具体描述
工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业4.0、美国工业互联网还是《中国制造2025》，各国制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析，及以此为未来制造系统搭建的无忧环境。本书基于工业4.0的时代背景，通过深入剖析未来工业的商业模式和智能服务体系的创新技术变革，论述如何通过工业大数据的分析和应用去预测需求、预测制造，整合产业链和价值链，发现用户的价值缺口，发现和管理不可见的问题，实现为用户提供定制化的产品和服务。
作者简介
李杰（Jay Lee）
李杰教授现任美国辛辛那提大学(Univ.of Cincinnati) 讲座教授，美国国家科学基金会(NSF)智能维护系统（IMS）产学合作中心主任，目前的研究重点是以工业大数据分析为主的智能预测技术、产品及服务的主控式创新设计(Do m i n a n tInnovation®)。自2000年起他领导IMS与全球80多家国际公司（其中包括宝洁、英特尔、GE航空、波音、丰田、小松、西门子、阿尔斯通等世界500强公司）进行工业大数据技术联合研发，开发了世界领先的Watchdog Agent®智能维护系统技术，突破了传统机械设备故障预测的理论、方法和技术，被美国《财富》杂志誉为21世纪全球三大热门技术之一。李杰教授曾在美国NSF主管先进制造项目，并在美国联合技术研究中心(UTRC)担任产品开发与制造部总监。李杰教授从2013年起担任美国白宫信息物理系统（CPS）专家组顾问，他同时也是上海交通大学特聘讲座教授与先进产业技术研究院前瞻顾问。
目录信息
推荐序一
推荐序二
推荐序三
前言 工业4.0：一场不可见世界的竞争
第1章 以价值创造为核心的工业转型新思维
1.1 为什么有工业4.0？
1.2 德国工业4.0与美国CPS战略计划
1.3 以价值为导向的变革新思维
1.4 “有之以为利，无之以为用”
1.5 中国工业4.0的竞争力缺口
1.6 探索适合中国工业4.0的转型之路
第2章 工业4.0环境下的大数据价值创造体系
2.1 工业4.0的大数据环境
2.2 工业大数据和互联网大数据
2.3 物联网的潜在危机
2.4 挖掘工业大数据价值的核心技术——CPS
2.5 “5C”：以CPS为核心的数据价值创造体系架构
2.6 从数据到信息到价值的转化过程
2.7 以数据价值创造为导向的CPS技术应用特征
2.8 从CPS到工业4.0：制造的重新定位与新思维
第3章 数据价值创造的设计与实践技术
3.1 智能感知层：建立统一的数据环境（Connection）
3.2 信息挖掘层：从数据到信息的分析过程（Conversion）
3.3 网络层：网络化内容管理（Cyber）
3.4 认知层：对信息的识别与决策（Cognition）
3.5 配置层：系统的弹性和重构（Configuration）
第4章 价值创造的商业模式设计
4.1 寻找价值的“GAP”
4.2 从创新到价值创造：主控式创新思维
4.3 主控式创新工具
4.4 手把手教你如何做“蛋白”
第5章 案例与实践
5.1 智能装备
5.2 智能工厂
5.3 智能服务
第6章 竞争力战略新思维
结 语
参考资料
译者介绍
美国智能维护系统(IMS)产学合作中心简介
· · · · · · (收起)
读后感
最近一年读了不少工业4.0方面的书籍，这是到目前为止最好的一本，尤其是前半本，各种新颖的、总结性的、高度提炼的知识点层出不穷，使得我对物联网、工业互联网、工业大数据、工业4.0等概念的理解提升了一大截，是继上次曾玉波老师的培训之后，对观念冲击最大的一次。其他工业4...
评分我一般会快速翻阅10本书，然后选一本精读。工业大数据是李杰教授的代表作品之一，书中呈现内容超过了书名范围。从德国和美国的工业新兴之路讲起，仔细分解了我国弯道超车的智能制造战略，其中的“蛋黄蛋白”理论尤为深入浅出。后半部分教授还以工业案例形式，以预测性维修给出...
评分我一般会快速翻阅10本书，然后选一本精读。工业大数据是李杰教授的代表作品之一，书中呈现内容超过了书名范围。从德国和美国的工业新兴之路讲起，仔细分解了我国弯道超车的智能制造战略，其中的“蛋黄蛋白”理论尤为深入浅出。后半部分教授还以工业案例形式，以预测性维修给出...
评分我一般会快速翻阅10本书，然后选一本精读。工业大数据是李杰教授的代表作品之一，书中呈现内容超过了书名范围。从德国和美国的工业新兴之路讲起，仔细分解了我国弯道超车的智能制造战略，其中的“蛋黄蛋白”理论尤为深入浅出。后半部分教授还以工业案例形式，以预测性维修给出...
评分最近一年读了不少工业4.0方面的书籍，这是到目前为止最好的一本，尤其是前半本，各种新颖的、总结性的、高度提炼的知识点层出不穷，使得我对物联网、工业互联网、工业大数据、工业4.0等概念的理解提升了一大截，是继上次曾玉波老师的培训之后，对观念冲击最大的一次。其他工业4...
用户评价
我拿到这本书时，主要期望能找到一些关于提升生产效率的具体“秘籍”，结果发现它远超我的初始预期，更像是一本关于“现代企业运营哲学”的入门读物。这本书的视角非常独特，它将数据视为企业新的“血液”，强调了数据质量对企业生命力的决定性作用。作者在讲解数据质量管理时，引入了许多跨行业的类比，比如将数据清洗比作医疗领域的“精准诊断”，将数据集成比作“组织器官的协调运作”，这种生动的比喻极大地降低了理解难度。更令人印象深刻的是，书中对数据安全与合规性的讨论，非常及时且到位，它提醒了所有从业者，技术狂奔的同时，必须筑牢法律和伦理的底线。这本书的整体结构布局精妙，层层递进，从宏观战略到底层实践，都给予了足够的关注，确保读者在掌握“做什么”的同时，也能明白“为什么这么做”，是一种兼具深度与广度的优秀著作。
评分这本书简直是为我这种对前沿科技充满好奇心的技术宅量身定做的。它没有那种晦涩难懂的术语堆砌，而是像一位经验丰富的老教授，娓娓道来那些深藏在海量数据背后的商业逻辑和管理智慧。我特别欣赏作者在阐述复杂概念时所展现出的那种洞察力，比如对“数据孤岛”的剖析，简直入木三分，让我立刻联想到了我们公司内部那种部门间信息壁垒的真实写照。书中对于如何构建一个高效的数据驱动决策体系，提供了非常系统且可操作的路线图，从基础的数据采集、清洗到高级的预测模型构建，每一步都讲解得极其透彻。特别是关于如何将非结构化数据转化为可量化指标的部分，我感觉自己像刚打开了一扇新世界的大门，原来那些看似散乱的文本、图像信息中蕴含着如此巨大的商业价值。读完后，我不再是空泛地知道“数据很重要”，而是清晰地明白了“我的数据”应该如何为我的业务增长服务，那种实实在在的收获感，是很多同类书籍无法比拟的。
评分我是在寻找提升项目管理效率的方法时偶然翻到这本书的，没想到它提供的视角如此宏大且富有启发性。它并非单纯的工具手册，更像是一部关于组织变革的宣言。书中的案例分析部分做得尤为精彩，那种将理论与现实世界中那些错综复杂的利益冲突、组织阻力相结合的叙述方式，真实得让人心惊。我印象最深的是关于“跨职能团队协作优化”的那一章，作者用生动的笔触描绘了一个传统制造企业如何通过数据平台打破部门壁垒，实现柔性制造的蜕变过程。这让我反思了我们当前的项目流程中，那些因信息不透明而导致的延误和返工问题。这本书的语言风格非常沉稳有力，不浮夸，但字里行间透露出一种坚定的信念——技术是工具，但驱动变革的内核永远是人与流程的重塑。它强迫你去思考，在你的组织架构里，哪些环节正在被无形的数据墙所阻碍，并提供了翻越这些墙的理论基础和实践路径。
评分作为一个刚踏入数据分析领域的年轻人，我原本对“工业”这个词汇感到有些遥远和枯燥，以为里面全是关于设备维护和能耗优化的内容。然而，这本书彻底颠覆了我的刻板印象。它以一种极富未来感的视角，勾勒出智能工厂的蓝图，重点在于如何利用实时数据流来优化整个价值链的响应速度。书中的图表设计非常出色，那些复杂的系统架构图被拆解得井井有条，即便是初学者也能迅速把握其核心逻辑。我尤其喜欢作者对“数字孪生”概念的深入探讨，它不仅仅是技术的描述，更是一种管理思维的升级，即在虚拟世界中模拟和预演现实世界的复杂变动。这种前瞻性让我感到自己手中的知识正在快速增值，它让我看到了自己未来几年职业发展的清晰方向——从单纯的数据处理者，成长为能够参与到生产决策的战略伙伴。这本书的价值，在于它成功地架设了理论与前沿实践之间的桥梁。
评分这本书的叙述节奏感极强，读起来有一种酣畅淋漓的感觉，仿佛在跟一位见多识广的行业老兵进行一场高质量的对谈。作者擅长用精炼的语言直击问题的本质，比如在讨论数据治理的挑战时，他没有过多纠缠于技术细节的优劣，而是直接指出，最大的障碍往往源于组织权责的不清晰和文化上的不适应。我非常赞赏其逻辑的严密性，每一个论点都有扎实的行业背景支撑，绝非空穴来风的“高谈阔论”。读到关于供应链韧性构建的部分，我感到非常震撼，它详尽地描述了如何通过实时数据监测来预测潜在的断供风险，并提前启动应急预案，这对于当前全球贸易环境的复杂性来说，无疑是教科书级别的指导。这本书的文字风格带有一种冷静的批判精神，它既歌颂了技术带来的巨大变革，同时也清醒地指出了潜藏的风险和伦理考量，展现了作者深厚的行业积累和广阔的战略视野。
评分讲了一堆概念，还是有点启发
评分理工科小白表示，看懂了⊙▽⊙～
评分工业4.0
评分算是那种条理性还可以的科普层面的读物吧，可以快速看完
评分科普了很多围绕工业4.0的概念，但多少觉得还是停留在纸上谈兵。
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