文档介绍：作者
李杰（Jay Lee）
美国辛辛那提大学( 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
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。
什么是工业大数据？
如何以较低成本满足用户定制化的需求？
故障诊测与健康管理
如何提供设备全生命周期的信息管理和服务，使设备的使用更加高效、节能、持久？
如何使制造过程的信息透明化、更加高效、提升质量、降低成本和资源消耗和更有效的管理？
如何使人的工作更加简单，甚至部分代替人的工作，在提高生产效率的同事降低工作量？
物联网
信息物理系统
工业互联网
互联网＋
数据的分析与预测
目录
前言 ：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
第2章
第3章 数据价值创造的设计与实践技术
第5章 案例与实践
第6章 竞争力战略新思维
第1章 以价值创造为核心的工业转型新思维
1、？
2、美德战略对比
德国
美国
目的
发挥其传统的装备设计与制造的国家优势，进一步提升产品市场适应力与配套服务能力
发挥其传统信息行业的国家优势，进一步提升面向终端用户的体系性服务能力
方向
注重智能制造
注重智能服务
对象
工业装备
系统工程、工业互联网
关注点
涉及供应链的设备产品制造、销售、售后服务能力提升，即智能化生产制造能力
涉及全产业链与生态链的技术、产品、服务成体系应用能力提升，即智能化体系服务能力及顾客价值创造
手段
以CPPS（cyber physical production system）和物联网技术为核心，重点在设备的自动化和生产流程管理等方面
以CPS和物联网技术为核心，重点在以智能设备、大数据分析和互联网为基础的智能化服务等方面
目标
实现面向产品制造流程和供应链的一站式服务
实现面向用户服务链与价值链的一站式创新服务
典型企业
西门子、***、SAP等专注工业自动化、制造设备研发、公司资产管理的工业公司
GE、IBM、Cisco等专注供应集成设备服务和系统性服务解决方案的工业公司或组织
借鉴意义
纵向智能化与横向的服务相结合，通过全产业链的信息融合实现价值链的协同优化，创造一个高灵敏度、高透明度和高整合度的智能生产系统
面向工业应用和工业大数据分析与面向集群／社区网络的传统大数据分析相结合，实现从设备、系统、集群到社区智能化的有效整合，为用户提供全产业、全寿命周期的服务
3、以价值为导向的变革新思维 煎蛋模型
以顾客价值为导向的创新服务（Value－Driven Innovation）
利用大数据挖掘新知识并创造竞争力与社会价值
核心产品
（Core Product）
5+1 M
Material
Machine
Methods
Measurement
Maintenance
6C
Connection
Cloud
Cyber
Content
Community
Customization
Modeling
4、
不可见的
可见的
避免
解决
第2章
1、工业大数据分析及应用的三个阶段
时间
第一阶段
1990-2000
第二阶段
2000-2010
第三阶段
2010～至今
核心技术
远程监控、数据采集和管理
大数据中心和数据分析软件
数据分析平台与高级数据分析工具
问题对象／价值
以产品为核心的状态监控，问题发生后的及时处理，帮助用户避免故障造成的损失
以使用为核心的信息服务，通过及时维修和预测型维护避免故障发生的风险
以用户为中心的平台式服务，实现了以社区为基础的用户主导的服务生态体系
商业模式
产品为主的附加服务
产品租赁体系和长期服务合同
按需的个性化自服务模式，分享经济
代表性企业和技术产品
GM OnStarTM
阿尔斯通 TrackTracerTM
GE Predix 平台
大数据特征：量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）、真实性（Veracity）
工业大数据特征：大数据特征＋可见性（Visibility）、价值（Value）