工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业4.0、美国工业互联网还是《中国制造2025》，各国制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析，及以此为未来制造系统搭建的无忧环境。本书基于工业4.0的时代背景，通过深入剖析未来工业的商业模式和智能服务体系的创新技术变革，论述如何通过工业大数据的分析和应用去预测需求、预测制造，整合产业链和价值链，发现用户的价值缺口，发现和管理不可见的问题，实现为用户提供定制化的产品和服务。
作者简介：
李杰（Jay Lee）
李杰教授现任美国辛辛那提大学(Univ.of Cincinnati) 讲座教授，美国国家科学基金会(NSF)智能维护系统（IMS）产学合作中心主任，目前的研究重点是以工业大数据分析为主的智能预测技术、产品及服务的主控式创新设计(Do m i n a n tInnovation?)。自2000年起他领导IMS与全球80多家国际公司（其中包括宝洁、英特尔、GE航空、波音、丰田、小松、西门子、阿尔斯通等世界500强公司）进行工业大数据技术联合研发，开发了世界领先的Watchdog Agent?智能维护系统技术，突破了传统机械设备故障预测的理论、方法和技术，被美国《财富》杂志誉为21世纪全球三大热门技术之一。李杰教授曾在美国NSF主管先进制造项目，并在美国联合技术研究中心(UTRC)担任产品开发与制造部总监。李杰教授从2013年起担任美国白宫信息物理系统（CPS）专家组顾问，他同时也是上海交通大学特聘讲座教授与先进产业技术研究院前瞻顾问。
目录：
认识工业4.0所需要的重要元素与概念
推荐序一
推荐序二
推荐序三
前言 工业4.0：一场不可见世界的竞争
第1章 以价值创造为核心的工业转型新思维
1.1 为什么有工业4.0？
1.2 德国工业4.0与美国CPS战略计划
1.3 以价值为导向的变革新思维
1.4 “有之以为利，无之以为用”
1.5 中国工业4.0的竞争力缺口
1.6 探索适合中国工业4.0的转型之路
第2章 工业4.0环境下的大数据价值创造体系
2.1 工业4.0的大数据环境
2.2 工业大数据和互联网大数据
2.3 物联网的潜在危机
2.4 挖掘工业大数据价值的核心技术——CPS
2.5 “5C”：以CPS为核心的数据价值创造体系架构
2.6 从数据到信息到价值的转化过程
2.7 以数据价值创造为导向的CPS技术应用特征
2.8 从CPS到工业4.0：制造的重新定位与新思维
第3章 数据价值创造的设计与实践技术
3.1 智能感知层：建立统一的数据环境（Connection）
3.2 信息挖掘层：从数据到信息的分析过程（Conversion）
3.3 网络层：网络化内容管理（Cyber）
3.4 认知层：对信息的识别与决策（Cognition）
3.5 配置层：系统的弹性和重构（Configuration）
第4章 价值创造的商业模式设计
4.1 寻找价值的“GAP”
4.2 从创新到价值创造：主控式创新思维
4.3 主控式创新工具
4.4 手把手教你如何做“蛋白”
第5章 案例与实践
5.1 智能装备
5.2 智能工厂
5.3 智能服务
第6章 竞争力战略新思维
结 语
参考资料
译者介绍
美国智能维护系统(IMS)产学合作中心简介
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