工業(yè)4.0與中國制造2025從入門到精通

第一章 什么是工業(yè)4.0 3
1.1 智能工廠平臺上的系統(tǒng)生命周期 4
1.2 幾何數(shù)級的時間壓縮模式 7
1.3 云系統(tǒng)引領(lǐng)下的智能工廠 11
1.4 無人化工廠集聚區(qū) 15
1.5 情景感知信息技術(shù) 20
1.6 GIS數(shù)據(jù)運(yùn)算技術(shù) 25
1.7 一鍵定制你的私人專屬汽車 28
第二章 “互聯(lián)網(wǎng)+”與工業(yè)4.0 33
2.1 物理世界和數(shù)字世界的融合 34
2.2 云端化：無限容量的虛擬世界 37
2.3 去中心化：“渠道為王”已是過去 42
2.4 雷軍的四駕馬車給我們帶來了什么 47
2.5 消失的集散平臺商：深圳華強(qiáng)北電子市場 52
2.6 人人眾籌，人人創(chuàng)業(yè) 58
第三章 德國自下而上的工業(yè)4.0 65
3.1 物理信息系統(tǒng) 66
3.2 嚴(yán)謹(jǐn)而認(rèn)真的德國人 70
3.3 安貝格工廠：100萬件產(chǎn)品，次品約為12件 74
3.4 雷蒙哥公司：機(jī)器會自我更新 76
3.5 博世洪堡工廠：所有零件都有一個唯一的射頻識別碼 79
3.6 瓦爾斯特工廠：物聯(lián)網(wǎng)的又一踐行者 83
第四章 美國自上而下的工業(yè)4.0 87
4.1 信息物理系統(tǒng) 88
4.2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟 93
4.3 通用電氣：美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的引領(lǐng)者 98
4.4 王者對決：通用電氣與西門子的競爭開辟了新戰(zhàn)場 102
4.5 瘋狂收購制造業(yè)的Google 106
4.6 峰值可達(dá)297.7公里/時的特斯拉汽車 110
第五章 日本人工智能的工業(yè)4.0 113
5.1 日本機(jī)器人新戰(zhàn)略 114
5.2 人工智能是突破口 119
5.3 用3D打印機(jī)打印你的住房 125
5.4 有靈魂的機(jī)器人 130
第六章 中國的工業(yè)4.0 137
6.1 工業(yè)4.0是中國制造業(yè)的必由之路 138
6.2 中國制造業(yè)倒閉風(fēng)潮 142
6.3 《中國制造2025》：七個核心詞語、五大方針、四大原則 146
6.4 “中國制造2025”應(yīng)與“一帶一路”無縫對接 157
6.5 中國工業(yè)4.0“超車”思路 163
6.6 華為重新布局，打造工業(yè)4.0生態(tài)鏈 169
6.7 海爾工業(yè)4.0實(shí)踐：自殺重生，他殺淘汰 175
6.8 中國工業(yè)4.0的C2M模式 181
第七章 傳統(tǒng)行業(yè)與工業(yè)4.0的紛爭 191
7.1 傳統(tǒng)行業(yè)為何不堪一擊 192
7.2 汽車領(lǐng)域的新革命 196
7.3 “邏輯思維”和粉絲經(jīng)濟(jì) 201
7.4 愛屋吉屋與鏈家地產(chǎn)，誰的模式能活下去 206
7.5 電商渠道下沉帶來的藍(lán)海 212
7.6 工業(yè)4.0下的商業(yè)格局的演變 216
第八章 工業(yè)4.0的數(shù)字化信息儲備 221
8.1 數(shù)字化信息源從何而來 222
8.2 如何評測信息的質(zhì)量 227
8.3 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)化營銷 232
8.4 亞馬遜未下單，先發(fā)貨 236
8.5 倒下的霸主：柯達(dá)死亡日記 243
8.6 數(shù)據(jù)狂潮：IBM提供的數(shù)據(jù)流 248
第九章 變革路上的攔路虎 253
9.1 歷史的輪回會告訴你變革的真相 254
9.2 思維模式之爭 260
9.3 迪拜債務(wù)危機(jī) 265
9.4 如何在順境中主動變革 269
9.5 倒在變革路上的諾基亞 277
9.6 引領(lǐng)變革的IBM 282
第十章 工業(yè)4.0，如何做個行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者 289
10.1 四次工業(yè)革命的相通點(diǎn) 290
10.2 小數(shù)據(jù)串聯(lián)大數(shù)據(jù) 295
10.3 大數(shù)據(jù)作的“局” 299
10.4 未來行業(yè)之爭：數(shù)據(jù)入口之爭 304
10.5 大數(shù)據(jù)可以預(yù)知未來 310