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出版者:中信齣版社

作者:薩布哈什·C·傑恩

出品人:

頁數:450

译者:賈光偉

出版時間:2004-3

價格:45.00元

裝幀:

isbn號碼:9787508601526

叢書系列:

圖書標籤:

• 商業
• 營銷
• 策劃
• 經營
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• 營銷實戰

聚焦：傳統製造業的數字化轉型與供應鏈重塑 本書簡介 在當前全球經濟格局深刻調整、技術迭代速度日益加快的背景下，傳統製造業正麵臨前所未有的挑戰與機遇。本書旨在深度剖析這一關鍵轉型時期的核心議題，為決策者、管理者以及相關專業人士提供一套係統化、可操作的轉型路綫圖。我們摒棄空泛的理論闡述，而是緊密結閤當下最前沿的工業互聯網、大數據分析、人工智能（AI）在生産製造中的實際應用案例，深入探討製造業如何實現從“製造”到“智造”的質的飛躍。 本書共分為六大部分，層層遞進，構建瞭一個完整的數字化轉型知識體係： --- 第一部分：宏觀環境透視與轉型驅動力分析 本部分將首先建立對當前全球宏觀經濟環境、地緣政治風險以及技術驅動力的全麵認知。我們不再停留在“工業4.0”的口號層麵，而是深入研究驅動下一輪産業變革的關鍵技術集群——包括邊緣計算、5G賦能的低延遲網絡、數字孿生（Digital Twin）技術在工廠級應用的成熟度，以及可持續發展目標（ESG）對供應鏈的強製性重塑要求。 核心內容聚焦： 1. 全球供應鏈韌性評估模型： 探討如何利用多源數據（天氣、地緣政治、勞動力市場波動）構建預測性風險模型，而非被動響應。分析“近岸外包”（Nearshoring）與“友岸外包”（Friend-shoring）戰略下的産能布局優化。 2. 價值鏈的重新定義： 闡述從傳統的綫性價值鏈嚮敏捷、循環的價值網絡轉變的必要性。重點分析客戶參與度前置對産品設計和快速迭代的影響。 3. 數字化成熟度評估框架（DMAF）： 提供一個針對傳統中大型製造企業的自評估工具，細化識彆在運營技術（OT）與信息技術（IT）融閤層麵存在的關鍵能力缺口。 --- 第二部分：智能工廠與運營優化實戰 本部分是本書的核心技術應用篇章，重點闡述如何將數字化技術嵌入到生産現場，實現效率的最大化和成本的最優化。我們聚焦於實施層麵的具體技術選型與集成策略。 核心內容聚焦： 1. 工業物聯網（IIoT）基礎設施的構建： 詳細介紹傳感器數據采集、數據清洗與標準化（OPC UA, MQTT協議的應用），以及如何確保海量工業數據的實時性和安全性。討論OT網絡的安全邊界劃分與零信任架構在工廠中的初步部署實踐。 2. 預測性維護（PdM）的經濟效益核算： 跳齣僅關注設備停機時間的單一指標，構建一套綜閤考慮備件庫存成本、維修人力資源分配和生産計劃延誤損失的PdM ROI模型。案例分析將側重於高價值、長生命周期設備的維護優化。 3. 數字孿生在工藝仿真中的應用： 探討如何利用高保真數字孿生體進行新産綫部署前的虛擬調試（Virtual Commissioning），以及在不中斷現有生産的情況下進行“What-if”場景模擬，優化能耗和物料流轉效率。 --- 第三部分：數據驅動的質量管理與工藝優化 質量是製造業的生命綫。本部分探討如何超越傳統的統計過程控製（SPC），利用大數據和機器學習實現質量的“零缺陷”目標。 核心內容聚焦： 1. 機器視覺與深度學習在缺陷檢測中的融閤： 分析如何訓練捲積神經網絡（CNN）模型以應對復雜且非標準化的錶麵缺陷，並解決數據標注成本高昂的問題。探討邊緣AI在實時決策中的作用。 2. 跨工廠的質量數據協同： 針對集團化企業，介紹如何建立統一的質量數據湖，打破“數據孤島”，實現質量問題的跨地域溯源與根本原因分析（RCA）。 3. 生成式AI在工藝參數優化中的潛力： 探討利用強化學習（RL）或生成模型探索傳統經驗難以觸及的工藝參數組閤空間，以提升成品率和材料利用率。 --- 第四部分：供應鏈的數字化重塑與敏捷響應 後疫情時代，供應鏈的可見性、敏捷性和彈性成為企業生存的關鍵。本部分著重於如何利用先進技術實現端到端的供應鏈可視化和協同。 核心內容聚焦： 1. 需求預測的AI升級： 比較傳統時間序列模型與深度學習模型（如LSTM）在處理季節性波動、促銷影響和突發事件（如自然災害）時的性能差異。強調將社會情緒數據納入預測模型的實踐。 2. 區塊鏈在溯源與閤規性中的應用： 分析在特定高監管行業（如航空航天、高端醫療器械）中，如何利用分布式賬本技術確保零部件的真實性、維護記錄的不可篡改性，並簡化跨國貿易中的閤規審計流程。 3. 動態庫存優化（DIO）： 探討如何整閤來自客戶訂單、在途物流和生産進度的實時數據，動態調整安全庫存水平和補貨點，減少牛鞭效應，實現“準時製庫存”（Just-in-Time Inventory）在波動環境下的適應性。 --- 第五部分：組織變革、人纔重塑與文化構建 技術轉型本質上是組織變革。本部分強調在技術引入過程中，人員能力與組織架構的匹配性至關重要。 核心內容聚焦： 1. “藍領”到“數字操作員”的技能遷移路徑： 設計針對一綫工人的沉浸式（VR/AR）培訓模塊，重點提升其數據解讀、人機協作和故障排除能力。 2. IT與OT團隊的融閤治理模式： 探討如何打破傳統部門壁壘，建立跨職能的“數字化轉型辦公室”（DTO）或“工業數據治理委員會”，明確數據所有權和決策權責。 3. 敏捷思維在研發與生産計劃中的滲透： 介紹Scrum和看闆方法如何適應於硬件迭代周期較長的製造業環境，實現小步快跑、快速反饋的研發模式。 --- 第六部分：數字化轉型的投資迴報與可持續發展路徑 本部分為收官之作，聚焦於如何量化轉型的財務影響，並確保技術投資與企業的長期可持續發展戰略相一緻。 核心內容聚焦： 1. 全生命周期成本核算（TCOA）的數字化應用： 不僅核算設備購置成本，更要將數據采集、維護、能源消耗和報廢處理的數字化成本納入考量，實現更精準的資産價值評估。 2. 能源效率與碳足跡的實時監控與優化： 探討如何利用AI算法優化生産負荷的調度，降低非生産時間的能源浪費，並為滿足日益嚴格的碳排放報告要求提供實時、可信的數據支持。 3. 構建數字化轉型的“飛輪效應”： 闡述如何通過初期成功的試點項目積纍組織信心和數據基礎，形成良性循環，逐步擴大數字化應用的範圍和深度，確保轉型戰略的長期可持續性。 本書讀者群體： 集團首席運營官（COO）、生産製造部門負責人、IT/OT集成經理、供應鏈總監，以及緻力於推動産業升級的戰略規劃師和谘詢顧問。本書提供的是一套深刻理解當前製造業挑戰、並掌握未來核心競爭要素的實戰手冊。

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