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出版者:中信出版社

作者:萨布哈什·C·杰恩

出品人:

页数:450

译者:贾光伟

出版时间:2004-3

价格:45.00元

装帧:

isbn号码:9787508601526

丛书系列:

图书标签:

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聚焦：传统制造业的数字化转型与供应链重塑 本书简介 在当前全球经济格局深刻调整、技术迭代速度日益加快的背景下，传统制造业正面临前所未有的挑战与机遇。本书旨在深度剖析这一关键转型时期的核心议题，为决策者、管理者以及相关专业人士提供一套系统化、可操作的转型路线图。我们摒弃空泛的理论阐述，而是紧密结合当下最前沿的工业互联网、大数据分析、人工智能（AI）在生产制造中的实际应用案例，深入探讨制造业如何实现从“制造”到“智造”的质的飞跃。 本书共分为六大部分，层层递进，构建了一个完整的数字化转型知识体系： --- 第一部分：宏观环境透视与转型驱动力分析 本部分将首先建立对当前全球宏观经济环境、地缘政治风险以及技术驱动力的全面认知。我们不再停留在“工业4.0”的口号层面，而是深入研究驱动下一轮产业变革的关键技术集群——包括边缘计算、5G赋能的低延迟网络、数字孪生（Digital Twin）技术在工厂级应用的成熟度，以及可持续发展目标（ESG）对供应链的强制性重塑要求。 核心内容聚焦： 1. 全球供应链韧性评估模型： 探讨如何利用多源数据（天气、地缘政治、劳动力市场波动）构建预测性风险模型，而非被动响应。分析“近岸外包”（Nearshoring）与“友岸外包”（Friend-shoring）战略下的产能布局优化。 2. 价值链的重新定义： 阐述从传统的线性价值链向敏捷、循环的价值网络转变的必要性。重点分析客户参与度前置对产品设计和快速迭代的影响。 3. 数字化成熟度评估框架（DMAF）： 提供一个针对传统中大型制造企业的自评估工具，细化识别在运营技术（OT）与信息技术（IT）融合层面存在的关键能力缺口。 --- 第二部分：智能工厂与运营优化实战 本部分是本书的核心技术应用篇章，重点阐述如何将数字化技术嵌入到生产现场，实现效率的最大化和成本的最优化。我们聚焦于实施层面的具体技术选型与集成策略。 核心内容聚焦： 1. 工业物联网（IIoT）基础设施的构建： 详细介绍传感器数据采集、数据清洗与标准化（OPC UA, MQTT协议的应用），以及如何确保海量工业数据的实时性和安全性。讨论OT网络的安全边界划分与零信任架构在工厂中的初步部署实践。 2. 预测性维护（PdM）的经济效益核算： 跳出仅关注设备停机时间的单一指标，构建一套综合考虑备件库存成本、维修人力资源分配和生产计划延误损失的PdM ROI模型。案例分析将侧重于高价值、长生命周期设备的维护优化。 3. 数字孪生在工艺仿真中的应用： 探讨如何利用高保真数字孪生体进行新产线部署前的虚拟调试（Virtual Commissioning），以及在不中断现有生产的情况下进行“What-if”场景模拟，优化能耗和物料流转效率。 --- 第三部分：数据驱动的质量管理与工艺优化 质量是制造业的生命线。本部分探讨如何超越传统的统计过程控制（SPC），利用大数据和机器学习实现质量的“零缺陷”目标。 核心内容聚焦： 1. 机器视觉与深度学习在缺陷检测中的融合： 分析如何训练卷积神经网络（CNN）模型以应对复杂且非标准化的表面缺陷，并解决数据标注成本高昂的问题。探讨边缘AI在实时决策中的作用。 2. 跨工厂的质量数据协同： 针对集团化企业，介绍如何建立统一的质量数据湖，打破“数据孤岛”，实现质量问题的跨地域溯源与根本原因分析（RCA）。 3. 生成式AI在工艺参数优化中的潜力： 探讨利用强化学习（RL）或生成模型探索传统经验难以触及的工艺参数组合空间，以提升成品率和材料利用率。 --- 第四部分：供应链的数字化重塑与敏捷响应 后疫情时代，供应链的可见性、敏捷性和弹性成为企业生存的关键。本部分着重于如何利用先进技术实现端到端的供应链可视化和协同。 核心内容聚焦： 1. 需求预测的AI升级： 比较传统时间序列模型与深度学习模型（如LSTM）在处理季节性波动、促销影响和突发事件（如自然灾害）时的性能差异。强调将社会情绪数据纳入预测模型的实践。 2. 区块链在溯源与合规性中的应用： 分析在特定高监管行业（如航空航天、高端医疗器械）中，如何利用分布式账本技术确保零部件的真实性、维护记录的不可篡改性，并简化跨国贸易中的合规审计流程。 3. 动态库存优化（DIO）： 探讨如何整合来自客户订单、在途物流和生产进度的实时数据，动态调整安全库存水平和补货点，减少牛鞭效应，实现“准时制库存”（Just-in-Time Inventory）在波动环境下的适应性。 --- 第五部分：组织变革、人才重塑与文化构建 技术转型本质上是组织变革。本部分强调在技术引入过程中，人员能力与组织架构的匹配性至关重要。 核心内容聚焦： 1. “蓝领”到“数字操作员”的技能迁移路径： 设计针对一线工人的沉浸式（VR/AR）培训模块，重点提升其数据解读、人机协作和故障排除能力。 2. IT与OT团队的融合治理模式： 探讨如何打破传统部门壁垒，建立跨职能的“数字化转型办公室”（DTO）或“工业数据治理委员会”，明确数据所有权和决策权责。 3. 敏捷思维在研发与生产计划中的渗透： 介绍Scrum和看板方法如何适应于硬件迭代周期较长的制造业环境，实现小步快跑、快速反馈的研发模式。 --- 第六部分：数字化转型的投资回报与可持续发展路径 本部分为收官之作，聚焦于如何量化转型的财务影响，并确保技术投资与企业的长期可持续发展战略相一致。 核心内容聚焦： 1. 全生命周期成本核算（TCOA）的数字化应用： 不仅核算设备购置成本，更要将数据采集、维护、能源消耗和报废处理的数字化成本纳入考量，实现更精准的资产价值评估。 2. 能源效率与碳足迹的实时监控与优化： 探讨如何利用AI算法优化生产负荷的调度，降低非生产时间的能源浪费，并为满足日益严格的碳排放报告要求提供实时、可信的数据支持。 3. 构建数字化转型的“飞轮效应”： 阐述如何通过初期成功的试点项目积累组织信心和数据基础，形成良性循环，逐步扩大数字化应用的范围和深度，确保转型战略的长期可持续性。 本书读者群体： 集团首席运营官（COO）、生产制造部门负责人、IT/OT集成经理、供应链总监，以及致力于推动产业升级的战略规划师和咨询顾问。本书提供的是一套深刻理解当前制造业挑战、并掌握未来核心竞争要素的实战手册。

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