工业数字化转型：系统方法与敏捷实践 pdf下载

适读人群 ：工业相关领域的从业者
（1）作者背景资深：作者在三一重工、远景能源、GE、宁德新能源等企业从事工业产品研发和技术研究近20年。
（2）独创实践成果：作者结合自己的经验，总结出基于复杂系统控制论的工业数字化转型方法论和基于敏捷思想的工业数字化实践。
（3）近20位专家推荐：宁德新能源CEO、三一重工董事等近20位来自企业界和学术界的专家和学者联袂推荐。
（4）图文并茂，通俗易懂：书中总结了大量的模型和框架，将深奥难懂的内容变得通俗易懂，文字表达逻辑性强，深入浅出。
（5）坚持本质思考：从理工科的视角探讨数字化的技术本质以 及智能演化的底层驱动力，并从宽广的历史视角审视人类社会的智能化进程。
（6）跨学科系统思维：本书将数字技术视为企业的一个关键生产要素，专注于数据与业务间的互动规律，从全局视角解释虚拟的数字流是如何通过现实的业务流来创造价值的。

内容简介
本书是工业数字化转型的实践著作，作者结合自己在三一重工、远景能源、GE、宁德新能源等企业近20年的实践经验，总结出了一套基于控制论的工业数字化转型方法论和一套基于敏捷思想的工业数字化转型实践路径，方法论与实践并重。
本书一共10章，分为3篇，从方法论、实践和底层逻辑3个维度对工业数字化转型进行了全方位讲解。
第一篇　系统方法（第1~4章）
首先对数字化进行了追本溯源，探讨了广义数字化和狭义数字化的本质；然后介绍了工业数字化转型的各种常规路径，以及数字化如何与工业化融合；最后提出了基于复杂系统控制论的工业数字化转型方法论，也就是本书的核心。
第二篇　敏捷实践（第5~8章）
将系统方法应用到具体的业务实践，讨论了典型工业场景中敏捷迭代的数字化转型实践。对于数字化的业务架构和设计，要透过现象从业务本质出发，并通过数字化技术赋能业务变革与创新，同时借鉴最小作用原理，沿着“最速降线”进行迭代，找到推动变革最省力的路径，逐渐推进数字化、智能化的广度和深度。通过低成本试错和快速反馈迭代，找到适合自身战略的数字化转型路径。
第三篇　探讨与展望（第9和第10章）
从哲学底层探讨了驱动数字化和智能化的底层动力，分析了未来智能化趋势，并在此基础上展望了在智能社会，个人应该如何准备，才能安身立命。

王晓钰
复杂系统控制论专家、工业智能算法专家、数据科学家，从事风力发电机组、大功率变频器产品研发，锂电池智能制造及传统工业数字化、智能化转型工作，具有深厚的技术洞察和创新能力。
企业实践与创新者：在头部工业企业有近20年技术研究和产品开发经验，曾任宁德新能源科技有限公司（ATL）智能制造总工，推进锂电池的工艺数字化和智能制造。在三一重工负责灯塔工厂的智能工业软件，在远景能源负责功率硬件（变频器、风力发电）和智能系统（智慧风场、智能电网）的产品研发，在GE全球研发中心（GRC）从事新能源技术研发工作。
理论研究与布道者：擅长技术创新，洞察智能技术的本质，以复杂系统控制论，建立了工业数字化转型的系统方法论。发表20多篇论文、美国专利1篇、中国专利10篇。乐于分享，曾荣获“2003-2008年微软最有价值专家（MVP）”殊荣 。
微信公众号：@晓钰说数字化

目录
赞誉
前言
第一篇　系统方法
第1章　不确定时代的工业数字化转型002
1.1　狭义的数字化003
1.1.1　信息技术的数字化005
1.1.2　生活领域的数字化007
1.1.3　工业领域的数字化008
1.2　广义的数字化010
1.2.1　信息物理系统011
1.2.2　数字化的本质特征012
1.2.3　工业数字化的概念和内涵016
1.2.4　数字化如何创造价值018
1.2.5　与业务匹配的数字化021
1.3　智能的三个要素022
1.3.1　什么是数智化022
1.3.2　智能的维度023
1.3.3　类比人来理解智能025
1.3.4　数字化转型的要素026
1.3.5　智能的底层要素027
1.3.6　智能的层级030
1.3.7　超越智能033
1.4　数字化转型的历史背景034
1.4.1　四次工业革命034
1.4.2　技术发展的逻辑035
1.4.3　社会流动的逻辑037
1.4.4　数字化的时代背景040
1.5　本章小结042
第2章　以数字化应对不确定性044
2.1　不确定性加剧的VUCA时代045
2.1.1　封闭与隔离046
2.1.2　前馈方式：可以预见的扰动047
2.1.3　反馈方式：无法预见的扰动048
2.2　用数字化从不确定性中获益049
2.2.1　纵向资源整合051
2.2.2　商业价值网络重构052
2.2.3　内部闭环控制055
2.3　创造价值的数字化056
2.3.1　数字化的常见误区056
2.3.2　创新的跃迁创造价值063
2.3.3　业务与数字化的二维矩阵064
2.3.4　数字化的企业心流067
2.3.5　举例：工艺与质量的数字化069
2.4　低成本的数字化071
2.4.1　快速变化与信息碎片072
2.4.2　十倍速的机会073
2.4.3　避免盲目投资的浪费077
2.5　数字化的场景举例078
2.5.1　精益管理：消除工厂浪费078
2.5.2　设计降本：挖掘设备的设计裕量079
2.5.3　智能交通：缓解交通拥堵082
2.6　本章小结083
第3章　工业数字化转型的常规路径与集成探索084
3.1　增强感知之路：数据中台和工业互联网085
3.1.1　工业物联网：硬件成为数据入口086
3.1.2　工业互联网：打通数据孤岛098
3.2　提升智能之路：AI算法和工业大脑101
3.2.1　计划排程与资源调度101
3.2.2　实时模拟的数字孪生106
3.2.3　数据分析的算法109
3.3　自动控制之路：自动驾驶和无人工厂111
3.3.1　工业机器人112
3.3.2　智能设备113
3.3.3　人机融合114
3.3.4　流程自动化115
3.3.5　无人工厂116
3.4　数字化与工业化如何融合116
3.4.1　数字化重新定义制造117
3.4.2　以数字化的方式推进数字化转型123
3.5　系统集成的探索124
3.5.1　产业标准124
3.5.2　蓝图规划126
3.5.3　软件架构127
3.6　本章小结130
第4章　工业数字化转型的系统整合之路131
4.1　打破束缚，变革业务132
4.1.1　为什么数字化转型效率不高133
4.1.2　技术创新如何创造商业价值133
4.1.3　业务创新与边界拓展139
4.2　基于控制论的系统整合方法145
4.2.1　数字化转型的常规道路145
4.2.2　数字化的系统整合方法147
4.2.3　工业数字化的系统集成框架152
4.2.4　基于控制论的理论框架153
4.3　设定数字化的价值目标160
4.3.1　围绕价值链的核心环节161
4.3.2　加强核心竞争能力163
4.3.3　提升价值创造的业务能力165
4.4　选择有价值的场景168
4.4.1　价值驱动的数字化168
4.4.2　场景价值的判断条件171
4.4.3　数字化的评测模型175
4.5　本章小结178
第二篇　敏捷实践
第5章　变革赋能的业务数字化实践181
5.1　数字化的技术与发展层级182
5.1.1　数字化技术的发展历程182
5.1.2　智能制造的阶段183
5.1.3　不同数字化阶段的特征185
5.2　实时在线：全局视角的集中监控188
5.2.1　集中监控中心188
5.2.2　运营控制塔191
5.2.3　管理驾驶舱192
5.3　自主决策：数据驱动的快速响应195
5.3.1　基于规则的自动响应196
5.3.2　工作流引擎197
5.3.3　设备数据流197
5.4　智能控制：自适应的实时优化199
5.4.1　精密机械加工的工艺优化201
5.4.2　复杂工序的跨工序优化203
5.4.3　精细化工的高级过程控制204
5.5　设计数字化业务方案的方法208
5.5.1　设计思路的改变209
5.5.2　设计流程的改变211
5.5.3　数字化方案设计方法212
5.5.4　解构：从需求中挖掘真问题214
5.5.5　重构：从思维突破到创新设计216
5.5.6　业务数字化的设计模板217
5.6　本章小结220
第6章　最小作用力下的敏捷迭代221
6.1　放弃确定性蓝图，追求迭代式进化222
6.1.1　从不确定性中获益222
6.1.2　数学中的迭代原理224
6.1.3　迭代复杂问题的应对策略226
6.1.4　从不确定性最大的场

前言
为什么要写这本书
谈到数字化，人们往往首先被各种先进的人工智能技术吸引，如大数据、云计算、物联网、数据挖掘和人工智能等。这些技术快速发展，不断地推陈出新。同时，在产业政策的引导和商业的包装下，产生了许多与数字化相关的新名词和新概念。“每个行业都值得用数字化重做一遍”，每个企业都在进行数字化转型。然而，多数企业并没有想清楚为什么要做数字化，自己应该如何进行数字化转型。一些咨询公司提供的整体蓝图规划和各种软件模块不仅成本高昂，其效果也难以保证。
实践中的数字化转型更是步履维艰，很多企业在数字化转型道路上艰难地摸索。一些企业对数字化抱有不切实际的幻想，简单模仿其他企业，照搬“成功经验”。一些传统企业则认为数字化无用，固守已有经验难以突破，问题反复发生。有的企业轰轰烈烈地开发了许多管理系统，却未能带来预期效果；建设了大数据平台，却缺乏对数据的分析和有效利用。有些数字化项目，最终仅仅停留在数据采集，并通过可视化大屏展示上，而业务本身仍然按照原有模式运行，数字化部门与业务方各自讲着不同的故事。
数字科技日新月异，而工业企业的技术发展缓慢，很多企业使用的还是十多年前的技术。如何将数字化技术应用在实际业务中，让数字化产生价值，是大家普遍关注的问题。我们迫切需要一座拱桥，连接数字世界和现实世界。设计数字化方案就是架设这座拱桥，大数据、人工智能等数字化技术作为拱桥的构件，实现数据流驱动业务，减少生产过程的波动，提高良品率，加快市场响应速度，提升市场竞争力。
工业领域的业务具有高度的复杂性和独特的规律，通常不可能仅凭一两个孤立的技术解决问题。数字化转型是一个复杂的系统工程，如果不从全局的系统视角对业务进行优化，仅依赖单一的数字化技术很难真正解决问题。
我在工业企业有丰富的实践经验，主导过多个研发项目，如变频器、智能风机、智慧风场和智能电网，还参与过智能制造灯塔工厂的项目。在走过了许多弯路后，我总结出一套数字化转型的系统方法。
数字化转型应紧密围绕业务价值，针对业务中的不确定性因素，通过“感知、决策、行动”三个环节构成闭环优化的回路，从而消除不确定性干扰的影响。
基于我在工业企业的实践经验，借鉴复杂性系统科学，尤其是系统控制论，本书提出工业数字化转型的系统方法，并探讨数字化的底层动力和根本趋势。我希望基于实践的理论总结，能够帮助工业企业更清晰地认识到数字化和智能化转型的趋势与本质，启发它们结合自身业务，思考适合自己的务实而有价值的数字化转型策略。
大道至简，复杂的数字化转型必然存在简单的本质。我希望通过入世的企业实战与出世的终极追问，帮助更多企业在数字化转型的道路上少走弯路，通过建立数字世界和物理世界的桥梁，让人工智能真正嵌入工业企业的业务内核中。
读者对象
本书适用范围广泛，任何对数字化感兴趣的读者都可以阅读，包括但不限于：
企业高层领导和管理者，如首席执行官（CEO）、首席信息官（CIO）、首席数据官（CDO）。本书对数字化的本质进行了重新思考，能够提升这些读者对数字化的科学认识，消除人工智能的神秘感，让他们了解如何通过数字化创造价值。
企业的战略部门、创新变革部门以及数字化转型团队（包括IT专家、算法专家、数据科学家和项目经理）。本书可以澄清这些读者对数字化转型的困惑，并帮助他们建立以价值为导向的数字化转型路径。
工业领域的业务部门。本书提出了基于工业机理的业务建模和数字化方案设计方法。该方法旨在帮助业务部门（包括研发人员、工艺专家、设备专家和生产运营团队）消除对数字化技术的恐惧感，让其从自身业务出发设计有价值的数字化方案。此外，本书还将探讨数字化转型过程中涉及的文化与组织问题，以及企业的人力资源和其他支持团队的角色。
技术相关的政策制定者和产业经济研究者。本书适合政府部门的政策制定者、投资者（特别是科技领域的风险投资者和二级市场投资者）、产业经济研究者以及学术界的教师和学生阅读。通过本书，这些读者可以深入了解数字化在各个领域的应用及潜在价值，从而更好地制定相关政策和投资决策。
本书特色
工业企业需要脚踏实地的精神和求真务实的态度，本书具有以下特色。
坚持业务导向：数字化必须服务于业务。本书探讨将数字化嵌入具体业务活动的方法，如何驱动业务实现快速反应、降本增效，或者研发创新，并最终创造价值。
坚持本质思考：本书从理工科的视角探讨数字化的技术本质以及智能演化的底层驱动力，并从宽广的历史视角审视人类社会的智能化进程。
跨学科系统思维：本书将数字技术视为企业的一个关键生产要素，专注于数据与业务间的互动规律，从全局视角解释虚拟的数字流是如何通过现实的业务流来创造价值的。
理论联系实际：我们无法直接模仿先进企业的实践，因为每个案例都受特定条件的偶然性影响。只有通过对实践案例的理论提炼，才能实现经验教训的跨领域迁移，从而为读者提供真正有用的指导。
如何阅读本书
本