第一部分 智能制造、工业大数据及工业人工智能
第1章 智能制造的过往、现在及将来
1.1 智能制造的发展历程
1.2 智能制造的发展现状
1.2.1 智能制造的定义
1.2.2 智能制造的核心技术要素
1.2.3 全球主要国家的智能制造发展战略
1.2.4 我国智能制造的扶持政策及发展现状
1.3 智能制造的发展前景
1.4 本章小结
参考文献
第2章 工业大数据的来源与种类
2.1 工业大数据的概念
2.2 工业大数据的特征
2.3 工业大数据的来源
2.4 工业大数据在产品全生命周期的应用
2.4.1 研发设计
2.4.2 生产制造
2.4.3 市场营销
2.4.4 物流供应
2.4.5 售后服务
2.5 本章小结
参考文献
第3章 人工智能对制造业带来的“危”与“机”
3.1 人工智能的发展历程与基础定义
3.1.1 人工智能的发展历程
3.1.2 人工智能的基础定义
3.2 人工智能与机器学习、深度学习
3.2.1 机器学习
3.2.2 深度学习
3.3 人工智能的应用
3.3.1 人工智能在制造业的应用概况
3.3.2 人工智能在其他领域的应用概况
3.4 人工智能给制造业带来的挑战和机遇
3.4.1 人工智能给制造业带来的挑战
3.4.2 人工智能给制造业带来的机遇
3.5 本章小结
参考文献
第二部分 工业人工智能的应用场景
第4章 人工智能与研发设计
4.1 研发设计基础介绍
4.1.1 研发设计部职能
4.1.2 研发设计部组织架构
4.1.3 研发设计部工作流程
4.2 研发设计需求
4.2.1 传统研发设计特点
4.2.2 工业4.0背景下研发设计信息需求
4.2.3 研发设计活动中人工智能应用
4.2.4 人工智能研发设计带来的优势
4.3 研发设计大数据
4.4 本章小结
参考文献
第5章 人工智能与生产制造
5.1 生产制造基础介绍
5.1.1 生产制造部职能
5.1.2 生产制造部组织架构
5.1.3 生产制造部工作流程
5.2 生产制造需求
5.2.1 传统生产制造特点
5.2.2 工业4.0背景下的生产制造信息需求
5.2.3 生产制造活动中人工智能应用
5.2.4 人工智能生产制造带来的优势
5.3 生产制造大数据
5.4 本章小结
参考文献
第6章 人工智能与市场营销
6.1 市场营销基础介绍
6.1.1 市场营销部职能
6.1.2 市场营销部组织架构
6.1.3 市场营销部工作流程
6.2 市场营销需求
6.2.1 传统市场营销特点
6.2.2 工业4.0背景下市场营销信息需求
6.2.3 市场营销活动中人工智能应用
6.2.4 人工智能市场营销带来的优势
6.3 市场营销大数据
6.4 本章小结
参考文献
第7章 人工智能与物流供应
7.1 物流供应基础介绍
7.1.1 物流供应部职能
7.1.2 物流供应部组织架构
7.1.3 物流供应部工作流程
7.2 物流供应需求
7.2.1 传统物流供应特点
7.2.2 工业4.0背景下物流供应信息需求
7.2.3 物流供应活动中人工智能应用
7.2.4 人工智能物流供应带来的优势
7.3 物流供应大数据
7.4 本章小结
参考文献
第8章 人工智能与售后服务
8.1 售后服务基础介绍
8.1.1 售后服务部职能
8.1.2 售后服务部组织架构
8.1.3 售后服务部工作流程
8.2 售后服务需求
8.2.1 传统售后服务特点
8.2.2 工业4.0背景下售后服务信息需求
8.2.3 售后服务活动中人工智能应用
8.2.4 人工智能售后服务带来的优势
8.3 售后服务大数据
8.4 本章小结
参考文献
第三部分 工业人工智能成熟度评估及组织变革
第9章 I4.0-AIM工业人工智能成熟度评估方法
9.1 I4.0-AIM模型的提出背景和意义
9.2 前有相关成熟度模型分析
9.3 I4.0-AIM模型构建方法
9.3.1 系统性文献回顾
9.3.2 专家访谈
9.4 I4.0-AIM模型架构
9.4.1 I4.0-AIM模型的评价维度和测评指标
9.4.2 I4.0-AIM模型的评价等级
9.4.3 工业人工智能成熟度概述
9.5 I4.0-AIM模型的应用
9.5.1 评价方法
9.5.2 评价步骤
9.5.3 应用示例
9.6 本章小结
参考文献
第10章 工业人工智能的企业变革与转型路径
10.1 变革管理
10.1.1 变革管理的含义
10.1.2 变革管理的必要性
10.1.3 变革管理理论
10.2 人工智能所引起的企业变革
10.2.1 技术变革
10.2.2 个人变革
10.2.3 组织变革
10.3 工业人工智能转型障碍因素
10.4 工业人工智能变革
展开
