智造：用大数据思维实现智能企业

　　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。

　　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。

目 录
第1章 互联网的数据逻辑\t1
1．1 为什么要大数据思维――新时代的变革要求\t2
1．2 传统的假设和今天的事实\t9
1．3 消费者通过互联网大数据倒逼生产者变革\t13
1．4 未来什么传统必然会被“互联网－”\t20
1．5 互联网时代的创新与数字化转型\t27
第2章 大数据究竟是什么\t30
2．1 企业到底该怎样理解大数据\t31
2．2 与传统企业“小”数据完全不同的操作\t35
2．3 IT与DT的对比\t39
2．4 大数据会带来怎样的企业变革\t42
2．5 有效建构大数据商业模式的“数据飞轮模型”\t51
第3章 大数据思维的内涵\t57
3．1 解读：什么是大数据思维\t58
3．2 解析大数据思维的核心原理\t62
3．3 舍恩伯格大数据思维法则\t70
3．4 扩展：新的大数据思维法则\t75
3．5 用大数据思维方式思考、解决问题\t80
第4章 新工业革命为什么智能\t100
4．1 智能制造：第四次工业革命的全球目标\t101
4．2 创新成为大众化需求\t105
4．3 智能工厂的特征和运作逻辑\t119
4．4 智能工厂是大数据驱动自主生产的“新制造”模式\t121
4．5 商业革命――未来都是数据生意\t122
第5章 建设智能工厂障碍分析\t126
5．1 工业生产过程中的信息需求和演变过程\t127
5．2 企业信息化发展规律和发展水平评价模型\t134
5．3 当前中国企业的信息化局面普遍不容乐观\t144
5．4 如何实现制造物理世界与信息世界的交互与共融\t148
5．5 如何应对互联网大数据越来越迫切的倒逼\t151
第6章 智能工厂关键技术介绍\t155
6．1 数字孪生：有效实现智能工厂的关键技术\t156
6．2 工业互联网：物理上生产要素互联互通\t162
6．3 云制造：虚拟中生产方案不断优化\t164
6．4 数字孪生控制机器人：现实中生产活动更加高效\t167
6．5 工业大数据：资产过程中知识财富不断积累\t168
6．6 区块链：解决数据应用的信用问题\t169
6．7 人工智能：助力打造智能数字化工厂\t176
第7章 智能工厂应用案例分享\t180
7．1 基于数字孪生的发电机组智能健康管理\t181
7．2 孪生数据支撑领导层做出更加合理的生产决策\t184
7．3 数字孪生指导下建设智能电厂的经验总结\t193
第8章 智能工厂实施策略研讨\t196
8．1 用大数据实现业务创新的方法\t197
8．2 在商言商，规划企业的大数据“生意”\t199
8．3 结合商业模式分析方法勾勒企业大数据版图\t205
8．4 企业大数据应用顶层设计参考模型\t206
8．5 融合企业商业模式构建大数据应用落地方案\t211