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| 編輯推薦： |
（1）作者背景资深：作者在三一重工、远景能源、GE、宁德新能源等企业从事工业产品研发和技术研究近20年。
（2）独创实践成果：作者结合自己的经验，总结出基于复杂系统控制论的工业数字化转型方法论和基于敏捷思想的工业数字化实践。
（3）近20位专家推荐：宁德新能源CEO、三一重工董事等近20位来自企业界和学术界的专家和学者联袂推荐。
（4）图文并茂，通俗易懂：书中总结了大量的模型和框架，将深奥难懂的内容变得通俗易懂，文字表达逻辑性强，深入浅出。
（5）坚持本质思考：从理工科的视角探讨数字化的技术本质以 及智能演化的底层驱动力，并从宽广的历史视角审视人类社会的智能化进程。
（6）跨学科系统思维：本书将数字技术视为企业的一个关键生产要素，专注于数据与业务间的互动规律，从全局视角解释虚拟的数字流是如何通过现实的业务流来创造价值的。
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| 內容簡介： |
本书是工业数字化转型的实践著作，作者结合自己在三一重工、远景能源、GE、宁德新能源等企业近20年的实践经验，总结出了一套基于控制论的工业数字化转型方法论和一套基于敏捷思想的工业数字化转型实践路径，方法论与实践并重。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书一共10章，分为3篇，从方法论、实践和底层逻辑3个维度对工业数字化转型进行了全方位讲解。
第一篇 系统方法（第1~4章）
首先对数字化进行了追本溯源，探讨了广义数字化和狭义数字化的本质；然后介绍了工业数字化转型的各种常规路径，以及数字化如何与工业化融合；最后提出了基于复杂系统控制论的工业数字化转型方法论，也就是本书的核心。
第二篇 敏捷实践（第5~8章）
将系统方法应用到具体的业务实践，讨论了典型工业场景中敏捷迭代的数字化转型实践。对于数字化的业务架构和设计，要透过现象从业务本质出发，并通过数字化技术赋能业务变革与创新，同时借鉴最小作用原理，沿着“最速降线”进行迭代，找到推动变革最省力的路径，逐渐推进数字化、智能化的广度和深度。通过低成本试错和快速反馈迭代，找到适合自身战略的数字化转型路径。
第三篇 探讨与展望（第9和第10章）
从哲学底层探讨了驱动数字化和智能化的底层动力，分析了未来智能化趋势，并在此基础上展望了在智能社会，个人应该如何准备，才能安身立命。
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| 關於作者： |
王晓钰
复杂系统控制论专家、工业智能算法专家、数据科学家，从事风力发电机组、大功率变频器产品研发，锂电池智能制造及传统工业数字化、智能化转型工作，具有深厚的技术洞察和创新能力。
企业实践与创新者：在头部工业企业有近20年技术研究和产品开发经验，曾任宁德新能源科技有限公司（ATL）智能制造总工，推进锂电池的工艺数字化和智能制造。在三一重工负责灯塔工厂的智能工业软件，在远景能源负责功率硬件（变频器、风力发电）和智能系统（智慧风场、智能电网）的产品研发，在GE全球研发中心（GRC）从事新能源技术研发工作。
理论研究与布道者：擅长技术创新，洞察智能技术的本质，以复杂系统控制论，建立了工业数字化转型的系统方法论。发表20多篇论文、美国专利1篇、中国专利10篇。乐于分享，曾荣获“2003-2008年微软最有价值专家（MVP）”殊荣 。
微信公众号：@晓钰说数字化
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| 目錄：
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目录
赞誉
前言
第一篇 系统方法
第1章 不确定时代的工业数字化转型002
1.1 狭义的数字化003
1.1.1 信息技术的数字化005
1.1.2 生活领域的数字化007
1.1.3 工业领域的数字化008
1.2 广义的数字化010
1.2.1 信息物理系统011
1.2.2 数字化的本质特征012
1.2.3 工业数字化的概念和内涵016
1.2.4 数字化如何创造价值018
1.2.5 与业务匹配的数字化021
1.3 智能的三个要素022
1.3.1 什么是数智化022
1.3.2 智能的维度023
1.3.3 类比人来理解智能025
1.3.4 数字化转型的要素026
1.3.5 智能的底层要素027
1.3.6 智能的层级030
1.3.7 超越智能033
1.4 数字化转型的历史背景034
1.4.1 四次工业革命034
1.4.2 技术发展的逻辑035
1.4.3 社会流动的逻辑037
1.4.4 数字化的时代背景040
1.5 本章小结042
第2章 以数字化应对不确定性044
2.1 不确定性加剧的VUCA时代045
2.1.1 封闭与隔离046
2.1.2 前馈方式：可以预见的扰动047
2.1.3 反馈方式：无法预见的扰动048
2.2 用数字化从不确定性中获益049
2.2.1 纵向资源整合051
2.2.2 商业价值网络重构052
2.2.3 内部闭环控制055
2.3 创造价值的数字化056
2.3.1 数字化的常见误区056
2.3.2 创新的跃迁创造价值063
2.3.3 业务与数字化的二维矩阵064
2.3.4 数字化的企业心流067
2.3.5 举例：工艺与质量的数字化069
2.4 低成本的数字化071
2.4.1 快速变化与信息碎片072
2.4.2 十倍速的机会073
2.4.3 避免盲目投资的浪费077
2.5 数字化的场景举例078
2.5.1 精益管理：消除工厂浪费078
2.5.2 设计降本：挖掘设备的设计裕量079
2.5.3 智能交通：缓解交通拥堵082
2.6 本章小结083
第3章 工业数字化转型的常规路径与集成探索084
3.1 增强感知之路：数据中台和工业互联网085
3.1.1 工业物联网：硬件成为数据入口086
3.1.2 工业互联网：打通数据孤岛098
3.2 提升智能之路：AI算法和工业大脑101
3.2.1 计划排程与资源调度101
3.2.2 实时模拟的数字孪生106
3.2.3 数据分析的算法109
3.3 自动控制之路：自动驾驶和无人工厂111
3.3.1 工业机器人112
3.3.2 智能设备113
3.3.3 人机融合114
3.3.4 流程自动化115
3.3.5 无人工厂116
3.4 数字化与工业化如何融合116
3.4.1 数字化重新定义制造117
3.4.2 以数字化的方式推进数字化转型123
3.5 系统集成的探索124
3.5.1 产业标准124
3.5.2 蓝图规划126
3.5.3 软件架构127
3.6 本章小结130
第4章 工业数字化转型的系统整合之路131
4.1 打破束缚，变革业务132
4.1.1 为什么数字化转型效率不高133
4.1.2 技术创新如何创造商业价值133
4.1.3 业务创新与边界拓展139
4.2 基于控制论的系统整合方法145
4.2.1 数字化转型的常规道路145
4.2.2 数字化的系统整合方法147
4.2.3 工业数字化的系统集成框架152
4.2.4 基于控制论的理论框架153
4.3 设定数字化的价值目标160
4.3.1 围绕价值链的核心环节161
4.3.2 加强核心竞争能力163
4.3.3 提升价值创造的业务能力165
4.4 选择有价值的场景168
4.4.1 价值驱动的数字化168
4.4.2 场景价值的判断条件171
4.4.3 数字化的评测模型175
4.5 本章小结178
第二篇 敏捷实践
第5章 变革赋能的业务数字化实践181
5.1 数字化的技术与发展层级182
5.1.1 数字化技术的发展历程182
5.1.2 智能制造的阶段183
5.1.3 不同数字化阶段的特征185
5.2 实时在线：全局视角的集中监控188
5.2.1 集中监控中心188
5.2.2 运营控制塔191
5.2.3 管理驾驶舱192
5.3 自主决策：数据驱动的快速响应195
5.3.1 基于规则的自动响应196
5.3.2 工作流引擎197
5.3.3 设备数据流197
5.4 智能控制：自适应的实时优化199
5.4.1 精密机械加工的工艺优化201
5.4.2 复杂工序的跨工序优化203
5.4.3 精细化工的高级过程控制204
5.5 设计数字化业务方案的方法208
5.5.1 设计思路的改变209
5.5.2 设计流程的改变211
5.5.3 数字化方案设计方法212
5.5.4 解构：从需求中挖掘真问题214
5.5.5 重构：从思维突破到创新设计216
5.5.6 业务数字化的设计模板217
5.6 本章小结220
第6章 最小作用力下的敏捷迭代221
6.1 放弃确定性蓝图，追求迭代式进化222
6.1.1 从不确定性中获益222
6.1.2 数学中的迭代原理224
6.1.3 迭代复杂问题的应对策略226
6.1.4 从不确定性最大的场景开始227
6.2 敏捷迭代的机制228
6.2.1 PDCA式的迭代机制228
6.2.2 闭环控制的迭代机制229
6.2.3 自组织式的迭代机制230
6.3 最小作用力原理232
6.3.1 复杂问题的简单解法232
6.3.2 人体组织的隐喻235
6.3.3 减少转型的阻力236
6.4 本章小结237
第7章 突破创新的数字化研发239
7.1 语言变革：专家的应用型编程239
7.1.1 面向专家的编程语言240
7.1.2 ChatGPT成为新的生产工具244
7.1.3 对专家友好的人工智能246
7.2 逻辑变革：人机协作的工业智能247
7.2.1 知识的结构249
7.2.2 从专家知识到算法模型250
7.2.3 从必然性逻辑到可能性逻辑253
7.2.4 从人机分离到人机协作255
7.3 领域变换：跨界映射的工业智能261
7.3.1 流动的技术261
7.3.2 跨领域借鉴与创新262
7.3.3 数学建模262
7.3.4 锂电池行业案例266
7.4 数字化研发的新范式267
7.4.1 基于虚拟样机，优化产品设计267
7.4.2 技术创新的第四范式268
7.4.3 工艺研发数字化270
7.5 本章小结272
第8章 数字时代的敏捷组织和开放文化273
8.1 生命范式的复杂管理学274
8.1.1 对抗不确定性需要复杂性思维275
8.1.2 组织与文化协同进化276
8.1.3 组织与文化的一致性278
8.2 企业的生命系统模型279
8.2.1 企业的生命系统280
8.2.2 企业的活系统模型282
8.3 提升情感与品味，激活心流与创新283
8.3.1 企业的三大核心系统284
8.3.2 情感智能285
8.3.3 品味与用户体验288
8.3.4 向善的价值观290
8.3.5 企业的心流与创新活力291
8.4 数字时代组织的敏捷进化293
8.4.1 赋能型的敏捷组织294
8.4.2 组织结构的优化与发展297
8.4.3 液态组织与自组织298
8.5 本章小结302
第三篇 探讨与展望
第9章 数字化的底层逻辑与哲学反思304
9.1 加速流动的现代社会305
9.1.1 加速发展的技术305
9.1.2 越来越流动的社会307
9.2 不确定性驱动数字化的演进310
9.2.1 产品智能化的演进趋势310
9.2.2 数字化演进的驱动力313
9.3 信息和智能的哲学反思314
9.3.1 赛博系统315
9.3.2 信息哲学316
9.4 转型和发展的哲学反思317
9.4.1 自然演化的方向318
9.4.2 竞争位态驱动社会进化318
9.5 本章小结320
第10章 未来展望322
10.1 不同行业实施数字化的差异323
10.1.1 产业链位置的差异324
10.1.2 行业的差异325
10.1.3 工业数字化对其他行业的启示325
10.2 选择适合自己的数字化策略327
10.2.1 数字化的充分必要条件327
10.2.2 积极的数字化策略329
10.2.3 保守的数字化策略332
10.2.4 过犹不及：适度数字化335
10.2.5 数字化转型策略336
10.3 日益复杂的后工业时代337
10.3.1 跨学科融合338
10.3.2 跨领域融合339
10.3.3 数字化转型的方向340
10.3.4 不确定性驱动的复杂演化341
10.4 AI时代的个人生存343
10.4.1 用信任对抗信息344
10.4.2 用创意对抗算法345
10.4.3 保持个性346
10.4.4 终身学习347
10.4.5 Π型复合人才348
10.5 本章小结351
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| 內容試閱：
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前言
为什么要写这本书
谈到数字化，人们往往首先被各种先进的人工智能技术吸引，如大数据、云计算、物联网、数据挖掘和人工智能等。这些技术快速发展，不断地推陈出新。同时，在产业政策的引导和商业的包装下，产生了许多与数字化相关的新名词和新概念。“每个行业都值得用数字化重做一遍”，每个企业都在进行数字化转型。然而，多数企业并没有想清楚为什么要做数字化，自己应该如何进行数字化转型。一些咨询公司提供的整体蓝图规划和各种软件模块不仅成本高昂，其效果也难以保证。
实践中的数字化转型更是步履维艰，很多企业在数字化转型道路上艰难地摸索。一些企业对数字化抱有不切实际的幻想，简单模仿其他企业，照搬“成功经验”。一些传统企业则认为数字化无用，固守已有经验难以突破，问题反复发生。有的企业轰轰烈烈地开发了许多管理系统，却未能带来预期效果；建设了大数据平台，却缺乏对数据的分析和有效利用。有些数字化项目，最终仅仅停留在数据采集，并通过可视化大屏展示上，而业务本身仍然按照原有模式运行，数字化部门与业务方各自讲着不同的故事。
数字科技日新月异，而工业企业的技术发展缓慢，很多企业使用的还是十多年前的技术。如何将数字化技术应用在实际业务中，让数字化产生价值，是大家普遍关注的问题。我们迫切需要一座拱桥，连接数字世界和现实世界。设计数字化方案就是架设这座拱桥，大数据、人工智能等数字化技术作为拱桥的构件，实现数据流驱动业务，减少生产过程的波动，提高良品率，加快市场响应速度，提升市场竞争力。
工业领域的业务具有高度的复杂性和独特的规律，通常不可能仅凭一两个孤立的技术解决问题。数字化转型是一个复杂的系统工程，如果不从全局的系统视角对业务进行优化，仅依赖单一的数字化技术很难真正解决问题。
我在工业企业有丰富的实践经验，主导过多个研发项目，如变频器、智能风机、智慧风场和智能电网，还参与过智能制造灯塔工厂的项目。在走过了许多弯路后，我总结出一套数字化转型的系统方法。
数字化转型应紧密围绕业务价值，针对业务中的不确定性因素，通过“感知、决策、行动”三个环节构成闭环优化的回路，从而消除不确定性干扰的影响。
基于我在工业企业的实践经验，借鉴复杂性系统科学，尤其是系统控制论，本书提出工业数字化转型的系统方法，并探讨数字化的底层动力和根本趋势。我希望基于实践的理论总结，能够帮助工业企业更清晰地认识到数字化和智能化转型的趋势与本质，启发它们结合自身业务，思考适合自己的务实而有价值的数字化转型策略。
大道至简，复杂的数字化转型必然存在简单的本质。我希望通过入世的企业实战与出世的终极追问，帮助更多企业在数字化转型的道路上少走弯路，通过建立数字世界和物理世界的桥梁，让人工智能真正嵌入工业企业的业务内核中。
读者对象
本书适用范围广泛，任何对数字化感兴趣的读者都可以阅读，包括但不限于：
企业高层领导和管理者，如首席执行官（CEO）、首席信息官（CIO）、首席数据官（CDO）。本书对数字化的本质进行了重新思考，能够提升这些读者对数字化的科学认识，消除人工智能的神秘感，让他们了解如何通过数字化创造价值。
企业的战略部门、创新变革部门以及数字化转型团队（包括IT专家、算法专家、数据科学家和项目经理）。本书可以澄清这些读者对数字化转型的困惑，并帮助他们建立以价值为导向的数字化转型路径。
工业领域的业务部门。本书提出了基于工业机理的业务建模和数字化方案设计方法。该方法旨在帮助业务部门（包括研发人员、工艺专家、设备专家和生产运营团队）消除对数字化技术的恐惧感，让其从自身业务出发设计有价值的数字化方案。此外，本书还将探讨数字化转型过程中涉及的文化与组织问题，以及企业的人力资源和其他支持团队的角色。
技术相关的政策制定者和产业经济研究者。本书适合政府部门的政策制定者、投资者（特别是科技领域的风险投资者和二级市场投资者）、产业经济研究者以及学术界的教师和学生阅读。通过本书，这些读者可以深入了解数字化在各个领域的应用及潜在价值，从而更好地制定相关政策和投资决策。
本书特色
工业企业需要脚踏实地的精神和求真务实的态度，本书具有以下特色。
坚持业务导向：数字化必须服务于业务。本书探讨将数字化嵌入具体业务活动的方法，如何驱动业务实现快速反应、降本增效，或者研发创新，并最终创造价值。
坚持本质思考：本书从理工科的视角探讨数字化的技术本质以及智能演化的底层驱动力，并从宽广的历史视角审视人类社会的智能化进程。
跨学科系统思维：本书将数字技术视为企业的一个关键生产要素，专注于数据与业务间的互动规律，从全局视角解释虚拟的数字流是如何通过现实的业务流来创造价值的。
理论联系实际：我们无法直接模仿先进企业的实践，因为每个案例都受特定条件的偶然性影响。只有通过对实践案例的理论提炼，才能实现经验教训的跨领域迁移，从而为读者提供真正有用的指导。
如何阅读本书
本书共10章，分三篇。第一篇（第1～4章）是系统方法，提出数字化转型的系统方法；第二篇（第5～8章）是敏捷实践，具体讨论不同业务领域进行数字化转型的实践；第三篇（第9和10章）是探讨与展望，只有从底层理解了智能发展的逻辑，才能更好地展望未来。
为了探讨数字化的本质，第一篇对生活中读者耳熟能详的数字化产品如数码相机、智能手机进行了研究。虽然工业领域数字化转型的对象和场景有很大差异，但是对成功了的数字化进行研究，可以提炼数字化和智能化的本质。本篇还借鉴对狭义数字化本质的思考，提出广义数字化的模式。
在提出数字化转型的系统方法之前，本篇先对常见的数字化路径做了归类和分析，指出这些都是片面地强调了“智能”的一个要素：围绕数据增强“感知”，建设数据中台，构建工业互联网，形成建设中台的数据之路；围绕“认知”开发AI算法，提升决策智能，打造工业大脑，形成AI算法之路；围绕“行动”推进机制的自动化、无人化，建设黑灯工厂，形成自动化之路。系统方法则立足于业务能力提升，选择最必要的数据、智能算法并自动执行，构成完整的数据闭环，数据驱动业务，最终闭环实现价值。也就是说，“感知、决策、行动”这三个环节必须有机地融合在一起。
第二篇将方法论应用到具体的实践中，讨论如何通过数字化技术实现企业的战略转型。
本书强调敏捷迭代，数字化转型是个系统工程，更是实践中的智慧。对于高度不确定的问题，无法追求确定的数字化做法，不妨将你的想法尽快付诸实践，并基于现实的反馈快速修正。在数字化的方案中，数据流比数据更重要；在不确定的世界，迭代反思比方案完美更重要。在行动中遇到困难的时候，不妨再翻翻本书，暂时从现实中抽离，换个角度看问题，也许能有不同的启发。
首先，本篇讨论现有业务在数字化赋能之下如何优化运营、降本增效，以及如何利用数字化实现技术创新和进行产品研发。数字化成为研发的底层技术，技术要素和创新方式可能会给研发带来颠覆式改变。其次，本篇探讨数字时代的敏捷组织和面向未来的开放文化。数字化不能仅仅关注生产力，还要考虑生产关系。数字化赋能业务，提升业务的敏捷响应能力，这是生产力的跃迁。如果只考虑生产力本身，生产关系就会反过来限制和阻碍数字化生产力的发展。
第三篇对哲学底层进行探索并对未来进行展望，即从哲学底层探讨了数字化和智能化的核心驱动力，并基于此对智能化的后工业社会进行预测。
短期来看，围绕数字化似乎有各种分歧和争论，但从人类发展的历史来看，智能演化的趋势十分明显。如果说文字和早期文明开启了人类的文明时代，那么数字化和智能化革命则预示着机器文明时代的到来。如何在智能时代更好地生存，实现智能机器与人类的和谐共处，是积极推动数字化的人士需要深思的问题。技术越发达，人文关怀的指引就越重要。在智能的后工业时代，我们期望机器能展现更多的人文关怀。让我们共同努力，推动数字化在企业中创造价值，让人工智能为人类服务。
勘误与支持
由于作者水平有限，书中难免存在疏漏之处，恳请读者批评指正，联系方式xywang@xywang.org。另外，我还制作了本书的问答机器人（链接http://book.xywang.org），读者可以与机器人对话，快速获取书中相关内容。
致谢
首先，我要衷心感谢宁德新能源科技有限公司的智能制造总监闪星、CIO梅灯银、研发总监程文强、ME总监蔡开贵、PE总监刘胜、PMC经理许康杰、资深经理曹莉等人，我们共同推动了多个重要的数字化项目，那些日夜奋战的时光，铭记在心。特别感谢CEO耿继斌，他不仅给予我极大的信任与支持，还鼓励我对外分享。
感谢三一重工高级副总裁周富贵、代晴华，他们坚决拥抱数字化，积极建设智慧风场和灯塔工厂，才让我有机会逐渐形成用“感知、决策、行动”思考数字化的框架。
感谢江苏富淼科技有限公司的董事长熊益新、总裁金玮、副总裁李平，他们创新求变，为实现数字化提供了广阔的舞台。感谢数字化变革部总监杨凌伟、生产中心总监周涛、工艺研发总监何国锋，与我一起践行价值落地的理念和业务数字化深度融合的方法。
感谢首席创新官社区的任煜、刘立、柏翔、檀林、余珺、武文光、贺斌、魏战一、蒋立丰等老师和朋友，各位丰富的实践经验和对创新的执着探索，激励着我不断思考数字化如何推动企业的持续创新。
感谢圣塔菲研究所和集智俱乐部，它们跨学科研究复杂系统的方法为我提供了坚实的理论基础。
感谢我的哲学启蒙老师王东岳，让我在哲学层面探索了后工业时代的底层逻辑，从而对智能化趋势深信不疑。
感谢我的内家拳师父谢海隆，他返璞归真的道家思想，让我在推进数字化的过程中坚持以人为本，保持中正、和谐与平衡的理念。
最后，我要感谢我的家人。近七年里我往返北京、宁德和上海，工作繁忙，妻子默默承担了家庭重任。儿子王欣哲对科学和AI浓厚的学习兴趣，女儿王欣慧对一切事物充满了好奇，让我看到了智能时代的希望，激励着我不断深入思考、学习。
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