●推薦序一
推薦序二
序
前言
篇工業互聯網架構
章工業互聯網是IT/OT融合下的企業新一代數字化整體架構2
1.1方興未艾的工業互聯網市場2
1.2為什麼工業互聯網平臺遍地開花，而工業4.0平臺寥寥無幾？5
1.3工業互聯網是新一代企業數字化整體架構8
1.4新架構的特點是支持業務從“流程驅動”轉向“數字和流程混合驅動”13
1.5小結14
第2章工業互聯網架構的特點是“數字和流程混合驅動”15
2.1工業4.0的實施路徑和成熟度16
2.1.1工業4.0的價值體現16
2.1.2工業4.0的成熟度模型18
2.2工業3.0時代面向“流程驅動”的工業金字塔的形成和解體22
2.2.1工業3.0階段一：“計算機化”——覆蓋產品部分生命周期22
2.2.2工業3.0階段二：“連接”——產品生命周期的全覆蓋23
2.2.3工業3.0的巔峰——IT/OT集成的制造金字塔架構25
2.2.4進入工業4.0時代之後的工業金字塔解體27
2.3工業4.0和工業互聯網時代基於IT/OT融合的CPS30
2.3.1從工業3.0的控制論走向工業4.0的CPS30
2.3.2CPS的定義31
2.3.3基於CPS理論建立新的企業數字化架構33
2.3.4基於CPS的CPPS40
2.4小結44
第二篇SAPLeonardo平臺和智慧企業
第3章基於數字化“雙模”理論打造工業互聯網46
3.1數字化時代下的市場趨勢46
3.2客戶和咨詢公司對商業軟件的新要求47
3.2.1來自客戶的新要求47
3.2.2咨詢公司給出的新概念48
3.3SAP2020年的產品戰略目標和實現51
3.3.1SAP2020年的產品戰略目標51
3.3.2基於四條主線實現SAP2020年的產品戰略目標52
3.3.3SAPLeonardo簡介54
3.4基於“數字化核心數字化創新繫統”的SAP雙模產品體繫57
3.5深度分析：工業互聯網在汽車零部件行業中的應用展望58
3.5.1汽車零部件行業面臨的挑戰58
3.5.2基於數字化技術的挖潛和創新是汽車零部件行業的兩大對策62
3.6小結68
第4章邁向工業互聯網的SAP產品理念69
4.1物聯網時代企業創造價值的新價值鏈69
4.2步：“互聯”到“數據”——從互聯的萬物中采集和存儲海量數據72
4.3第二步：“數據”到“洞察”——從海量數據中知曉機會和風險所在74
4.4第三步：“洞察”到“行動”——推動業務流程前進，將洞察轉變為行動78
4.5第四步：“行動”到“效果”——創造出新的商業價值和生態繫統的優勢80
4.6打造邁向工業互聯網的SAP產品開發與布局81
4.7深度案例分析：SAP幫助瑞士優選的汽車經銷商AMAG集團實現基於OBD的車聯網平臺82
4.7.1AMAG簡介82
4.7.2步：打造自身的一體化業務繫統83
4.7.3第二步：打造線上的OBD業務85
4.8小結89
第5章工業互聯網的願景目標——智慧企業90
5.1智慧企業的商業驅動力來自新的商業模式對生產和運營效率的渴求90
5.2什麼是智慧企業95
5.2.1智慧企業的定義95
5.2.2人工智能與機器學習技術96
5.3智慧企業是智能技術支持下的事件驅動的企業98
5.4智慧企業是對企業應用軟件的智能化改造102
5.5基於智慧企業解決方案打造工業互聯網105
5.6深度分析：BSH從“家庭連接”入手，打造“數字和流程混合驅動”的數據管理基礎107
5.6.1BSH簡介107
5.6.2項目背景108
5.6.3BSHHomeConnect108
5.7小結110
第三篇數字化產品
第6章數字化雙胞胎從面向資產向面向生態網絡協同的創新112
6.1什麼是數字化雙胞胎113
6.2傳統的面向資產安全與性能的數字化雙胞胎115
6.2.1數字化雙胞胎的起源：軍事和航天航空116
6.2.2面向資產密集型企業的數字化雙胞胎117
6.3面向新的商業模式的數字化雙胞胎網絡118
6.3.1從數字化雙胞胎到數字化雙胞胎網絡118
6.3.2產品個性化和業務的協同化推動了數字化雙胞胎網絡的發展120
6.3.3數字化雙胞胎網絡的成熟度模型122
6.4數字化雙胞胎網絡的基礎——SAP資產智能網絡方案介紹125
6.5深度案例分析：SAP幫助維斯塔斯建立數字化雙胞胎，推動服務轉型127
6.5.1公司介紹127
6.5.2維斯塔斯的數字化戰略128
6.5.3與SAP合作的數字化雙胞胎網絡128
6.6小結132
第7章從傳統的基於PLM的文檔管理向端到端數字化主線的創新133
7.1傳統的PLM在數字轉型時代的擴展134
7.2基於模型的繫統工程的發展135
7.2.1PLM面臨的挑戰135
7.2.2基於MBSE的方法136
7.3支持產品全生命周期的數字化主線137
7.3.1數字化主線的概念137
7.3.2建立打通產品全生命周期的實時研發139
7.3.3產品全生命周期的BOM總線142
7.4深度案例分析：SAP幫助凱撒壓縮機實現“智能空氣戰略”145
7.4.1公司介紹145
7.4.2運營商業務模式的誕生146
7.4.3新商業模式的實現148
7.4.4圍繞產品全生命周期的智能空氣戰略150
7.4.5對客戶的收益153
7.5小結154
第四篇數字化工廠
第8章從大規模制造向大規模定制的創新156
8.1大規模定制的定義和特點156
8.2從工業1.0下的手工定制到工業4.0下的大規模定制2.0158
8.2.1大規模定制的過去和未來158
8.2.2大規模定制的實現原理159
8.3模塊化生產/矩陣式生產——工業4.0下的大規模定制技術162
8.3.1代和第二代數字化工廠的有限定制能力162
8.3.2真正體現工業4.0實力的第三代數字化工廠164
8.4深度案例分析：美國哈雷-戴維森摩托車公司的大規模定制生產重生之路169
8.4.1公司簡介169
8.4.2戰略轉型之旅169
8.4.3哈雷摩托從互聯營銷、智能制造到售後服務的全價值鏈創新173
8.5小結178
第9章從傳統的線型供應鏈向數字化網狀供應鏈的創新179
9.1以一為單位的數字化網狀供應鏈180
9.1.1數字化供應鏈從線型向網狀的演進180
9.1.2數字化網狀供應鏈是企業打造差異化戰略的核心武器181
9.1.3實現數字化網狀供應鏈的關鍵是“以一為單位”183
9.2支撐數字化網狀供應鏈的核心技術185
9.2.1數字化業務計劃——將供應鏈轉型為需求驅動業務計劃的網絡186
9.2.2數字化物流與訂單執行187
9.3深度案例分析：微軟硬件部門打造需求驅動的數字化供應鏈190
9.3.1公司簡介190
9.3.2項目背景191
9.3.3階段一：互聯193
9.3.4階段二：預測194
9.3.5階段三：認知194
9.3.6SAP在微軟數字化供應鏈轉型中的作用195
9.4小結196
0章從集中式制造到分布式制造的創新198
10.13D打印技術正在快速走向成熟198
10.2從傳統的集中式制造到基於3D打印的分布式制造199
10.3面向分布式制造的SAP制造網絡解決方案200
10.3.1滿足獨特和變化需求的制造業200
10.3.2無延遲交貨201
10.3.3優選化交付能力和最小化響應時間202
10.3.4從快速原型到快速生產202
10.3.5實現重要的商業收益203
10.4深度案例分析：售後配件的3D打印與Krones的實踐205
10.4.1當前的售後配件業務存在挑戰205
10.4.23D打印是有望解決配件困境的重要手段205
10.4.3Krones的售後配件實踐206
10.5小結207
第五篇數字化服務
1章從被動式維修向基於機器學習的大數據預測性維修的創新210
11.1傳統設備維修管理面臨的挑戰210
11.2基於物聯網大數據的預測性維修213
11.2.1高維度數據的降維處理213
11.2.2異常狀態檢測214
11.2.3無監督學習與監督學習215
11.2.4算法的管理和擴展216
11.3SAPPdMS的架構和功能特點217
11.4SAPPdMS的價值分析219
11.5深度案例分析：意大利鐵路公司動態維護管理繫統223
11.5.1意大利鐵路公司介紹223
11.5.2項目背景224
11.5.3基於狀態的維修的困境224
11.5.4與SAP合作展開的預測性維護225
11.6小結226
2章從以制造為中心向以服務為中心的創新227
12.1從制造向服務的轉型已經出現在很多行業228
12.2工業產品服務繫統的定義和分類230
12.3不同類型PSS的商業可持續性分析234
12.4制造商通過數字化技術向服務提供商轉型的路線236
12.5深度案例分析：卡特彼勒通過以配件為核心的售後服務打造企業核心競爭力238
12.5.1卡特彼勒介紹241
12.5.2階段：以售後配件為核心的服務化轉型241
12.5.3第二階段：基於傳感器大數據的預測性分析244
12.5.4第三階段：為客戶提供基於卡特彼勒產品的施工方案248
12.6小結249
後記從很好業務實踐到聯合創新工廠250
縮寫表255
參考文獻257
