數物融合 工業因特網重構數字企業

施戰備

上海大學電腦應用技術專業碩士畢業；

自2002年進入企業數字化研發和製造領域，先後就職於達索和PTC公司，經歷了從售後實施到售前規劃的各個職位，在航空、工程機械、汽車等領域有很強的行業背景和業務能力；

曾負責PTC工業物聯網技術團隊，主導參與了多個國內大型集團企業的智能製造和數字化轉型項目的規劃落地，對工業因特網在工業領域的實施應用具有豐富的經驗和心得；

主導編寫了PTC《數字化轉型白皮書》《智能製造白皮書》等。

秦　成

華東師範大學電腦應用技術碩士畢業；

目前擔任PTC中國區技術總監、PTC技術生態聯盟會長，領導中國區售前技術團隊為客戶提供數字化及IT戰略、規劃、咨詢和技術等專業化服務；

在CAD、PLM、ALM、IoT、AR軟件領域有近10年的應用與服務經驗，負責或參與過汽車與交通運輸、國防軍工、工程機械、高科技電子、能源等行業大型企業的信息化規劃、咨詢及實施工作；

近5年專註於製造業數字化轉型咨詢與新技術落地應用。

張錦存

畢業於吉林工業大學汽車發動機專業；

目前擔任PTC中國區汽車行業高級技術經理，為汽車行業客戶提供數字化規劃與技術服務；

具有7年汽車發動機設計與管理經驗，13年工業領域研發、製造、服務等全過程信息化解決方案咨詢與實施經驗，技術範圍包括PLM、ALM、IoT、AR等多個領域，客戶涵蓋汽車、工程機械、鐵路、船舶、兵器、能源等眾多行業的領先企業；

近3年致力於以工業因特網技術幫助企業進行數字化轉型的規劃與落地工作。

劉麗蘭

上海大學機自學院副院長，上海市智能製造及機器人重點實驗室主任，上海市科協人工智能專業委員會委員，上海科創中心建設“上海機器人共性技術研發與轉化平臺”董事，上海機械工程學會副秘書長，上海市三八紅旗手；

主要研究智能製造技術與系統，圍繞信息物理融合技術建立基於數字孿生的數據感知與融合模型，採用人工智能技術進行製造過程的實時分析決策，實現以工藝為主線的產品質量一致性管控，成果用於航空、航天、汽車、鋼鐵等領域；

先後獲得過上海市科技進步二等獎1項、三等獎1項，上海市教學一等獎2項，中國產學研合作創新獎1項。

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　工業因特網平臺 029

2.2.1　工業因特網平臺概述 029

2.2.2　工業因特網平臺的發展態勢 030

2.2.3　從傳統ISA-95架構到工業因特網平臺 033

2.2.4　工業App是工業因特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　工業因特網平臺賦能數字化轉型

3.1　工業因特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　基於工業因特網平臺的機器學習 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　工業因特網平臺選型建議 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+工業因特網 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和工業因特網 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　交互式產品營銷 242

7.5.3　交互式產品銷售 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