重构数字化转型的逻辑

这是一个关于重构数字化转型的逻辑的思维导图. 数字化解决方案就后疫情时代商业格局为企业数字化转型 提出全新视角,并通过AI/云计算等先进数字化转型技术,推动企业转型,构建前瞻性业务模式

重构:数字化转型的逻辑

• 上篇 智造的逻辑:从生产装备自动化到数据流动自动化
  • 第一章 智能制造的本质
    • 一 信息、不确定性与人类社会发展
      • （一）认识的动力:对不确定性的恐惧
      • （二）认知的分野:认知规律中的不确定性
      • （三）信息的价值:减少认知的不确定性
        • 1.信息的载体能够在彼此孤立的主体之间建立起连 接的纽带，消除由于缺乏联系而产生的不确定性。
        • 2.信息的内容能够表达主体希望表达的意 思，消除由于无法理解而产生的不确定性。
        • 3.信息的运动能够促进主体之间持续的认知与反馈，消除难以 达成共识而产生的不确定性，从而最终实现确定状态下的优化。
      • （四）社会的演进:基于信息能力拓展的分工与协作
    • 二 企业竞争的本质:优化资源配置效率的竞争
      • （一）企业竞争的本质
      • （二）不确定性的来源
        • 1.产品本身的复杂性
        • 2.生产过程的复杂性
        • 3.市场需求的复杂性
        • 4.供应链协同的复杂性
    • 三 智能制造的本质：以数据的自 动流动化解复杂系统的不确定性
      • （一）智能的演化
        • 1.生物智能阶段
        • 2.非生物智能阶段
          • 符号主义学派
          • 连接主义学派
          • 行为主义学派
      • （二）数据的自动流动
        • 1.完整、准确的数据采集是数据自动流动的起点，也是智能行为实现的基础
        • 2.及时、可靠的数据传输网络是数据自动流动的通道，也是智能系统的重要组成
        • 3.科学、合理的数据分析是数据自动流动的核心，也是智能行为实现的关键
        • 4.精准、有效的数据决策是数据自动流动的终点，也是智能主体适应、改变、选择环境的直接能力体现
      • （三）信息化与资源优化配置
        • 1.从资源优化配置的系统性来看，将从局部优化向全局优化演进
        • 2.从资源优化配置的时效性来看，将从静态优化向动态优化演进
  • 第二章 制造业智能化转型的趋势
    • 一 万物互联：互联一切可数字化的事物
      • 1.传感器的低成本低功耗微型化，建立全面、实时、高效的数据采集体系
      • 2.网络技术的发展，构建低时延、高可靠、广覆盖的数据传输体系
      • 3.云计算、大数据、人工智能发展，建立廉价、快速、高效的数据存储、计算和处理体系
    • 二 数据驱动：驱动制造资源的优化配置
      • 1.数据驱动的创新
      • 2.数据驱动的生产
      • 3.数据驱动的决策
    • 三 软件定义：定义数据自动流动的规则
      • 1.软件定义实现了软硬件的解耦分离
      • 2.软件定义重构生产流程和控制模式
    • 四 平台支撑：支撑制造业生态体系的构建
      • 1.工业互联网平台正成为抢占全球制造业主导权的必争之地
      • 2.工业互联网平台正步入规模化扩张的战略窗口期
      • 3.工业互联网平台正在重新定义制造业生态
    • 五 组织重构：重构社会分工协作体系
      • 1.极小化的自组织
      • 2.极大化的平台
      • 3.生态化的产业联盟
  • 第三章 信息物理系统(CPS)：智能制造技术体系
    • 一 CPS的总体定位：支撑智能制造的综合技术体系
    • 二 CPS的技术要素：一硬、一软、一网、一平台
      • 1.硬：感知和自动控制
        • 感知：物理世界数字化
      • 2.软：工业软件
        • 工业软件是对全生命周期环节规律的模型化、代码化、工具化
        • 工业软件是工业知识、技术积累和经验体系的载体
        • 工业软件是实现工业数字化、网络化、智能化的核心
        • 工业软件是算法的代码化，是数据自动流动的规则体系，而算法是仿真工具的核心
      • 3.网：工业网络
        • 支撑工业数据的采集交换、集成处理、建模分析和反馈执行
      • 4.平台：工业互联网平台
        • 数据服务平台
          • 三跨
            • 跨系统 跨平台 跨领域
          • 四中心
            • 数据集散中心 数据存储中心 数据分析中心 数据共享中心
    • 三 CPS的层级体系：单元级、系统级、系统之系统级
      • 1.单元级是具有不可分割性的信息物理系统的最小单元
      • 2.系统级是一硬、一软、一网的有机组合
      • 3.系统之系统级(SoS级)是多个系统级CPS的有机组合，涵盖“软、硬、网、平台”四大要素
    • 四 全面理解CPS：坚持五个统一
      • 1.继承性与创新性统一
      • 2.理论性与指导性统一
        • 技术体系
          • 方法论 技术谱系 标准体系
      • 3.阶段性与演进性统一
      • 4.层次性与系统性统一
      • 5.实体制造和虚拟制造的统一
    • 五 建设CPS的思路：数据自动流动是关键
      • （一）资源优化是目标
        • 1.在优化频率上，从静态走向动态，摒弃“以不变应万变”
        • 2.在优化范围上，从单点局部走向全局优化
        • 3.在优化方法论上，从实体优化走向虚实结合优化，以模拟择优代替试错
      • （二）数据自动流动是关键
        • 看不见的自动化：代替人的脑力劳动，赛博空间中数据流动的自动化
        • 看得见的自动化：代替人的体力劳动
      • （三）工业软件是核心
      • （四）新型能力培育是主线
      • （五）系统解决方案是重点
  • 第四章 软件定义的未来工业
    • 一 软件定义的本质
      • （一）国际制造业巨头的转型
        • 软件正在吞噬世界，无软件，不智能。 未来每个工业企业也必须是一家软件企业。 看不见的软件，正在成为工业的全新筋骨。
      • （二）中国领军企业的探索
        • 强化软件开发能力是制造业企业转型的新支点
        • 操作系统是构建复杂智能产品生态系统的基石
      • （三）工业软件的本质
    • 二 软件定义产品
      • （一）软件定义产品功能
        • 1.定义产品功能
        • 2.增强产品效能
        • 3.拓展产品边界
      • （二）软件定义产品结构
        • 1.功能结构的重构
        • 2.性能结构的优化
        • 3.价值结构的再造
    • 三 软件定义企业管理流程
      • （一）软件支撑和定义的研发设计模式
        • 1.在研发主体上，从依托企业内部研发为主向多主体合作演进
        • 2.在研发流程上，从串行方式向并行方式演进
        • 3.在研发手段上，从以物理试验为手段的“试错法”向以数字仿真为手段演变
      • （二）软件支撑和定义的经营管理模式
        • 1.支撑管理思想落地
        • 2.推动管理流程优化
        • 3.服务企业科学决策
      • （三）软件支撑和定义的组织架构
        • 1.企业功能平台化
        • 2.运营决策小型化
        • 3.多部门协同化
    • 四 软件定义企业生产方式
      • （一）制造范式的迁移:从实体制造到 虚拟制造，以快速迭代、持续优化、数 据驱动重建制造效率、成本、质量管控体系
        • 1.虚拟制造:软件定义的新空间
          • ①软件支撑和定义的虚拟设计
          • ②软件支撑和定义的虚拟制造
        • 2.软件与制造范式的迁移
          • ①快速迭代
          • ②持续优化
          • ③数据驱动
        • 3.虚拟制造的三个阶段
          • ①局部虚拟制造阶段
          • ②静态虚拟制造阶段
          • ③动态虚拟制造阶段
      • （二）制造模式的变革：从规模生产到 定制生产，以数据的自动流动化解制造 系统的不确定性、多样性和复杂性
        • 1.隐性数据显性化- 数据的完整性、及时性和准确性
        • 2.隐性知识显性化- 工业知识的软件化
        • 3.软件-构筑数据自动流动的规则体系
      • （三）制造系统的重建：从封闭体系走向 开放体系，以网络化协同实现制造资源 局部优化向全局优化的演进
        • 1.从部门级协同到企业级协同
        • 2.从企业级协同到产业链协同
        • 3.从产业链协同到构筑产业生态
          • ①合作模式从长期固定向短期随机演进
          • ②平台功能从业务协作平台向产品、要素、能力的交易平台演进
          • ③从研发、供应链协同向制造、产品全生命管理等业务协同演变
    • 五 软件定义企业新型能力
      • （一）产品研发创新能力
        • 1.需求分析精准化
        • 2.研发创新高效化
          • 工业技术软件化
        • 3.研发资源集约化
      • （二）精益及柔性生产能力
        • 1.精益生产能力
        • 2.成本精细控制能力
        • 3.产品全生命周期质量管理能力
      • （三）市场需求实时响应能力
        • 1.客户精准分析能力
        • 2.实时感知能力
        • 3.快速响应能力
      • （四）全生命周期服务能力
        • 1.可预测性维护能力
        • 2.制造资源分享能力
    • 六 软件定义产业生态
      • （一）软件定义的智能终端产业生态
        • 1.基于Wintel体系的计算机产业生态
        • 2.移动智能终端产业生态
      • （二）软件支撑和定义的智能装备产业生态
        • 1.智能机器人产业生态
        • 2.智能机床产业生态
        • 3.智能工程机械产业生态
      • （三）软件定义的智能制造产业生态
        • 1.构建基于智能机器的数据采集系统
        • 2.形成智能分析工具
        • 3.搭建开放平台实现工业App的开发
  • 第五章 工业4.0：他山之石的启示
    • 一 工业4.0：为什么
      • （一）危机意识
        • 1.对新兴产业创新能力的忧虑
        • 2.对传统产业竞争优势的忧虑
        • 3.对国家产业战略方向的忧虑
      • （二）机遇意识
        • 1.市场机遇
        • 2.技术机遇
          • ①工业软件优势
          • ②工业电子优势
          • ③制造技术优势
        • 3.产业机遇
      • （三）领先意识
        • 1.理念领先
        • 2.技术领先
        • 3.产业领先
        • 4.标准领先
        • 5.市场领先
    • 二 工业4.0：是什么
      • （一）是互联
        • 1.生产设备之间的互联
        • 2.设备和产品的互联
        • 3.虚拟和现实的互联
        • 4.万物互联
      • （二）是集成
        • 1.纵向集成
        • 2.横向集成
        • 3.端到端集成
      • （三）是数据
        • 1.产品数据
        • 2.运营数据
        • 3.价值链数据
        • 4.外部数据
      • （四）是创新
        • 1.技术创新
        • 2.产品创新
        • 3.模式创新
        • 4.业态创新
        • 5.组织创新
          • 两化融合管理体系的九大原则、 四大核心要素、四个管理域
      • （五）是转型
        • 1.从大规模生产向个性化定制转型
        • 2.从生产型制造向服务型制造转型
        • 3.从要素驱动向创新驱动转型
    • 三 工业4.0：如何看
      • （一）与我国两化深度融合： 如出一辙、异曲同工、殊途同归
        • 1.核心理念
          • 集成
        • 2.实施路径
          • 浙江的“六换”
            • ·产品换代 .机器换人 ·制造换法 ·电商换市 ·商务换型 ·管理换脑
        • 3.企业实践
      • （二）德国制造的新品牌、新名片
      • （三）实施：举全国之力
      • （四）优先行动：标准、技术、人才
        • 1.标准先行
        • 2.技术引领
        • 3.人才优先
      • （五）信息安全：全球的共同挑战
    • 四 工业4.0：怎么干
      • （一）凝聚行业共识：把智能制造作为两化融合的主攻方向
        • 1.产品的智能化
        • 2.装备的智能化
        • 3.生产的智能化
        • 4.管理的智能化
        • 5.服务的智能化
      • （二）整合产业资源：把增强智能装备和 产品自主发展能力作为智能制造的突破口
        • 1.重大智能装备的自主可控
        • 2.大宗消费型智能产品的自主可控
      • （三）突出试点示范：把推广普及智能工厂作为智能制造的切入点
        • 1.在行业层面推广智能工厂
        • 2.在区域层面推广智能制造系统
      • （四）创新体制机制：把培育新业态、新机制、新模式作为智能制造的核心任务
        • 1.理性客观认识互联网经济在智能制造战略布局中的地位
        • 2.积极培育引导新技术、新业态、新模式
        • 3.推进制造业服务化
      • （五）坚持标准先行：把制定智能制造标准化作为智能制造的优先领域
        • 1.制定智能制造标准化路线图
        • 2.加快急需领域标准的制定工作
        • 3.建设和推广企业两化融合管理体系
      • （六）夯实产业基础：把构建自主信息技术产业体系 和工业基础能力作为建设智能制造的重要支撑
        • 1.完善面向智能制造的网络基础设施
        • 2.增强电子信息技术支撑服务能力
        • 3.强化工业基础能力
      • （七）强化保障能力：人才、信息安全和制造业创新体系