從大數據到智慧生産與服務創新 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 大數據
• 智慧生産
• 服務創新
• 數字化轉型
• 工業互聯網
• 人工智能
• 數據分析
• 商業模式
• 創新管理
• 智能製造

為迎接工業4.0浪潮，近年各國相繼傾全力投入，2011年德國「工業4.0」、2011年美國「先進製造夥伴計畫」、2012年中國「製造2025計畫」，2013年英國「2050工廠」，2016年颱灣「五加二創新研發産業計畫」，足證明第四次工業科技革命戰場已悄然形成。
　　
　　過去颱灣製造業仰賴「降低成本」優勢，爭取許多國際企業代工訂單，在全球産業鏈上佔有一席之地。

　　麵對各國積極投入製造業，颱灣製造業隻靠單一優勢生存時代已不在，但是原有成本與供應鏈的優勢仍在，除瞭提升製造技術，解讀大數據的意涵無疑是首要重點。大數據賦予産品智慧化的隱性綫索，提供客製化需求，爭取高附加價值産品，颱灣應思考如何研發産品與創新，提升競爭力，並透過政府、企業齊力培育人纔，促使産業轉型，輔助颱商重返東南亞，積極推動製造業與服務業在東協佈局，強化與東南亞國傢間的産業鏈結，共同展望未來。
　　
　　本書獨傢收錄李傑教授與颱灣智慧生産專傢評析，依據其對産業現況觀察，分析各國推動工業4.0智慧生産轉型技術，對未來發展趨勢提齣精闢建議。尤其強調：

　　．颱灣中小企業産業升級、跨領域人纔培育、開發産品等創新開發。
　　．力拼突破這一波工業革命浪潮，鼓勵颱灣産業力求工業4.0轉型。
　　．鼓勵産品朝國際化、客製化、高值化為目標，提升産品價值與服務加值。
　　．積極爭取颱灣産業全球競爭力，爭取颱灣企業在全球供應鏈的角色與定位。
　　
　　本書適閤作為大數據、智慧生産研究者的參考書籍，同樣也適閤對智慧生産感興趣的讀者做為入門讀物。
　　
　　現在，換掉舊腦袋、甩掉舊觀念！未來，將是智慧産品和創新服務的激烈競爭！

名人推薦

　　陳良基 科技部部長 專業推薦

深度融閤：工業4.0背景下的人工智能與前沿技術應用 本書聚焦於在當前以工業4.0和智能製造為核心驅動力的全球産業變革浪潮中，人工智能（AI）、物聯網（IoT）、雲計算、邊緣計算以及新興的數字孿生（Digital Twin）技術如何深度融閤，共同構建未來高效、柔性且可持續的生産和服務體係。 本書並非探討大數據本身如何直接轉化為生産力，而是側重於“如何利用先進的計算和認知技術，對海量數據進行實時、精準的分析和決策支持，從而實現生産流程的優化、産品質量的提升以及全新服務模式的創新”。 --- 第一部分：智能製造的基石——感知、連接與數據治理 本部分深入剖析瞭支撐智能製造和未來服務創新的底層技術架構和數據基礎，強調瞭數據在被有效管理和傳輸後的價值釋放路徑。 第一章：工業物聯網（IIoT）的架構與安全範式 探討瞭IIoT係統從底層傳感器到雲端平颱的完整技術棧。重點分析瞭時間敏感網絡（TSN）在確保工業控製數據實時性和確定性傳輸中的關鍵作用。書中詳細闡述瞭如何設計高可靠性的數據采集層，以及在多層網絡結構中實現異構設備的高效互聯。同時，安全性不再是附加模塊，而是內建於係統架構的核心要素。本章詳細介紹瞭基於零信任模型（Zero Trust Architecture）的工業網絡安全策略，包括設備身份認證、數據加密協議（如基於硬件安全模塊HSM的密鑰管理）以及在邊緣側進行實時的入侵檢測與響應機製。本書將這些技術視為實現“實時感知”的必要前提，而非僅僅是“數據收集”。 第二章：邊緣智能與分布式計算的協同策略 隨著對低延遲決策需求的增加，計算能力正加速嚮生産現場和設備端遷移。本章深入研究瞭邊緣計算（Edge Computing）與傳統雲計算的協同工作模型。核心內容包括：如何劃分數據處理的邊界——哪些數據必須在邊緣實時處理（如閉環控製），哪些數據適閤上傳至雲端進行全局優化和模型訓練。書中詳述瞭聯邦學習（Federated Learning）在保護工廠知識産權和數據隱私的前提下，實現跨地域、跨車間模型優化的實踐路徑。此外，還討論瞭輕量級AI模型（如TinyML）在資源受限的嵌入式設備上的部署與優化技術，確保智能決策的即時性。 第三章：數據生命周期管理與閤成數據生成 本書關注的重點在於如何將采集到的原始數據轉化為“可用”的、高質量的決策輸入。本章詳細介紹瞭工業數據湖和數據中颱的構建邏輯，強調瞭數據標準化、標簽化和上下文注入（Contextualization）的重要性。一個核心主題是閤成數據（Synthetic Data Generation）的應用。麵對稀有故障事件或高風險操作場景，通過基於物理模型和GANs（生成對抗網絡）生成高度逼真的訓練數據，用於AI模型的魯棒性測試和驗證，極大地加速瞭AI在關鍵環節的部署速度，同時避免瞭對真實生産綫的乾擾。 --- 第二部分：認知驅動的生産優化與質量保證 本部分轉嚮核心應用層麵，闡述AI技術如何賦能於具體的製造過程控製、復雜係統的優化以及産品質量的預測與維護。 第四章：深度學習在復雜過程控製中的應用 傳統PID控製已無法應對現代高精度、多變量耦閤的復雜生産環境。本章聚焦於強化學習（Reinforcement Learning, RL）在動態過程優化中的前沿應用，例如連續攪拌釜反應器（CSTR）的最優操作點搜索、機器人運動軌跡的自適應規劃等。書中詳細剖析瞭如何構建高保真度的仿真環境（Digital Twin Proxy）來安全地訓練RL智能體，並討論瞭從仿真到物理世界的遷移（Sim-to-Real Transfer）中麵臨的挑戰與解決方案，如不確定性量化和域適應技術。 第五章：基於視覺智能的非接觸式質量檢測 機器視覺是實現“零缺陷”生産的關鍵技術。本章超越瞭簡單的圖像識彆，深入探討瞭3D重建、高光譜成像分析與深度學習的結閤。重點介紹瞭如何利用自監督學習（Self-Supervised Learning）方法，減少對海量標注樣本的依賴，使AI模型能從正常生産數據中自動學習“正常”狀態的特徵，從而高效識彆微小缺陷。此外，還闡述瞭如何將檢測結果實時反饋給上遊執行機構，實現閉環質量控製（Closed-Loop Quality Control）。 第六章：預測性維護（PdM）的效能提升與壽命預測 預測性維護已成為降低非計劃停機成本的核心手段。本書深入探討瞭如何從振動、溫度、電流等多源異構傳感器數據中提取弱信號（Weak Signals），這些信號往往預示著早期故障。核心技術包括基於Transformer架構的時間序列建模，以捕捉傳感器數據的長期依賴關係，以及生存分析（Survival Analysis）模型，用於估算設備剩餘使用壽命（RUL）的概率分布，而非單一時間點預測。書中還討論瞭如何將維護建議集成到企業資源規劃（ERP）係統中，實現維護資源的動態調度。 --- 第三部分：麵嚮客戶的服務模式創新與集成 本部分關注技術如何從工廠內部延伸至外部價值鏈，重塑客戶交互與供應鏈管理。 第七章：數字孿生在産品生命周期管理中的應用 數字孿生（DT）不僅僅是物理資産的3D模型，更是實時運行的、可用於模擬和優化的“虛擬影子”。本書強調DT在“産品即服務”（Product-as-a-Service, PaaS）模式中的核心地位。通過連接物理資産、雲端數據和AI模型，企業可以實時監控産品在客戶現場的運行狀況，進行遠程診斷和性能優化。內容涵蓋瞭DT模型的構建標準、不同保真度DT的應用場景（如低保真用於宏觀趨勢分析，高保真用於故障復現），以及如何利用DT進行定製化的“虛擬調試”。 第八章：供應鏈的韌性與動態優化 現代供應鏈麵臨地緣政治和突發事件的嚴峻考驗。本章探討瞭如何利用AI和DT構建“韌性供應鏈”。這涉及多級供應鏈的可視化、風險因子（如天氣、港口擁堵）的實時建模，以及基於優化算法的動態路徑重規劃。重點介紹瞭多智能體係統（Multi-Agent Systems）在協調不同參與方（供應商、物流商、製造商）之間的庫存和運輸決策中的應用，以實現全局效率與個體響應速度的平衡。 第九章：人機協作（Cobotics）與知識的顯性化 智能生産的最終目標是增強而非取代人類專傢。本章關注人機協作（Cobotics）的界麵設計與交互範式。內容涉及如何利用自然語言處理（NLP）和語音交互技術，使現場操作員能通過自然語言指令與復雜的工業係統進行通信。同時，本書深入探討瞭知識圖譜（Knowledge Graph）在捕獲、組織和傳遞專傢經驗方麵的獨特優勢，如何將隱性的操作手冊和故障排除流程轉化為可被AI係統調用的結構化知識，從而提升新員工培訓效率和復雜故障的解決速度。 --- 總結而言，本書旨在提供一個超越“數據堆砌”視角的全麵框架，闡述如何通過整閤IIoT、邊緣計算、深度學習與數字孿生等前沿認知技術，實現生産製造和服務交付的革命性躍遷。

作者簡介

李傑

　　美國辛辛那提大學（University of Cincinnati）特聘講座教授，美國國傢科學基金會（NSF）智慧維護係統研究中心（IMS）主任。自2000 年起領導全球工業大數據分析與智慧維護係統技術研發； 2013 年擔任美國白宮實體物理係統CPS專傢顧問； 2016年起擔任美國麥肯錫（McKinsey & Company）全球資深顧問。李傑教授研究專長是數據智慧分析、産品服務創新和物聯網係統。自2000 年起與全球90 多傢國際企業共同研發智慧維護係統，預測理論、方法和技術，其智慧維護係統的研究成果獲得國際學術界的高度評價，被美國《財富》雜誌譽為「21 世紀全球三大熱門技術」之一； 2016 年更獲選為美國製造業30 位智慧生産遠見者之一。

倪軍

　　美國密西根大學吳賢銘製造科學冠名教授及研究中心主任、智慧維護係統中心共同主任。獲得40 多項學術成就奬， 2015 年獲美國密西根大學工程最高成就奬。

王安正

　　上海交通大學緻遠講席教授。多年來任職奇異（GE）公司，領導完成風扇、壓氣機等結構設計的氣動和與適航審定，對先進復閤材料風扇設計認證的豐富經驗。

增訂者簡介

佘日新

　　現任逢甲大學企業管理學係講座教授兼跨領域設計學院院長。曾任財團法人中衛發展中心董事長、財團法人國傢實驗研究院營運長、暨南國際大學特聘教授、管理學院院長；個人專精專利與産業發展，專長橫跨科技管理與行銷、智慧財産權、策略管理、領導統禦、國際企業管理、文化創意産業經營等領域。2010 年獲頒「李國鼎管理奬章」、2014 年獲「中華民國科技管理學會院士」等殊榮，足見其在教育及科技管理的貢獻。擁有完整的産官學經曆，長期關注全球經濟趨勢、産業發展及企業創新研發活動，經常於報章雜誌及廣播媒體發錶産業評析、引領前瞻思維，堪為颱灣跨領域難得的傑齣人纔。

廖宜椿

　　資深企業顧問。現任直觀邏輯想像力顧問服務公司（Intuitive Logical Imagination Consulting, LCC Federal  Registered）總經理，從事企業創新、係統整閤，創造跨業多元化經營思維與差異化價值。曾任職奇異（GE）、飛利浦（Philips）、勝傢（Singer）等公司。在GE期間，積極推動趨勢創新，為客戶進行高科技高價設備診斷和解決方案服務；駐日本東京時，籌組GE第一個破壞創新研發中心；駐中國時，驗證GE90 發動機的波音777 飛機，在曆史上首次跨太平洋雙發動機延程飛行的6 項航空紀錄。

蔡璞

　　國立清華大學動力機械研究所博士。現任國立虎尾科技大學企業管理係教授。曾任職中華經濟研究院知識經濟與智慧財産研究中心、國碳科技（股）公司、太空計畫室、航太工業發展推動小組、中山科學研究院等單位；專長是技術地圖、新事業規劃、科技管理、産品開發與管理等，協助政府、財團法人研究機構與民營企業進行相關研究；曾獲中華民國傑齣工程論文奬。

呂俊德

　　德國柏林工業大學經濟與工程博士。現任國立中央大學企管係副教授、德國慕尼黑應用科技大學客座教授、榮譽學人，工業技術研究院顧問。專長是德國工業4.0 、運籌管理、ERP企業流程管理。曾任職於德國Fraunhofer 研究所，近年受聘於德國英飛淩科技參與智慧化工業相關議題的前瞻模式發展。

Part 1 觀念導引篇
1.1 智慧製造，是製造還是思維
1.2 何謂智慧製造的核心
1.3 從大數據到智慧製造
1.4 大數據推動智慧製造的三個方嚮
1.5 智慧製造在已開發國傢的轉型
1.6 未來智慧工廠的無憂慮製造
1.7 從産品製造到全生命週期價值創造—給「蛋黃」配「蛋白」
1.8 工業大數據的機遇與挑戰

Part 2 案例分析篇
2.1 利用大數據分析，實現從解決問題到避免問題
2.2 利用大數據預測隱性問題，實現生産係統的自省性
2.3 利用知識産生可執行的設計和製造資料的逆嚮工程
2.4 基於大數據産品服務係統解決方案

Part 3 延伸評析篇
．智慧製造：創造颱灣産業新價值（李傑） ．颱灣亟需産業人纔的升級轉型（佘日新）
．從生産力量能、數技力精進及跨業力整閤：檢視颱灣企業因應「美國製造」契機所需的非典驅動力（廖宜椿）
．美國先進製造夥伴計畫與産業技術地圖（蔡璞）
．智慧工業的實踐之路（呂俊德）

Part 4 訪談實錄篇
．李傑教授採訪著名經濟學傢馬光遠
．李傑教授採訪航空引擎專傢王安正
．《福布斯》（中文版）總編康健採訪李傑教授
．李傑教授採訪三一集團高級副總裁賀東東
．李傑教授採訪NI 行業市場經理崔鵬

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我看到《從大數據到智慧生產與服務創新》這個書名，立刻被吸引住瞭！近年來，颱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，提供瞭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齣原因，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閤，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麵。如果書中能包含一些颱灣在地產業的轉型案例，那就更好瞭，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，卻是許多人麵臨的挑戰。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、處理和分析的係統，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，設計齣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，展示颱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☆☆☆☆☆

《從大數據到智慧生產與服務創新》這個書名，聽起來就充滿瞭未來感！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，好像是科技巨頭纔玩得轉的東西。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，書裡麵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，如何利用顧客的迴饋數據，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，那就更棒瞭！

评分☆☆☆☆☆

這本《從大數據到智慧生產與服務創新》的書名，讓我聯想到最近在颱灣很常聽到的「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「颱灣本土化」的觀點或案例？畢竟颱灣的產業結構跟其他國傢還是有差異的，像是中小企業的比例很高，很多傳統產業根基深厚，但同時也麵臨轉型的壓力。 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，對於一些以齣口為主的產業，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，設計齣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颱，是颱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纔能應用的高階技術，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颱灣中小企業「有感」、「落地」的內容，讓大傢知道，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☆☆☆☆☆

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纔玩得起的東西。但這本書的書名一齣來，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，書裡麵到底怎麼把「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？像是颱灣很多傳統產業，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，如何運用數據來瞭解顧客的需求，提供更貼心的服務？書裡麵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鏇。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。