从大数据到智慧生产与服务创新 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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为迎接工业4.0浪潮，近年各国相继倾全力投入，2011年德国「工业4.0」、2011年美国「先进制造伙伴计画」、2012年中国「制造2025计画」，2013年英国「2050工厂」，2016年台湾「五加二创新研发产业计画」，足证明第四次工业科技革命战场已悄然形成。
　　
　　过去台湾制造业仰赖「降低成本」优势，争取许多国际企业代工订单，在全球产业链上佔有一席之地。

　　面对各国积极投入制造业，台湾制造业只靠单一优势生存时代已不在，但是原有成本与供应链的优势仍在，除了提升制造技术，解读大数据的意涵无疑是首要重点。大数据赋予产品智慧化的隐性线索，提供客制化需求，争取高附加价值产品，台湾应思考如何研发产品与创新，提升竞争力，并透过政府、企业齐力培育人才，促使产业转型，辅助台商重返东南亚，积极推动制造业与服务业在东协佈局，强化与东南亚国家间的产业链结，共同展望未来。
　　
　　本书独家收录李杰教授与台湾智慧生产专家评析，依据其对产业现况观察，分析各国推动工业4.0智慧生产转型技术，对未来发展趋势提出精辟建议。尤其强调：

　　．台湾中小企业产业升级、跨领域人才培育、开发产品等创新开发。
　　．力拼突破这一波工业革命浪潮，鼓励台湾产业力求工业4.0转型。
　　．鼓励产品朝国际化、客制化、高值化为目标，提升产品价值与服务加值。
　　．积极争取台湾产业全球竞争力，争取台湾企业在全球供应链的角色与定位。
　　
　　本书适合作为大数据、智慧生产研究者的参考书籍，同样也适合对智慧生产感兴趣的读者做为入门读物。
　　
　　现在，换掉旧脑袋、甩掉旧观念！未来，将是智慧产品和创新服务的激烈竞争！

名人推荐

　　陈良基 科技部部长 专业推荐

深度融合：工业4.0背景下的人工智能与前沿技术应用 本书聚焦于在当前以工业4.0和智能制造为核心驱动力的全球产业变革浪潮中，人工智能（AI）、物联网（IoT）、云计算、边缘计算以及新兴的数字孪生（Digital Twin）技术如何深度融合，共同构建未来高效、柔性且可持续的生产和服务体系。 本书并非探讨大数据本身如何直接转化为生产力，而是侧重于“如何利用先进的计算和认知技术，对海量数据进行实时、精准的分析和决策支持，从而实现生产流程的优化、产品质量的提升以及全新服务模式的创新”。 --- 第一部分：智能制造的基石——感知、连接与数据治理 本部分深入剖析了支撑智能制造和未来服务创新的底层技术架构和数据基础，强调了数据在被有效管理和传输后的价值释放路径。 第一章：工业物联网（IIoT）的架构与安全范式 探讨了IIoT系统从底层传感器到云端平台的完整技术栈。重点分析了时间敏感网络（TSN）在确保工业控制数据实时性和确定性传输中的关键作用。书中详细阐述了如何设计高可靠性的数据采集层，以及在多层网络结构中实现异构设备的高效互联。同时，安全性不再是附加模块，而是内建于系统架构的核心要素。本章详细介绍了基于零信任模型（Zero Trust Architecture）的工业网络安全策略，包括设备身份认证、数据加密协议（如基于硬件安全模块HSM的密钥管理）以及在边缘侧进行实时的入侵检测与响应机制。本书将这些技术视为实现“实时感知”的必要前提，而非仅仅是“数据收集”。 第二章：边缘智能与分布式计算的协同策略 随着对低延迟决策需求的增加，计算能力正加速向生产现场和设备端迁移。本章深入研究了边缘计算（Edge Computing）与传统云计算的协同工作模型。核心内容包括：如何划分数据处理的边界——哪些数据必须在边缘实时处理（如闭环控制），哪些数据适合上传至云端进行全局优化和模型训练。书中详述了联邦学习（Federated Learning）在保护工厂知识产权和数据隐私的前提下，实现跨地域、跨车间模型优化的实践路径。此外，还讨论了轻量级AI模型（如TinyML）在资源受限的嵌入式设备上的部署与优化技术，确保智能决策的即时性。 第三章：数据生命周期管理与合成数据生成 本书关注的重点在于如何将采集到的原始数据转化为“可用”的、高质量的决策输入。本章详细介绍了工业数据湖和数据中台的构建逻辑，强调了数据标准化、标签化和上下文注入（Contextualization）的重要性。一个核心主题是合成数据（Synthetic Data Generation）的应用。面对稀有故障事件或高风险操作场景，通过基于物理模型和GANs（生成对抗网络）生成高度逼真的训练数据，用于AI模型的鲁棒性测试和验证，极大地加速了AI在关键环节的部署速度，同时避免了对真实生产线的干扰。 --- 第二部分：认知驱动的生产优化与质量保证 本部分转向核心应用层面，阐述AI技术如何赋能于具体的制造过程控制、复杂系统的优化以及产品质量的预测与维护。 第四章：深度学习在复杂过程控制中的应用 传统PID控制已无法应对现代高精度、多变量耦合的复杂生产环境。本章聚焦于强化学习（Reinforcement Learning, RL）在动态过程优化中的前沿应用，例如连续搅拌釜反应器（CSTR）的最优操作点搜索、机器人运动轨迹的自适应规划等。书中详细剖析了如何构建高保真度的仿真环境（Digital Twin Proxy）来安全地训练RL智能体，并讨论了从仿真到物理世界的迁移（Sim-to-Real Transfer）中面临的挑战与解决方案，如不确定性量化和域适应技术。 第五章：基于视觉智能的非接触式质量检测 机器视觉是实现“零缺陷”生产的关键技术。本章超越了简单的图像识别，深入探讨了3D重建、高光谱成像分析与深度学习的结合。重点介绍了如何利用自监督学习（Self-Supervised Learning）方法，减少对海量标注样本的依赖，使AI模型能从正常生产数据中自动学习“正常”状态的特征，从而高效识别微小缺陷。此外，还阐述了如何将检测结果实时反馈给上游执行机构，实现闭环质量控制（Closed-Loop Quality Control）。 第六章：预测性维护（PdM）的效能提升与寿命预测 预测性维护已成为降低非计划停机成本的核心手段。本书深入探讨了如何从振动、温度、电流等多源异构传感器数据中提取弱信号（Weak Signals），这些信号往往预示着早期故障。核心技术包括基于Transformer架构的时间序列建模，以捕捉传感器数据的长期依赖关系，以及生存分析（Survival Analysis）模型，用于估算设备剩余使用寿命（RUL）的概率分布，而非单一时间点预测。书中还讨论了如何将维护建议集成到企业资源规划（ERP）系统中，实现维护资源的动态调度。 --- 第三部分：面向客户的服务模式创新与集成 本部分关注技术如何从工厂内部延伸至外部价值链，重塑客户交互与供应链管理。 第七章：数字孪生在产品生命周期管理中的应用 数字孪生（DT）不仅仅是物理资产的3D模型，更是实时运行的、可用于模拟和优化的“虚拟影子”。本书强调DT在“产品即服务”（Product-as-a-Service, PaaS）模式中的核心地位。通过连接物理资产、云端数据和AI模型，企业可以实时监控产品在客户现场的运行状况，进行远程诊断和性能优化。内容涵盖了DT模型的构建标准、不同保真度DT的应用场景（如低保真用于宏观趋势分析，高保真用于故障复现），以及如何利用DT进行定制化的“虚拟调试”。 第八章：供应链的韧性与动态优化 现代供应链面临地缘政治和突发事件的严峻考验。本章探讨了如何利用AI和DT构建“韧性供应链”。这涉及多级供应链的可视化、风险因子（如天气、港口拥堵）的实时建模，以及基于优化算法的动态路径重规划。重点介绍了多智能体系统（Multi-Agent Systems）在协调不同参与方（供应商、物流商、制造商）之间的库存和运输决策中的应用，以实现全局效率与个体响应速度的平衡。 第九章：人机协作（Cobotics）与知识的显性化 智能生产的最终目标是增强而非取代人类专家。本章关注人机协作（Cobotics）的界面设计与交互范式。内容涉及如何利用自然语言处理（NLP）和语音交互技术，使现场操作员能通过自然语言指令与复杂的工业系统进行通信。同时，本书深入探讨了知识图谱（Knowledge Graph）在捕获、组织和传递专家经验方面的独特优势，如何将隐性的操作手册和故障排除流程转化为可被AI系统调用的结构化知识，从而提升新员工培训效率和复杂故障的解决速度。 --- 总结而言，本书旨在提供一个超越“数据堆砌”视角的全面框架，阐述如何通过整合IIoT、边缘计算、深度学习与数字孪生等前沿认知技术，实现生产制造和服务交付的革命性跃迁。

作者简介

李杰

　　美国辛辛那提大学（University of Cincinnati）特聘讲座教授，美国国家科学基金会（NSF）智慧维护系统研究中心（IMS）主任。自2000 年起领导全球工业大数据分析与智慧维护系统技术研发； 2013 年担任美国白宫实体物理系统CPS专家顾问； 2016年起担任美国麦肯钖（McKinsey & Company）全球资深顾问。李杰教授研究专长是数据智慧分析、产品服务创新和物联网系统。自2000 年起与全球90 多家国际企业共同研发智慧维护系统，预测理论、方法和技术，其智慧维护系统的研究成果获得国际学术界的高度评价，被美国《财富》杂志誉为「21 世纪全球三大热门技术」之一； 2016 年更获选为美国制造业30 位智慧生产远见者之一。

倪军

　　美国密西根大学吴贤铭制造科学冠名教授及研究中心主任、智慧维护系统中心共同主任。获得40 多项学术成就奖， 2015 年获美国密西根大学工程最高成就奖。

王安正

　　上海交通大学致远讲席教授。多年来任职奇异（GE）公司，领导完成风扇、压气机等结构设计的气动和与适航审定，对先进复合材料风扇设计认证的丰富经验。

增订者简介

畲日新

　　现任逢甲大学企业管理学系讲座教授兼跨领域设计学院院长。曾任财团法人中卫发展中心董事长、财团法人国家实验研究院营运长、暨南国际大学特聘教授、管理学院院长；个人专精专利与产业发展，专长横跨科技管理与行销、智慧财产权、策略管理、领导统御、国际企业管理、文化创意产业经营等领域。2010 年获颁「李国鼎管理奖章」、2014 年获「中华民国科技管理学会院士」等殊荣，足见其在教育及科技管理的贡献。拥有完整的产官学经历，长期关注全球经济趋势、产业发展及企业创新研发活动，经常于报章杂志及广播媒体发表产业评析、引领前瞻思维，堪为台湾跨领域难得的杰出人才。

廖宜椿

　　资深企业顾问。现任直观逻辑想像力顾问服务公司（Intuitive Logical Imagination Consulting, LCC Federal  Registered）总经理，从事企业创新、系统整合，创造跨业多元化经营思维与差异化价值。曾任职奇异（GE）、飞利浦（Philips）、胜家（Singer）等公司。在GE期间，积极推动趋势创新，为客户进行高科技高价设备诊断和解决方案服务；驻日本东京时，筹组GE第一个破坏创新研发中心；驻中国时，验证GE90 发动机的波音777 飞机，在历史上首次跨太平洋双发动机延程飞行的6 项航空纪录。

蔡璞

　　国立清华大学动力机械研究所博士。现任国立虎尾科技大学企业管理系教授。曾任职中华经济研究院知识经济与智慧财产研究中心、国碳科技（股）公司、太空计画室、航太工业发展推动小组、中山科学研究院等单位；专长是技术地图、新事业规划、科技管理、产品开发与管理等，协助政府、财团法人研究机构与民营企业进行相关研究；曾获中华民国杰出工程论文奖。

吕俊德

　　德国柏林工业大学经济与工程博士。现任国立中央大学企管系副教授、德国慕尼黑应用科技大学客座教授、荣誉学人，工业技术研究院顾问。专长是德国工业4.0 、运筹管理、ERP企业流程管理。曾任职于德国Fraunhofer 研究所，近年受聘于德国英飞凌科技参与智慧化工业相关议题的前瞻模式发展。

Part 1 观念导引篇
1.1 智慧制造，是制造还是思维
1.2 何谓智慧制造的核心
1.3 从大数据到智慧制造
1.4 大数据推动智慧制造的三个方向
1.5 智慧制造在已开发国家的转型
1.6 未来智慧工厂的无忧虑制造
1.7 从产品制造到全生命週期价值创造—给「蛋黄」配「蛋白」
1.8 工业大数据的机遇与挑战

Part 2 案例分析篇
2.1 利用大数据分析，实现从解决问题到避免问题
2.2 利用大数据预测隐性问题，实现生产系统的自省性
2.3 利用知识产生可执行的设计和制造资料的逆向工程
2.4 基于大数据产品服务系统解决方案

Part 3 延伸评析篇
．智慧制造：创造台湾产业新价值（李杰） ．台湾亟需产业人才的升级转型（畲日新）
．从生产力量能、数技力精进及跨业力整合：检视台湾企业因应「美国制造」契机所需的非典驱动力（廖宜椿）
．美国先进制造伙伴计画与产业技术地图（蔡璞）
．智慧工业的实践之路（吕俊德）

Part 4 访谈实录篇
．李杰教授採访着名经济学家马光远
．李杰教授採访航空引擎专家王安正
．《福布斯》（中文版）总编康健採访李杰教授
．李杰教授採访三一集团高级副总裁贺东东
．李杰教授採访NI 行业市场经理崔鹏

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《從大數據到智慧生產與服務創新》這個書名，聽起來就充滿了未來感！身為一個對新科技很感興趣的讀者，我一直覺得大數據是個非常迷人的領域，但常常覺得它離我們一般人的生活有點遙遠，好像是科技巨頭才玩得轉的東西。不過，看到「智慧生產」和「服務創新」這幾個詞，我就覺得這本書可能更貼近我們的實際生活和工作。 我很好奇，書裡面會不會介紹一些比較容易入門的大數據分析工具或方法？畢竟不是每個人都有深厚的統計學背景，或是精通複雜的程式語言。我希望書中能夠提供一些簡潔明瞭的步驟，讓我們能夠一步一步地學習，如何從日常的數據中找到一些有價值的資訊。例如，對於零售業的經營者，如何透過分析顧客的購物行為，來優化商品陳列或促銷策略？對於小型餐飲業者，如何利用顧客的回饋數據，來改善菜單或服務流程？另外，在「智慧生產」的部分，我期待書中能夠分享一些讓傳統產業變得更「智慧」的案例，比如如何利用感測器收集設備的運行數據，來提高生產效率，或是減少能源消耗。如果書中能提供一些可以讓讀者實際動手練習的小測驗或實例，那就更棒了！

评分☆☆☆☆☆

我看到《從大數據到智慧生產與服務創新》這個書名，立刻被吸引住了！近年來，台灣的製造業和服務業都在不斷地尋求突破，而「大數據」和「智慧化」絕對是未來發展的關鍵。這本書聽起來就像是為我們這些身處其中的業者，提供了一本實用的操作手冊。我最想知道的是，書中對於「智慧生產」的定義和實踐方法，會不會有比較深入的探討？ 像是我們生產線上的設備，能不能透過數據的收集和分析，來預測設備故障，減少停機時間？生產的良率，能不能透過數據分析找出原因，從而提高？甚至是如何運用數據來優化供應鏈的管理，讓我們的生產流程更加順暢、有彈性。另外，對於「服務創新」，我更好奇的是，書中會不會分享一些運用大數據來提升顧客體驗的範例？例如，透過分析顧客的消費紀錄，提供個人化的推薦；或是透過線上線下的數據整合，打造更無縫的購物旅程。我很希望書裡能提供一些具體的、可操作的建議，讓業者能夠實際應用在自己的業務上，而不是停留在理論層面。如果書中能包含一些台灣在地產業的轉型案例，那就更好了，這樣更能引起我們的共鳴。

评分☆☆☆☆☆

這本《從大數據到智慧生產與服務創新》的書名，讓我聯想到最近在台灣很常聽到的「數位轉型」。很多產業都在談論要跟上數位化的腳步，但往往不知道從何下手。這本書聽起來就像是一份導航圖，指引我們如何從「大數據」這個基礎，一步步走到「智慧生產」和「服務創新」這樣更進階的目標。我特別期待的是，它會不會提供一些比較「台灣本土化」的觀點或案例？畢竟台灣的產業結構跟其他國家還是有差異的，像是中小企業的比例很高，很多傳統產業根基深厚，但同時也面臨轉型的壓力。 我希望書裡能夠詳細地探討，如何利用大數據來提升我們在地品牌的競爭力。例如，對於一些以出口為主的產業，如何透過市場大數據分析，更精準地掌握國際市場的脈動？對於服務業，像是餐飲、觀光旅遊，我們能不能利用數據來分析遊客的行為模式，設計出更具吸引力的旅遊產品或體驗？書中會不會提到一些輔助工具或平台，是台灣的廠商比較容易取得且使用的？我有點擔心，如果書裡講的都是國外那種大型企業才能應用的高階技術，那對我們來說就比較難複製。我更希望的是，能夠看到一些能夠讓台灣中小企業「有感」、「落地」的內容，讓大家知道，原來大數據和智慧創新，並不是遙不可及的夢想，而是可以透過一點點努力，就能實現的目標。

评分☆☆☆☆☆

這本《從大數據到智慧生產與服務創新》的書名，讓我感到一股強烈的時代感和前瞻性。身為一個長期關注產業發展的讀者，我深知大數據的重要性，但如何將其應用於實際的生產和服務，卻是許多人面臨的挑戰。我非常期待這本書能夠為我們提供一個清晰的框架，引導我們理解「大數據」如何轉化為「智慧生產」和「服務創新」的具體策略。 我尤其感興趣的是，書中是否會探討如何建立一套有效的大數據收集、處理和分析的系統，特別是對於資源相對有限的中小企業而言，有哪些比較務實可行的方法？例如，如何從現有的營運數據中挖掘有價值的洞察，進而優化生產流程、提升產品質量。在服務創新的部分，我希望能看到書中能夠深入分析，如何運用大數據來精準洞察客戶的需求，設計出更具吸引力的產品和服務，甚至創造全新的商業模式。我還希望書中能夠提供一些案例，展示台灣的企業是如何成功地將大數據應用於生產和服務的轉型，讓我們能夠從中學習並獲取靈感。畢竟，理論固然重要，但實際的成功案例更能激勵我們採取行動。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《從大數據到智慧生產與服務創新》，我真的非常驚喜！平常我們聽到「大數據」、「智慧生產」這些詞，總覺得離自己有點遙遠，好像是科技大廠或是大型企業才玩得起的東西。但這本書的書名一出來，就讓我眼睛一亮，感覺它好像能把這些聽起來很「高科技」的概念，拉近到我們一般人、中小企業，甚至是在地創業者都能理解的層次。 我很好奇，書裡面到底怎麼把「大數據」這個抽象的概念，轉化成看得見、摸得著的「生產」和「服務」的創新？是不是有許多實際的案例分享？像是台灣很多傳統產業，像是食品加工、紡織、甚至是農業，他們有沒有辦法透過分析一些數據，來優化他們的生產流程、降低成本？又或者是在服務業，像是餐廳、零售店，如何運用數據來了解顧客的需求，提供更貼心的服務？書裡面會不會教我們怎麼開始收集數據？我們沒有很專業的IT團隊，一般的設備能不能做到？這些問題都在我腦中盤旋。我很期待書中能提供一些具體、可行的步驟，讓我們這些對數據分析不是那麼熟悉的讀者，也能找到切入點，不會覺得被「大數據」給嚇倒，而是覺得它是一個可以實際運用的工具。