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『簡體書』从大数据到智能制造

書城自編碼: 2812220
分類:簡體書→大陸圖書→經濟各部門經濟
作者: 【美】李杰、倪军、王安正
國際書號(ISBN): 9787313149183
出版社: 上海交通大学出版社
出版日期: 2016-05-01
版次: 1 印次: 1
頁數/字數: 220/115000
書度/開本: 32开 釘裝: 精装

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首本能将大数据说清楚道明白的图书。《从大数据到智能制造》为畅销书作者李杰教授继《工业大数据》一书之后的又一力作。本书首先阐述了大数据与智能制造的关系,然后用真实、有效的案例分析大数据应用对制造带来的切实有效的帮助;*后本书邀请了著名经济学家马光远、《福布斯》(中文版)主编康健、航空发动机专家王安正教授、三一集团高级副总裁贺东东、美国国家仪器(NI)中国工业自动化及行业市场经理崔鹏等作为访谈嘉宾,给读者呈现不同视角下的中国制造。
內容簡介:
德国将工业4.0上升为民族战略,英国强势推出英国工业2025战略;中国制造2025发布引起全民轰动,第四次工业科技革命呼之欲出。在这场科技革命中,智能制造无疑将成为世界各国竞争的新战场。大量的工业大数据在中国汇集,无疑给中国的智能制造带来最好的资源优势。只有充分利用这一资源,才能弥补中国在装备制造和核心零部件等方面的弱势与短板,可以这么说,大数据将是中国搭上第四次科技革命快车的最大资本。
本书分为3个篇章:导引篇、案例分析篇和专家访谈篇。在导引篇里,本书从利用大数据从解决问题到避免问题、利用大数据预测隐性问题和利用反向工程来重新定义制造等3个方向入手,清晰地阐述了大数据与智能制造的关系。接下来,按照这3个方向,本书引用了17个案例进行详细分析,使读者在接触概念和理论之后,通过真实、有效的案例能够对大数据推动智能制造的发展有一个更加明确和直观的认识。在专家访谈篇中,本书精心策划了由经济学家、学院派教授、媒体人士、企业代表组成的专家访谈团队,使不同背景、不同领域的专家访谈为读者带来不一样的视角。本书适合对大数据、中国制造领域的研究者们阅读,也适合对这些领域感兴趣的社会人士阅读。
關於作者:
李杰(Jay Lee),教授,美国辛辛那提大学(Univ.of Cincinnati)特聘讲座教授,美国国家科学基金会(NSF)智能维护系统研究中心(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;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(McKinseyCompany)全球顾问。
李杰教授是美国机械工程学会(ASME)及美国制造工程学会(SME)的会士。目前的研究重点是以工业大数据为主的智能预测技术和产品及服务主控式创新创值设计(Dominant Innovation),自2000年起和全球85家国际公司联合研发。李杰教授突破传统机械设备故障预测的理论、方法和技术,其关键性技术得到国际学术界的认可与高度评价,被美国《财富》杂志誉为21世纪全球三大热门技术之一。
倪军,教授,美国密西根大学吴贤铭制造科学冠名教授及机械工程终身教授;上海交通大学校长特聘顾问、密西根学院首任院长,美国密西根大学吴贤铭制造研究中心主任及美国国家科学基金会产学研智能维护系统中心共同主任。
倪军教授获得40多项学术成就奖。2002年当选为美国制造工程师学会会士,2004年当选为美国机械工程学会会士;2009年入选中组部首批千人计划特聘专家;2009年获美国机械工程学会William T. Ennor 最高制造技术奖; 2013年获国际制造工程师学会金奖, 是该奖1955年设立之后首位获此殊荣的华人学者;2013年获中华人民共和国国际科技合作奖;2015年获美国密西根大学工程最高成就奖。
王安正,教授,中组部千人计划专家,上海交通大学致远讲席教授,上海交通大学航空发动机研究院首席科学家。多年来任职于美国GE航空发动机公司,担任航空力学首席工程师,先后领导完成GE公司核心产品CF34、CFM56、GE90、GENx等型号风扇、压气机的气动和结构设计与适航审定,在先进复合材料风扇设计认证方面具有丰富经验。
目錄
导引篇 
1.1 智能制造,是制造还是思维
1.2 何谓智能制造的核心
1.3 从大数据到智能制造
1.4 大数据推动智能制造的三个方向
1.5 智能制造在发达国家的转型
1.6 未来智慧工厂的无忧虑制造
1.7 从产品制造到全生命周期价值创造给蛋黄配蛋白
1.8 工业大数据的机遇与挑战
案例分析篇
 2.1 利用大数据分析,实现从解决问题到避免问题
2.2 利用大数据预测隐性问题,实现生产系统的自省性
 2.3 利用知识产生可执行的设计和制造数据的反向工程
2.4 基于大数据产品服务系统解决方案
专家访谈篇
 李杰教授采访著名经济学家马光远
李杰教授采访航空发动机专家王安正
《福布斯》(中文版)总编康健采访李杰教授
李杰教授采访三一重工副总裁贺东东
李杰教授采访NI 行业市场经理崔鹏
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参考文献
內容試閱
1. 1 智能制造,是制造还是思维
2013 年,德国在汉诺威工业博览会上推出工业4. 0 国家战略,这被认为是人类第四次工业革命的开端,也开启了各个国家在新一轮产业革命中竞争的序幕。世界各主要经济体纷纷从自身的现状与优势出发,制定了应对新一轮制造业革命的国家战略。美国在2012 年3 月提出了 国家制造业创新网络(NNMI)计划,在制造业的4 个重点领域列出了9 个创新中枢
项目;日本在2015 年6 月公布了《2015 年版制造业白皮书》,将
3D 打印、人工智能和智能ICT 作为转型升级的轴心;韩国提出了《制造业创新3. 0 战略行动方案》,在3D 打印、大数据、物联网、ICT 服务等8 项核心智能制造技术中发力; 法国提出了《工业新法国2. 0》,将智慧物流、新能源开发、智慧城市、未来交通等9 个重点领域作为改革的重心。中国也在2015 年3 月正式出台了《中国制造2025》,作为新一轮工业革命的指导纲要,将工业化与信息化两化深度融合发展作为主线,力争在10 个重点领域实现突破性发展。
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,是因为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。
采访著名经济学家马光远老师:
李教授:能否请马老师以战略的思维分析中国经济发展、制造业发展和竞争力三者之间平衡的关系?
马老师:20 世纪中叶,西蒙库茨涅茨提出了现代经济增长的概念,他认为,在工业革命之前,欧洲的年均经济增长率一般都低于0. 1% ,即如果物质财富增长一倍的话,大约要经历700年的时间;在工业革命开始之后的100 年,欧洲的年均经济增长率猛增至1% 或更高,这样大约只要经历70 年的时间。也就是说,人类进入现代经济增长是始于工业革命,人类现代文明的发
源也是从工业文明开始的。从近现代的历史看,国家经济实力的兴衰和工业化程度有着很大的关系。英国取代中国成为第一经济大国,美国取代英国成为第一经济大国,以及东亚日本的兴起,根本原因都是因为制造业的崛起,大国经济权力的交接是以制造业地位的变迁为基础的。
改革开放30 多年来,中国之所以获得奇迹般的增长,根本原因仍然是中国确立了一个适合国情的、比较成功的制造业战略。正是因为中国制造业在全球范围内参与了国际分工和崛起,从而使得中国的整体国力和经济的竞争力提升。中国制造业先后在2006 年和2009 年突破1 万亿美元和2 万亿美元,在1993 年超过法国、英国,2006 年超过日本成为仅次于美国的第二
制造业大国,2008 年超过美国成为全球第一制造业大国。两年之后,中国的经济总量也超过日本成为全球第二经济大国。目前,中国的制造业规模稳居全球第一,结束了美国从1895 年以来一直保持的制造业生产规模第一的历史。
我们必须清醒地意识到,过去30 多年中国经济的成功,是建立在工业化和制造业在国际上竞争力的提升,如果没有制造业,中国不会成为全球第一贸易大国、第一出口大国和第二经济规模大国,中国目前的国际竞争力和中国的制造业休戚相关。未来中国在国际上的地位如何,仍然取决于中国制造业能否从大到强。正如亚历山大汉密尔顿所指出的:与制造业繁荣休戚相关的不仅仅是一个国家的财富,甚至还有这个国家的独立。每一个为实现其伟大目标的国家,都应该拥有满足本国需求的所有基本市场要素。这几年,在美国产业结构问题上,中国人犯的最大的错误就是认为美国现在不搞制造业,就搞服务业了,这是一个极大的误解,不要忘记,我们只是在2008 年才刚刚在制造业规模上超过了美国,就规模而言,美国仍然是全球第二大制造业大国。制造业过去是,现在是,而且未来仍然是美国强大经济的基础。没有其他产业可以取代它在美国国民经济中的地位。在2005 年之前,制造业一直都在美国的GDP 中占有最高的百分比,只是在2005 年到2008 年,房地产才超过了制造业成为第一产业,但2009 年,制造业又成为美国第一大产业。一个没有制造能力的国家,就不可能有创新能力,也不可能有产业的国际竞争力。美国如果没有制造业的支撑,金融业早就不知道崩溃多少次了。

 

 

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