本书从第四次工业革命智能化大趋势的角度，分析了企业如何用大数据向智能企业转型升级的必然方向，揭示了工业物联网、工业大数据、数字孪生等实现智能工厂的关键技术和部署战略，给出了可以结合各企业实际生产经营情况融合落地的战略路径，激发各企业家勇于自我革命的勇气，正确面对新工业革命带来的战略机遇与风险挑战，处理好长期发展和短期维持的利益平衡关系。
内容简介
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前言
第1章 互联网的数据逻辑
1.1 为什么要大数据思维——新时代的变革要求
1.2 传统的假设和今天的事实
1.3 消费者通过互联网大数据倒逼生产者变革
1.4 未来什么传统必然会被“互联网-”
1.5 互联网时代的创新与数字化转型
第2章 大数据究竟是什么
2.1 企业到底该怎样理解大数据
2.2 与传统企业“小”数据完全不同的操作
2.3 IT与DT的对比
2.4 大数据会带来怎样的企业变革
2.5 有效建构大数据商业模式的“数据飞轮模型”
第3章 大数据思维的内涵
3.1 解读:什么是大数据思维
3.2 解析大数据思维的核心原理
3.3 舍恩伯格大数据思维法则
3.4 扩展:新的大数据思维法则
3.5 用大数据思维方式思考、解决问题
第4章 新工业革命为什么智能
4.1 智能制造:第四次工业革命的全球目标
4.2 创新成为大众化需求
4.3 智能工厂的特征和运作逻辑
4.4 智能工厂是大数据驱动自主生产的“新制造”模式
4.5 商业革命——未来都是数据生意
第5章 建设智能工厂障碍分析
5.1 工业生产过程中的信息需求和演变过程
5.2 企业信息化发展规律和发展水平评价模型
5.3 当前中国企业的信息化局面普遍不容乐观
5.4 如何实现制造物理世界与信息世界的交互与融合
5.5 如何应对互联网大数据越来越迫切的倒逼
第6章 智能工厂关键技术介绍
6.1 数字孪生:有效实现智能工厂的关键技术
6.2 工业互联网:物理上生产要素互联互通
6.3 云制造:虚拟中生产方案不断优化
6.4 数字孪生控制机器人:现实中生产活动更加高效
6.5 工业大数据:资产过程中知识财富不断积累
6.6 区块链:解决数据应用的信用问题
6.7 人工智能:助力打造智能数字化工厂
第7章 智能工厂应用案例分享
7.1 基于数字孪生的发电机组智能健康管理
7.2 孪生数据支撑领导层做出更加合理的生产决策
7.3 数字孪生指导下建设智能电厂的经验总结
第8章 智能工厂实施策略研讨
8.1 用大数据实现业务创新的方法
8.2 在商言商,规划企业的大数据“生意”
8.3 结合商业模式分析方法勾勒企业大数据版图
8.4 企业大数据应用顶层设计参考模型
8.5 融合企业商业模式构建大数据应用落地方案
8.6 数据应用推动国际商业机器公司战略转型
