●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