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| 內容簡介： |
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本书从第四次工业革命智能化大趋势的角度，分析了企业如何用大数据向智能企业转型升级的必然方向，揭示了工业物联网、工业大数据、数字孪生等实现智能工厂的关键技术和部署战略，给出了可以结合各企业实际生产经营情况融合落地的战略路径，激发各企业家勇于自我革命的勇气，正确面对新工业革命带来的战略机遇与风险挑战，处理好长期发展和短期维持的利益平衡关系。
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| 關於作者： |
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张靖笙，中山大学计算机工学硕士研究生毕业，中国系统分析员协会（希赛）资深高级顾问，企业大数据实验室（中国）联合创办人，畅生创客教育家庭实验室联合创办人，清大厚德教育研究院特邀授课老师，南海总商会直属商会特聘企业管理咨询顾问，拥有国家认证的系统分析员和高级程序员资格。
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| 目錄：
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目 录
第1章 互联网的数据逻辑 1
1.1 为什么要大数据思维新时代的变革要求 2
1.2 传统的假设和今天的事实 9
1.3 消费者通过互联网大数据倒逼生产者变革 13
1.4 未来什么传统必然会被互联网－ 20
1.5 互联网时代的创新与数字化转型 27
第2章 大数据究竟是什么 30
2.1 企业到底该怎样理解大数据 31
2.2 与传统企业小数据完全不同的操作 35
2.3 IT与DT的对比 39
2.4 大数据会带来怎样的企业变革 42
2.5 有效建构大数据商业模式的数据飞轮模型 51
第3章 大数据思维的内涵 57
3.1 解读：什么是大数据思维 58
3.2 解析大数据思维的核心原理 62
3.3 舍恩伯格大数据思维法则 70
3.4 扩展：新的大数据思维法则 75
3.5 用大数据思维方式思考、解决问题 80
第4章 新工业革命为什么智能 100
4.1 智能制造：第四次工业革命的全球目标 101
4.2 创新成为大众化需求 105
4.3 智能工厂的特征和运作逻辑 119
4.4 智能工厂是大数据驱动自主生产的新制造模式 121
4.5 商业革命未来都是数据生意 122
第5章 建设智能工厂障碍分析 126
5.1 工业生产过程中的信息需求和演变过程 127
5.2 企业信息化发展规律和发展水平评价模型 134
5.3 当前中国企业的信息化局面普遍不容乐观 144
5.4 如何实现制造物理世界与信息世界的交互与共融 148
5.5 如何应对互联网大数据越来越迫切的倒逼 151
第6章 智能工厂关键技术介绍 155
6.1 数字孪生：有效实现智能工厂的关键技术 156
6.2 工业互联网：物理上生产要素互联互通 162
6.3 云制造：虚拟中生产方案不断优化 164
6.4 数字孪生控制机器人：现实中生产活动更加高效 167
6.5 工业大数据：资产过程中知识财富不断积累 168
6.6 区块链：解决数据应用的信用问题 169
6.7 人工智能：助力打造智能数字化工厂 176
第7章 智能工厂应用案例分享 180
7.1 基于数字孪生的发电机组智能健康管理 181
7.2 孪生数据支撑领导层做出更加合理的生产决策 184
7.3 数字孪生指导下建设智能电厂的经验总结 193
第8章 智能工厂实施策略研讨 196
8.1 用大数据实现业务创新的方法 197
8.2 在商言商，规划企业的大数据生意 199
8.3 结合商业模式分析方法勾勒企业大数据版图 205
8.4 企业大数据应用顶层设计参考模型 206
8.5 融合企业商业模式构建大数据应用落地方案 211
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| 內容試閱：
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前 言
智能制造是当前新一轮产业革命的世界性共识，虽然各国制定的发展策略和战略路径有不同的表述，但目标是一致的，这个目标落地到每个企业组织的微观层面，就是如何转型为一个高度数字化驱动的智能企业，这当然是一个非常艰巨的任务。
这场正在进行的世界性产业革命对于中国企业来说，是机遇与风险的叠加，正面临市场新常态对商业模式、管理模式、资本模式和思维模式的新拷问，中国企业能否实现转型升级和动能转换，这是一场生死硬仗，而我们今天要准确理解智能制造对企业数字化转型的要求，也必须结合这个决定企业生死存亡的时代必然转换趋势来考虑。
到底怎样才算是智能企业？
用什么可行的数字化方法可以转型为智能企业？
当广大的企业管理者希望采取行动时，这两个貌似简单的问题，一旦结合自己企业的情况，又可以衍生出各种问题，令人千头万绪，一筹莫展。
数字化转型不仅仅是企业引进更多的新技术，更意味着传统企业要持续地改变自身的运作模式，从商业模式、管理模式、资本模式和思维模式，变得对新技术本身有更高的灵敏度，变得能更快地吸收和接受这些新技术，并且更加迅速地应用，同时把这些技术转化为企业自身的生产力。因此，数字化转型也意味着企业需要切换到全新的模式，如果还沿用传统企业信息化的建设模式，肯定是不合适宜的。
先进技术可以获得更广泛的数据，但对数据的潜在利用能力，完全取决于企业的组织结构和文化。企业的数字化转型本质上还是企业组织变革范畴的工作。所以，今天我们谈数字化工作，如果不从整个企业的战略层面来统筹安排，不配套商业模式、管理模式、资本模式和思维模式的转换，那么单纯的技术观点无疑是本末倒置的。
可以这样来比喻，企业今天要实施的数字化转型有些类似一幢已经正常使用了许多年的传统砖木混合结构的楼房，在原地和不需要住户搬离的情况下，改造成一幢现代化的钢筋混凝土结构的大厦。这个施工难度，往往比新建一幢这样的大厦难上许多倍，所以更考验施工者的匠心、耐心和创心。
企业家恰恰要担负类似这样的自身企业转型升级工程的总工程师角色，除了需要与时俱进的发展意识和战略格局外，还要在执行中周密地筹划和有效地推行。否则，如果企业只是生搬硬套各种数字化技术手段的转型模式，很可能适得其反，甚至把企业组织这座大楼整塌了。
今天，对于任何一个企业来说，都必须把自己放在一个高度互联网化的市场合作和生态体系中看待，基于大数据的社会化生产协作和协同创新已经逐步成为每一个企业都要共同面对的转型要求。而基于大数据的社会化生产协作将广泛存在于员工之间、员工与客户及合作伙伴之间，这样的社会化生产关系，需要通过对数据的信任保证生产协作流程的高稳定性。
同时，为了能有效实现协同创新，需要每个参与者都愿意将所获得的认识加以记录并与他人分享，企业组织要通过更加开放和灵活的机制公平地体现人们所做的贡献，培育鼓励陌生人之间迅速建立合作信任和开放式交流的企业文化。此外，还需要鼓励企业员工通过采集的数据进行系统性学习，随时接受创新方法，并且参与塑造组织改变的过程，让员工能够深刻意识到不断提升自我技能和能力的需要。虽然这个过程中依旧会犯错，但员工能够认识到自我价值，即推动企业成功完成数字化转型的潜力。
因此，当我们从企业数字化转型要求的角度来看要具体实施的大数据应用时，大数据首先还是一种新的组织思维方式。这和当前有没有数据、有多大规模数据量、使用什么技术，不存在严格的正相关关系。即使本企业并不懂Hadoop（泛指大数据技术），但也可以通过有效运用互联网上开放的数据资源获利。
相反，即使花大价钱购买了最新技术的软硬件设备、采集或采购了各种大量的数据，可如果没有大数据思维，也就不善于运用大数据资产实现业务创新和组织变革，那么这些对新技术的投资很可能也是徒劳的。
有效应用大数据和企业组织的各个环节相融合，让组织运行的各环节逐步拥有强大的应用大数据推动业务优化（精益）和产品创新能力，这自然就涉及更为广泛的话题，如大数据与商业模式、大数据与企业转型、大数据与管理优化、大数据与产品设计创新、大数据与市场营销、大数据与客户关系、大数据与产品售后服务等。
本书涉及的话题虽然有些宽泛，但内容的取材皆是紧扣时代发展的必然要求，从思维模式角度导入的笔者实战经验中总结出来的转换策略，希望可以帮助读者在纷繁复杂的概念和现象中看到一套逻辑主线相对清晰的方法，囿于作者的水平，本书有很多不足之处，作为抛砖引玉之作，如能引发大家进一步的思辨和质疑，则写作目的也达到了。
是以为序。
张靖笙
佛山市南海区大数据产业协会专家委员会委员
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