智能智造：數(shù)智化時代的轉型升級之路

基礎篇 開啟新興智造時代 / 1
第1章 智造新風口：從制造到智造 / 2
1.1 從制造到智造的進化 / 2
1.1.1 智造的提出與發(fā)展 / 2
1.1.2 關于智能智造的兩點思考 / 3
1.1.3 智能智造進化核心：縱橫協(xié)同 / 4
1.1.4 實現(xiàn)智能智造的11大路徑 / 5
1.2 智能智造新風口，勢不可擋 / 11
1.2.1 數(shù)字經(jīng)濟助力智能智造發(fā)展 / 11
1.2.2 大力推動實數(shù)融合 / 12
1.2.3 工業(yè)軟件顛覆傳統(tǒng)制造業(yè) / 14
1.2.4 智能智造轉型升級：三輪驅(qū)動力量 / 15
1.2.5 應對數(shù)智化時代，企業(yè)要積極轉型升級 / 16
1.3 痛點分析：智能智造之路，亟待全面強化 / 17
1.3.1 生態(tài)需協(xié)調(diào)，貿(mào)易環(huán)境需改善 / 17
1.3.2 智能智造型技術人才不足 / 18
1.3.3 數(shù)據(jù)安全保障能力需要提升 / 19
1.3.4 霍尼韋爾：智能智造先鋒 / 19
第2章 大國博弈：智能智造走向全球 / 21
2.1 德國：吹響工業(yè)4.0的“號角” / 21
2.1.1 智能技術革命下的制造業(yè)升級 / 21
2.1.2 成立工業(yè)4.0平臺 / 22
2.1.3 深耕智能智造技術 / 23
2.1.4 統(tǒng)一生產(chǎn)標準，實現(xiàn)“即插即生產(chǎn)” / 24
2.2 美國：智能智造領域的先行者 / 25
2.2.1 收購事件頻繁，傳統(tǒng)企業(yè)的生存危機 / 25
2.2.2 提倡制造業(yè)智能創(chuàng)新，重塑工業(yè)系統(tǒng) / 26
2.2.3 建立多層級的智造人才培養(yǎng)制度 / 26
2.2.4 誕生一批獨角獸智能智造企業(yè) / 28
2.3 日本：如何發(fā)展智能智造技術 / 29
2.3.1 大力研發(fā)智能機器人，解決缺工問題 / 30
2.3.2 將智能智造重心放在AI領域 / 30
2.3.3 打造新一代工業(yè)價值鏈 / 31
2.3.4 “熊護士”Robear成為病人搭檔 / 32
2.4 中國：加快推動智能智造轉型升級 / 34
2.4.1 政府發(fā)布智能智造轉型新舉措 / 34
2.4.2 數(shù)智化時代為“三駕馬車”賦能 / 35
2.4.3 舉國家之力，打造數(shù)智化產(chǎn)業(yè)帶 / 36
2.4.4 江蘇如何加速智能智造升級 / 37
第3章 戰(zhàn)略布局：智能智造轉型升級 / 39
3.1 智能智造轉型現(xiàn)狀分析 / 39
3.1.1 企業(yè)態(tài)度：積極擁抱智能智造新風口 / 39
3.1.2 轉型升級戰(zhàn)略亟待完善，需要資源支持 / 40
3.1.3 轉型收益驅(qū)動智能智造升級 / 41
3.2 企業(yè)如何布局智能智造轉型升級戰(zhàn)略 / 42
3.2.1 信息化改造與數(shù)智化轉型升級 / 42
3.2.2 搭建完善的智能智造生態(tài)伙伴體系 / 44
3.2.3 積極探索低門檻的轉型升級工具 / 44
3.2.4 借虛擬現(xiàn)實技術實現(xiàn)智能智造 / 45
3.2.5 百度發(fā)布VR2.0產(chǎn)業(yè)化平臺，助力企業(yè)智能智造 / 47
3.3 案例分析：數(shù)智化時代的轉型升級榜樣 / 48
3.3.1 騰訊千帆：推出“千店千面”模式 / 48
3.3.2 硅基智能：全力打造“元宇宙中國” / 49
3.3.3 格蘭仕：利用智能芯片實現(xiàn)數(shù)智化轉型升級 / 50
3.3.4 三星：推出智能平臺SmartThings / 51
第4章 智能智造藍圖：牢牢把握智能智造趨勢 / 54
4.1 投資者紛紛投入智能智造領域 / 54
4.1.1 智能智造，商機可期 / 54
4.1.2 投資者投資智能智造領域的關注點 / 55
4.1.3 “BAT”成功因素分析 / 56
4.2 領先方案：企業(yè)迅速變身智能智造強者 / 57
4.2.1 掌握數(shù)智世界的架構方法 / 58
4.2.2 搶占數(shù)據(jù)入口，鞏固市場地位 / 59
4.2.3 借助3D打印，打造智能智造工廠 / 59
4.2.4 促進IT與業(yè)務的數(shù)智化融合 / 62
4.2.5 通過VR、AR、MR進行智造升級 / 63
4.3 智能智造趨勢下，企業(yè)轉型升級 / 64
4.3.1 關注汽車自動駕駛 / 64
4.3.2 移動互聯(lián)網(wǎng)升級，智能家居成為新商機 / 66
4.3.3 碧桂園：機器人助力智能建屋 / 66
4.3.4 沃豐科技：打造智能智造新標桿 / 68
4.3.5 菜鳥網(wǎng)絡：以智能互聯(lián)和同業(yè)協(xié)作為核心 / 69
技術篇 技術引領智造未來 / 71
第5章 數(shù)字孿生：讓智能智造超越現(xiàn)實 / 72
5.1 數(shù)字孿生概述 / 72
5.1.1 思考：數(shù)字孿生的概念與價值 / 72
5.1.2 數(shù)字孿生與AI融合發(fā)展 / 74
5.1.3 數(shù)字孿生助推智能智造發(fā)展 / 76
5.1.4 西門子：打造閉環(huán)型數(shù)字孿生 / 77
5.2 數(shù)字孿生助力智造發(fā)展 / 79
5.2.1 數(shù)字孿生賦能產(chǎn)品智能生產(chǎn) / 79
5.2.2 數(shù)字孿生賦能運維環(huán)節(jié) / 81
5.2.3 中企網(wǎng)絡：“AR千里眼”遠程運維 / 82
5.2.4 可視化場景：工廠三維建模 / 84
5.2.5 機器人仿真與虛擬調(diào)試 / 85
5.2.6 Unity：推出數(shù)字孿生工廠 / 86
第6章 AI：人機協(xié)同，助力智能智造轉型升級 / 88
6.1 數(shù)智化時代，AI助力智能智造轉型升級 / 88
6.1.1 思考：AI是什么 / 88
6.1.2 發(fā)展之路：從弱AI到超AI / 90
6.1.3 AI智能化的3個層次 / 91
6.1.4 AI賦能智能智造，實現(xiàn)智能化生產(chǎn) / 92
6.2 AI如何賦能傳統(tǒng)制造業(yè)技術升級 / 94
6.2.1 基礎層：提供AI軟硬件資源 / 94
6.2.2 技術平臺層：開發(fā)AI算法 / 95
6.2.3 應用層：讓AI系統(tǒng)執(zhí)行智能智造工作 / 98
6.3 AI催生智能智造新機遇 / 99
6.3.1 新生態(tài)：平臺中心生態(tài)與場景中心生態(tài)的智能化 / 99
6.3.2 新產(chǎn)品：軟件、硬件、網(wǎng)絡的智能化 / 100
6.3.3 新模式：生產(chǎn)模式、服務模式、商業(yè)模式的智能化 / 101
6.4 充分了解智能智造市場 / 102
6.4.1 上游市場：AI芯片設計與制造成為焦點 / 103
6.4.2 中游市場：計算機視覺與機器學習、深度學習崛起 / 104
6.4.3 下游市場：預測性質(zhì)檢與智能運維 / 105
第7章 大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)治理：賦能智能智造升級 / 107
7.1 大數(shù)據(jù)是智能智造的驅(qū)動力 / 107
7.1.1 思考：大數(shù)據(jù)在智能智造中的價值 / 107
7.1.2 大數(shù)據(jù)助力制造企業(yè)發(fā)揮數(shù)據(jù)價值 / 109
7.1.3 思考：智能智造企業(yè)如何高效利用大數(shù)據(jù) / 110
7.1.4 面向智能智造企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺 / 112
7.1.5 數(shù)據(jù)采集 實時反饋，助力智能決策 / 113
7.2 數(shù)據(jù)治理：解決安全倫理保密問題 / 114
7.2.1 數(shù)據(jù)治理的6大關鍵點 / 115
7.2.2 數(shù)據(jù)治理的3個步驟 / 116
7.2.3 華為：積極探索數(shù)據(jù)治理的方法 / 117
7.3 智能智造企業(yè)的數(shù)據(jù)治理實踐 / 119
7.3.1 水務企業(yè)：智慧水務的數(shù)據(jù)治理實踐 / 119
7.3.2 蘭石企業(yè)：裝備制造業(yè)的數(shù)據(jù)治理實踐 / 122
第8章 物聯(lián)網(wǎng)：構筑智能智造競爭力 / 125
8.1 物聯(lián)網(wǎng)智能化技術概述 / 125
8.1.1 物聯(lián)網(wǎng)智能化發(fā)展三階段 / 125
8.1.2 物聯(lián)網(wǎng)的核心技術支撐 / 127
8.1.3 物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)泛在連接 / 129
8.1.4 智能傳感：廣泛采集并處理數(shù)據(jù) / 130
8.1.5 用友：推出AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)平臺 / 131
8.2 “物聯(lián)網(wǎng) 智能智造”的化學反應 / 133
8.2.1 “5G AIoT”助力智能產(chǎn)品間的相互連接 / 133
8.2.2 幫助消費者做個性化定制 / 134
8.2.3 物聯(lián)網(wǎng)推動智能家居產(chǎn)品落地 / 135
8.2.4 UPS：物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)助力智能物流 / 136
8.3 智能工廠：物聯(lián)網(wǎng)的超級應用方案 / 137
8.3.1 五大標準，體現(xiàn)智能智造工廠的智能性 / 137
8.3.2 智造單元：智能智造工廠落地的抓手 / 139
8.3.3 青島啤酒的智能工廠 / 140
第9章 云計算：實現(xiàn)數(shù)據(jù)隨用隨取 / 142
9.1 智能智造時代，云計算的賦能作用 / 142
9.1.1 云計算的定義、分類以及發(fā)展歷程 / 142
9.1.2 智造上云是必然趨勢 / 146
9.1.3 良品鋪子與華為云的跨界融合 / 148
9.2 “智能 ”賦能云智造 / 150
9.2.1 基礎設施上云助力智能智造升級 / 150
9.2.2 提質(zhì)增效：傳統(tǒng)生產(chǎn)流程升級 / 151
9.2.3 云機器人：智能智造的絕佳推動力 / 153
9.3 數(shù)智化技術推動云生態(tài)發(fā)展 / 155
9.3.1 以邊緣計算為基礎的分布式云生態(tài) / 156
9.3.2 數(shù)據(jù)中臺在智能智造領域的作用愈發(fā)重要 / 157
實戰(zhàn)篇 智造方案落地場景 / 160
第10章 產(chǎn)品數(shù)智化：產(chǎn)品的全面智能優(yōu)化 / 161
10.1 產(chǎn)品數(shù)智化亟須突破兩大瓶頸 / 161
10.1.1 培養(yǎng)產(chǎn)品自主設計意識 / 161
10.1.2 重視數(shù)據(jù)的深度挖掘 / 163
10.2 產(chǎn)品的精準設計 / 164
10.2.1 將傳感器、處理器、通信模塊等嵌入產(chǎn)品 / 164
10.2.2 對產(chǎn)品進行智能分揀與包裝 / 165
10.2.3 精準完成產(chǎn)品出入庫與盤點查詢 / 166
10.2.4 借助區(qū)塊鏈與消費者共享產(chǎn)品信息 / 167
10.3 產(chǎn)品數(shù)智化解決方案 / 168
10.3.1 產(chǎn)品智能化、定制化、多樣化升級 / 169
10.3.2 打造高防偽、易溯源的產(chǎn)品智能數(shù)字身份證 / 170
10.3.3 對產(chǎn)銷渠道進行智能管理 / 171
10.3.4 兆信科技：助力企業(yè)實現(xiàn)“一物一碼” / 172
第11章 生產(chǎn)數(shù)智化：智造高質(zhì)量爆品 / 174
11.1 關鍵點：智能生產(chǎn)全流程 / 174
11.1.1 智能設計：采集數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)未被滿足的需求 / 174
11.1.2 智能制造：虛擬智造方案，指導現(xiàn)實生產(chǎn) / 175
11.1.3 智能質(zhì)檢：智能機器人承擔質(zhì)檢工作 / 176
11.1.4 智能零售：用智能技術優(yōu)化零售 / 177
11.1.5 智能營銷：元宇宙的全景虛擬營銷 / 178
11.1.6 百度質(zhì)檢云：智能化產(chǎn)品質(zhì)檢 / 179
11.1.7 沙河特曲：BC端一體化的智能零售 / 182
11.2 升級智能智造設備 / 182
11.2.1 引入IT系統(tǒng)：智能智造升級 / 183
11.2.2 打造智能智造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺 / 184
11.2.3 形成智能、互聯(lián)的完善智造單元 / 185
11.2.4 蒙牛：建立智能質(zhì)量管理體系 / 185
11.3 智能智造的轉型升級與創(chuàng)新 / 186
11.3.1 以用戶價值為核心，進行自動化智造 / 186
11.3.2 網(wǎng)絡智能化協(xié)同工作 / 187
11.3.3 柔性化生產(chǎn)的數(shù)智化智能智造 / 188
11.3.4 ChatGPT賦能生產(chǎn)數(shù)智化 / 189
第12章 管理數(shù)智化：讓管理體系更高效 / 191
12.1 數(shù)智化時代的供應鏈管理 / 191
12.1.1 采購的智能化轉型升級 /