工業數字化轉型(系統方法與敏捷實踐)

作者：王曉鈺|責編:楊福川//王華慶
出版社：機械工業
ISBN：9787111772514

出版日期：2025/05/01
裝幀：平裝
頁數：352

人民幣：RMB 99 元售價：元

內容大鋼

    本書是工業數字化轉型的實踐著作，作者結合自己在三一重工、遠景能源、GE、寧德新能源等企業近20年的實踐經驗，總結出了一套基於控制論的工業數字化轉型方法論和一套基於敏捷思想的工業數字化轉型實踐路徑，方法論與實踐並重。
    本書一共10章，分為3篇，從方法論、實踐和底層邏輯3個維度對工業數字化轉型進行了全方位講解。
    第一篇　系統方法（第1?4章）
    首先對數字化進行了追本溯源，探討了廣義數字化和狹義數字化的本質；然後介紹了工業數字化轉型的各種常規路徑，以及數字化如何與工業化融合；最後提出了基於複雜系統控制論的工業數字化轉型方法論，也就是本書的核心。
    第二篇　敏捷實踐（第5?8章）
    將系統方法應用到具體的業務實踐，討論了典型工業場景中敏捷迭代的數字化轉型實踐。對於數字化的業務架構和設計，要透過現象從業務本質出發，並通過數字化技術賦能業務變革與創新，同時借鑒最小作用原理，沿著「最速降線」進行迭代，找到推動變革最省力的路徑，逐漸推進數字化、智能化的廣度和深度。通過低成本試錯和快速反饋迭代，找到適合自身戰略的數字化轉型路徑。
    第三篇　探討與展望（第9和第10章）
    從哲學底層探討了驅動數字化和智能化的底層動力，分析了未來智能化趨勢，並在此基礎上展望了在智能社會，個人應該如何準備，才能安身立命。

作者介紹

王曉鈺|責編:楊福川//王華慶
王曉鈺，複雜系統控制論專家、工業智能演算法專家、數據科學家，從事風力發電機組、大功率變頻器產品研發，鋰電池智能製造及傳統工業數字化、智能化轉型工作，具有深厚的技術洞察和創新能力。企業實踐與創新者：在頭部工業企業有近20年技術研究和產品開發經驗，曾任寧德新能源科技有限公司（ATL）智能製造總工，推進鋰電池的工藝數字化和智能製造。在三一重工負責燈塔工廠的智能工業軟體，在遠景能源負責功率硬體（變頻器、風力發電）和智能系統（智慧風場、智能電網）的產品研發，在GE全球研發中心（GRC）從事新能源技術研發工作。理論研究與布道者：擅長技術創新，洞察智能技術的本質，以複雜系統控制論，建立了工業數字化轉型的系統方法論。發表20多篇論文、美國專利1篇、中國專利10篇。樂於分享，曾榮獲「2003-2008年微軟最有價值專家（MVP）」殊榮。

讚譽
前言
第一篇  系統方法
  第1章  不確定時代的工業數字化轉型
    1.1  狹義的數字化
      1.1.1  信息技術的數字化
      1.1.2  生活領域的數字化
      1.1.3  工業領域的數字化
    1.2  廣義的數字化
      1.2.1  信息物理系統
      1.2.2  數字化的本質特徵
      1.2.3  工業數字化的概念和內涵
      1.2.4  數字化如何創造價值
      1.2.5  與業務匹配的數字化
    1.3  智能的三個要素
      1.3.1  什麼是數智化
      1.3.2  智能的維度
      1.3.3  類比人來理解智能
      1.3.4  數字化轉型的要素
      1.3.5  智能的底層要素
      1.3.6  智能的層級
      1.3.7  超越智能
    1.4  數字化轉型的歷史背景
      1.4.1  四次工業革命
      1.4.2  技術發展的邏輯
      1.4.3  社會流動的邏輯
      1.4.4  數字化的時代背景
    1.5  本章小結
  第2章  以數字化應對不確定性
    2.1  不確定性加劇的VUCA時代
      2.1.1  封閉與隔離
      2.1.2  前饋方式：可以預見的擾動
      2.1.3  反饋方式：無法預見的擾動
    2.2  用數字化從不確定性中獲益
      2.2.1  縱向資源整合
      2.2.2  商業價值網路重構
      2.2.3  內部閉環控制
    2.3  創造價值的數字化
      2.3.1  數字化的常見誤區
      2.3.2  創新的躍遷創造價值
      2.3.3  業務與數字化的二維矩陣
      2.3.4  數字化的企業心流
      2.3.5  舉例：工藝與質量的數字化
    2.4  低成本的數字化
      2.4.1  快速變化與信息碎片
      2.4.2  十倍速的機會
      2.4.3  避免盲目投資的浪費
    2.5  數字化的場景舉例
      2.5.1  精益管理：消除工廠浪費
      2.5.2  設計降本：挖掘設備的設計裕量

      2.5.3  智能交通：緩解交通擁堵
    2.6  本章小結
  第3章  工業數字化轉型的常規路徑與集成探索
    3.1  增強感知之路：數據中台和工業互聯網
      3.1.1  工業物聯網：硬體成為數據入口
      3.1.2  工業互聯網：打通數據孤島
    3.2  提升智能之路：AI演算法和工業大腦
      3.2.1  計劃排程與資源調度
      3.2.2  實時模擬的數字孿生
      3.2.3  數據分析的演算法
    3.3  自動控制之路：自動駕駛和無人工廠
      3.3.1  工業機器人
      3.3.2  智能設備
      3.3.3  人機融合
      3.3.4  流程自動化
      3.3.5  無人工廠
    3.4  數字化與工業化如何融合
      3.4.1  數字化重新定義製造
      3.4.2  以數字化的方式推進數字化轉型
    3.5  系統集成的探索
      3.5.1  產業標準
      3.5.2  藍圖規劃
      3.5.3  軟體架構
    3.6  本章小結
  第4章  工業數字化轉型的系統整合之路
    4.1  打破束縛，變革業務
      4.1.1  為什麼數字化轉型效率不高
      4.1.2  技術創新如何創造商業價值
      4.1.3  業務創新與邊界拓展
    4.2  基於控制論的系統整合方法
      4.2.1  數字化轉型的常規道路
      4.2.2  數字化的系統整合方法
      4.2.3  工業數字化的系統集成框架
      4.2.4  基於控制論的理論框架
    4.3  設定數字化的價值目標
      4.3.1  圍繞價值鏈的核心環節
      4.3.2  加強核心競爭能力
      4.3.3  提升價值創造的業務能力
    4.4  選擇有價值的場景
      4.4.1  價值驅動的數字化
      4.4.2  場景價值的判斷條件
      4.4.3  數字化的評測模型
    4.5  本章小結
第二篇  敏捷實踐
  第5章  變革賦能的業務數字化實踐
    5.1  數字化的技術與發展層級
      5.1.1  數字化技術的發展歷程
      5.1.2  智能製造的階段
      5.1.3  不同數字化階段的特徵
    5.2  實時在線：全局視角的集中監控

      5.2.1  集中監控中心
      5.2.2  運營控制塔
      5.2.3  管理駕駛艙
    5.3  自主決策：數據驅動的快速響應
      5.3.1  基於規則的自動響應
      5.3.2  工作流引擎
      5.3.3  設備數據流
    5.4  智能控制：自適應的實時優化
      5.4.1  精密機械加工的工藝優化
      5.4.2  複雜工序的跨工序優化
      5.4.3  精細化工的高級過程式控制制
    5.5  設計數字化業務方案的方法
      5.5.1  設計思路的改變
      5.5.2  設計流程的改變
      5.5.3  數字化方案設計方法
      5.5.4  解構：從需求中挖掘真問題
      5.5.5  重構：從思維突破到創新設計
      5.5.6  業務數字化的設計模板
    5.6  本章小結
  第6章  最小作用力下的敏捷迭代
    6.1  放棄確定性藍圖，追求迭代式進化
      6.1.1  從不確定性中獲益
      6.1.2  數學中的迭代原理
      6.1.3  迭代複雜問題的應對策略
      6.1.4  從不確定性最大的場景開始
    6.2  敏捷迭代的機制
      6.2.1  PDCA式的迭代機制
      6.2.2  閉環控制的迭代機制
      6.2.3  自組織式的迭代機制
    6.3  最小作用力原理
      6.3.1  複雜問題的簡單解法
      6.3.2  人體組織的隱喻
      6.3.3  減少轉型的阻力
    6.4  本章小結
  第7章  突破創新的數字化研發
    7.1  語言變革：專家的應用型編程
      7.1.1  面向專家的編程語言
      7.1.2  ChatGPT成為新的生產工具
      7.1.3  對專家友好的人工智慧
    7.2  邏輯變革：人機協作的工業智能
      7.2.1  知識的結構
      7.2.2  從專家知識到演算法模型
      7.2.3  從必然性邏輯到可能性邏輯
      7.2.4  從人機分離到人機協作
    7.3  領域變換：跨界映射的工業智能
      7.3.1  流動的技術
      7.3.2  跨領域借鑒與創新
      7.3.3  數學建模
      7.3.4  鋰電池行業案例
    7.4  數字化研發的新範式

      7.4.1  基於虛擬樣機，優化產品設計
      7.4.2  技術創新的第四範式
      7.4.3  工藝研發數字化
    7.5  本章小結
  第8章  數字時代的敏捷組織和開放文化
    8.1  生命範式的複雜管理學
      8.1.1  對抗不確定性需要複雜性思維
      8.1.2  組織與文化協同進化
      8.1.3  組織與文化的一致性
    8.2  企業的生命系統模型
      8.2.1  企業的生命系統
      8.2.2  企業的活系統模型
    8.3  提升情感與品味，激活心流與創新
      8.3.1  企業的三大核心系統
      8.3.2  情感智能
      8.3.3  品味與用戶體驗
      8.3.4  向善的價值觀
      8.3.5  企業的心流與創新活力
    8.4  數字時代組織的敏捷進化
      8.4.1  賦能型的敏捷組織
      8.4.2  組織結構的優化與發展
      8.4.3  液態組織與自組織
    8.5  本章小結
第三篇  探討與展望
  第9章  數字化的底層邏輯與哲學反思
    9.1  加速流動的現代社會
      9.1.1  加速發展的技術
      9.1.2  越來越流動的社會
    9.2  不確定性驅動數字化的演進
      9.2.1  產品智能化的演進趨勢
      9.2.2  數字化演進的驅動力
    9.3  信息和智能的哲學反思
      9.3.1  賽博系統
      9.3.2  信息哲學
    9.4  轉型和發展的哲學反思
      9.4.1  自然演化的方向
      9.4.2  競爭位態驅動社會進化
    9.5  本章小結
  第10章  未來展望
    10.1  不同行業實施數字化的差異
      10.1.1  產業鏈位置的差異
      10.1.2  行業的差異
      10.1.3  工業數字化對其他行業的啟示
    10.2  選擇適合自己的數字化策略
      10.2.1  數字化的充分必要條件
      10.2.2  積極的數字化策略
      10.2.3  保守的數字化策略
      10.2.4  過猶不及：適度數字化
      10.2.5  數字化轉型策略
    10.3  日益複雜的后工業時代

      10.3.1  跨學科融合
      10.3.2  跨領域融合
      10.3.3  數字化轉型的方向
      10.3.4  不確定性驅動的複雜演化
    10.4  AI時代的個人生存
      10.4.1  用信任對抗信息
      10.4.2  用創意對抗演算法
      10.4.3  保持個性
      10.4.4  終身學習
      10.4.5  Π型複合人才
    10.5  本章小結

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