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189千字
字数
2025-03-01
发行日期
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主编推荐语
工业企业研发数字化转型方案，三级跳模型及方法论。
内容简介
本书提出了针对工业企业的研发数字化转型的综合方案，提出了数字化研发的理想模型，详细分析了依据理想模型提出的研发数字化转型的通用方法论、核心技术和支撑平台，同时还介绍了研发数字化转型“三级跳”模型，针对每个级别梳理了不同的关键要点、主要特征、核心驱动力和转型方法论。
目录
- 版权信息
- 内容提要
- 序 工业研发数字化的新模式、新维度和新境界
- 前言 数字化转型的上甘岭
- 第一篇 蓝图有道
- 第一章 工业数字化转型的本质
- 一、信息化司左，数字化行右
- 二、数字化转型的底层逻辑
- 三、数字化转型的顶层思维
- 第二章 研发数字化转型蓝图
- 一、研发数字化转型的背景
- 二、研发数字化转型的需求
- 三、产品研发体系三维架构
- 四、研发体系的理想模型
- 五、数字化研发平台参考架构
- 六、理想模型与参考架构的意义
- 七、模型要理想，转型需变通
- 第三章 研发数字化转型路径
- 一、数字化研发的成熟度模型
- 二、研发数字化转型规划步骤
- 三、研发数字化转型蓝图规划
- 四、研发数字化转型路径规划
- 五、研发数字化转型“三级跳”
- 第四章 研发数字化转型方案
- 一、研发数字化转型的建设方案
- 二、成熟度是体系建设的参考系
- 三、研发数字化转型的标准规范
- 四、研发数字化转型的实施方法论
- 五、工业研发数字化转型案例
- 第二篇 精益转型
- 第五章 精益研发体系
- 一、精益研发流程模型
- 二、精益研发工作包模型
- 三、精益研发工作模式
- 四、精益研发数字化平台
- 五、精益研发的特点与效益
- 第六章 数字化流程工程
- 一、精益研发流程的结构
- 二、研发流程的表达形式
- 三、基于WBS的研发流程
- 四、研发WBS构建方法
- 五、研发WBS梳理方法
- 第七章 流程驱动精益转型
- 一、研发流程的驱动作用
- 二、流程驱动的项目运行
- 三、流程驱动的协同设计
- 四、流程驱动的知识管理
- 五、流程驱动的质量管理
- 第八章 精益研发体系建设
- 一、精益研发建设目标
- 二、精益研发建设任务
- 三、精益研发业务转型
- 四、精益研发平台建设
- 五、精益研发管理变革
- 第九章 集团研发的精益转型
- 一、集团战略管控模型
- 二、集团化研发管理模型
- 三、集团级研发体系的典型问题
- 四、集团化数字化研发平台
- 五、集团化研发与企业级研发的关系
- 六、集团化研发平台的应用模式
- 七、集团化研发的预期效果
- 第十章 两种“精益”之辩
- 一、精益思想溯源
- 二、研发与生产的差异
- 三、两种“精益”的异同
- 四、从源头消除浪费
- 第三篇 正向变革
- 第十一章 正向设计体系
- 一、正向设计与逆向工程
- 二、仿真是正向设计的核心
- 三、企业正向设计能级
- 四、正向设计体系的建立
- 第十二章 数字化模型工程
- 一、模型的定义和特征
- 二、模型工程的内涵
- 三、模型工程方法论
- 四、模型工程体系的价值
- 五、数字样机的分类与开发
- 第十三章 系统设计与仿真
- 一、系统设计过程与方法
- 二、基于模型的系统工程
- 三、系统仿真方法与技术
- 四、系统建模与仿真语言
- 第十四章 物理设计与仿真
- 一、数字化先行者
- 二、物理设计技术
- 三、物理仿真技术
- 四、多学科仿真与优化
- 五、协同仿真平台
- 第十五章 基于模型的产品定义
- 一、MBD的产生背景
- 二、MBD与传统工程图
- 三、数字化产品定义规范
- 四、MBD的数据集
- 五、MBD的关键点
- 六、MBD数据管理
- 七、MB PLM是发展方向
- 第十六章 基于模型的数字化试制
- 一、基于增材思维的正向设计
- 二、基于增材思维的再设计
- 三、增材制造工艺的仿真
- 第十七章 基于模型的数字试验
- 一、数字试验的价值
- 二、常见的数字试验
- 三、数字化试验体系
- 四、数字试验平台
- 五、数字试验的关键技术
- 六、试验数据管理
- 第十八章 基于模型的产品平台
- 一、产品平台的提出背景
- 二、核心理念：细腰型架构
- 三、产品平台的建设
- 四、产品平台的数字化
- 五、基于平台的总体论证
- 六、基于平台的敏捷研发
- 七、产品平台的价值
- 第四篇 智慧革命
- 第十九章 智慧研发体系
- 一、知识管理界的“神”模型
- 二、知识工程的新发展
- 三、知识增值为智能体
- 四、智慧研发模型及平台
- 第二十章 数字化知识工程
- 一、工业知识的本质
- 二、知识增值加工是核心
- 三、知识工程体系蓝图
- 四、知识工程体系框架
- 五、知识体系结构建立
- 六、知识工程集成平台
- 第二十一章 知识的增值加工
- 一、知识增值加工综述
- 二、数据资源的标准化
- 三、信息资源的结构化
- 四、模式资源的范式化
- 五、技术资源的模型化
- 六、开发智能体
- 第二十二章 基于AI的知识全息化
- 一、增值加工也是人工智能
- 二、知识全息化的常见方法
- 三、基于知识图谱的全息化
- 四、基于大模型的全息化
- 五、基于大数据的全息化
- 六、知识全息化的应用场景
- 第二十三章 高价值知识的显性化
- 一、最有价值的知识在人脑
- 二、对知识贡献者的负激励
- 三、知识激励缺失的原因
- 四、科学的知识评价方法
- 五、评价知识的同时识别人才
- 六、激励机制变革是前提
- 七、建立与运营千伯知识云
- 八、学习型组织的自然形成
- 后记 研发的生态化转型
- 参考文献
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出版方
人民邮电出版社
人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。
