[套装书]铸魂：软件定义制造+数字孪生实战：基于模型的数字化企业(MBE)+工业4.0驱动下的制造业数字化转型+机·智：从数字化车间走向智能制造（4册）

作者
赵敏 宁振波 梁乃明 方志刚 李荣跃 高岩松 彭俊松 朱铎先 赵敏
丛书名
工业控制与智能制造丛书
出版社
机械工业出版社
ISBN
9782004201794
简要
简介
内容简介书籍计算机书籍 ---------------------------铸魂：软件定义制造--------------------------- 本书首次较为详细地定义了工业软件，给出了工业软件所应具有的内涵和组成部分。工业软件是工业化的顶级产物。它封装了工业知识，建立了数据自动流动规则体系，打造了机器的大脑和神经，因此机器变得更加聪明，功能可以随时调整。工业软件描述、集成、模拟、加速、放大、优化、创新了传统制造过程，形成一种新的工业智能模式——软件定义制造 ---------------------------数字孪生实战：基于模型的数字化企业(MBE)--------------------------- “工业4.0”的必有之路是打造数字化企业，本书着重在满足客户个性化的需求基础上，在产品创意设计、生产制造和运行使用等方面实现数字化和自动化技术，高效、高质量、灵活和快速地交付产品，逐步建立企业知识积累平台，固化知识规则，建立知识自动化能力，提升设计、工艺、制造、质量、服务等业务部门的工作效率，提升产品品质，形成强大的企业可持续发展的竞争能力。 ---------------------------工业4.0驱动下的制造业数字化转型--------------------------- 这一轮工业4.0浪潮的到来，在接下来的十年甚至更长的时间里，对中国的制造企业来说，既是一次提高自身能力的难得机遇，也是一场来自国内外同行的竞争与挑战。为了抓住机遇和迎接挑战，企业不仅需要掌握工业4.0相关的基础理论和知识，更要了解各种技术的发展动态，提前布局，稳步推进。在实现和推动工业4.0的林林总总的技术中，最能体现工业4.0精髓的，无疑是软件技术。来自德国的SAP公司，作为全球最大的商业软件企业，不仅是工业4.0的发起者之一，也是工业4.0的核心软件供应商，积极参与工业4.0的推广和实践。本书以SAP的相关软件技术为支撑，介绍工业4.0驱动下的制造业的数字化转型背景、理论、应用领域和关键技术。书中通过大量结合SAP的工业4.0解决方案在制造行业的具体落地案例，探讨如何实现工业4.0解决方案在企业中的部署，展示系统方案对业务运营带来的业务价值，为企业下一步部署“工业4.0/中国制造2025”战略提供实例参考。 本书不仅适合制造行业中从事信息化建设的人员阅读，也非常适合作为管理人员学习和了解工业4.0的参考书籍。 . ---------------------------机·智：从数字化车间走向智能制造--------------------------- 国内第一本有关数字化车间建设的书籍。数字化车间建设是智能制造的基础与核心，如何建设是企业非常关注的重点，特别是智能背景下的数字化车间方面的书籍现在还没人出版过，本书将本部分作为重点内容进行阐述。
目录



---------------------------铸魂：软件定义制造---------------------------


序
前言
第一章　软件的本质是工业之魂┆1
软件是运行在芯片中的数字化指令和数据的集合。该定义是20世纪计算机软件蓬勃发展初期人们的认识，无法代表今天工业软件所具有的真实内涵。工业软件封装了工业技术/知识，建立了数据自动流动的规则体系。它源自工业，赋能工业，创新工业，定义制造。工业转型时代赋予了工业软件崭新使命：工业灵魂，知识容器，智能引擎。
软件定义的内涵与意义┆2
关于“定义”的定义与边界┆13
软件作用：无软不硬┆25
软件本质：聚智铸魂┆42
第二章　软件定义与工业软件┆51
商用工业软件数控编程系统PRONTO始于1957年，历史已逾60载。60多年来，工业软件层出不穷，形态各异。工业软件的分类成为必须研究的重要内容。重新分类工业软件，相当于改换赛道：弯道超车基本无望，换道超车或许可行。工业软件本质姓“工”，工业不强则软件羸弱。我国尚未完成工业化进程，自主可控之路仍然漫长。
工业软件的历史与现状┆52
工业软件的细分与重构┆79
工业软件与工业化进程┆89
工业软件是特殊工业产品┆96
第三章　软件定义与工业技术软件化┆105
错过工业软件研发首班车，误了第二班车，所幸，中国人提出了“工业技术软件化”这个适合国情的命题。工业技术软件化的要点在于，既要将某些事物或要素（如工业技术/知识）从非软件形态变成软件形态，又要用软件去定义、改变这些事物或要素的形态或性质。工业技术/知识、人、机器三者之间的关系，颇为微妙，相互作用，相互赋能。
工业技术的转化与传承┆105
工业技术软件化的内涵┆112
世界以软件的节奏发展┆121
工业技术软件化的结果┆133
第四章　软件定义与企业资产管理┆143
新工业革命除了要用智能技术激发出更大的生产力之外，在企业物理资产、数字资产的管理水平上也要有质的飞跃。应以工业软件为基础，精准组合多专业的模型与算法，借助仿真手段和大数据来驱动产品研发，让车间生产过程清晰透明，让每一个材料晶格都被精准预测与打印，对所有设备运维状态了然于心，最终实现制造资源的优化配置。
企业资产管理壳提升管理水平┆143
产品研发基于模型并由仿真驱动┆151
数字化制造协同场景栩栩如生┆168
材料微观组分可由人机共定┆178
数字化运维管理及质量追踪┆189
第五章　软件定义与数字孪生┆201
数字孪生是客观世界中的物化事物及其发展规律被软件定义后的一种结果。丰富的工业软件内涵以及强大的软件定义效果，让数字孪生体既可以早于物理孪生体先行面世，又可以逼真展现物理孪生体的形、态和行为，更可以超越物理孪生体的生命周期，实现产品永生。数字孪生实现了数物虚实映射，数字主线实现了所有数字孪生体的数据贯通。
数字孪生的前世今生┆201
数字孪生超越产品全寿期┆209
数字孪生的深度研究成果┆218
数字孪生的广泛应用成果┆230
第六章　软件定义与工业互联网平台┆241
工业互联网平台，发端于工业云，历经研发工具上云、业务系统上云、高价值设备上云等不同发展阶段，广泛联接多种工业要素，形成了工业互联网操作系统，由此而构建了智能制造落地的基础设施。联接工业设备比联接电脑/手机要复杂得多。广泛联接工业设备可以带来大范围优化配置制造资源的巨大好处，形成软件定义工业网络生态，但是也给工业安全带来了隐患。
工业互联网缘起与定义┆241
工业互联网平台发展史┆251
工业互联网与社消互联网异同┆260
智能制造参考架构模型及工业安全┆270
第七章　软件定义与工业APP┆282
工业APP数量是评价工业互联网平台的关键指标。基于微服务、面向角色和场景的工业APP是发展方向。传统架构的大型工业软件未来会不断解构、细分其功能，并将这些功能重构为新型架构的工业APP。在10年之内，大型工业软件仍然会占据主导地位，但是工业APP也会不断丰富和发展，逐渐在功能上追赶传统架构的工业软件。
工业APP的发展历史┆282
工业APP的体系框架┆291
工业APP的种类┆297
工业APP的生态体系┆303
第八章　软件定义制造的若干实例┆314
技术引导，实践验证，知行合一。本章选取了软件定义机器人、定义汽车、定义建筑、定义核设施远程诊断四个案例来充分展示工业软件：在生产过程中以数字孪生方式控制、优化机器人产线；以近亿行软件代码精确控制汽车的运行与安全状态；以工业思维创造建筑场馆的高质量研发与交付；基于工业互联网平台远程监控运维核设施。
软件定义消费电子产品机器人数字孪生┆314
软件定义汽车┆321
软件定义建筑┆329
软件定义核设施DCS远程诊断和支持┆334
后记与致谢┆341
缩略语┆345
参考文献┆349
其他参考资料┆352



---------------------------数字孪生实战：基于模型的数字化企业(MBE)---------------------------


序
前言
技术篇
第1章　数字孪生推进装备制造业转型与升级 2
1.1　数字孪生技术成为企业转型的关键驱动力 2
1.2　西门子的最新数字孪生技术应用 4
1.3　数字孪生关键技术说明 9
第2章　数字孪生助力打造基于模型的数字化企业 19
2.1　全球基于模型的数字化企业最新应用 19
2.2　西门子MBE解决之道 25
2.3　西门子MBE：数字孪生技术支撑企业关键业务 29
2.4　西门子MBE：数字孪生技术的价值定位 40
方案篇
第3章　基于模型的系统工程解决方案 42
3.1　业务挑战 42
3.2　解决方案 43
3.3　价值体现 55
第4章　基于模型的三维设计与仿真解决方案 57
4.1　基于模型的三维产品设计 57
4.2　基于模型的设计分析 73
第5章　基于模型的电子电气系统工程 83
5.1　基于模型的电气架构解决方案 89
5.2　基于模型的电气设计解决方案 105
5.3　基于模型的电气分析解决方案 115
5.4　基于模型的线束制造解决方案 120
5.5　基于模型的电气和机械的协同设计解决方案 140
5.6　基于模型的电气智能维修文档解决方案 148
5.7　基于模型的自动驾驶的电气设计解决方案 157
5.8　基于电气设计平台的集成和扩展解决方案 163
第6章　基于模型的产品型谱化和模块化管理方案 168
6.1　业务挑战 168
6.2　解决方案 168
6.3　价值体现 177
第7章　基于模型的软件全生命周期管理方案 179
7.1　业务挑战 179
7.2　解决方案 180
7.3　价值体现 185
第8章　基于模型的产品成本管理方案 186
8.1　业务挑战 186
8.2　解决方案 187
8.3　价值体现 189
第9章　基于模型的工艺与虚拟验证解决方案 191
9.1　基于模型的零件工艺 191
9.2　基于模型的增材制造 201
9.3　基于模型的质量检测 205
9.4　基于模型的装配工艺 215
9.5　基于模型的虚拟验证 221
9.6　基于模型的作业指导书 225
第10章　基于模型的闭环制造解决方案 233
10.1　从MES到MOM的闭环制造应用演变 233
10.2　数字化闭环制造系统总体架构 235
10.3　闭环制造之一：高级排产 238
10.4　闭环制造之二：制造执行管理 244
10.5　闭环制造之三：质量管理系统 264
10.6　闭环制造之四：设备数据采集 272
第11章　基于模型的MBE数字化服务管理 277
11.1　业务挑战 277
11.2　解决方案 277
11.3　价值体现 282
实践篇
案例一　西门子EWA数字化工厂 286
案例二　BSH公司PLM应用实践 293
案例三　长城汽车电气系统工程案例 300
案例四　昆山沪光汽车电气系统工程案例 307
案例五　西门子增材制造数字工厂 311
缩略语 314
参考文献 316



---------------------------工业4.0驱动下的制造业数字化转型---------------------------



序言
Foreword
前言
导读 1
第一篇　工业4.0的诞生背景、理论和方法
第1章　工业4.0诞生的内外因分析 10
1.1　工业4.0的诞生是内因与外因共同作用的结果 10
1.2　内因之一：以客户个性化需求升级为代表的来自市场的挑战 13
1.2.1　工业4.0时代，通过客户定制化需求的拉动来进行价值重构 14
1.2.2　产品多样化给企业的经营带来了巨大的挑战 16
1.2.3　大规模生产和大规模定制的变迁 19
1.3　内因之二：传统制造业向数字化商业模式的转变 22
1.4　外因之一：CPS、物联网等新技术对传统技术的推动 26
1.4.1　网络物理系统 27
1.4.2　物联网 29
1.5　外因之二：提高制造业竞争力的国家竞争战略的需要 31
1.5.1　德国和欧盟对工业4.0的推动 31
1.5.2　美国政府提出的先进制造业计划 33
1.6　案例分析：德国奥迪的智能工厂愿景 34
第2章　基于CPS的工业4.0 36
2.1　CPS的产生背景 36
2.1.1　从工业3.0时代的控制论到工业4.0时代的分布式人工智能 36
2.1.2　人工智能与机器人的研究进展 40
2.1.3　CPS研究的前身——智能主体 43
2.2　CPS的基本理论 45
2.2.1　CPS的定义 45
2.2.2　CPS的五层次结构 47
2.2.3　基于服务和支持实时运行的CPS 50
2.3　基于CPS的网络物理生产系统 51
2.3.1　从大规模定制1.0到大规模定制2.0 51
2.3.2　CPPS下的新系统架构 56
2.3.3　CPPS的实现道路 59
2.4　应用分析：CPS在智能电网、智能交通和智能医疗中的应用 60
2.4.1　智能电网 61
2.4.2　智能交通 62
2.4.3　智能医疗 63
第3章　工业4.0理论的提出和要点 65
3.1　工业4.0的概念和目标 65
3.1.1　物联网和服务联网是实现工业4.0的两大基础和前提 66
3.1.2　CPS是实现工业4.0的核心技术 67
3.1.3　工业4.0不会孤立存在，而是作为智能、网络化世界的一部分 70
3.1.4　作为物联网的一个子集，M2M在工业4.0中扮演着重要的角色 72
3.1.5　工业4.0的五大核心特征 72
3.1.6　工业4.0可以带来新的商业机会和模式 74
3.2　工业4.0的双重战略 75
3.2.1　水平集成 76
3.2.2　垂直集成 77
3.2.3　端到端的开发 77
3.2.4　员工2.0 78
3.3　工业4.0下的智能工厂 79
3.3.1　自动化和互联的设备 79
3.3.2　产品智能化且可配置 80
3.3.3　智能的机器和流程 82
3.3.4　配备的人做好准备，并有相关技术来支撑 83
3.3.5　高级的分析和建模能力 85
3.4　工业4.0的最新进展——智能服务 86
3.5　案例分析：IFM实现从传感器到SAP的透明连接 88
3.5.1　企业概述 88
3.5.2　从传感器到ERP 88
第4章　工业4.0时代下制造业价值网络的数字化转型 92
4.1　数字化转型的基本概念 92
4.2　数字化转型带来的三种重塑机会 94
4.2.1　重塑商业模型 95
4.2.2　重塑业务流程 100
4.2.3　重塑工作 105
4.2.4　重塑背后的技术创造价值方式的改变 106
4.3　以重塑业务流程为代表的制造业数字化转型 108
4.3.1　工业4.0为制造业的数字化转型提供了数字化创新机遇 108
4.3.2　目前的制造业对于数字化技术的应用存在不足 109
4.3.3　工业4.0对制造企业价值链的重构 110
4.4　以重塑商业模式为代表的制造业数字化转型 111
4.4.1　智能服务的前身——产品服务系统 111
4.4.2　以IPSS为代表的面向使用或结果的制造业商业模式 112
4.5　案例分析：全球物流供应商DHL的数字化转型 114
4.5.1　DHL简介 114
4.5.2　案例背景 115
4.5.3　公路货代的业务特点和面临的挑战 115
4.5.4　DHL的数字化业务变革准备 117
4.5.5　工业4.0时代下DHL的物联网探索 119
第二篇　SAP的物联网和工业4.0战略概览
第5章　以S/4 HANA为数字化核心的SAP工业4.0系统架构 124
5.1　以SAP S/4 HANA为数字核心的工业4.0系统架构 125
5.2　SAP迈向工业4.0的产品升级改造历程 127
5.3　技术发展主线一：HANA技术 130
5.3.1　支持内存计算的HANA 130
5.3.2　支持大数据的HANA 132
5.3.3　支持云计算的HANA云平台 134
5.4　技术发展主线二：移动技术 135
5.5　技术发展主线三：云计算技术 136
5.5.1　云计算平台 136
5.5.2　SAP在SaaS软件上的进展 138
5.6　技术发展主线四：S/4 HANA 142
5.7　快速搭建面向工业4.0的企业的新一代数字化平台 145
5.8　案例分析：美国CenterPoint公司的SAP HANA之旅 147
5.8.1　公司简介 147
5.8.2　美国得克萨斯州电力市场概况 147
5.8.3　SAP HANA帮助CenterPoint提高客户管理水平 148
5.8.4　智能电网负载分析 151
5.8.5　智能电网IT/OT融合 153
第6章　SAP的物联网和工业4.0战略与解决方案概览 155
6.1　SAP对物联网的理解 155
6.1.1　网络经济 155
6.1.2　商业用途的物联网 156
6.1.3　物联网的技术构成 158
6.2　SAP眼中的物联网技术基础 158
6.2.1　交付物联网解决方案概述 159
6.2.2　物联网的三个领域 160
6.2.3　将不同的领域整合起来 161
6.2.4　SAP HANA平台为物联网转型做好了准备 165
6.3　SAP的物联网平台架构 165
6.3.1　物联网接入方案之一：基于SAP HCP的IoT版本 167
6.3.2　物联网接入方案之二：基于SAP的移动技术 168
6.4　SAP的工业4.0数字化解决方案的组成 169
6.5　案例分析：美国哈雷·戴维森摩托车公司的大规模定制生产重生之路 170
6.5.1　公司简介 170
6.5.2　战略转型之旅 170
6.5.3　哈雷从互联营销、智能制造到售后服务的全价值链创新 174
第三篇　SAP的六大工业4.0解决方案详述
第7章　工业4.0下的互联产品 180
7.1　SAP互联产品解决方案概述 181
7.2　支持端到端创新的集成的产品开发 183
7.3　支持大规模定制背景下的产品配置管理 185
7.3.1　产品变量配置的基本概念 185
7.3.2　面向大规模定制的产品数据结构 187
7.3.3　将设计与制造进行同步 191
7.4　提供支持物联网的工程控制中心 194
7.4.1　对多种开发工具的支持 194
7.4.2　对物联网多数据源的支持 196
7.5　加快创新速度的创新平台 197
7.5.1　产品组合计划 197
7.5.2　项目管理 198
7.5.3　打造面向员工参与的创新平台 199
7.5.4　打造基于大数据分析的创新平台 200
7.6　连接客户与厂家的资产智能网络 202
7.7　案例分析：德国宝马汽车公司在产品模块化和客户定制化上的数字化转型 206
7.7.1　公司简介 206
7.7.2　案例背景 206
7.7.3　基于产品生命周期管理项目，推动产品的模块化 208
7.7.4　基于面向客户的销售与生产，实现大规模定制业务 209
第8章　工业4.0下的互联营销 212
8.1　SAP互联营销解决方案概述 212
8.2　基于SAP CEC的全渠道商务 213
8.2.1　传统的实体零售市场在向全渠道迅速转变 213
8.2.2　搭建全渠道解决方案的思路 216
8.2.3　SAP的全渠道B2C商务解决方案 218
8.3　基于SAP HANA的大数据驱动的需求管理 220
8.3.1　从需求计划到需求感知 220
8.3.2　大数据下的需求分析 221
8.3.3　需求分析的技术和工具 222
8.3.4　大数据需求供应分析解决方案 223
8.3.5　基于大数据的精准营销 226
8.4　案例分析：德国HSE24公司利用SAP HANA实现大数据分析与精准营销 231
8.4.1　公司简介 231
8.4.2　电视购物客户与购买特点 232
8.4.3　面临的挑战 234
8.4.4　解决方案 236
第9章　工业4.0下的互联制造 238
9.1　SAP的互联制造解决方案概述 238
9.1.1　SAP的互联制造及其技术路线 238
9.1.2　基于SAP的互联制造解决方案建立开放式集成工厂 241
9.2　基于SAP IBP的供应与响应计划 243
9.2.1　响应与需求管理 244
9.2.2　产品计划与排程 247
9.3　基于SAP HANA的MRP 250
9.4　SAP的制造执行（ME） 252
9.4.1　MES和ERP的区别与互补 252
9.4.2　SAP ME在智能工厂中的应用 255
9.5　SAP的制造集成与智能（MII） 259
9.5.1　挑战：制造业孤岛 259
9.5.2　MII是制造企业的“粘结剂” 259
9.5.3　MII是制造企业的“巡视员” 260
9.5.4　MII是制造企业的“分析师” 260
9.6　SAP工厂连接解决方案 262
9.7　案例分析：德国Elster公司通过OPC UA实现SAP ME与车间自动化设备的连接 264
9.7.1　公司简介 264
9.7.2　项目背景 264
9.7.3　MES项目 265
第10章　工业4.0下的互联供应 269
10.1　SAP的互联供应解决方案概述 269
10.2　通过SAP Ariba搭建互联商务平台 270
10.3　通过SAP IBP搭建需求驱动的业务计划 272
10.3.1　使用集成的业务计划来取代传统的供应链计划系统 272
10.3.2　制订销售和运营计划 273
10.3.3　通过内部和外部的需求数据来提高决策水平 276
10.4　通过SAP IBP搭建供应链控制塔 279
10.4.1　预见问题的能力 280
10.4.2　获取对外包供应链的控制 281
10.4.3　获得敏捷能力 281
10.5　基于SAP SNC的供应网络协同 282
10.6　案例分析：美国高露洁棕榄公司的SAP全球供应链管理 285
10.6.1　公司简介 285
10.6.2　背景 285
10.6.3　高露洁基于SAP的供应链管理 287
第11章　工业4.0下的互联物流 292
11.1　工业4.0环境下物流的新特点 292
11.2　SAP的互联物流解决方案概述 293
11.3　基于SAP WMS/EWM的仓库管理 295
11.3.1　与互联设备的连接 295
11.3.2　与仓储自动化设备的连接 296
11.3.3　增强现实在仓库操作中的应用 298
11.4　基于SAP TM的运输管理 300
11.5　基于SAP EM的跟踪与追溯 302
11.6　SAP的物流网络中心解决方案 303
11.7　案例分析：德国汉堡港的智能港口物流平台 304
11.7.1　公司简介 304
11.7.2　智能港口物流项目背景 305
11.7.3　基于SAP物流网络中心解决方案打造的云平台 307
第12章　工业4.0下的互联服务 309
12.1　工业4.0对产品服务的要求 309
12.2　SAP的远程维修与服务解决方案 310
12.2.1　远程维修与服务的方案架构 310
12.2.2　远程维修与服务的业务效益 312
12.3　SAP的预测性维修与服务 313
12.3.1　方案概述 313
12.3.2　PDMS的应用 315
12.3.3　使用SAP PDMS解决方案的价值 317
12.4　SAP增强现实方案在服务中的应用 318
12.5　案例分析：德国凯撒压缩机公司通过大数据和实时业务，将以客户为中心的服务业务提升到更高的水平 319
12.5.1　公司简介 320
12.5.2　大数据支持下的预防性维护 321
12.5.3　将产品开发与客户需求联系起来 323
12.5.4　通过洞察来加快获取价值的速度 323
第四篇　工业4.0应用效益分析和趋势展望
第13章　制造企业实施工业4.0和物联网的效益与挑战 326
13.1　工业4.0定性的效益分析 326
13.2　工业4.0定量的效益分析 329
13.3　物联网的行业应用效益 330
13.4　汽车零部件企业实现工业4.0的价值分析 332
13.4.1　集成的生产与物流流程 333
13.4.2　加强机器和人之间的协作 333
13.4.3　提高车间层的生产效率 333
13.5　技术、经济、组织、法律等方面对工业4.0的挑战 334
13.6　应用分析：工业4.0为汽车工业带来的变化 336
13.6.1　对复杂性的管理是汽车企业取得成功的关键 336
13.6.2　基于无传送带的分布式汽车生产系统 338
第14章　下一阶段工业4.0的发展及其相关动向 340
14.1　工业4.0的发展路径 340
14.2　智能服务的成熟度 341
14.3　工业4.0参考架构模型 343
14.3.1　RAMI 4.0的结构 343
14.3.2　使用RAMI 4.0的好处 345
14.4　美国先进制造的发展方向 346
14.4.1　先进传感器、控制和制造平台技术 348
14.4.2　可视化、信息化和数字化的制造技术 349
14.5　美国的工业互联网、中国的“中国制造2025”和“互联网+” 351
14.5.1　美国的工业互联网与德国工业4.0 351
14.5.2　“互联网+”的解读 354
14.5.3　“中国制造2025”与电子商务的成功之路 354
缩略语 357
参考文献 362


---------------------------机·智：从数字化车间走向智能制造---------------------------


序一
序二
前言
取势篇　大势所趋，全球工业体系大转型
第一章　智能制造，风从何处来 ┆2
德、美、日、中这些工业强国和大国都不约而同地提出了相近的国家战略，掀起了全球史上最大的智能制造浪潮。这并非是因为突然有什么颠覆性的技术突破，而是因为在当前全球制造业严峻形势下，各国结合自身问题及特点，在快速增长的数字经济发展进程中，希望借助自动化、数字化、网络化、智能化等新技术寻求突破，解决存在的实际问题，提升制造业竞争力，推动本国制造业的发展。
制造业面临四个难题┆3
寄希望于新技术体系┆11
新常态下的中国制造┆12
数字经济扛鼎新动能┆14
第二章　务实战略，客观认识德国工业4.0 ┆19
越是时髦、喧嚣的热潮，越需要冷静、独立的思考。我们既要积极学习德国工业4.0的先进理念，也要看清楚其战略本质，不要照搬照抄，一定要结合国情与企业情况，制定出积极、有效的应对策略，才能在这场全球工业革命中取得主动，助力企业的健康发展。
内忧外患，德国制造不乐观┆20
工业4.0，绝地反击利器┆25
中小企业，转型升级立潮头┆42
对工业4.0的四个认知误区┆47
第三章　同场竞技，美、德、日、中各显身手 ┆54
作为制造企业，不仅要深入研究与借鉴德、美、日等国家先进理念，博采众长，为我所用，还要深刻理解“中国制造2025”的战略意义及实施路径，在中国智能制造发展战略“三范式”指导下，抓住稍纵即逝的历史发展机遇，积极推进智能制造在企业的落地，促进企业智能化转型升级。
美国借助“巧实力”重归制造业┆54
日本工业价值链颇具价值┆60
中国以智能制造独辟蹊径┆67
“一智各表”，内涵有别┆76
明道篇　因势利导，走中国道路的智能制造
第四章　以人为本，智能制造战略落地之道 ┆82
从“人机网三元战略”“三体智能模型”到“人-信息-物理系统”，反映出了中国“以人为本”的东方哲学思想与西方先进技术的交汇与融合，让中国这样一个人口大国在以智能为标识的新工业革命中，明确自己的特色，找到自己的定位，推出适合本国国情的智能制造发展战略。
多国竞合，智造路径各不同┆82
智能制造，终须以人为本┆88
历次工业革命，“人”是核心要素┆95
三元战略，中国企业制胜之策┆101
第五章　审时度势，经营战略再定位 ┆111
在向智能化转型升级的关键阶段，外部经营环境发生了很大变化，企业不能墨守成规，固守以往的“成功经验”，贻误战略发展机遇，应该内外兼修，不仅要有过硬的硬实力，也要有深厚的软实力。在瞬息万变的发展中，企业的经营战略和文化等需要根据形势的变化而调整。
企业经营战略的选择与制订┆112
智能制造的“新四化”┆121
文化，企业无形竞争力┆131
优术篇　技术使能，智能制造的落地战术
第六章　CPS赋能，智能制造的核心驱动力 ┆138
CPS被认为是“德国工业4.0”的核心技术，美国也将其列为八大关键的信息技术之首。既然CPS如此重要，我们就需要追根溯源，广泛地求证、深入地学习与思考，然后实地力行。只有深入理解CPS，并以之为抓手，才能促进它在企业智能制造中落地。
众说纷纭，共话赛博渊源┆138
划层分级，CPS一统江湖┆143
数字孪生，CPS构建基础┆150
CPS织网，数据自动流动┆153
第七章　工业互联网，“换道超车”新机遇 ┆159
工业互联网是以数字化、网络化、智能化为主要特征的新工业革命的关键基础设施，通过物联网、大数据、云计算等技术手段，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，对产品、设备、人力、知识、信息等实现资源、能力的共享与协作，是汇众智、用众力的新型商业模式。
加快其发展有利于加速智能制造发展，更大范围、更高效率、更加精准地优化生产和服务资源配置，促进传统产业转型升级，催生新技术、新业态、新模式，为制造强国建设提供新动能。
互联革命，经济发展驶入新赛道┆160
工业互联网平台，新工业体系操作系统┆164
工业互联网，既“姓工”也“姓公”┆168
重塑制造业，新范式开始发力┆171
利器篇　数字化车间，智能制造主战场
第八章　从数字化车间走向智能制造 ┆178
《中国制造2025》明确指出：“推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间。”数字化车间建设是智能制造的重要一环，是制造企业实施智能制造的主战场。
前面我们一起探讨了智能制造的一些原理与方法，本章将以离散制造行业为例，探讨数字化车间建设时应该遵循什么样的基本原则，采取什么样的灵活策略以及系统选型方面的注意事项，确保智能制造在车间沿着正确方向推进。
数字化车间的定义与建设主线┆178
数字化车间实施策略┆188
数字化车间实施效果┆193
数字化车间系统选型原则┆195
第九章　设备互联，机器不再“聋哑” ┆198
再先进的设备，单机工作也是潜力有限。需要改变传统的设备孤岛式生产模式，发挥生产设备集群化的生产潜能，在网络化通信的基础上，实时采集生产设备的关键运转数据，对设备进行可视化、智能化管理以及预测性维护，并通过与信息化系统进行深度集成，实现设备网络化、集群化、智能化的生产管理模式，为促进企业智能制造落地打下坚实基础。
数字化车间从设备“治哑”开始┆198
互联互通，设备携手变聪明┆205
预测性维护，打造无忧生产┆220
设备物联网建设注意事项┆225
第十章　MES赋能，智造精益双落地 ┆233
市场竞争越来越激烈、客户要求越来越高、人力与生产资源成本不断上涨，企业既需要进行宏观的统筹与规划，又需要对具体事项进行“精打细算”。
车间有众多设备、设施、物资及人员，还有大量的生产任务，且产品属性不同、交货期不同、紧急程度不同，做到精细、精准、精益的管理，难度很大。
“君子生非异也，善假于物也”。MES就是帮助企业解决这些问题的信息化系统，可以帮助企业实现生产管理数字化、生产过程协同化、决策支持智能化，可有力地促进精益生产落地及企业智能化转型升级。
MES有关概念┆234
MES模块组成┆240
MES模块功能简介┆243
理念需要与时俱进┆267
第十一章　大数据赋智，车间走向新时代 ┆277
不同于设备、物料等有形的物理实体，无形的数据是企业的一种新资产、新资源和新生产要素，是企业正常生产的基础，是企业进行智能化管理的关键。对这些数据进一步挖掘，以量化、可视化等方式，定位生产中存在的问题并进行优化，对提升企业竞争力有非常重要的意义。
数字化车间不只是智能制造的主战场，也是工业大数据的富矿，是新一代智能制造的测试床。采集、存储、挖掘、使用好这些工业大数据，可为企业智能制造提供源源不断的新动能。
工业大数据，车间的无形资产┆277
APS，MES智能化的源头┆284
3D可视化，制造新境界┆293
人工智能，智能制造新引擎┆299
实证篇　知行合一，智能制造重在落地
第十二章　各具特色，数字化车间案例集锦 ┆306
古人说，知易行难。
实践是检验真理的唯一标准。智能制造一定要产生有效的经济与社会价值，一定要能切实推动传统企业的智能化转型升级。
2016年2月2日，李克强总理视察宁夏共享集团，将该企业比喻为“傻大黑粗”转型升级成了“窈窕淑女”，称赞是“展示了‘中国制造2025+互联网’的融合，是新旧动能转换的生动体现。”
海尔模具：设备互联 效益明显┆307
中信戴卡：精益为魂 智造典范┆311
宁夏共享：数据流动 新旧转换┆314
西安交大：虚实融合 教学创新┆318
后记 ┆321
参考文献 ┆323
参考资料 ┆328



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