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| 編輯推薦： |
破解困局
直击“信息化陷阱”与“转型悬浮症”，穿透研发数字化转型迷雾。
研发蝶变
从流程筑基到AI驱动，步步为营跨越转型鸿沟。
实战赋能
覆盖多个工业场景，提供可落地的转型案例。
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| 內容簡介： |
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。
本书主要面向工业企业的管理者和研发人员、信息化和数字化领域的专业人员及管理者，以及高等院校师生和科研院所中与数字化转型产业和技术相关的研究人员。
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| 關於作者： |
田锋
安世亚太科技股份公司高 级副总裁，北京市综合仿真工程实验室主任，国家产业基础专 家委员会委员、中国力学学会委员、中国机械工程学会委员，北京绿色产业发展促进会技术专 家。领导开发了精益研发平台、知识工程平台、综合仿真平台、知识云平台及通 用仿真工具等大型工业软件并在航空航天、船舶、核能、石化、车辆等国家重大工业行业工程中得到应用；主持了国家部委、北京市工业强基工程、工业互联网相关专项20余项，为百余家企业提供精益研发、知识工程、综合仿真等体系咨询。
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| 目錄：
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第 一篇蓝图有道
第 一章 工业数字化转型的本质 003
一、信息化司左，数字化行右 003
二、数字化转型的底层逻辑 009
三、数字化转型的顶层思维 013
第二章 研发数字化转型蓝图 020
一、研发数字化转型的背景 020
二、研发数字化转型的需求 022
三、产品研发体系三维架构 024
四、研发体系的理想模型 026
五、数字化研发平台参考架构 030
六、理想模型与参考架构的意义 033
七、模型要理想，转型需变通 034
第三章 研发数字化转型路径 036
一、数字化研发的成熟度模型 036
二、研发数字化转型规划步骤 037
三、研发数字化转型蓝图规划 042
四、研发数字化转型路径规划 044
五、研发数字化转型“三级跳” 045
第四章 研发数字化转型方案 049
一、研发数字化转型的建设方案 049
二、成熟度是体系建设的参考系 051
三、研发数字化转型的标准规范 052
四、研发数字化转型的实施方法论 053
五、工业研发数字化转型案例 056
第二篇 精益转型 061
第五章 精益研发体系 063
一、精益研发流程模型 063
二、精益研发工作包模型 064
三、精益研发工作模式 064
四、精益研发数字化平台 066
五、精益研发的特点与效益 069
第六章 数字化流程工程 072
一、精益研发流程的结构 072
二、研发流程的表达形式 074
三、基于WBS的研发流程 076
四、研发WBS构建方法 079
五、研发WBS梳理方法 085
第七章 流程驱动精益转型 090
一、研发流程的驱动作用 090
二、流程驱动的项目运行 091
三、流程驱动的协同设计 095
四、流程驱动的知识管理 098
五、流程驱动的质量管理 101
第八章 精益研发体系建设 107
一、精益研发建设目标 107
二、精益研发建设任务 107
三、精益研发业务转型 109
四、精益研发平台建设 111
五、精益研发管理变革 114
第九章 集团研发的精益转型 117
一、集团战略管控模型 117
二、集团化研发管理模型 118
三、集团级研发体系的典型问题 119
四、集团化数字化研发平台 121
五、集团化研发与企业级研发的关系 122
六、集团化研发平台的应用模式 123
七、集团化研发的预期效果 125
第十章 两种“精益”之辩 128
一、精益思想溯源 128
二、研发与生产的差异 129
三、两种“精益”的异同 131
四、从源头消除浪费 134
第三篇 正向变革 137
第十一章 正向设计体系 139
一、正向设计与逆向工程 139
二、仿真是正向设计的核心 142
三、企业正向设计能级 147
四、正向设计体系的建立 148
第十二章 数字化模型工程 152
一、模型的定义和特征 152
二、模型工程的内涵 153
三、模型工程方法论 156
四、模型工程体系的价值 161
五、数字样机的分类与开发 162
第十三章 系统设计与仿真 172
一、系统设计过程与方法 172
二、基于模型的系统工程 183
三、系统仿真方法与技术 190
四、系统建模与仿真语言 199
第十四章 物理设计与仿真 202
一、数字化先行者 202
二、物理设计技术 203
三、物理仿真技术 204
四、多学科仿真与优化 210
五、协同仿真平台 213
第十五章 基于模型的产品定义 218
一、MBD的产生背景 218
二、MBD与传统工程图 219
三、数字化产品定义规范 220
四、MBD的数据集 220
五、MBD的关键点 222
六、MBD数据管理 223
七、MB PLM是发展方向 223
第十六章 基于模型的数字化试制 226
一、基于增材思维的正向设计 227
二、基于增材思维的再设计 230
三、增材制造工艺的仿真 233
第十七章 基于模型的数字试验 240
一、数字试验的价值 240
二、常见的数字试验 242
三、数字化试验体系 243
四、数字试验平台 243
五、数字试验的关键技术 245
六、试验数据管理 246
第十八章 基于模型的产品平台 254
一、产品平台的提出背景 254
二、核心理念：细腰型架构 255
三、产品平台的建设 256
四、产品平台的数字化 259
五、基于平台的总体论证 260
六、基于平台的敏捷研发 263
七、产品平台的价值 264
第四篇 智慧革命 265
第十九章 智慧研发体系 267
一、知识管理界的“神”模型 267
二、知识工程的新发展 268
三、知识增值为智能体 270
四、智慧研发模型及平台 272
第二十章 数字化知识工程 275
一、工业知识的本质 275
二、知识增值加工是核心 278
三、知识工程体系蓝图 281
四、知识工程体系框架 282
五、知识体系结构建立 285
六、知识工程集成平台 288
第二十一章 知识的增值加工 291
一、知识增值加工综述 291
二、数据资源的标准化 292
三、信息资源的结构化 293
四、模式资源的范式化 294
五、技术资源的模型化 295
六、开发智能体 296
第二十二章 基于AI的知识全息化 299
一、增值加工也是人工智能 299
二、知识全息化的常见方法 300
三、基于知识图谱的全息化 302
四、基于大模型的全息化 303
五、基于大数据的全息化 305
六、知识全息化的应用场景 306
第二十三章 高价值知识的显性化 308
一、最有价值的知识在人脑 308
二、对知识贡献者的负激励 309
三、知识激励缺失的原因 309
四、科学的知识评价方法 310
五、评价知识的同时识别人才 312
六、激励机制变革是前提 312
七、建立与运营千伯知识云 313
八、学习型组织的自然形成 314
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