从大数据到智能制造

　　导引篇
　　1．1　智能制造，是制造还是思维
　　1．2　何谓智能制造的核心
　　1．3　从大数据到智能制造
　　1．4　大数据推动智能制造的三个方向
　　1．5　智能制造在发达国家的转型
　　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周期价值创造——给“蛋黄”配“蛋白”
　　1．8　工业大数据的机遇与挑战
　　案例分析篇
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　　李杰（Jay Lee），教授，美国辛辛那提大学（Univ.of Cincinnati）特聘讲座教授，美国国家科学基金会（NSF）智能维护系统研究中心（IMS）主任，自2000年起领导全球工业大数据分析与智能维护系统技术研发；2013年，他担任美国白宫信息物理系统与美国挑战项目顾问，2016年起，担任美国麦肯锡（McKinsey&Company）全球顾问。
　　李杰教授是美国机械工程学会（ASME）及美国制造工程学会（SME）的会士。目前的研究重点是以工业大数据为主的智能预测技术和产品及服务主控式创新创值设计（Dominant Innovation），自2000年起和全球85家国际公司联合研发。李杰教授突破传统机械设备故障预测的理论、方法和技术，其关键性技术得到国际学术界的认可与高度评价，被美国《财富》杂志誉为“21世纪全球三大热门技术”之一。
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　　德国将工业4.0上升为民族战略，英国强势推出“英国工业2025战略”；“中国制造2025”发布引起全民轰动，第四次工业科技革命呼之欲出。在这场科技革命中，智能制造无疑将成为世界各国竞争的新战场。大量的工业大数据在中国汇集，无疑给中国的智能制造带来好的资源优势。只有充分利用这一资源，才能弥补中国在装备制造和核心零部件等方面的弱势与短板，可以这么说，大数据将是中国搭上第四次科技革命快车的大资本。
　　本书分为3个篇章：导引篇、案例分析篇和专家访谈篇。在导引篇里，本书从利用大数据从解决问题到避免问题、利用大数据预测隐性问题和利用反向工程来重新定义制造等3个方向入手，清晰地阐述了大数据与智能制造的关系。接下来，按照这3个方向，本书引用了17个案例进行详细分析，使读者在接触概念和理论之后，通过真实、有效的案例能够对大数据推动智能制造的发展有一个更加明确和直观的认识。在专家访谈篇中，本书精心策划了由经济学家、学院派教授、媒…
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　　导引篇
　　1．1　智能制造，是制造还是思维
　　1．2　何谓智能制造的核心
　　1．3　从大数据到智能制造
　　1．4　大数据推动智能制造的三个方向
　　1．5　智能制造在发达国家的转型
　　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周期价值创造——给“蛋黄”配“蛋白”
　　1．8　工业大数据的机遇与挑战
　　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数据的反向工程
　　2．4　基于大数据产品服务系统解决方案
　　专家访谈篇
　　李杰教授采访著名经济学家马光远
　　李杰教授采访航空发动机专家王安正
　　《福布斯》（中文版）总编康健采访李杰教授
　　李杰教授采访三一重工副总裁贺东东
　　李杰教授采访ＮＩ 行业市场经理崔鹏
　　参考文献
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　　李杰（Jay Lee），教授，美国辛辛那提大学（Univ.of Cincinnati）特聘讲座教授，美国国家科学基金会（NSF）智能维护系统研究中心（IMS）主任，自2000年起领导全球工业大数据分析与智能维护系统技术研发；2013年，他担任美国白宫信息物理系统与美国挑战项目顾问，2016年起，担任美国麦肯锡（McKinsey&Company）全球顾问。
　　李杰教授是美国机械工程学会（ASME）及美国制造工程学会（SME）的会士。目前的研究重点是以工业大数据为主的智能预测技术和产品及服务主控式创新创值设计（Dominant Innovation），自2000年起和全球85家国际公司联合研发。李杰教授突破传统机械设备故障预测的理论、方法和技术，其关键性技术得到国际学术界的认可与高度评价，被美国《财富》杂志誉为“21世纪全球三大热门技术”之一。
　　倪军，教授，美国密西根大学吴贤铭制造科学冠名教授及机械工程终身教授；上海交通大学校长特聘顾问、密西根学院首任院长，美国密西根大学吴贤铭制造研究中心主任及美国国家科学基金会产学研“智能维护系统中心”共同主任。
　　倪军教授获得40多项学术成就奖。2002年当选为美国制造工程师学会会士，2004年当选为美国机械工程学会会士；2009年获美国机械工程学会William T. Ennor 高制造技术奖; 2013年获国际制造工程师学会金奖, 是该奖1955年设立之后首位获此殊荣的华人学者；2013年获中华人民共和国国际科技合作奖；2015年获美国密西根大学工程成就奖。
　　王安正，教授，上海交通大学致远讲席教授，上海交通大学航空发动机研究院首席科学家。多年来任职于美国GE航空发动机公司，担任航空力学首席工程师，先后领导完成GE公司核心产品CF34、CFM56、GE90、GENx等型号风扇、压气机的气动和结构设计与适航审定，在先进复合材料风扇设计认证方面具有丰富经验。
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　　德国将工业4.0上升为民族战略，英国强势推出“英国工业2025战略”；“中国制造2025”发布引起全民轰动，第四次工业科技革命呼之欲出。在这场科技革命中，智能制造无疑将成为世界各国竞争的新战场。大量的工业大数据在中国汇集，无疑给中国的智能制造带来好的资源优势。只有充分利用这一资源，才能弥补中国在装备制造和核心零部件等方面的弱势与短板，可以这么说，大数据将是中国搭上第四次科技革命快车的大资本。
　　本书分为3个篇章：导引篇、案例分析篇和专家访谈篇。在导引篇里，本书从利用大数据从解决问题到避免问题、利用大数据预测隐性问题和利用反向工程来重新定义制造等3个方向入手，清晰地阐述了大数据与智能制造的关系。接下来，按照这3个方向，本书引用了17个案例进行详细分析，使读者在接触概念和理论之后，通过真实、有效的案例能够对大数据推动智能制造的发展有一个更加明确和直观的认识。在专家访谈篇中，本书精心策划了由经济学家、学院派教授、媒体人士、企业代表组成的专家访谈团队，使不同背景、不同领域的专家访谈为读者带来不一样的视角。本书适合对大数据、中国制造领域的研究者们阅读，也适合对这些领域感兴趣的社会人士阅读。
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