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李杰 著

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店铺： 上海交通大学出版社官方旗舰店

出版社： 上海交通大学出版社

ISBN：9787313149183

商品编码：10374377983

开本：32开

出版时间：2016-05-01

内容简介 畅销书作者李杰，继《工业大数据》之后的又一本力作，以大数据与智能制造的关系为视角，系统阐述了如何利用大数据解决和避免在制造过程中的可见和不可见问题。  目前市场上工业4.0和大数据图书大多数是引进版译著，基本上都在强调理论的解释与国家政策的解读。本书不局限于理论的解释与政策的解读，其内容分为3个篇章：导引篇、案例分析篇、专家访谈篇。  在概念定义篇里，李杰教授不仅阐述工业4.0，中国制造2025，大数据等相关知识点，而且会提出自己多年研究的新思想，如“智能制造”将是“无忧虑制造”，中国制造2025是在一场在看不见的世界里的战争，创造中国企业的蛋黄与蛋白（此思想曾在2015年被新闻联播所采访）等新概念与新思想。  专家访谈篇为本书的重点，李杰教授邀请著名经济学家马光远、媒体人《福布斯》（中文版）总编康健、航空发动机专家“学院派”教授王安正、企业家三一重工高级副总裁贺东东、NI中国市场行业分析经理崔鹏待以问答的形式畅谈大数据与智能制造的关系； 案例分析篇是本书的点晴之笔，此篇章是目前市场上任何一本书都不具备的内容，李杰教授将多年与各大企业合作的成功案例用理论和数据解读，可让制造类其他企业学习与借鉴。 作者简介 李杰（Jay Lee）,美国国家科学基金会(NSF)智能维护系统产学合作中心 （IMS）主任，自2000年起领导全球工业大数据分析与智能维护系统技术研发；同时，也为中国教育部长江学者特聘教授与中组部千人计划专家，德稻创新大师，并担任海尔大学创新教授；2013年，他担任美国白宫信息物理系统与美国挑战项目顾问，2016年起，担任美国麦肯锡（McKinsey&Company;）全球顾问。 著有大数据方向的标杆图书《工业大数据》，畅销4万册；上架一个星期荣登经济类图畅销榜名。 在线试读部分章节 智能制造是制造还是思维？ 在过去三年中，关于工业４． ０ 的定义和对世界各国战略的解读已有很多，也有许多专家学者和政府机构提出了一系列的实施路径和方案，我们看到政府相继提出了机器换人、智慧工厂、大数据、互联网＋ 和工匠精神等一系列改革举措。然而，有不少人都表达过这样一种感受： 我们越深入分析各个国家的政策，越是去尝试不同的转型路径，反而愈发地感觉迷茫和浮躁。 我认为之所以会有这样的感受，原因是大家把智能制造当成了一个技术问题来看待，因此在分析其他国家行动的时候也只是停留在表面的方法和技术上，却忽略了这些行动背后的思维和逻辑。于是当德国有“工业４.０”，我们就有了“中国制造２０２５”；美国提出“工业互联网”，我们也提出了“互联网＋ ”；日本精益制造做得好，我们就要大力提倡工匠精神。事实上，智能制造并不仅仅是一个技术体系或文化，更重要的是背后对智慧的理解、解决问题的逻辑和重新定义制造的思维。 何谓智能制造的核心？ 而智能制造系统区别于传统制造系统重要的要素在于第六个Ｍ，即建模（ｍｏｄｅｌｉｎｇ），并且正是通过这第六个Ｍ 来驱动其他５ 个要素，从而解决和避免制造系统的问题。因此智能制造系统运行的逻辑是： 发生问题→模型（或在人的帮助下）分析问题→模型调整５ 个要素→解决问题→模型积累经验，并分析问题的根源→模型调整５ 个要素→避免问题。
访谈经济学家马光远：中国如何应对工业4.0的挑战？ 马光远：我们也应该看出，经过３０ 多年的发展，中国尽管已经成为全球制造业规模大的国家，但中国制造业的竞争力仍然不强，很多产业处在价值链的低端。在这种情况下，正确的做法应该是努力通过创新，提升制造业的核心竞争力，但遗憾的是，这几年，我们在很多策略上有轻视制造业，盲目强调服务业比重提升的重大战略问题。中国制造业目前大的尴尬，是低端产业面对越南等东南亚国家的竞争，高端产业又面临德美新一轮的挤压，再不把制造业真正放到国家重要的战略位置，再过几年，中国制造业的竞争力将荡然无存，我们将一无所有。过去我们老是强调，中国由于历史原因，错过了前三次工业革命，但是， 但新一轮的工业革命到来之时，如果我们不重视制造业，只是谈虚无缥缈的“互联网＋ ”，中国很有可能又一次与全球产业革命擦肩而过。互联网＋ 的基础是制造业，没有制造业，互联网＋什么都不是。

智变未来：数据驱动的产业革新与未来图景 本书聚焦于一个宏大而紧迫的时代主题：传统产业如何在海量数据的洪流中实现质的飞跃，并构建起面向未来的、具有高度适应性和决策能力的全新生产范式。我们不谈理论的玄奥，而专注于实践的落地与价值的重塑。 本书是一部深度剖析当代工业体系如何通过精细化、数据化的方式进行全面升级的权威指南。它超越了对单一技术的简单罗列，而是构建了一个宏观的、跨学科的认知框架，帮助读者理解驱动全球制造业与服务业转型的核心动力和关键路径。 第一部分：基石：信息涌流与价值捕获 在信息爆炸的时代，数据已不再是副产品，而是驱动所有创新活动的核心燃料。本部分将深入探讨企业如何从最初的“数据孤岛”状态，逐步走向“数据驱动”的决策模式。 一、数据的原力与形态演变： 我们首先解析当前数据环境的复杂性。数据来源的多元化（传感器网络、供应链记录、客户交互日志等）带来了前所未有的信息广度，但也对数据的清洗、标准化和集成提出了严峻挑战。本书详细阐述了结构化数据、半结构化数据与非结构化数据在工业场景中的特定价值点，以及如何构建统一的数据湖泊和数据中台，实现数据的“即取即用”。 二、可视化与叙事：从数字到洞察： 仅仅收集数据是远远不够的。本章的重点在于“数据叙事”的力量。我们探讨了高级数据可视化技术如何将复杂的统计模型和实时运行数据转化为管理层和一线操作人员能够理解的直观信息。这包括构建动态仪表板（Dashboards）、交互式报告系统，以及如何通过设计优良的可视化界面，快速识别瓶颈、发现潜在机会，将“数据量”转化为“决策质量”。 三、合规、安全与伦理的隐形架构： 在数据价值日益凸显的同时，数据安全与隐私保护成为企业生存的底线。本书将详细剖析工业数据治理的框架，包括数据生命周期管理、访问权限控制机制（RBAC/ABAC），以及在跨国运营中必须遵守的全球数据合规标准。我们提供的不仅仅是技术建议，更是一套建立企业数据信任体系的组织流程。 第二部分：流程再造：效率极限与柔性生产的实现 本部分将视角聚焦于将数据转化为实际生产力与运营效率的转化过程。探讨如何利用信息流的优化，彻底重塑传统的工作流程和物理环境。 四、供应链的数字化孪生构建： 现代供应链的复杂性要求预测的精确度和响应速度达到极致。本书详尽阐述了“数字孪生”（Digital Twin）技术在供应链管理中的应用。这不仅仅是创建一个物理资产的虚拟模型，而是整合了实时物流信息、库存水平、需求预测等多源数据的动态模拟环境。读者将学习如何利用孪生体进行情景模拟（What-if Scenarios），优化库存周转率，并提前预警潜在的供应中断风险。 五、质量控制的革命：从抽检到全流程监控： 传统质量管理依赖于后端的、破坏性的抽样检验。本书着重介绍如何利用高速传感器和边缘计算，实现产品制造过程中的百分之百在线质量监控。重点解析了基于图像识别和声学分析等非接触式检测方法，以及如何将这些检测结果实时反馈给生产设备，形成闭环自校准系统，从而将缺陷率降至理论最低点。 六、能源管理与可持续运营的精细化控制： 在成本控制和企业社会责任（CSR）日益重要的背景下，能源效率成为新的竞争要素。本章介绍了如何部署智能能源监测系统，实时分析生产设备、HVAC系统乃至建筑本身的能耗特征。通过深度学习算法对能耗模式进行优化调度，本书提供了大量案例说明如何实现能源消耗的平滑化和整体效率的显著提升，为绿色制造提供技术支撑。 第三部分：组织与人才：适应新范式的变革管理 技术的引入必然带来组织结构和人才技能的重塑。本部分关注的是“人”与“流程”如何适应这种深度变革。 七、跨职能团队的协作模式重构： 数字驱动的运营要求IT（信息技术）与OT（运营技术）部门的深度融合。本书分析了打破传统壁垒、建立敏捷、跨职能团队的有效策略。讨论了如何建立共享的数据语言和共同的目标体系，以确保数据洞察能够迅速转化为生产线的实际行动，避免因部门隔阂造成的效率损失。 八、提升员工的数据素养与技能升级： 技术进步的最终体现是操作人员能力的提升。我们不侧重于招聘全新的“数据科学家”，而是聚焦于如何“赋能现有员工”。本书提供了分层级的员工技能提升框架，从基础的数据解读能力到复杂系统的操作与维护能力，帮助企业构建一个既懂业务又懂数据的复合型人才梯队。 九、构建面向未来的企业韧性（Resilience）： 在充满不确定性的全球环境中，企业的韧性比单纯的效率更重要。本章探讨了如何利用预警系统、分散式决策机制和冗余设计，建立能够快速从突发事件（如自然灾害、地缘政治波动）中恢复并适应新环境的运营体系。这种韧性是建立在对潜在风险的持续、动态评估之上的。 本书的独特价值在于，它将理论构建与高度可操作的实践指南紧密结合，为所有致力于在工业4.0时代实现跨越式发展的企业管理者、工程师和战略规划师，提供了一张清晰、务实且富有前瞻性的“智变”路线图。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就吸引了我，一种深邃的蓝色调，点缀着科技感的银色线条，仿佛打开了一扇通往未来的大门。拿到手里，厚实的分量和精良的纸张触感，预示着内容一定相当扎实。我一直对科技如何改变传统产业有着浓厚的兴趣，特别是大数据和人工智能这两个热门领域，总觉得它们是驱动社会进步的核心力量。这本书的标题，从“大数据”到“智能制造”，再到“人工智能”，层层递进，清晰地勾勒出了一个从数据驱动到智能决策，再到最终实现高效生产的宏大叙事。我脑海中浮现出的是一个充满变革的工业场景：传感器遍布的工厂车间，机器之间无声的交流，数据分析师们通过算法优化生产流程，最终打造出更具竞争力的产品。这本书会不会深入探讨数据采集、清洗、建模的全过程？会不会为我们揭示人工智能在质量检测、预测性维护、供应链管理等方面的具体应用案例？我非常期待能从中找到关于如何将海量数据转化为实际生产力，如何用AI赋能制造业升级的宝贵见解。这本书会不会像一个导航仪，指引着我们这些对智能制造充满好奇的读者，穿越数据洪流，抵达智能生产的彼岸？

评分☆☆☆☆☆

作为一个在制造业一线摸爬滚打多年的工程师，我常常感到技术更新的速度让人应接不暇。尤其近几年，“工业4.0”、“智能工厂”这些词汇充斥着行业会议和技术论坛，但真正落到实处，能够指导我们如何实践的系统性内容却少之又少。这本书的标题，让我看到了希望。我更关注的，是它能否提供一些具体可行的技术路径和实践方法。比如，在引入大数据分析时，我们首先会遇到数据孤岛的问题，如何打破壁垒，整合不同系统的数据？在应用人工智能算法时，是选择现成的SaaS服务，还是需要自建模型？书中会不会深入讲解这些技术实现的挑战，并给出相应的解决方案？我更希望这本书能提供一些不同规模、不同行业制造业企业在迈向智能制造过程中的案例研究，尤其是那些能够复制和推广的成功经验。当然，我也想了解，在智能制造的浪潮中，像我这样的基层技术人员，应该如何提升自己的技能，才能跟上时代的步伐，而不是被淘汰。这本书会不会为我们描绘一幅清晰的职业发展蓝图？

评分☆☆☆☆☆

我是一个对未来科技发展趋势有着高度敏感度的爱好者，尤其是那些能够切实改变我们生活和工作方式的技术。大数据和人工智能这两个概念，对我而言，既熟悉又充满神秘感。我常常在想，这些抽象的算法和模型，究竟是如何在现实世界中发挥作用的？这本书的标题，将它们与“智能制造”这样一个具体的领域相结合，让我觉得它不再是纯粹的理论探讨，而是有着实际落地场景的。我更期待的是，这本书能够以一种通俗易懂的方式，为我揭示大数据在理解市场需求、优化产品设计方面的作用，以及人工智能如何在生产线上实现自主决策、机器人协作等方面带来怎样的革命。我希望它能像一位经验丰富的导游，带领我深入智能制造的各个环节，从生产线的自动化升级，到整个供应链的智能化管理，让我对这个未来工业图景有一个更全面、更直观的认识。书中会不会包含一些令人惊叹的未来工厂设想，以及实现这些设想所需的技术支撑？

评分☆☆☆☆☆

最近，我一直在思考，在如今这个数据爆炸的时代，如何将数据转化为真正的价值，尤其是在传统制造业转型升级的过程中。这本书的标题，直接点出了“大数据”与“智能制造”的关联，并引入了“人工智能”这一关键驱动力，这让我觉得它非常有针对性。我最想了解的是，这本书是否能提供一些切实可行的框架和模型，帮助企业理解如何构建一套有效的大数据应用体系，并将其与人工智能技术相结合，从而提升生产效率、降低运营成本、甚至催生新的商业模式。比如说，对于那些拥有海量生产数据的企业，如何利用这些数据进行深入分析，找出瓶颈，实现精益生产？人工智能在其中又扮演着怎样的角色，是辅助决策，还是直接参与生产过程？我希望这本书能提供一些关于数据治理、算法选择、以及模型部署方面的实用建议，而不是仅仅停留在概念层面。我更希望它能成为一本指导企业进行数字化转型的“工具书”。

评分☆☆☆☆☆

我的专业背景让我一直关注着科技进步对社会经济发展的影响。大数据和人工智能无疑是当下最具颠覆性的技术力量，而制造业作为国民经济的基石，其智能化转型更是牵动人心。这本书的题目“从大数据到智能制造 人工智能”，似乎提供了一个完整的视角，从数据积累到技术赋能，再到最终实现智能化的工业形态。我非常好奇，书中是否会深入探讨大数据在制造业中的具体应用场景，例如如何通过分析生产过程中的海量数据来优化工艺参数，提高产品良率？人工智能又如何在其中发挥关键作用，例如通过机器学习预测设备故障，实现预测性维护，避免非计划停机？我更期待的是，这本书能否为我们描绘出智能制造的未来图景，以及在这一过程中，如何平衡自动化带来的效率提升与就业结构变化之间的关系。这本书会不会为我们提供一些前瞻性的思考，关于如何构建一个更可持续、更具韧性的智能制造生态系统？