數物融合 工業互聯網重構數字企業

施战备

上海大学计算机应用技术专业硕士毕业；

自2002年进入企业数字化研发和制造领域，先后就职于达索和PTC公司，经历了从售后实施到售前规划的各个职位，在航空、工程机械、汽车等领域有很强的行业背景和业务能力；

曾负责PTC工业物联网技术团队，主导参与了多个国内大型集团企业的智能制造和数字化转型项目的规划落地，对工业互联网在工业领域的实施应用具有丰富的经验和心得；

主导编写了PTC《数字化转型白皮书》《智能制造白皮书》等。

秦　成

华东师范大学计算机应用技术硕士毕业；

目前担任PTC中国区技术总监、PTC技术生态联盟会长，领导中国区售前技术团队为客户提供数字化及IT战略、规划、咨询和技术等专业化服务；

在CAD、PLM、ALM、IoT、AR软件领域有近10年的应用与服务经验，负责或参与过汽车与交通运输、国防军工、工程机械、高科技电子、能源等行业大型企业的信息化规划、咨询及实施工作；

近5年专注于制造业数字化转型咨询与新技术落地应用。

张锦存

毕业于吉林工业大学汽车发动机专业；

目前担任PTC中国区汽车行业高级技术经理，为汽车行业客户提供数字化规划与技术服务；

具有7年汽车发动机设计与管理经验，13年工业领域研发、制造、服务等全过程信息化解决方案咨询与实施经验，技术范围包括PLM、ALM、IoT、AR等多个领域，客户涵盖汽车、工程机械、铁路、船舶、兵器、能源等众多行业的领先企业；

近3年致力于以工业互联网技术帮助企业进行数字化转型的规划与落地工作。

刘丽兰

上海大学机自学院副院长，上海市智能制造及机器人重点实验室主任，上海市科协人工智能专业委员会委员，上海科创中心建设“上海机器人共性技术研发与转化平台”董事，上海机械工程学会副秘书长，上海市三八红旗手；

主要研究智能制造技术与系统，围绕信息物理融合技术建立基于数字孪生的数据感知与融合模型，采用人工智能技术进行制造过程的实时分析决策，实现以工艺为主线的产品质量一致性管控，成果用于航空、航天、汽车、钢铁等领域；

先后获得过上海市科技进步二等奖1项、三等奖1项，上海市教学一等奖2项，中国产学研合作创新奖1项。

第1章　企業數字化轉型

1.1　信息化與數字化 002

1.1.1　新一輪數字化浪潮 002

1.1.2　什麽是信息化 004

1.1.3　什麽是數字化 005

1.1.4　數字化與信息化的關系 006

1.2　數字化轉型的內涵 007

1.2.1　什麽是數字化轉型 008

1.2.2　數字化轉型趨勢分析 010

1.3　數字企業是數字化轉型的最終目標 012

1.3.1　數字企業 012

1.3.2　產品數字化 016

1.3.3　運營數字化 017

1.3.4　員工數字化 017

第2章　數字化轉型的相關概念解析

2.1　數字中台 020

2.1.1　什麽是中台 020

2.1.2　中台與高德納的步速分層思想 022

2.1.3　中台是否適合工業企業 024

2.1.4　工業中台 026

2.1.5　工業中台是企業數字化轉型的利器 028

2.2　工業互聯網平臺 029

2.2.1　工業互聯網平臺概述 029

2.2.2　工業互聯網平臺的發展態勢 030

2.2.3　從傳統ISA-95架構到工業互聯網平臺 033

2.2.4　工業App是工業互聯網生態的重要組成部分 035

2.3　數字主線 037

2.3.1　何為數字主線 037

2.3.2　數字主線的價值 039

2.3.3　數字主線與業務系統 040

2.4　數字孿生 043

2.4.1　何為數字孿生 043

2.4.2　數字孿生與數字樣機 044

2.4.3　數字孿生與數字主線 045

2.4.4　數字孿生應用 046

第3章　工業互聯網平臺賦能數字化轉型

3.1　工業互聯網平臺是數字企業的基石 052

3.2　廣泛的連接：異構數據採集 053

3.2.1　工業數據 053

3.2.2　工業數據採集 055

3.3　數字主線：業務與數據的融合 061

3.3.1　業務建模實現IT、OT融合 061

3.3.2　如何構建數字主線 062

3.4　數字孿生：顛覆式創新 064

3.5　機器學習：讓數據說話 066

3.5.1　工業數據分析的現狀 066

3.5.2　數據分析與機器學習 067

3.5.3　基於工業互聯網平臺的機器學習 068

3.6　業務編排：數據驅動 070

3.6.1　流程驅動 070

3.6.2　數據驅動業務編排 071

3.7　工業App：提升用戶體驗 073

3.8　平臺化生態：創新共贏 075

第4章　數字化轉型體系架構

4.1　企業數字化轉型體系 080

4.1.1　轉型目標 081

4.1.2　轉型戰略 084

4.1.3　轉型路徑 086

4.1.4　數字技術 089

4.1.5　組織文化 090

4.1.6　實施策略 093

4.1.7　持續完善 095

4.2　數字化轉型架構 095

4.2.1　企業架構 096

4.2.2　數字化轉型業務架構 098

4.2.3　數字化轉型IT架構 105

4.2.4　典型應用場景 112

4.2.5　工業互聯網平臺選型建議 116

第5章　數字化研發轉型

5.1　產品研發趨勢 120

5.2　產品研發面臨挑戰 123

5.3　數字化研發 126

5.3.1　數字化研發的概念 126

5.3.2　數字化研發的內涵 127

5.3.3　數字化研發與傳統研發的區別 128

5.3.4　數字化研發的誤區 129

5.4　數字化研發體系框架 131

5.4.1　數字化研發體系的提出 131

5.4.2　數字化研發體系 132

5.4.3　數字化研發技術框架 133

5.5　數字化研發應用場景及案例分析 134

5.5.1　數據驅動的規劃 134

5.5.2　需求定義及分解 138

5.5.3　基於MBSE的設計 140

5.5.4　數據驅動的部件研發協同 144

5.5.5　數字孿生驅動的產品驗證 149

5.5.6　製造與服務 150

5.5.7　端到端質量 153

5.5.8　產品實時運營 154

5.5.9　研發駕駛艙 154

5.5.10　端到端追溯 155

5.5.11　數據驅動的設計改進 159

5.6　數字化研發轉型落地建議 160

5.7　總結 162

第6章　數字化製造轉型

6.1　製造業發展趨勢 166

6.1.1　面向用戶的個性化定製 167

6.1.2　增材製造 168

6.1.3　數字供應網絡 169

6.1.4　人機協作 171

6.1.5　AIoT：人工智能與物聯網的融合 174

6.1.6　5G+工業互聯網 175

6.2　製造業面臨挑戰 178

6.3　數字化製造相關概念介紹 184

6.3.1　工業4.0和工業互聯網 184

6.3.2　智能製造和數字化製造 186

6.3.3　智能工廠和數字化工廠 189

6.3.4　數字化製造誤區 190

6.4　數字化製造體系架構 193

6.4.1　數字化製造業務架構 193

6.4.2　數字化製造技術架構 194

6.4.3　數字化製造應用架構 197

6.5　工廠數字主線 199

6.6　數字孿生應用 201

6.6.1　設備數字孿生 201

6.6.2　產線數字孿生 202

6.6.3　工廠數字孿生 204

6.7　數字資產管理 208

6.7.1　設備實時監控 208

6.7.2　互聯工具管理 210

6.7.3　設備預測性維護 211

6.7.4　設備維修指導 213

6.8　數字績效管理 214

6.8.1　生產運營分析 214

6.8.2　數字績效看板 216

6.8.3　OEE分析 217

6.8.4　質量根因分析 218

6.9　數字化員工效率 220

6.9.1　互聯工作單元 220

6.9.2　AR操作指導與培訓 222

6.9.3　專家技能傳承 222

6.9.4　員工績效管理 223

6.10　EHS及供應鏈管理 224

6.10.1　能源監控管理 224

6.10.2　環保安全監控 225

6.10.3　供應鏈可視化 226

6.11　總結 228

第7章　數字化營銷轉型

7.1　產品營銷趨勢 230

7.2　產品營銷面臨的挑戰 233

7.3　數字化營銷 234

7.4　數字化營銷轉型框架 236

7.5　數字化營銷場景應用及案例分析 238

7.5.1　數據驅動的營銷分析 238

7.5.2　互動式產品營銷 242

7.5.3　互動式產品銷售 248

第8章　數字化運營與服務轉型

8.1　產品運營與服務的趨勢 256

8.2　產品運營與服務面臨的挑戰 262

8.3　數字化服務與運營 264

8.4　數字化運營與服務轉型框架 266

8.5　應用場景及案例分析 269

8.5.1　組織協作創新 269

8.5.2　服務模式創新 270

8.5.3　數據驅動的運營 271

8.5.4　產品數字孿生 272

8.5.5　產品運營優化 274

8.5.6　遠程服務優化 275

8.5.7　客戶自服務 275

8.5.8　數字化質量閉環 276