工业大数据套装（买3赠1套装共4册，工业4.0+工业4.0实践版+工业大数据+附赠核心冲突） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[德] 乌尔里希·森德勒，鲁思沃 等 著

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• 数据分析
• 数字化转型
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• 核心冲突
• 实践

出版社： 机械工业出版社

ISBN：11925770

版次：1

商品编码：11925770

品牌：机工出版

包装：精装

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：纯质纸

页数：510

套装数量：4

正文语种：中文

编辑推荐

　　宝钢集团董事长徐乐江、红领集团董事长张代理、三一集团总裁唐修国、尚品宅配董事长李连柱、上银科技董事长卓永财、中国工程院院士林忠钦倾情推荐，国家信息化专家咨询委员会委员朱森第、美国密歇根大学教授倪俊作序并推荐。如何以较低成本满足用户定制化的需求？
　　如何使制造过程的信息透明化、更加高效、提升质量、降低成本和资源消耗和更有效的管理？
　　如何提供设备全生命周期的信息管理和服务，使设备的使用更加高效、节能、持久？
　　如何使人的工作更加简单，甚至部分代替人的工作，在提高生产效率的同事降低工作量？
　　如何实现全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，增加生产系统变得更加动态和灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本？
　　工业大数据则以分析这些问题为出发点，围绕它能够解决什么样的问题和为用户提供什么样的服务为价值。同时，工业大数据能够在横向与纵向环节的互联与在统一平台的信息共享，由此将资源利用与分析维度规模化、价值**化，进而能够**范围地面向各环节的用户进行应用服务的定制与按需分发，由此又可衍生出持续性服务共赢的模式。

内容简介

　　《工业4.0》是费尔达芬工业峰会——系统领导2030年的配套用书，主题思想是：从经济和科学的角度，深入探讨怎样才能使中欧工业到2030年仍能保持一个成功的全球生产基的地位。到2030年，互联网和其他服务联网的系统将使所有行业实现智能化，并取代传统的机械和机电一体化产品服务。本书每个章节都从非常特殊的角度表达了对工业4.0的独特看法，所有这些观点综合在一起可以为我们清淅地勾勒出目前工业产业发展所处岔路口的情形。
　　《工业4.0（实践版）：开启未来工业的新模式、新策略和新思维》作为德国联邦政府“高科技及创新战略”主要元素之一，针对未来的“工业4.0”项目将推进传统工业的信息化，如工业化生产。在物联网化的进程中，通过虚拟世界与实体世界的融合，建立虚拟—现实系统，实现在新时代下，技术流程与在德国的生产商业流程共同成长。德国经济与能源署（BMWi）开展的“工业4.0时代机械自动化”科技项目是“工业4.0”项目的一部分，而本书也因此得以出版。《工业4.0（实践版）：开启未来工业的新模式、新策略和新思维》概括展示了机械自动化及工业4.0背景下工作的未来导向，并指出科研领域、工业领域以及工作者即将面临的主要挑战、机遇和风险。本书所展示的发展趋势，为生产及自动化、机器人、虚拟工程、农机以及教学工厂等领域提供了解决方案范本。

目录

《工业4.0：即将来袭的第四次工业革命》
前言
第一章 工业4.0：通过系统生命周期管理（SysLM）控制工业的复杂性 乌尔里希.森德勒（Ulrich Sendler）
第二章 软件：工业的未来 鲁思沃（Siegfried Russwurm）
第三章 作为下一次工业革命基础的创新 格哈德.鲍姆（Gerhard Baum）
第四章 中小型机械制造业——系统开发也是灵活和高度创新的 霍尔格.伯切丁（Holger Borcherding）
第五章 使用基于模型的软件和系统工程作为一致性系统生命周期管理（SysLM）的元素 曼弗雷德.布罗伊（Manfred Broy）
第六章 系统生命周期管理平台上基于模型的虚拟产品开发 马丁.艾格纳（Martin Eigner）
第七章 数字化企业的目标：实现生产与产品研发的数字可视化　胡桉桐（Anton S.Huber）
第八章 作为高档汽车关键指标的连通性 马蒂亚斯.施通普弗勒（Matthias Stümpfle）和赫伯特.科勒（Herbert Kohler）
跋
《工业4.0（实践版）：开启未来工业的新模式、新策略和新思维》
推荐序一
推荐序二
前言
第1章 工业4.0时代到来，我们应该怎么办？
自动化及工业4.0时代的工作未来
工业4.0时代下的工作形态：过去的辉煌与未来的挑战
第2章 工业4.0时代，未来工作的展望
工业4.0背景下的工作——应用工作学协会的预期
未来的自动化之路
第3章 工业4.0时代，工业领域的机遇与挑战
另辟蹊径走向工业4.0——机遇及限制
机器人协同工作——愿景及现实
工业4.0时代的工作优化——农业技术视角
工作4.0时代技术发展及其应用
提升内部物流运输机器人自主程度——工业4.0时代技术发展及其应用
学习型工厂对工业4.0的意义
第4章 工业4.0的核心主题及发展战略
生产工作的发展前景
工业4.0大背景下的生产系统的实现
创新需要能人借助虚拟工程开创新的工作文化
通过人机团队的构建摆脱自动化的窘境
第5章 工业4.0的未来前景
人机互动合作下的工作系统构建——以机器人技术为例
工业4.0时代的工作导向——新视角及待解决问题

精彩书摘

　　《工业4.0》这本书是的主题思想是：从经济和科学的角度，深入探讨工业怎样才能使中欧工业到2030年仍能保持一个成功的全球生产基地的地位。
　　到2030年，互联网和其他服务联网的系统将使所有行业实现智能化，并取代传统的机械和机电一体化产品。我们必须清楚地认识到，在哪些领域，通过哪些产品和什么样的服务，可以使我们取得成功以及如何才能够做到这一点。
　　本书试图为这些问题给出一个答案。每个章节都从非常特殊的角度表达了对工业4.0的独特看法。所有这些观点综合在一起可以为我们清晰地勾勒出目前工业产业发展所处岔路口的情形。
　　1997 年， 我第一次来到中国， 这个我一直向往的神秘的土地， 开始了我在中国的任职。
　　这一年的6 月， 广州地铁一号线建成并投入试运营， 广州成为中国继北京、天津、上海之后， 第四个建有地铁的城市。11月， 举世瞩目的水利工程长江三峡大江截流成功。中国由净进口国成功转为净出口国， 制造业发展方兴未艾。
　　2002 年， 我再次回到中国任职。这时， 中国已经成功加入世贸组织， 这一历史性的事件给中国制造业， 尤其是与进出口相关的制造业带来了巨大而深远的影响。
　　而到2013 年， 当我第三次来到中国任职时， 中国已经成为了名副其实的制造业大国， 对世界制造业产值的贡献超过五分之一， 同时， 和其他国家一样， 中国也面临着全球化和金融危机的挑战。
　　中国制造业， 在以一种前所未有的速度发展及变化着———而它也是全球制造业的一个缩影。
　　纵观工业历史的发展长河， 从19 世纪初到今天， 人类经历了三次工业革命， 分别以蒸汽机的使用、流水线的出现和电子信息技术的使用为标志。如今， 数字制造技术越来越普及， 它正在对传统的生产方式和观念进行一场革命， 而这一次工业革命， 将引领我们走向“工业4． 0” 的时代。
　　在本书中， 各领域的专家已经对“工业4． 0” 时代的制造业做出了阐释， 我认为这些探讨和研究对于中国制造业发展意义重大。目前， 欧盟希望增加制造业在经济增长中所占的比例。在2020年前， 该比例从目前欧盟国家平均值的16％ 增加到20％； 英国希望通过“再工业化” 的新手段和新政策， 增加商业投资和交易量；美国则正在计划一场“工业复兴”， 颁布了全美制造业创新机制，探索各种可能， 试图回到以制造业为主体的经济模式上来。
　　在中国， 制造业正经历着从“中国制造” 到“中国创造” 的转型。政府颁布了许多令人振奋并前景大好的计划和政策， 投入了大量的投资和努力， 帮助中国的制造企业从劳动力密集型转变为知识及技术密集型。对于中国的制造企业来说， 他们不仅需要与国内的对手竞争， 还需要与来自再工业化的传统工业强国， 以及其他新兴的国际化对手竞争。
　　正如一句中国古诗所说： “欲穷千里目， 更上一层楼”， 我衷心地希望， 中国———这个我工作和生活了十年的国家， 能够博采众多先进制造业发展的理念与方法， 在下一轮工业革命中， 用全新的视野抓住机遇， 使中国制造业更上一层楼！
　　吴和乐博士
　　西门子（中国） 有限公司执行副总裁
　　兼工业业务领域总裁
　　《工业4.0（实践版）：开启未来工业的新模式、新策略和新思维》
　　推荐序一
　　近年来，全球制造业始终面临着转型升级和可持续发展的挑战。这一局面形成的原因是多方面的，包括劳动力老龄化和与此对应的根深蒂固的传统生产模式、全球制造业结构和形势的不断变革，以及智能技术领域的创新在生产环境中相对较慢的应用速度等。
　　“工业4.0”是德国联邦政府高技术战略工作组基于对制造业前景的预测而制定的前瞻性计划，试图呈现以信息物理系统（Cyber-Physical Systems， CPS，也有学者将其译为“信息物理融合系统”）为核心，引领第四次工业革命的全新生产体系。
　　在工业4.0时代，智能工厂将取代传统的生产设备，并生产智能产品。迈向工业4.0之路是循序渐进、不断演进的：许多基础技术仍然需要进一步发展，现存的制造业基础设施需要适应工业4.0时代的要求，建立有效的信息物理系统模型也需要新工具、新技术和新方法的大力支持。但只要与信息技术全面整合、具备先进分析和预测能力的工业4.0得以成功运用和实施，企业的全球竞争力将得以提高，本土制造业将得以恢复，全新的市场机遇将得以开创。
　　工业4.0转型中一个关键的问题是它对人们造成的影响。人们需要怎样与智能化的设备和系统进行合作以保障未来工业4.0环境下的生产活动有条不紊？对面临着人口老龄化的国家而言，这个问题极为关键，对于新兴经济体也同样至关重要。
　　本书阐述了人们在工业4.0环境下将受到怎样的冲击，以及技术如何将人类与未来的生产系统进行进一步整合等问题。我认为本书呈现的技术和案例可以使读者进一步理解人们在工业4.0转型中的角色变换。
　　李杰（Jay Lee）教授
　　美国俄亥俄州辛辛那提市，辛辛那提大学
　　推荐序二
　　马克思在研究英国工业革命时明确指出，生产力的改变不是革命，只有生产关系发生改变，才是革命。纵观其后发生的第二次、第三次工业革命，马克思的话犹如在耳，甚至到了所谓的工业4.0（也即第四次工业革命），生产力和生产关系的并行改变，仍然是一个不变的规律。
　　发生在英国的工业革命最典型的技术应用是机械化，这导致了车间的出现，同时也导致了工人阶层的出现；其后以电气化为代表的第二次工业革命，再次促使了车间的革命——出现了流水线作业，同时伴随的是职业经理阶层的出现；再到以信息化为代表的第三次工业革命，导致了分布式乃至全球化的工厂出现，全球化的分工也出现了，这个阶段出现了职业的投资阶层，硅谷是最为典型的代表。
　　即将到来的第四次工业革命也会遵循以上规律，大量的互联网技术被应用到生产制造过程，将导致智能制造的出现，工厂也将转变为智能工厂，正如马克思所讲，生产力的大幅提升之后，生产关系也会发生改变，在第四次工业革命期间，生产关系将发生什么改变呢？
　　机械工业出版社引进德国原版图书出版的《工业4.0》（实践版），探索性地回答了这个问题。通过社会技术视角，来自不同领域的专家深入分析了工业4.0时代的工作环境、工作内容以及工作方式等的改变，揭示了工业4.0时代的工作状态——这也是未来的工业常态。
　　工业4.0研究院研究成果显示，工业4.0具有高度自动化、高度信息化和高度网络化三大基本特征。从《工业4.0》（实践版）讨论的主题来看，工业4.0时代的自动化将导致工作形态发生改变，特别是企业工作者的角色和地位将发生较大的改变（见书中第2章），这要求新型工人拥有新的知识和技能，并能够与机器进行协作。不过，由于工业4.0时代的高度信息化，机器人协同工作（见书中第3章第2篇文章）将轻松达到，更由于互联网技术在生产制造领域的广泛应用，将更容易提高生产效率，形成学习型生产系统（见书中第3章第5篇文章）。
　　仅仅是车间的革命还不足以让我们认识到第四次工业革命带来的变革，按照德国工业4.0体系关于三大集成的论述，工业4.0研究院把它总结为工业4.0发展的三个阶段，分别为纵向集成、端到端集成和横向集成。
　　在工业1.0、2.0和3.0阶段，技术创新大都发生在车间，到了工业4.0时代，车间仍然是最先发生变化的地方，所谓纵向集成就是传统工厂边界内发生的技术革新，这也是德国企业西门子推出数字化工厂（Digital Factory）解决方案的商业理由，因为最容易满足企业升级改造需求的，毫无疑问是车间的数字化。而在探索工业4.0解决方案的三一重工和海尔等不同类型的制造企业，也把纵向集成作为变革的起点。
　　毫无疑问，在工业4.0时代，仅仅局限在车间的技术创新，不足以体现互联网技术对生产制造领域的影响。正如时下李克强总理提出的“互联网+”概念，互联网技术在生产领域的应用，将导致新的业态出现——目前主要体现为端到端集成的形态，具体可以考察的案例有苹果、小米、海尔和红领等企业，它们利用自己在产业链上的影响力或创新，实现了对供应链的集成，并利用手中的核心数据，介入到了电子商务服务环节。笔者对海尔互联工厂印象深刻，一直探索利用互联网力量的张瑞敏，似乎已经在正确的工业4.0道路上。
　　除了以上两种集成模式，还有跨越多条价值链的横向集成，这才是真正未来的制造业，按照工业4.0研究院提出的新工业价值生态概念，横向集成是互联网技术在生产制造领域的深入应用，同时也是社会生产力大大提升的阶段，在这个阶段，社会技术体系也会发生革命性的改变。细心的读者应该会发现，这也是《工业4.0》（实践版）一书中隐约提及的一个改变。
　　由于工业4.0时代的技术高度发达，大量机器人的应用实现了高度自动化，无所不在的计算（泛在计算）将导致高度信息化得以实现，加上真正的CPS（Cyber-Physical Systems，信息物理融合系统，也有学者将其译为信息物理系统）带来的高度网络化，传统意义上的工人、经理等角色将不复存在，工业4.0生产体系的自组织能力，将模糊工人和经理之间的界限，也许每个人都是生产者，每个人也同时是管理者，当然，每个人也可以给自己投资，成为一个“资本家”。
　　工业4.0的三大高度化特征合一就会实现所谓的智能化，笔者不清楚未来历史学家在描述工业4.0的时候，会不会把智能化作为这个时代的特征，也不清楚什么样的事件可以作为这个时代的代表，但笔者相信，生产力的大幅提升，新的生产关系出现，仍然会成为这个时代的特征。
　　读者在阅读《工业4.0》（实践版）的时候，如果把《工业4.0：即将来袭的第四次工业革命》（机械工业出版社2014年出版的一本德国引进图书）作为阅读的参考书，则可以更容易理解技术的变革和社会的变化相辅相成，推动历史的车轮不断前行，人类社会将发生巨大的改变，中国制造也将成为推动这个改变的一股不可忽视的力量。
　　胡权
　　工业4.0研究院院长兼首席经济学家
　　……

前言/序言

　　《工业4.0》这本书是费尔达芬工业峰会——系统领导2030年的配套用书，它的主题思想是：从经济和科学的角度，深入探讨工业怎样才能使中欧工业到2030年仍能保持一个成功的全球生产基地的地位。
　　到2030年，互联网和其他服务联网的系统将使所有行业实现智能化，并取代传统的机械和机电一体化产品。我们必须清楚地认识到，在哪些领域，通过哪些产品和什么样的服务，可以使我们取得成功以及如何才能够做到这一点。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 《工业大数据》工业4.0：一场不可见世界的竞争
　　工业4.0 （Industry 4.0），是德国政府和工业界定义的制造业的未来蓝图。德国人认为，18世纪机械制造设备的引入标志着“工业1.0”时代，20世纪初的电气化与自动化标志着“工业2.0”时代，20世纪70年代兴起的信息化标志着“工业3.0”时代，现在，人类正进入“工业4.0”时代，即实体物理世界和虚拟网络世界融合的时代。其中，所谓信息物理系统（Cyber-Physical System, CPS）是新一代工业革命的核心技术。诺伯特?维纳在1948年就提出的“控制论”（Cybernetics）是CPS技术的前身，现在为工业界广泛知晓的CPS则是美国国家科学基金会（NSF）在2006年正式提出的，是NSF重点资助的研究方向。德国工业4.0与美国CPS，究其核心要义，是传统制造业利用物联网（Internet of Things，IoT）和大数据分析 (Big Data Analytics) 进行的智能化转型。
　　然而，我们在谈到工业转型带来的变革时，往往容易看到其代表性的技术特征，而忽视促使其转型的最原始的驱动力，即对于新价值创造的永恒追求。如果说前三次工业革命从机械化、规模化、标准化和自动化等方面大幅度地提高了生产力，那么工业4.0与前三次工业革命最大的区别就在于：不再以制造端的生产力需求为起点，而是将用户端的价值需求作为整个产业链的出发点；改变以往的工业价值链从生产端向消费端、从上游向下游推动的模式，从用户端的价值需求出发提供定制化的产品和服务，并以此作为整个产业链的共同目标，使整个产业链的各个环节实现协同优化：这一切的本质是工业视角的转变。工业4.0的概念有三个支撑点：一是制造本身的价值化，不仅仅是做好一个产品，还要将产品生产过程中的浪费降到最低，实现设计、制造过程与用户需求相配合；二是让系统在制造过程中根据产品加工状况的改变自动进行调整，在原有的自动化基础上实现系统的“自省 (Self-Aware)”功能；三是在整个制造过程中实现零故障、零隐患、零意外、零污染，这就是制造系统的最高境界。
　　在现今的制造系统中，存在着许多无法被定量、无法被决策者掌握的不确定因素，这些不确定因素既存在于制造过程中，也存在于制造过程之外的使用过程中。前三次工业革命主要解决的都是可见的问题，如避免产品缺陷、避免加工失效、提升设备效率和可靠性、避免设备故障和安全问题等。这些问题在工业生产中由于可见、可测量，往往比较容易加以避免和解决。不可见的问题通常表现为设备的性能下降、健康衰退、零部件磨损、运行风险升高等。这些因素由于其很难通过测量被定量化呈现，往往是工业生产中不可控的风险，大部分可见的问题都是这些不可见的因素积累到一定程度后造成的。因此，工业4.0的关注点和竞争点是这些不可见因素的避免和透明呈现。
　　工业4.0的另一个特点就是制造过程和制造价值向使用过程的延伸，不仅仅关注将一个产品制造出来，还应该关心如何去使用好这个产品，实现产品价值的最大化。产品的创新和价值的创造不再仅仅以满足用户可见的需求为导向，而且要利用用户的使用数据创建使用情景模拟，从情景模拟中找到用户需求的缺口（GAP），这些缺口我们称之为“不可见的需求”，对此即便是用户自己都很难意识到。例如，买汽车的人都会提出省油的需求，各家汽车制造商因此致力于改进车型和发动机让车子更加省油，却很少去关注用户的驾驶习惯对于油耗的影响。同时，驾驶习惯对于用户而言也是不可见的，因此不会有用户要求汽车具备管理驾驶行为的功能。由此可见，工业4.0时代的市场竞争会从以往满足客户可见的需求向寻找用户需求的缺口转变。以往我们将产品卖给客户之后就几乎到达了生产价值链的终点，然而工业4.0时代将价值链进一步延伸：以产品作为服务的载体，以使用数据作为服务的媒介，在使用过程中不断挖掘用户需求的缺口，并利用数据挖掘所产生的信息为用户创造价值。
　　我们不妨以汽车为例做一个大胆的预测，在未来的工业4.0时代，人们去4S店选车不再仅仅选择车型、颜色和内饰等定制化特征，而且用户还可以在一辆布满传感器的车内进行试驾，当用户坐上驾驶座椅时，传感器会自动记录整个座椅上的压力分布，一款符合用户身形和坐姿习惯的座椅就自动设计完成了；在用户开车过程中，汽车内部的传感器自动记录用户的驾驶动作，进而预测用户的驾驶习惯，一套兼顾驾驶操作体验和舒适性的动力系统和控制系统即被自动匹配完成；在用户驾驶汽车的过程中，汽车能够自动识别用户驾驶习惯的改变，提醒用户驾驶习惯的变化对于能耗和剩余里程的影响；在上下班高峰期，汽车能够通过海量的交通数据预测出未来一段时间内可能通过道路的拥堵情况，并为用户推荐最佳行驶路径；在驾驶过程中汽车还可以记录路面的平整度，这些数据首先在系统内被分享，提醒后面的驾驶者减速驶过一段坑洼的路面，随后被发送给市政管理部门，第二天再经过相同路段时发现坑洼的路面已经被修补好了。用户到家之后，可以通过手机或是网页查看一天的驾驶记录，不同驾驶模式下的能耗情况一目了然，可以与社区内的其他用户比一比谁更加节能环保，同时系统还提供了相应的驾驶习惯改善建议。此外，用户还能查看汽车的健康状态报告，各个关键部件的健康状况、衰退情况和故障风险一目了然，与之相匹配的维护保养建议也被自动提供，网上预约后就可以到4S店进行维护。如果只是简单的更换，还提供视频及文字讲解的详细步骤说明。至此用户发现虽然去4S店的次数和保养维修的费用明显减少了，但汽车的故障却几乎降到了零。
　　这个例子离我们并不遥远，也许在未来5年甚至更短的时间内就会成为现实。未来工业界卖给用户的不再是产品，而是有价值的能力；对于驾驶者而言，汽车是一个产品，但是更重要的是汽车带来的行动力、时尚感、经济性、舒适性和安全性等一系列能力。这些能力对应的服务也不再像以往那样只提供给用户有限的选择，而是根据用户的使用情况和需求提供定制化的最佳匹配方案，因为每一个用户的使用数据都是定制化的，这使用户不再是统计结果中的一个样本，而是一个丰富的、高度个性化的个体。
　　再举一个与我们日常生活息息相关的例子。我们大部分人都有去超市买鞋垫和去制衣店量身定制西装的经历。过去我们买鞋垫只会问要买多大的尺码，同一个尺码的所有人得到的鞋垫都是相同的。但是我们每一个人的脚形、体重、站姿、走路习惯、搭配的鞋类都是不同的，因此不可能有一款鞋垫能够同时满足同一尺码每一个人的需求。美国的Dr. Scholl’s 公司在卖鞋垫给用户之前会先让用户站在一个连接传感器的踏板上，系统会记录用户站立时足底的压力分布，随即用户就可以获得一款定制化的鞋垫。这其实也只是个开端，还有更多的价值空间可以挖掘，比如足部压力数据的采集只考虑到了站立时的情况，走路和跑步时的压力分布同样十分重要，同时还要考虑鞋垫与不同鞋类的搭配，如运动鞋、高跟鞋、皮鞋等。这些数据还可以卖给制鞋公司，在买完鞋垫之后向用户推荐一款适合搭配的鞋。最后，这些数据如果与医学研究相结合，还可以提醒用户站立姿势和跑步习惯可能造成的足部和膝盖的损伤风险，给用户提供改善习惯的建议。对于制衣店而言也是一样，大多数制衣店在给用户量体时都在固定的姿势下进行，而没有考虑用户在动态情况下的舒适程度。如果我是一个教师，会经常抬手在黑板上写字，手臂的运动幅度就会很大，手肘和腋下部分就需要加大弹性。因此，未来的量体应该是动态的，让用户穿上特制的衣服之后按照喜好随意活动，衣服上的传感器会自动记录几个关键位置的应力情况，根据这些数据为用户制作更加合体的衣服。这些在过去看来都是天方夜谭的事情，随着智能传感和3D视觉技术的成熟，已经触手可及，这就是科技进步带动商业与服务模式创新的良性循环。
　　从以上两个例子我们不难看出，数据依然是为用户提供定制化产品最重要的媒介，工业4.0时代的制造将通过数据把终端用户与制造系统相连接，这些数据将自动决定生产系统各个环节的决策，实现生产上下游环环相扣的整合，人的工作难度将被大大降低，在这种模式下工厂的组织构架将趋于扁平，生产资源的利用也将更加优化。
　　还有一个例子是最近特别流行的智能手环，佩戴智能手环可以采集睡眠过程中的数据，醒来之后查看数据分析的结果，睡眠质量如何、有多少时间处于深度睡眠状态、深浅睡眠交替的曲线等信息都一目了然。这时我们才发现决定睡眠质量的并不是一共睡了几个小时，而是深度睡眠占整个睡眠时间的比例。白天的精力好坏是我们可见的现象，但睡眠质量是不可见的，智能手环通过睡眠数据的分析将不可见的睡眠质量变成了可见可测的结果，并利用这些信息帮助用户去管理可见的生活。
　　工业4.0并不仅仅是制造业的革命，而是一场更加深刻的变革，创新模式、商业模式、服务模式、产业链和价值链都将产生革命性的变化。制造业的革命只是工业4.0实现的基础条件，其最根本的驱动力来自于商业模式与智能服务体系的创新技术变革，这两者才是未来工业界竞争的关键。
　　事实上，德国对工业4.0的定义仅仅体现了制造革命，并非是工业革命。这并不是去否定制造革命的重要性，如果制造系统不产生深刻变革，一切商业模式的创新都无异于空中楼阁。制造系统好比是工业4.0的“蛋黄”，我们在把“蛋黄”做好的同时也要努力把“蛋白”做大。老子云：“有之以为利，无之以为用”，如果拿一个杯子来做比喻，杯子当中看似“无”的空间才是容纳水的地方，才是价值真正的载体。中国的制造业一定要学会分析和使用杯子里面的价值：制造设备虽然是德国人生产的，但是我们要更懂得如何使用。如果我们的工厂虽然用的是德国人的设备，但是中国企业通过对使用数据的分析能够实现胜过德国工厂的高效、高质量、低成本和低污染，那么德国人就要反过来向中国人学习如何使用设备去创造价值。
　　发现用户价值的缺口、发现和管理不可见的问题、实现无忧的生产环境，以及为用户提供定制化的产品和服务，这些都离不开对数据的分析挖掘。我相信工业4.0 的中心将会在中国，因为中国不仅仅是世界第一的制造大国，更是世界第一的使用大国，无论是制造设备还是终端消费品，中国都拥有最庞大的使用数据。然而这些数据并没有被很好地加以分析利用，因此还只是潜力，并没有成为真正的竞争力。
　　未来工业界的机会空间可以被分为四个部分。第一个部分是满足用户可见的需求和解决可见的问题，这个空间内依然有中国制造需要补的课，比如质量、污染和浪费等问题，需要的是持续的改善与不断完善的标准化。第二个部分在于避免可见的问题，需要从使用数据中挖掘新的知识为原有生产系统和产品增加价值。第三个部分在于利用创新的方法与技术去解决未知的问题，如具有自省能力的设备，以及利用智能手环管理睡眠质量等例子都是使不可见的问题透明化，进而去加以管理和解决不可见的问题。第四个部分是寻找和满足不可见的价值缺口，避免不可见因素的影响，这部分需要利用数据分析产生的智能信息去创造新的知识和价值，这也是工业4.0的最终目标。
　　通过分析数据预测需求、预测制造，利用数据去整合产业链和价值链，这就是工业4.0的思维。现在各个领域都在谈大数据，但是大数据本身并不是一个问题，而是一个看待问题的新方式。大数据只是一个现象，其本身并不重要，利用大数据创造价值才是根本目的。工业4.0是一场在不可见世界中的战争，而数据分析则是连接可见与不可见世界的桥梁。
　　李杰教授所带领的美国国家科学基金会(NSF)智能维护系统（IMS）产学合作中心从2000年就开始了工业大数据分析理论和方法的研究，并在大量与企业合作的实践项目中积累了丰富的经验和系统的方法论。《工业大数据：工业4.0时代的工业转型与价值创造》是李杰教授在中国出版的第一本书，系统性地阐述了李杰教授在工业大数据以及商业模式主控式创新设计方面的思想和研究成果，旨在为读者认识工业4.0提供一个新的视角，并为工业4.0的实践者们提供方向性的参考。在李杰教授的指导下，邱伯华、刘宗长、魏慕恒和董智升翻译了李杰教授从2001年至今公开发表的文献、研究手稿、在各种会议上的主题ⅩⅩⅠ报告以及媒体的相关报道，整理了李教授近两年在工业4.0实践设计和“信息物理系统”（CPS）体系设计的最新研究成果的手稿和口述材料，并结合了在产研合作中的实践案例完成此书。在第四次工业革命的浪潮中，各类新的词汇、概念和技术层出不穷，使人们难免会有雾里看花的感觉。希望这本书能够为国家政策制定者、企业管理者、技术拓疆者以及对工业4.0和工业大数据感兴趣的大众读者提供一个更加清晰的思路，并根据自己的定位和目标去选择适合自己的实践道路。《工业大数据：工业4.0时代的工业转型与价值创造》只是一个开始，接下来李杰教授还将出版与工业4.0、工业大数据和“信息物理系统”（CPS）相关的一系列书籍，从理念、体系设计、核心技术和实践等方面为读者带来更为详细的介绍和更加深刻的启发。
　　本书试图为这些问题给出一个答案。除了主编的介绍章节之外，在这里，您还会看到在本届工业峰会上引起重大反响的发起人或小组成员的个人论文。在第一发起人鲁思沃教授的论文“软件：工业的未来”之后，小组成员的论文按照名字的字母顺序进行排列。成员中不仅有虚拟产品开发和计算机科学院系的代表，而且还有自动化工业、电子、中型机械工程、汽车业和软件业等各行业的代表。每个章节都从非常特殊的角度表达了对工业4.0的独特看法。所有这些观点综合在一起可以为我们清晰地勾勒出目前工业产业发展所处岔路口的情形。

好的，这是一份为您的“工业大数据套装（买3赠1套装共4册，工业4.0+工业4.0实践版+工业大数据+附赠核心冲突）”量身定制的、不包含该套装具体内容的图书简介，旨在吸引对相关主题感兴趣的读者，同时保持专业性和深度。 深探智能制造与数字化转型：驱动未来工厂的底层逻辑与前沿实践 书籍概述：洞察新工业时代的战略蓝图与技术基石 在当前全球制造业加速重构的浪潮中，从“中国制造”迈向“中国智造”已成为时代命题。这场深刻的变革不仅仅是生产工具的更新，更是生产范式、管理哲学以及商业模式的颠覆性重塑。本系列丛书，汇集了多位深耕于工业智能化、数字化转型与数据驱动决策领域的资深专家与一线实践者，旨在为企业管理者、技术决策者、工程师以及政策制定者提供一套系统、深入且高度实用的知识体系。 本丛书并非对已有成熟理论的简单复述，而是立足于全球产业链的最新动态，聚焦于新兴技术如何与传统工业流程深度融合，如何构建真正具备“自我学习、自我优化”能力的未来工厂。我们力求拆解智能制造复杂图景背后的底层逻辑，剖析从战略规划到技术落地过程中的核心挑战与成功要素。 第一卷：新工业范式：从概念到战略的深度解码 本卷深入剖析了驱动新一轮工业革命的核心驱动力，重点阐述了工业智能化转型的宏大叙事及其战略意义。 一、 工业生态系统的重构与价值链再定义 我们首先探讨了工业4.0时代下，传统价值链如何被分解、重组，并形成高度互联的、跨地域的生态系统。内容涵盖： 分布式协作与协同制造网络： 探究如何利用云计算、边缘计算和工业互联网平台，实现跨企业、跨供应链的实时协同，打破信息孤岛，构建柔性制造网络。 服务化转型（Servitization）： 详细分析传统产品制造商如何转向提供“产品+服务”的综合解决方案，特别是围绕预测性维护、远程诊断和绩效保证等增值服务，如何重塑客户关系与盈利模式。 敏捷供应链的构建： 针对全球不确定性增加的背景，阐述如何运用先进的分析工具和数字孪生技术，提升供应链的透明度、韧性与快速响应能力。 二、 智能工厂的顶层设计与实施路径 智能工厂并非简单堆砌自动化设备，而是信息物理系统（CPS）的集成。本卷详细论述了从蓝图设计到分阶段实施的关键考量： 数字化成熟度评估模型： 提供一套科学的工具，帮助企业评估自身在自动化、信息化、网络化和智能化四个维度的当前水平，并确定最紧迫的优化领域。 信息物理系统（CPS）架构解析： 深入讲解构成CPS的各个层次——感知层、网络层、平台层和应用层——及其相互间的通信协议、数据流转机制和安全保障体系。 人力资源与组织变革： 强调技术转型必然伴随组织结构和岗位职能的调整。讨论“人机协作”的新工作模式、跨学科人才的培养策略，以及如何建立适应快速迭代的创新文化。 第二卷：核心技术赋能：突破工业创新的技术边界 本卷聚焦于支撑智能制造落地实施的关键使能技术（Key Enabling Technologies），解析其在复杂工业场景中的应用潜力与技术壁垒。 一、 边缘计算与工业网络：实时决策的神经系统 工业现场对延迟极其敏感。本卷重点解析了边缘计算（Edge Computing）如何成为实现实时控制和快速反馈的基石： 低延迟数据处理架构： 探讨如何将数据分析和控制逻辑下沉到靠近生产设备的位置，以毫秒级的速度完成数据采集、清洗、分析和指令下发。 工业通信协议的融合与演进： 比较TSN（时间敏感网络）、5G专网在工业环境下的应用优势、部署挑战以及对传统现场总线的替代潜力。 安全机制的构建： 阐述在分布式计算环境中，如何确保OT（运营技术）侧数据的完整性、可用性和保密性，特别是针对设备控制层的网络安全防护策略。 二、 数字孪生（Digital Twin）：虚拟映射与闭环优化 数字孪生被视为连接物理世界与虚拟世界的桥梁。本卷深入探究其构建的难度与带来的巨大价值： 多域模型的集成： 论述如何将设备级模型（物理特性）、流程级模型（逻辑流程）和系统级模型（性能指标）进行有效耦合，构建高保真度的孪生体。 仿真驱动的决策制定： 展示如何利用孪生体进行“What-If”分析、新工艺验证、操作员培训，以及在不中断生产的前提下进行复杂参数优化。 实时数据驱动的同步机制： 关键在于“活”的孪生体。探讨高效的数据集成策略，确保物理实体与虚拟模型之间的状态同步延迟最小化。 三、 增材制造（3D打印）在柔性生产中的角色 本卷分析了增材制造如何从原型制作工具，转变为实现大规模定制化和复杂零部件制造的核心手段： 从设计到制造的流程再造： 探讨拓扑优化、轻量化设计如何与增材制造工艺特性相结合，并对供应链的地理分布产生的影响。 质量控制与认证难题： 分析金属与高分子材料增材制造过程中的缺陷检测、后处理工艺标准化以及行业认证体系的建立。 第三卷：数据驱动的精益管理：从数据到洞察的转化 本卷的核心在于如何将海量的工业数据转化为可执行的商业洞察和生产改进措施，实现真正的精益化运营。 一、 工业数据治理与质量保障 “垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）在工业环境中尤为致命。本卷着重于解决工业数据生命周期中的痛点： 多源异构数据的标准化： 探讨不同设备、不同厂商产生的时序数据、文本数据、图像数据的统一建模方法（如OPC UA, MQTT等标准下的数据语义对齐）。 数据资产化管理体系： 建立数据的采集标准、存储策略（热/冷数据分层）、安全访问权限以及数据生命周期的维护机制。 数据可解释性（XAI）在工业中的应用： 为什么模型会做出某个预测？尤其在安全和关键流程中，确保模型决策逻辑的透明度和可追溯性至关重要。 二、 预测性维护（PdM）的进阶实践 PdM已是许多企业的标准操作，但如何将其推向极致？ 多模态传感器融合分析： 结合振动、温度、电流、声学等多种数据源，利用深度学习模型提高故障预警的准确率和提前期。 剩余使用寿命（RUL）的精确估算： 引入生存分析（Survival Analysis）和时间序列预测模型，为备件库存管理和维护窗口优化提供精确输入。 从预测到自动化干预： 探讨如何将PdM的结论无缝接入工单系统、ERP系统和控制系统，实现自动化的预防性干预，减少人工干预成本。 三、 过程优化与能效管理 聚焦于生产过程效率的微观优化： 基于强化学习（RL）的工艺参数自适应调节： 探讨RL如何在复杂的反馈回路中，自主学习并找到最佳的能耗-质量平衡点，例如在化工或冶金过程中的应用。 能源消耗的可视化与负荷预测： 建立工厂级的能源数字孪生，识别“能耗黑洞”，并利用AI技术对未来负荷进行精准预测，优化电力采购策略。 结语：面向未来的持续创新能力 本系列丛书的最终目的，是帮助读者构建起一套面向未来的、具备自我进化能力的工业系统。智能制造不是终点，而是一个持续迭代、不断优化的过程。只有掌握了这些战略思维、技术框架和实践方法，企业才能在激烈的全球竞争中立于不败之地，真正实现高质量、高效率、可持续的发展。 本书适合以下群体深入研读： 企业董事长、CEO及高层决策团队（聚焦战略转型与投资回报）。 制造总监、运营副总裁（聚焦精益生产与效率提升）。 IT/OT集成部门负责人（聚焦系统架构与数据治理）。 工业控制、自动化与研发工程师（聚焦前沿技术落地与算法应用）。

评分☆☆☆☆☆

这套书的“附赠核心冲突”部分，着实给了我一些意想不到的启发。在阅读了前面关于工业4.0和工业大数据的理论和实践后，我原本以为对整个体系已经有了比较清晰的认识。然而，这部分内容则像是从一个全新的视角，揭示了在推进工业4.0过程中所面临的深层次挑战和矛盾。它没有回避那些实际操作中可能遇到的困难，比如技术融合的障碍、组织文化的变革、人才的短缺，甚至是一些伦理上的考量。它引发了我对于“智能”到底意味着什么，以及如何平衡技术进步与人文关怀的思考。我觉得，这部分内容让整套书的立意更加深刻，不再仅仅是技术层面的探讨，而是上升到了对未来工业发展方向和人类社会影响的哲学层面的思考。这种“冲突”的揭示，反而让我对工业4.0的理解更加立体和全面。

评分☆☆☆☆☆

这套书给我最大的感受就是“接地气”。虽然主题是工业4.0和工业大数据，但它没有使用过于晦涩难懂的术语，而是用通俗易懂的语言，结合大量的实例，来解释复杂的概念。尤其是《工业4.0实践版》这本书，更是让我看到了工业4.0是如何一步步落地到实际生产中的。书中介绍了许多企业在实施工业4.0过程中遇到的挑战和解决方案，从设备互联、数据采集到智能决策、优化生产流程，都给出了具体的指导。我特别喜欢书中对不同行业案例的分析，比如汽车制造、航空航天、食品加工等，它们在应用工业4.0方面的经验和教训都非常有借鉴意义。读完这些案例，我不再觉得工业4.0是遥不可及的“大概念”，而是可以通过切实的行动和技术来逐步实现的。这本书让我对如何将理论转化为实践有了更清晰的思路，也给了我很大的启发。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这套书的内容质量绝对是超出了我的预期。我之前也读过一些关于工业大数据的内容，但总是感觉点到为止，不够深入。而这套书，尤其是关于工业大数据的那几本，简直就是一本“百科全书”。它从大数据的基本概念、特征讲起，然后深入到工业场景下的具体应用。比如，如何采集、存储、处理和分析工业设备产生的海量数据，如何利用这些数据进行故障预测、性能优化、质量控制等等。书中还详细介绍了各种数据分析工具和方法，比如机器学习、深度学习在工业领域的应用，各种算法的原理和实践。让我印象深刻的是，书中不仅仅停留在理论层面，还提供了很多实际操作的建议和案例分析，甚至包括了一些数据建模的思路和方法。阅读过程中，我感觉自己仿佛置身于一个真实的工业大数据项目中，能够学到很多实操性的知识，对如何运用大数据提升工业生产效率和竞争力有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这套书的包装就很有分量，打开来，满满的工业4.0、工业大数据相关的知识扑面而来。我一直对工业4.0的概念感到好奇，但又觉得它过于宏大抽象，不知从何下手。这本书的出现，恰好填补了我这一块的知识空白。它没有直接灌输理论，而是从工业4.0的起源、发展历程讲起，让我对这个概念有了更清晰的认知。紧接着，书中详细阐述了工业4.0的核心技术，比如物联网、人工智能、云计算、大数据等等，并且结合了很多生动的案例，让我不再觉得这些技术是高高在上的“黑科技”，而是切实可以应用于工业生产的工具。特别是关于智能制造、柔性生产、个性化定制的章节，让我看到了未来工业发展的无限可能。书中的图文并茂，很多插图和图表都非常形象，帮助我理解那些比较复杂的概念。我觉得这本书非常适合那些对工业4.0感兴趣，但又没有专业背景的读者，它能够带领你一步步走进这个令人兴奋的领域，为你打开一扇新的大门。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始是被“买3赠1”的优惠吸引的，但收到书后，才发现这套书的价值远超这个价格。我一直觉得，要理解工业4.0，必须先理解它所依赖的底层技术，而大数据无疑是其中至关重要的一环。这套书恰恰给了我一个非常系统和全面的认知。它不仅仅是简单地介绍工业4.0的概念，而是将工业4.0的各个方面，从宏观战略到微观技术，都进行了深入的剖析。例如，书中对物联网在工业中的应用，传感器技术的发展，以及数据安全和隐私保护等问题都进行了详细的阐述。同时，它也提供了一些关于如何构建智能工厂、如何进行数字化转型等方面的思考和建议。我发现，这套书的内容环环相扣，逻辑性很强，能够帮助读者建立起一个完整的知识体系，从而更全面地理解工业4.0的内涵和外延。