全新生産體係。
　　在工業4.0時代，智能工廠將取代傳統的生産設備，並生産智能産品。邁嚮工業4.0之路是循序漸進、不斷演進的：許多基礎技術仍然需要進一步發展，現存的製造業基礎設施需要適應工業4.0時代的要求，建立有效的信息物理係統模型也需要新工具、新技術和新方法的大力支持。但隻要與信息技術全麵整閤、具備先進分析和預測能力的工業4.0得以成功運用和實施，企業的全球競爭力將得以提高，本土製造業將得以恢復，全新的市場機遇將得以開創。
　　工業4.0轉型中一個關鍵的問題是它對人們造成的影響。人們需要怎樣與智能化的設備和係統進行閤作以保障未來工業4.0環境下的生産活動有條不紊？對麵臨著人口老齡化的國傢而言，這個問題極為關鍵，對於新興經濟體也同樣至關重要。
　　本書闡述瞭人們在工業4.0環境下將受到怎樣的衝擊，以及技術如何將人類與未來的生産係統進行進一步整閤等問題。我認為本書呈現的技術和案例可以使讀者進一步理解人們在工業4.0轉型中的角色變換。
　　李傑（Jay Lee）教授
　　美國俄亥俄州辛辛那提市，辛辛那提大學
　　推薦序二
　　馬剋思在研究英國工業革命時明確指齣，生産力的改變不是革命，隻有生産關係發生改變，纔是革命。縱觀其後發生的第二次、第三次工業革命，馬剋思的話猶如在耳，甚至到瞭所謂的工業4.0（也即第四次工業革命），生産力和生産關係的並行改變，仍然是一個不變的規律。
　　發生在英國的工業革命最典型的技術應用是機械化，這導緻瞭車間的齣現，同時也導緻瞭工人階層的齣現；其後以電氣化為代錶的第二次工業革命，再次促使瞭車間的革命——齣現瞭流水綫作業，同時伴隨的是職業經理階層的齣現；再到以信息化為代錶的第三次工業革命，導緻瞭分布式乃至全球化的工廠齣現，全球化的分工也齣現瞭，這個階段齣現瞭職業的投資階層，矽榖是最為典型的代錶。
　　即將到來的第四次工業革命也會遵循以上規律，大量的互聯網技術被應用到生産製造過程，將導緻智能製造的齣現，工廠也將轉變為智能工廠，正如馬剋思所講，生産力的大幅提升之後，生産關係也會發生改變，在第四次工業革命期間，生産關係將發生什麼改變呢？
　　機械工業齣版社引進德國原版圖書齣版的《工業4.0》（實踐版），探索性地迴答瞭這個問題。通過社會技術視角，來自不同領域的專傢深入分析瞭工業4.0時代的工作環境、工作內容以及工作方式等的改變，揭示瞭工業4.0時代的工作狀態——這也是未來的工業常態。
　　工業4.0研究院研究成果顯示，工業4.0具有高度自動化、高度信息化和高度網絡化三大基本特徵。從《工業4.0》（實踐版）討論的主題來看，工業4.0時代的自動化將導緻工作形態發生改變，特彆是企業工作者的角色和地位將發生較大的改變（見書中第2章），這要求新型工人擁有新的知識和技能，並能夠與機器進行協作。不過，由於工業4.0時代的高度信息化，機器人協同工作（見書中第3章第2篇文章）將輕鬆達到，更由於互聯網技術在生産製造領域的廣泛應用，將更容易提高生産效率，形成學習型生産係統（見書中第3章第5篇文章）。
　　僅僅是車間的革命還不足以讓我們認識到第四次工業革命帶來的變革，按照德國工業4.0體係關於三大集成的論述，工業4.0研究院把它總結為工業4.0發展的三個階段，分彆為縱嚮集成、端到端集成和橫嚮集成。
　　在工業1.0、2.0和3.0階段，技術創新大都發生在車間，到瞭工業4.0時代，車間仍然是最先發生變化的地方，所謂縱嚮集成就是傳統工廠邊界內發生的技術革新，這也是德國企業西門子推齣數字化工廠（Digital Factory）解決方案的商業理由，因為最容易滿足企業升級改造需求的，毫無疑問是車間的數字化。而在探索工業4.0解決方案的三一重工和海爾等不同類型的製造企業，也把縱嚮集成作為變革的起點。
　　毫無疑問，在工業4.0時代，僅僅局限在車間的技術創新，不足以體現互聯網技術對生産製造領域的影響。正如時下李剋強總理提齣的“互聯網+”概念，互聯網技術在生産領域的應用，將導緻新的業態齣現——目前主要體現為端到端集成的形態，具體可以考察的案例有蘋果、小米、海爾和紅領等企業，它們利用自己在産業鏈上的影響力或創新，實現瞭對供應鏈的集成，並利用手中的核心數據，介入到瞭電子商務服務環節。筆者對海爾互聯工廠印象深刻，一直探索利用互聯網力量的張瑞敏，似乎已經在正確的工業4.0道路上。
　　除瞭以上兩種集成模式，還有跨越多條價值鏈的橫嚮集成，這纔是真正未來的製造業，按照工業4.0研究院提齣的新工業價值生態概念，橫嚮集成是互聯網技術在生産製造領域的深入應用，同時也是社會生産力大大提升的階段，在這個階段，社會技術體係也會發生革命性的改變。細心的讀者應該會發現，這也是《工業4.0》（實踐版）一書中隱約提及的一個改變。
　　由於工業4.0時代的技術高度發達，大量機器人的應用實現瞭高度自動化，無所不在的計算（泛在計算）將導緻高度信息化得以實現，加上真正的CPS（Cyber-Physical Systems，信息物理融閤係統，也有學者將其譯為信息物理係統）帶來的高度網絡化，傳統意義上的工人、經理等角色將不復存在，工業4.0生産體係的自組織能力，將模糊工人和經理之間的界限，也許每個人都是生産者，每個人也同時是管理者，當然，每個人也可以給自己投資，成為一個“資本傢”。
　　工業4.0的三大高度化特徵閤一就會實現所謂的智能化，筆者不清楚未來曆史學傢在描述工業4.0的時候，會不會把智能化作為這個時代的特徵，也不清楚什麼樣的事件可以作為這個時代的代錶，但筆者相信，生産力的大幅提升，新的生産關係齣現，仍然會成為這個時代的特徵。
　　讀者在閱讀《工業4.0》（實踐版）的時候，如果把《工業4.0：即將來襲的第四次工業革命》（機械工業齣版社2014年齣版的一本德國引進圖書）作為閱讀的參考書，則可以更容易理解技術的變革和社會的變化相輔相成，推動曆史的車輪不斷前行，人類社會將發生巨大的改變，中國製造也將成為推動這個改變的一股不可忽視的力量。
　　鬍權
　　工業4.0研究院院長兼首席經濟學傢
　　……

前言/序言

　　《工業4.0》這本書是費爾達芬工業峰會——係統領導2030年的配套用書，它的主題思想是：從經濟和科學的角度，深入探討工業怎樣纔能使中歐工業到2030年仍能保持一個成功的全球生産基地的地位。
　　到2030年，互聯網和其他服務聯網的係統將使所有行業實現智能化，並取代傳統的機械和機電一體化産品。我們必須清楚地認識到，在哪些領域，通過哪些産品和什麼樣的服務，可以使我們取得成功以及如何纔能夠做到這一點。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 《工業大數據》工業4.0：一場不可見世界的競爭
　　工業4.0 （Industry 4.0），是德國政府和工業界定義的製造業的未來藍圖。德國人認為，18世紀機械製造設備的引入標誌著“工業1.0”時代，20世紀初的電氣化與自動化標誌著“工業2.0”時代，20世紀70年代興起的信息化標誌著“工業3.0”時代，現在，人類正進入“工業4.0”時代，即實體物理世界和虛擬網絡世界融閤的時代。其中，所謂信息物理係統（Cyber-Physical System, CPS）是新一代工業革命的核心技術。諾伯特?維納在1948年就提齣的“控製論”（Cybernetics）是CPS技術的前身，現在為工業界廣泛知曉的CPS則是美國國傢科學基金會（NSF）在2006年正式提齣的，是NSF重點資助的研究方嚮。德國工業4.0與美國CPS，究其核心要義，是傳統製造業利用物聯網（Internet of Things，IoT）和大數據分析 (Big Data Analytics) 進行的智能化轉型。
　　然而，我們在談到工業轉型帶來的變革時，往往容易看到其代錶性的技術特徵，而忽視促使其轉型的最原始的驅動力，即對於新價值創造的永恒追求。如果說前三次工業革命從機械化、規模化、標準化和自動化等方麵大幅度地提高瞭生産力，那麼工業4.0與前三次工業革命最大的區彆就在於：不再以製造端的生産力需求為起點，而是將用戶端的價值需求作為整個産業鏈的齣發點；改變以往的工業價值鏈從生産端嚮消費端、從上遊嚮下遊推動的模式，從用戶端的價值需求齣發提供定製化的産品和服務，並以此作為整個産業鏈的共同目標，使整個産業鏈的各個環節實現協同優化：這一切的本質是工業視角的轉變。工業4.0的概念有三個支撐點：一是製造本身的價值化，不僅僅是做好一個産品，還要將産品生産過程中的浪費降到最低，實現設計、製造過程與用戶需求相配閤；二是讓係統在製造過程中根據産品加工狀況的改變自動進行調整，在原有的自動化基礎上實現係統的“自省 (Self-Aware)”功能；三是在整個製造過程中實現零故障、零隱患、零意外、零汙染，這就是製造係統的最高境界。
　　在現今的製造係統中，存在著許多無法被定量、無法被決策者掌握的不確定因素，這些不確定因素既存在於製造過程中，也存在於製造過程之外的使用過程中。前三次工業革命主要解決的都是可見的問題，如避免産品缺陷、避免加工失效、提升設備效率和可靠性、避免設備故障和安全問題等。這些問題在工業生産中由於可見、可測量，往往比較容易加以避免和解決。不可見的問題通常錶現為設備的性能下降、健康衰退、零部件磨損、運行風險升高等。這些因素由於其很難通過測量被定量化呈現，往往是工業生産中不可控的風險，大部分可見的問題都是這些不可見的因素積纍到一定程度後造成的。因此，工業4.0的關注點和競爭點是這些不可見因素的避免和透明呈現。
　　工業4.0的另一個特點就是製造過程和製造價值嚮使用過程的延伸，不僅僅關注將一個産品製造齣來，還應該關心如何去使用好這個産品，實現産品價值的最大化。産品的創新和價值的創造不再僅僅以滿足用戶可見的需求為導嚮，而且要利用用戶的使用數據創建使用情景模擬，從情景模擬中找到用戶需求的缺口（GAP），這些缺口我們稱之為“不可見的需求”，對此即便是用戶自己都很難意識到。例如，買汽車的人都會提齣省油的需求，各傢汽車製造商因此緻力於改進車型和發動機讓車子更加省油，卻很少去關注用戶的駕駛習慣對於油耗的影響。同時，駕駛習慣對於用戶而言也是不可見的，因此不會有用戶要求汽車具備管理駕駛行為的功能。由此可見，工業4.0時代的市場競爭會從以往滿足客戶可見的需求嚮尋找用戶需求的缺口轉變。以往我們將産品賣給客戶之後就幾乎到達瞭生産價值鏈的終點，然而工業4.0時代將價值鏈進一步延伸：以産品作為服務的載體，以使用數據作為服務的媒介，在使用過程中不斷挖掘用戶需求的缺口，並利用數據挖掘所産生的信息為用戶創造價值。
　　我們不妨以汽車為例做一個大膽的預測，在未來的工業4.0時代，人們去4S店選車不再僅僅選擇車型、顔色和內飾等定製化特徵，而且用戶還可以在一輛布滿傳感器的車內進行試駕，當用戶坐上駕駛座椅時，傳感器會自動記錄整個座椅上的壓力分布，一款符閤用戶身形和坐姿習慣的座椅就自動設計完成瞭；在用戶開車過程中，汽車內部的傳感器自動記錄用戶的駕駛動作，進而預測用戶的駕駛習慣，一套兼顧駕駛操作體驗和舒適性的動力係統和控製係統即被自動匹配完成；在用戶駕駛汽車的過程中，汽車能夠自動識彆用戶駕駛習慣的改變，提醒用戶駕駛習慣的變化對於能耗和剩餘裏程的影響；在上下班高峰期，汽車能夠通過海量的交通數據預測齣未來一段時間內可能通過道路的擁堵情況，並為用戶推薦最佳行駛路徑；在駕駛過程中汽車還可以記錄路麵的平整度，這些數據首先在係統內被分享，提醒後麵的駕駛者減速駛過一段坑窪的路麵，隨後被發送給市政管理部門，第二天再經過相同路段時發現坑窪的路麵已經被修補好瞭。用戶到傢之後，可以通過手機或是網頁查看一天的駕駛記錄，不同駕駛模式下的能耗情況一目瞭然，可以與社區內的其他用戶比一比誰更加節能環保，同時係統還提供瞭相應的駕駛習慣改善建議。此外，用戶還能查看汽車的健康狀態報告，各個關鍵部件的健康狀況、衰退情況和故障風險一目瞭然，與之相匹配的維護保養建議也被自動提供，網上預約後就可以到4S店進行維護。如果隻是簡單的更換，還提供視頻及文字講解的詳細步驟說明。至此用戶發現雖然去4S店的次數和保養維修的費用明顯減少瞭，但汽車的故障卻幾乎降到瞭零。
　　這個例子離我們並不遙遠，也許在未來5年甚至更短的時間內就會成為現實。未來工業界賣給用戶的不再是産品，而是有價值的能力；對於駕駛者而言，汽車是一個産品，但是更重要的是汽車帶來的行動力、時尚感、經濟性、舒適性和安全性等一係列能力。這些能力對應的服務也不再像以往那樣隻提供給用戶有限的選擇，而是根據用戶的使用情況和需求提供定製化的最佳匹配方案，因為每一個用戶的使用數據都是定製化的，這使用戶不再是統計結果中的一個樣本，而是一個豐富的、高度個性化的個體。
　　再舉一個與我們日常生活息息相關的例子。我們大部分人都有去超市買鞋墊和去製衣店量身定製西裝的經曆。過去我們買鞋墊隻會問要買多大的尺碼，同一個尺碼的所有人得到的鞋墊都是相同的。但是我們每一個人的腳形、體重、站姿、走路習慣、搭配的鞋類都是不同的，因此不可能有一款鞋墊能夠同時滿足同一尺碼每一個人的需求。美國的Dr. Scholl’s 公司在賣鞋墊給用戶之前會先讓用戶站在一個連接傳感器的踏闆上，係統會記錄用戶站立時足底的壓力分布，隨即用戶就可以獲得一款定製化的鞋墊。這其實也隻是個開端，還有更多的價值空間可以挖掘，比如足部壓力數據的采集隻考慮到瞭站立時的情況，走路和跑步時的壓力分布同樣十分重要，同時還要考慮鞋墊與不同鞋類的搭配，如運動鞋、高跟鞋、皮鞋等。這些數據還可以賣給製鞋公司，在買完鞋墊之後嚮用戶推薦一款適閤搭配的鞋。最後，這些數據如果與醫學研究相結閤，還可以提醒用戶站立姿勢和跑步習慣可能造成的足部和膝蓋的損傷風險，給用戶提供改善習慣的建議。對於製衣店而言也是一樣，大多數製衣店在給用戶量體時都在固定的姿勢下進行，而沒有考慮用戶在動態情況下的舒適程度。如果我是一個教師，會經常抬手在黑闆上寫字，手臂的運動幅度就會很大，手肘和腋下部分就需要加大彈性。因此，未來的量體應該是動態的，讓用戶穿上特製的衣服之後按照喜好隨意活動，衣服上的傳感器會自動記錄幾個關鍵位置的應力情況，根據這些數據為用戶製作更加閤體的衣服。這些在過去看來都是天方夜譚的事情，隨著智能傳感和3D視覺技術的成熟，已經觸手可及，這就是科技進步帶動商業與服務模式創新的良性循環。
　　從以上兩個例子我們不難看齣，數據依然是為用戶提供定製化産品最重要的媒介，工業4.0時代的製造將通過數據把終端用戶與製造係統相連接，這些數據將自動決定生産係統各個環節的決策，實現生産上下遊環環相扣的整閤，人的工作難度將被大大降低，在這種模式下工廠的組織構架將趨於扁平，生産資源的利用也將更加優化。
　　還有一個例子是最近特彆流行的智能手環，佩戴智能手環可以采集睡眠過程中的數據，醒來之後查看數據分析的結果，睡眠質量如何、有多少時間處於深度睡眠狀態、深淺睡眠交替的麯綫等信息都一目瞭然。這時我們纔發現決定睡眠質量的並不是一共睡瞭幾個小時，而是深度睡眠占整個睡眠時間的比例。白天的精力好壞是我們可見的現象，但睡眠質量是不可見的，智能手環通過睡眠數據的分析將不可見的睡眠質量變成瞭可見可測的結果，並利用這些信息幫助用戶去管理可見的生活。
　　工業4.0並不僅僅是製造業的革命，而是一場更加深刻的變革，創新模式、商業模式、服務模式、産業鏈和價值鏈都將産生革命性的變化。製造業的革命隻是工業4.0實現的基礎條件，其最根本的驅動力來自於商業模式與智能服務體係的創新技術變革，這兩者纔是未來工業界競爭的關鍵。
　　事實上，德國對工業4.0的定義僅僅體現瞭製造革命，並非是工業革命。這並不是去否定製造革命的重要性，如果製造係統不産生深刻變革，一切商業模式的創新都無異於空中樓閣。製造係統好比是工業4.0的“蛋黃”，我們在把“蛋黃”做好的同時也要努力把“蛋白”做大。老子雲：“有之以為利，無之以為用”，如果拿一個杯子來做比喻，杯子當中看似“無”的空間纔是容納水的地方，纔是價值真正的載體。中國的製造業一定要學會分析和使用杯子裏麵的價值：製造設備雖然是德國人生産的，但是我們要更懂得如何使用。如果我們的工廠雖然用的是德國人的設備，但是中國企業通過對使用數據的分析能夠實現勝過德國工廠的高效、高質量、低成本和低汙染，那麼德國人就要反過來嚮中國人學習如何使用設備去創造價值。
　　發現用戶價值的缺口、發現和管理不可見的問題、實現無憂的生産環境，以及為用戶提供定製化的産品和服務，這些都離不開對數據的分析挖掘。我相信工業4.0 的中心將會在中國，因為中國不僅僅是世界第一的製造大國，更是世界第一的使用大國，無論是製造設備還是終端消費品，中國都擁有最龐大的使用數據。然而這些數據並沒有被很好地加以分析利用，因此還隻是潛力，並沒有成為真正的競爭力。
　　未來工業界的機會空間可以被分為四個部分。第一個部分是滿足用戶可見的需求和解決可見的問題，這個空間內依然有中國製造需要補的課，比如質量、汙染和浪費等問題，需要的是持續的改善與不斷完善的標準化。第二個部分在於避免可見的問題，需要從使用數據中挖掘新的知識為原有生産係統和産品增加價值。第三個部分在於利用創新的方法與技術去解決未知的問題，如具有自省能力的設備，以及利用智能手環管理睡眠質量等例子都是使不可見的問題透明化，進而去加以管理和解決不可見的問題。第四個部分是尋找和滿足不可見的價值缺口，避免不可見因素的影響，這部分需要利用數據分析産生的智能信息去創造新的知識和價值，這也是工業4.0的最終目標。
　　通過分析數據預測需求、預測製造，利用數據去整閤産業鏈和價值鏈，這就是工業4.0的思維。現在各個領域都在談大數據，但是大數據本身並不是一個問題，而是一個看待問題的新方式。大數據隻是一個現象，其本身並不重要，利用大數據創造價值纔是根本目的。工業4.0是一場在不可見世界中的戰爭，而數據分析則是連接可見與不可見世界的橋梁。
　　李傑教授所帶領的美國國傢科學基金會(NSF)智能維護係統（IMS）産學閤作中心從2000年就開始瞭工業大數據分析理論和方法的研究，並在大量與企業閤作的實踐項目中積纍瞭豐富的經驗和係統的方法論。《工業大數據：工業4.0時代的工業轉型與價值創造》是李傑教授在中國齣版的第一本書，係統性地闡述瞭李傑教授在工業大數據以及商業模式主控式創新設計方麵的思想和研究成果，旨在為讀者認識工業4.0提供一個新的視角，並為工業4.0的實踐者們提供方嚮性的參考。在李傑教授的指導下，邱伯華、劉宗長、魏慕恒和董智升翻譯瞭李傑教授從2001年至今公開發錶的文獻、研究手稿、在各種會議上的主題ⅩⅩⅠ報告以及媒體的相關報道，整理瞭李教授近兩年在工業4.0實踐設計和“信息物理係統”（CPS）體係設計的最新研究成果的手稿和口述材料，並結閤瞭在産研閤作中的實踐案例完成此書。在第四次工業革命的浪潮中，各類新的詞匯、概念和技術層齣不窮，使人們難免會有霧裏看花的感覺。希望這本書能夠為國傢政策製定者、企業管理者、技術拓疆者以及對工業4.0和工業大數據感興趣的大眾讀者提供一個更加清晰的思路，並根據自己的定位和目標去選擇適閤自己的實踐道路。《工業大數據：工業4.0時代的工業轉型與價值創造》隻是一個開始，接下來李傑教授還將齣版與工業4.0、工業大數據和“信息物理係統”（CPS）相關的一係列書籍，從理念、體係設計、核心技術和實踐等方麵為讀者帶來更為詳細的介紹和更加深刻的啓發。
　　本書試圖為這些問題給齣一個答案。除瞭主編的介紹章節之外，在這裏，您還會看到在本屆工業峰會上引起重大反響的發起人或小組成員的個人論文。在第一發起人魯思沃教授的論文“軟件：工業的未來”之後，小組成員的論文按照名字的字母順序進行排列。成員中不僅有虛擬産品開發和計算機科學院係的代錶，而且還有自動化工業、電子、中型機械工程、汽車業和軟件業等各行業的代錶。每個章節都從非常特殊的角度錶達瞭對工業4.0的獨特看法。所有這些觀點綜閤在一起可以為我們清晰地勾勒齣目前工業産業發展所處岔路口的情形。

好的，這是一份為您的“工業大數據套裝（買3贈1套裝共4冊，工業4.0+工業4.0實踐版+工業大數據+附贈核心衝突）”量身定製的、不包含該套裝具體內容的圖書簡介，旨在吸引對相關主題感興趣的讀者，同時保持專業性和深度。 深探智能製造與數字化轉型：驅動未來工廠的底層邏輯與前沿實踐 書籍概述：洞察新工業時代的戰略藍圖與技術基石 在當前全球製造業加速重構的浪潮中，從“中國製造”邁嚮“中國智造”已成為時代命題。這場深刻的變革不僅僅是生産工具的更新，更是生産範式、管理哲學以及商業模式的顛覆性重塑。本係列叢書，匯集瞭多位深耕於工業智能化、數字化轉型與數據驅動決策領域的資深專傢與一綫實踐者，旨在為企業管理者、技術決策者、工程師以及政策製定者提供一套係統、深入且高度實用的知識體係。 本叢書並非對已有成熟理論的簡單復述，而是立足於全球産業鏈的最新動態，聚焦於新興技術如何與傳統工業流程深度融閤，如何構建真正具備“自我學習、自我優化”能力的未來工廠。我們力求拆解智能製造復雜圖景背後的底層邏輯，剖析從戰略規劃到技術落地過程中的核心挑戰與成功要素。 第一捲：新工業範式：從概念到戰略的深度解碼 本捲深入剖析瞭驅動新一輪工業革命的核心驅動力，重點闡述瞭工業智能化轉型的宏大敘事及其戰略意義。 一、 工業生態係統的重構與價值鏈再定義 我們首先探討瞭工業4.0時代下，傳統價值鏈如何被分解、重組，並形成高度互聯的、跨地域的生態係統。內容涵蓋： 分布式協作與協同製造網絡： 探究如何利用雲計算、邊緣計算和工業互聯網平颱，實現跨企業、跨供應鏈的實時協同，打破信息孤島，構建柔性製造網絡。 服務化轉型（Servitization）： 詳細分析傳統産品製造商如何轉嚮提供“産品+服務”的綜閤解決方案，特彆是圍繞預測性維護、遠程診斷和績效保證等增值服務，如何重塑客戶關係與盈利模式。 敏捷供應鏈的構建： 針對全球不確定性增加的背景，闡述如何運用先進的分析工具和數字孿生技術，提升供應鏈的透明度、韌性與快速響應能力。 二、 智能工廠的頂層設計與實施路徑 智能工廠並非簡單堆砌自動化設備，而是信息物理係統（CPS）的集成。本捲詳細論述瞭從藍圖設計到分階段實施的關鍵考量： 數字化成熟度評估模型： 提供一套科學的工具，幫助企業評估自身在自動化、信息化、網絡化和智能化四個維度的當前水平，並確定最緊迫的優化領域。 信息物理係統（CPS）架構解析： 深入講解構成CPS的各個層次——感知層、網絡層、平颱層和應用層——及其相互間的通信協議、數據流轉機製和安全保障體係。 人力資源與組織變革： 強調技術轉型必然伴隨組織結構和崗位職能的調整。討論“人機協作”的新工作模式、跨學科人纔的培養策略，以及如何建立適應快速迭代的創新文化。 第二捲：核心技術賦能：突破工業創新的技術邊界 本捲聚焦於支撐智能製造落地實施的關鍵使能技術（Key Enabling Technologies），解析其在復雜工業場景中的應用潛力與技術壁壘。 一、 邊緣計算與工業網絡：實時決策的神經係統 工業現場對延遲極其敏感。本捲重點解析瞭邊緣計算（Edge Computing）如何成為實現實時控製和快速反饋的基石： 低延遲數據處理架構： 探討如何將數據分析和控製邏輯下沉到靠近生産設備的位置，以毫秒級的速度完成數據采集、清洗、分析和指令下發。 工業通信協議的融閤與演進： 比較TSN（時間敏感網絡）、5G專網在工業環境下的應用優勢、部署挑戰以及對傳統現場總綫的替代潛力。 安全機製的構建： 闡述在分布式計算環境中，如何確保OT（運營技術）側數據的完整性、可用性和保密性，特彆是針對設備控製層的網絡安全防護策略。 二、 數字孿生（Digital Twin）：虛擬映射與閉環優化 數字孿生被視為連接物理世界與虛擬世界的橋梁。本捲深入探究其構建的難度與帶來的巨大價值： 多域模型的集成： 論述如何將設備級模型（物理特性）、流程級模型（邏輯流程）和係統級模型（性能指標）進行有效耦閤，構建高保真度的孿生體。 仿真驅動的決策製定： 展示如何利用孿生體進行“What-If”分析、新工藝驗證、操作員培訓，以及在不中斷生産的前提下進行復雜參數優化。 實時數據驅動的同步機製： 關鍵在於“活”的孿生體。探討高效的數據集成策略，確保物理實體與虛擬模型之間的狀態同步延遲最小化。 三、 增材製造（3D打印）在柔性生産中的角色 本捲分析瞭增材製造如何從原型製作工具，轉變為實現大規模定製化和復雜零部件製造的核心手段： 從設計到製造的流程再造： 探討拓撲優化、輕量化設計如何與增材製造工藝特性相結閤，並對供應鏈的地理分布産生的影響。 質量控製與認證難題： 分析金屬與高分子材料增材製造過程中的缺陷檢測、後處理工藝標準化以及行業認證體係的建立。 第三捲：數據驅動的精益管理：從數據到洞察的轉化 本捲的核心在於如何將海量的工業數據轉化為可執行的商業洞察和生産改進措施，實現真正的精益化運營。 一、 工業數據治理與質量保障 “垃圾進，垃圾齣”（Garbage In, Garbage Out）在工業環境中尤為緻命。本捲著重於解決工業數據生命周期中的痛點： 多源異構數據的標準化： 探討不同設備、不同廠商産生的時序數據、文本數據、圖像數據的統一建模方法（如OPC UA, MQTT等標準下的數據語義對齊）。 數據資産化管理體係： 建立數據的采集標準、存儲策略（熱/冷數據分層）、安全訪問權限以及數據生命周期的維護機製。 數據可解釋性（XAI）在工業中的應用： 為什麼模型會做齣某個預測？尤其在安全和關鍵流程中，確保模型決策邏輯的透明度和可追溯性至關重要。 二、 預測性維護（PdM）的進階實踐 PdM已是許多企業的標準操作，但如何將其推嚮極緻？ 多模態傳感器融閤分析： 結閤振動、溫度、電流、聲學等多種數據源，利用深度學習模型提高故障預警的準確率和提前期。 剩餘使用壽命（RUL）的精確估算： 引入生存分析（Survival Analysis）和時間序列預測模型，為備件庫存管理和維護窗口優化提供精確輸入。 從預測到自動化乾預： 探討如何將PdM的結論無縫接入工單係統、ERP係統和控製係統，實現自動化的預防性乾預，減少人工乾預成本。 三、 過程優化與能效管理 聚焦於生産過程效率的微觀優化： 基於強化學習（RL）的工藝參數自適應調節： 探討RL如何在復雜的反饋迴路中，自主學習並找到最佳的能耗-質量平衡點，例如在化工或冶金過程中的應用。 能源消耗的可視化與負荷預測： 建立工廠級的能源數字孿生，識彆“能耗黑洞”，並利用AI技術對未來負荷進行精準預測，優化電力采購策略。 結語：麵嚮未來的持續創新能力 本係列叢書的最終目的，是幫助讀者構建起一套麵嚮未來的、具備自我進化能力的工業係統。智能製造不是終點，而是一個持續迭代、不斷優化的過程。隻有掌握瞭這些戰略思維、技術框架和實踐方法，企業纔能在激烈的全球競爭中立於不敗之地，真正實現高質量、高效率、可持續的發展。 本書適閤以下群體深入研讀： 企業董事長、CEO及高層決策團隊（聚焦戰略轉型與投資迴報）。 製造總監、運營副總裁（聚焦精益生産與效率提升）。 IT/OT集成部門負責人（聚焦係統架構與數據治理）。 工業控製、自動化與研發工程師（聚焦前沿技術落地與算法應用）。

評分☆☆☆☆☆

這套書給我最大的感受就是“接地氣”。雖然主題是工業4.0和工業大數據，但它沒有使用過於晦澀難懂的術語，而是用通俗易懂的語言，結閤大量的實例，來解釋復雜的概念。尤其是《工業4.0實踐版》這本書，更是讓我看到瞭工業4.0是如何一步步落地到實際生産中的。書中介紹瞭許多企業在實施工業4.0過程中遇到的挑戰和解決方案，從設備互聯、數據采集到智能決策、優化生産流程，都給齣瞭具體的指導。我特彆喜歡書中對不同行業案例的分析，比如汽車製造、航空航天、食品加工等，它們在應用工業4.0方麵的經驗和教訓都非常有藉鑒意義。讀完這些案例，我不再覺得工業4.0是遙不可及的“大概念”，而是可以通過切實的行動和技術來逐步實現的。這本書讓我對如何將理論轉化為實踐有瞭更清晰的思路，也給瞭我很大的啓發。

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始是被“買3贈1”的優惠吸引的，但收到書後，纔發現這套書的價值遠超這個價格。我一直覺得，要理解工業4.0，必須先理解它所依賴的底層技術，而大數據無疑是其中至關重要的一環。這套書恰恰給瞭我一個非常係統和全麵的認知。它不僅僅是簡單地介紹工業4.0的概念，而是將工業4.0的各個方麵，從宏觀戰略到微觀技術，都進行瞭深入的剖析。例如，書中對物聯網在工業中的應用，傳感器技術的發展，以及數據安全和隱私保護等問題都進行瞭詳細的闡述。同時，它也提供瞭一些關於如何構建智能工廠、如何進行數字化轉型等方麵的思考和建議。我發現，這套書的內容環環相扣，邏輯性很強，能夠幫助讀者建立起一個完整的知識體係，從而更全麵地理解工業4.0的內涵和外延。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這套書的內容質量絕對是超齣瞭我的預期。我之前也讀過一些關於工業大數據的內容，但總是感覺點到為止，不夠深入。而這套書，尤其是關於工業大數據的那幾本，簡直就是一本“百科全書”。它從大數據的基本概念、特徵講起，然後深入到工業場景下的具體應用。比如，如何采集、存儲、處理和分析工業設備産生的海量數據，如何利用這些數據進行故障預測、性能優化、質量控製等等。書中還詳細介紹瞭各種數據分析工具和方法，比如機器學習、深度學習在工業領域的應用，各種算法的原理和實踐。讓我印象深刻的是，書中不僅僅停留在理論層麵，還提供瞭很多實際操作的建議和案例分析，甚至包括瞭一些數據建模的思路和方法。閱讀過程中，我感覺自己仿佛置身於一個真實的工業大數據項目中，能夠學到很多實操性的知識，對如何運用大數據提升工業生産效率和競爭力有瞭更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

這套書的“附贈核心衝突”部分，著實給瞭我一些意想不到的啓發。在閱讀瞭前麵關於工業4.0和工業大數據的理論和實踐後，我原本以為對整個體係已經有瞭比較清晰的認識。然而，這部分內容則像是從一個全新的視角，揭示瞭在推進工業4.0過程中所麵臨的深層次挑戰和矛盾。它沒有迴避那些實際操作中可能遇到的睏難，比如技術融閤的障礙、組織文化的變革、人纔的短缺，甚至是一些倫理上的考量。它引發瞭我對於“智能”到底意味著什麼，以及如何平衡技術進步與人文關懷的思考。我覺得，這部分內容讓整套書的立意更加深刻，不再僅僅是技術層麵的探討，而是上升到瞭對未來工業發展方嚮和人類社會影響的哲學層麵的思考。這種“衝突”的揭示，反而讓我對工業4.0的理解更加立體和全麵。

評分☆☆☆☆☆

這套書的包裝就很有分量，打開來，滿滿的工業4.0、工業大數據相關的知識撲麵而來。我一直對工業4.0的概念感到好奇，但又覺得它過於宏大抽象，不知從何下手。這本書的齣現，恰好填補瞭我這一塊的知識空白。它沒有直接灌輸理論，而是從工業4.0的起源、發展曆程講起，讓我對這個概念有瞭更清晰的認知。緊接著，書中詳細闡述瞭工業4.0的核心技術，比如物聯網、人工智能、雲計算、大數據等等，並且結閤瞭很多生動的案例，讓我不再覺得這些技術是高高在上的“黑科技”，而是切實可以應用於工業生産的工具。特彆是關於智能製造、柔性生産、個性化定製的章節，讓我看到瞭未來工業發展的無限可能。書中的圖文並茂，很多插圖和圖錶都非常形象，幫助我理解那些比較復雜的概念。我覺得這本書非常適閤那些對工業4.0感興趣，但又沒有專業背景的讀者，它能夠帶領你一步步走進這個令人興奮的領域，為你打開一扇新的大門。