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• 13.3.2 AI助力，智能數字人更加智能
• 13.3.1 智能數字人：交互技術的最佳產物

• 反侵權盜版聲明 更新時間：2024-05-24 18:25:59
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• 13.2.4 社群生態智能化運營
• 13.2.3 打造智能自動化服務體系
• 13.2.2 重塑服務人員的定位和能力
• 13.2.1 服務方式的創新與升級
• 13.2 服務數智化轉型升級及定位重塑
• 13.1.4 食品加工廠如何壓縮訂單響應時間
• 13.1.3 做好智能售后管理，及時響應反饋
• 13.1.2 開發智能服務系統，整合上中下游
• 13.1.1 生產型企業向服務型企業轉變
• 13.1 數智化時代，服務體系智能升級
• 第13章 服務數智化：制造與服務的智能融合
• 12.3.4 數智化人才轉型升級
• 12.3.3 設備資源管理的智能化升級
• 12.3.2 CRM助力企業管理客戶資源
• 12.3.1 人力資源管理創新：重塑人與組織
• 12.3 數智化時代的資源管理
• 12.2.5 海爾：優化物流體系，提升供應鏈效率
• 12.2.4 如何應對購物節期間的爆發式訂單
• 12.2.3 智能化交付體系
• 12.2.2 打造敏捷的訂單管理系統
• 12.2.1 對訂單數據進行集成化智能管理
• 12.2 數智化時代的訂單管理
• 12.1.6 金蝶：數智化供應鏈變身創新引擎
• 12.1.5 無人配送：打通供應鏈末端閉環
• 12.1.4 制定智能運輸解決方案
• 12.1.3 智能化管理庫存
• 12.1.2 用數智化方法管理供應商
• 12.1.1 采購的智能化轉型升級
• 12.1 數智化時代的供應鏈管理
• 第12章 管理數智化：讓管理體系更高效
• 11.3.4 ChatGPT賦能生產數智化
• 11.3.3 柔性化生產的數智化智能智造
• 11.3.2 網絡智能化協同工作
• 11.3.1 以用戶價值為核心，進行自動化智造
• 11.3 智能智造的轉型升級與創新
• 11.2.4 蒙牛：建立智能質量管理體系
• 11.2.3 形成智能、互聯的完善智造單元
• 11.2.2 打造智能智造工業互聯網平臺
• 11.2.1 引入IT系統：智能智造升級
• 11.2 升級智能智造設備
• 11.1.7 沙河特曲：BC端一體化的智能零售
• 11.1.6 百度質檢云：智能化產品質檢
• 11.1.5 智能營銷：元宇宙的全景虛擬營銷
• 11.1.4 智能零售：用智能技術優化零售
• 11.1.3 智能質檢：智能機器人承擔質檢工作
• 11.1.2 智能制造：虛擬智造方案，指導現實生產
• 11.1.1 智能設計：采集數據，發現未被滿足的需求
• 11.1 關鍵點：智能生產全流程
• 第11章 生產數智化：智造高質量爆品
• 10.3.4 兆信科技：助力企業實現“一物一碼”
• 10.3.3 對產銷渠道進行智能管理
• 10.3.2 打造高防偽、易溯源的產品智能數字身份證
• 10.3.1 產品智能化、定制化、多樣化升級
• 10.3 產品數智化解決方案
• 10.2.4 借助區塊鏈與消費者共享產品信息
• 10.2.3 精準完成產品出入庫與盤點查詢
• 10.2.2 對產品進行智能分揀與包裝
• 10.2.1 將傳感器、處理器、通信模塊等嵌入產品
• 10.2 產品的精準設計
• 10.1.2 重視數據的深度挖掘
• 10.1.1 培養產品自主設計意識
• 10.1 產品數智化亟須突破兩大瓶頸
• 第10章 產品數智化：產品的全面智能優化
• 實戰篇 智造方案落地場景
• 9.3.2 數據中臺在智能智造領域的作用愈發重要
• 9.3.1 以邊緣計算為基礎的分布式云生態
• 9.3 數智化技術推動云生態發展
• 9.2.3 云機器人：智能智造的絕佳推動力
• 9.2.2 提質增效：傳統生產流程升級
• 9.2.1 基礎設施上云助力智能智造升級
• 9.2 “智能+”賦能云智造
• 9.1.3 良品鋪子與華為云的跨界融合
• 9.1.2 智造上云是必然趨勢
• 9.1.1 云計算的定義、分類以及發展歷程
• 9.1 智能智造時代，云計算的賦能作用
• 第9章 云計算：實現數據隨用隨取
• 8.3.3 青島啤酒的智能工廠
• 8.3.2 智造單元：智能智造工廠落地的抓手
• 8.3.1 五大標準，體現智能智造工廠的智能性
• 8.3 智能工廠：物聯網的超級應用方案
• 8.2.4 UPS：物聯網與大數據助力智能物流
• 8.2.3 物聯網推動智能家居產品落地
• 8.2.2 幫助消費者做個性化定制
• 8.2.1 “5G+AIoT”助力智能產品間的相互連接
• 8.2 “物聯網+智能智造”的化學反應
• 8.1.5 用友：推出AIoT智能物聯網平臺
• 8.1.4 智能傳感：廣泛采集并處理數據
• 8.1.3 物聯網實現泛在連接
• 8.1.2 物聯網的核心技術支撐
• 8.1.1 物聯網智能化發展三階段
• 8.1 物聯網智能化技術概述
• 第8章 物聯網：構筑智能智造競爭力
• 7.3.2 蘭石企業：裝備制造業的數據治理實踐
• 7.3.1 水務企業：智慧水務的數據治理實踐
• 7.3 智能智造企業的數據治理實踐
• 7.2.3 華為：積極探索數據治理的方法
• 7.2.2 數據治理的3個步驟
• 7.2.1 數據治理的6大關鍵點
• 7.2 數據治理：解決安全倫理保密問題
• 7.1.5 數據采集+實時反饋，助力智能決策
• 7.1.4 面向智能智造企業的大數據平臺
• 7.1.3 思考：智能智造企業如何高效利用大數據
• 7.1.2 大數據助力制造企業發揮數據價值
• 7.1.1 思考：大數據在智能智造中的價值
• 7.1 大數據是智能智造的驅動力
• 第7章 大數據與數據治理：賦能智能智造升級
• 6.4.3 下游市場：預測性質檢與智能運維
• 6.4.2 中游市場：計算機視覺與機器學習、深度學習崛起
• 6.4.1 上游市場：AI芯片設計與制造成為焦點
• 6.4 充分了解智能智造市場
• 6.3.3 新模式：生產模式、服務模式、商業模式的智能化
• 6.3.2 新產品：軟件、硬件、網絡的智能化
• 6.3.1 新生態：平臺中心生態與場景中心生態的智能化
• 6.3 AI催生智能智造新機遇
• 6.2.3 應用層：讓AI系統執行智能智造工作
• 6.2.2 技術平臺層：開發AI算法
• 6.2.1 基礎層：提供AI軟硬件資源
• 6.2 AI如何賦能傳統制造業技術升級
• 6.1.4 AI賦能智能智造，實現智能化生產
• 6.1.3 AI智能化的3個層次
• 6.1.2 發展之路：從弱AI到超AI
• 6.1.1 思考：AI是什么
• 6.1 數智化時代，AI助力智能智造轉型升級
• 第6章 AI：人機協同，助力智能智造轉型升級
• 5.2.6 Unity：推出數字孿生工廠
• 5.2.5 機器人仿真與虛擬調試
• 5.2.4 可視化場景：工廠三維建模
• 5.2.3 中企網絡：“AR千里眼”遠程運維
• 5.2.2 數字孿生賦能運維環節
• 5.2.1 數字孿生賦能產品智能生產
• 5.2 數字孿生助力智造發展
• 5.1.4 西門子：打造閉環型數字孿生
• 5.1.3 數字孿生助推智能智造發展
• 5.1.2 數字孿生與AI融合發展
• 5.1.1 思考：數字孿生的概念與價值
• 5.1 數字孿生概述
• 第5章 數字孿生：讓智能智造超越現實
• 技術篇 技術引領智造未來
• 4.3.5 菜鳥網絡：以智能互聯和同業協作為核心
• 4.3.4 沃豐科技：打造智能智造新標桿
• 4.3.3 碧桂園：機器人助力智能建屋
• 4.3.2 移動互聯網升級，智能家居成為新商機
• 4.3.1 關注汽車自動駕駛
• 4.3 智能智造趨勢下，企業轉型升級
• 4.2.5 通過VR、AR、MR進行智造升級
• 4.2.4 促進IT與業務的數智化融合
• 4.2.3 借助3D打印，打造智能智造工廠
• 4.2.2 搶占數據入口，鞏固市場地位
• 4.2.1 掌握數智世界的架構方法
• 4.2 領先方案：企業迅速變身智能智造強者
• 4.1.3 “BAT”成功因素分析
• 4.1.2 投資者投資智能智造領域的關注點
• 4.1.1 智能智造，商機可期
• 4.1 投資者紛紛投入智能智造領域
• 第4章 智能智造藍圖：牢牢把握智能智造趨勢
• 3.3.4 三星：推出智能平臺SmartThings
• 3.3.3 格蘭仕：利用智能芯片實現數智化轉型升級
• 3.3.2 硅基智能：全力打造“元宇宙中國”
• 3.3.1 騰訊千帆：推出“千店千面”模式
• 3.3 案例分析：數智化時代的轉型升級榜樣
• 3.2.5 百度發布VR2.0產業化平臺，助力企業智能智造
• 3.2.4 借虛擬現實技術實現智能智造
• 3.2.3 積極探索低門檻的轉型升級工具
• 3.2.2 搭建完善的智能智造生態伙伴體系
• 3.2.1 信息化改造與數智化轉型升級
• 3.2 企業如何布局智能智造轉型升級戰略
• 3.1.3 轉型收益驅動智能智造升級
• 3.1.2 轉型升級戰略亟待完善，需要資源支持
• 3.1.1 企業態度：積極擁抱智能智造新風口
• 3.1 智能智造轉型現狀分析
• 第3章 戰略布局：智能智造轉型升級
• 2.4.4 江蘇如何加速智能智造升級
• 2.4.3 舉國家之力，打造數智化產業帶
• 2.4.2 數智化時代為“三駕馬車”賦能
• 2.4.1 政府發布智能智造轉型新舉措
• 2.4 中國：加快推動智能智造轉型升級
• 2.3.4 “熊護士”Robear成為病人搭檔
• 2.3.3 打造新一代工業價值鏈
• 2.3.2 將智能智造重心放在AI領域
• 2.3.1 大力研發智能機器人，解決缺工問題
• 2.3 日本：如何發展智能智造技術
• 2.2.4 誕生一批獨角獸智能智造企業
• 2.2.3 建立多層級的智造人才培養制度
• 2.2.2 提倡制造業智能創新，重塑工業系統
• 2.2.1 收購事件頻繁，傳統企業的生存危機
• 2.2 美國：智能智造領域的先行者
• 2.1.4 統一生產標準，實現“即插即生產”
• 2.1.3 深耕智能智造技術
• 2.1.2 成立工業4.0平臺
• 2.1.1 智能技術革命下的制造業升級
• 2.1 德國：吹響工業4.0的“號角”
• 第2章 大國博弈：智能智造走向全球
• 1.3.4 霍尼韋爾：智能智造先鋒
• 1.3.3 數據安全保障能力需要提升
• 1.3.2 智能智造型技術人才不足
• 1.3.1 生態需協調，貿易環境需改善
• 1.3 痛點分析：智能智造之路，亟待全面強化
• 1.2.5 應對數智化時代，企業要積極轉型升級
• 1.2.4 智能智造轉型升級：三輪驅動力量
• 1.2.3 工業軟件顛覆傳統制造業
• 1.2.2 大力推動實數融合
• 1.2.1 數字經濟助力智能智造發展
• 1.2 智能智造新風口，勢不可擋
• 1.1.4 實現智能智造的11大路徑
• 1.1.3 智能智造進化核心：縱橫協同
• 1.1.2 關于智能智造的兩點思考
• 1.1.1 智造的提出與發展
• 1.1 從制造到智造的進化
• 第1章 智造新風口：從制造到智造
• 基礎篇 開啟新興智造時代
• 前言
• 內容簡介
• 作者簡介
• 版權信息
• 封面

• 封面
• 版權信息
• 作者簡介
• 內容簡介
• 前言
• 基礎篇 開啟新興智造時代
• 第1章 智造新風口：從制造到智造
• 1.1 從制造到智造的進化
• 1.1.1 智造的提出與發展
• 1.1.2 關于智能智造的兩點思考
• 1.1.3 智能智造進化核心：縱橫協同
• 1.1.4 實現智能智造的11大路徑
• 1.2 智能智造新風口，勢不可擋
• 1.2.1 數字經濟助力智能智造發展
• 1.2.2 大力推動實數融合
• 1.2.3 工業軟件顛覆傳統制造業
• 1.2.4 智能智造轉型升級：三輪驅動力量
• 1.2.5 應對數智化時代，企業要積極轉型升級
• 1.3 痛點分析：智能智造之路，亟待全面強化
• 1.3.1 生態需協調，貿易環境需改善
• 1.3.2 智能智造型技術人才不足
• 1.3.3 數據安全保障能力需要提升
• 1.3.4 霍尼韋爾：智能智造先鋒
• 第2章 大國博弈：智能智造走向全球
• 2.1 德國：吹響工業4.0的“號角”
• 2.1.1 智能技術革命下的制造業升級
• 2.1.2 成立工業4.0平臺
• 2.1.3 深耕智能智造技術
• 2.1.4 統一生產標準，實現“即插即生產”
• 2.2 美國：智能智造領域的先行者
• 2.2.1 收購事件頻繁，傳統企業的生存危機
• 2.2.2 提倡制造業智能創新，重塑工業系統
• 2.2.3 建立多層級的智造人才培養制度
• 2.2.4 誕生一批獨角獸智能智造企業
• 2.3 日本：如何發展智能智造技術
• 2.3.1 大力研發智能機器人，解決缺工問題
• 2.3.2 將智能智造重心放在AI領域
• 2.3.3 打造新一代工業價值鏈
• 2.3.4 “熊護士”Robear成為病人搭檔
• 2.4 中國：加快推動智能智造轉型升級
• 2.4.1 政府發布智能智造轉型新舉措
• 2.4.2 數智化時代為“三駕馬車”賦能
• 2.4.3 舉國家之力，打造數智化產業帶
• 2.4.4 江蘇如何加速智能智造升級
• 第3章 戰略布局：智能智造轉型升級
• 3.1 智能智造轉型現狀分析
• 3.1.1 企業態度：積極擁抱智能智造新風口
• 3.1.2 轉型升級戰略亟待完善，需要資源支持
• 3.1.3 轉型收益驅動智能智造升級
• 3.2 企業如何布局智能智造轉型升級戰略
• 3.2.1 信息化改造與數智化轉型升級
• 3.2.2 搭建完善的智能智造生態伙伴體系
• 3.2.3 積極探索低門檻的轉型升級工具
• 3.2.4 借虛擬現實技術實現智能智造
• 3.2.5 百度發布VR2.0產業化平臺，助力企業智能智造
• 3.3 案例分析：數智化時代的轉型升級榜樣
• 3.3.1 騰訊千帆：推出“千店千面”模式
• 3.3.2 硅基智能：全力打造“元宇宙中國”
• 3.3.3 格蘭仕：利用智能芯片實現數智化轉型升級
• 3.3.4 三星：推出智能平臺SmartThings
• 第4章 智能智造藍圖：牢牢把握智能智造趨勢
• 4.1 投資者紛紛投入智能智造領域
• 4.1.1 智能智造，商機可期
• 4.1.2 投資者投資智能智造領域的關注點
• 4.1.3 “BAT”成功因素分析
• 4.2 領先方案：企業迅速變身智能智造強者
• 4.2.1 掌握數智世界的架構方法
• 4.2.2 搶占數據入口，鞏固市場地位
• 4.2.3 借助3D打印，打造智能智造工廠
• 4.2.4 促進IT與業務的數智化融合
• 4.2.5 通過VR、AR、MR進行智造升級
• 4.3 智能智造趨勢下，企業轉型升級
• 4.3.1 關注汽車自動駕駛
• 4.3.2 移動互聯網升級，智能家居成為新商機
• 4.3.3 碧桂園：機器人助力智能建屋
• 4.3.4 沃豐科技：打造智能智造新標桿
• 4.3.5 菜鳥網絡：以智能互聯和同業協作為核心
• 技術篇 技術引領智造未來
• 第5章 數字孿生：讓智能智造超越現實
• 5.1 數字孿生概述
• 5.1.1 思考：數字孿生的概念與價值
• 5.1.2 數字孿生與AI融合發展
• 5.1.3 數字孿生助推智能智造發展
• 5.1.4 西門子：打造閉環型數字孿生
• 5.2 數字孿生助力智造發展
• 5.2.1 數字孿生賦能產品智能生產
• 5.2.2 數字孿生賦能運維環節
• 5.2.3 中企網絡：“AR千里眼”遠程運維
• 5.2.4 可視化場景：工廠三維建模
• 5.2.5 機器人仿真與虛擬調試
• 5.2.6 Unity：推出數字孿生工廠
• 第6章 AI：人機協同，助力智能智造轉型升級
• 6.1 數智化時代，AI助力智能智造轉型升級
• 6.1.1 思考：AI是什么
• 6.1.2 發展之路：從弱AI到超AI
• 6.1.3 AI智能化的3個層次
• 6.1.4 AI賦能智能智造，實現智能化生產
• 6.2 AI如何賦能傳統制造業技術升級
• 6.2.1 基礎層：提供AI軟硬件資源
• 6.2.2 技術平臺層：開發AI算法
• 6.2.3 應用層：讓AI系統執行智能智造工作
• 6.3 AI催生智能智造新機遇
• 6.3.1 新生態：平臺中心生態與場景中心生態的智能化
• 6.3.2 新產品：軟件、硬件、網絡的智能化
• 6.3.3 新模式：生產模式、服務模式、商業模式的智能化
• 6.4 充分了解智能智造市場
• 6.4.1 上游市場：AI芯片設計與制造成為焦點
• 6.4.2 中游市場：計算機視覺與機器學習、深度學習崛起
• 6.4.3 下游市場：預測性質檢與智能運維
• 第7章 大數據與數據治理：賦能智能智造升級
• 7.1 大數據是智能智造的驅動力
• 7.1.1 思考：大數據在智能智造中的價值
• 7.1.2 大數據助力制造企業發揮數據價值
• 7.1.3 思考：智能智造企業如何高效利用大數據
• 7.1.4 面向智能智造企業的大數據平臺
• 7.1.5 數據采集+實時反饋，助力智能決策
• 7.2 數據治理：解決安全倫理保密問題
• 7.2.1 數據治理的6大關鍵點
• 7.2.2 數據治理的3個步驟
• 7.2.3 華為：積極探索數據治理的方法
• 7.3 智能智造企業的數據治理實踐
• 7.3.1 水務企業：智慧水務的數據治理實踐
• 7.3.2 蘭石企業：裝備制造業的數據治理實踐
• 第8章 物聯網：構筑智能智造競爭力
• 8.1 物聯網智能化技術概述
• 8.1.1 物聯網智能化發展三階段
• 8.1.2 物聯網的核心技術支撐
• 8.1.3 物聯網實現泛在連接
• 8.1.4 智能傳感：廣泛采集并處理數據
• 8.1.5 用友：推出AIoT智能物聯網平臺
• 8.2 “物聯網+智能智造”的化學反應
• 8.2.1 “5G+AIoT”助力智能產品間的相互連接
• 8.2.2 幫助消費者做個性化定制
• 8.2.3 物聯網推動智能家居產品落地
• 8.2.4 UPS：物聯網與大數據助力智能物流
• 8.3 智能工廠：物聯網的超級應用方案
• 8.3.1 五大標準，體現智能智造工廠的智能性
• 8.3.2 智造單元：智能智造工廠落地的抓手
• 8.3.3 青島啤酒的智能工廠
• 第9章 云計算：實現數據隨用隨取
• 9.1 智能智造時代，云計算的賦能作用
• 9.1.1 云計算的定義、分類以及發展歷程
• 9.1.2 智造上云是必然趨勢
• 9.1.3 良品鋪子與華為云的跨界融合
• 9.2 “智能+”賦能云智造
• 9.2.1 基礎設施上云助力智能智造升級
• 9.2.2 提質增效：傳統生產流程升級
• 9.2.3 云機器人：智能智造的絕佳推動力
• 9.3 數智化技術推動云生態發展
• 9.3.1 以邊緣計算為基礎的分布式云生態
• 9.3.2 數據中臺在智能智造領域的作用愈發重要
• 實戰篇 智造方案落地場景
• 第10章 產品數智化：產品的全面智能優化
• 10.1 產品數智化亟須突破兩大瓶頸
• 10.1.1 培養產品自主設計意識
• 10.1.2 重視數據的深度挖掘
• 10.2 產品的精準設計
• 10.2.1 將傳感器、處理器、通信模塊等嵌入產品
• 10.2.2 對產品進行智能分揀與包裝
• 10.2.3 精準完成產品出入庫與盤點查詢
• 10.2.4 借助區塊鏈與消費者共享產品信息
• 10.3 產品數智化解決方案
• 10.3.1 產品智能化、定制化、多樣化升級
• 10.3.2 打造高防偽、易溯源的產品智能數字身份證
• 10.3.3 對產銷渠道進行智能管理
• 10.3.4 兆信科技：助力企業實現“一物一碼”
• 第11章 生產數智化：智造高質量爆品
• 11.1 關鍵點：智能生產全流程
• 11.1.1 智能設計：采集數據，發現未被滿足的需求
• 11.1.2 智能制造：虛擬智造方案，指導現實生產
• 11.1.3 智能質檢：智能機器人承擔質檢工作
• 11.1.4 智能零售：用智能技術優化零售
• 11.1.5 智能營銷：元宇宙的全景虛擬營銷
• 11.1.6 百度質檢云：智能化產品質檢
• 11.1.7 沙河特曲：BC端一體化的智能零售
• 11.2 升級智能智造設備
• 11.2.1 引入IT系統：智能智造升級
• 11.2.2 打造智能智造工業互聯網平臺
• 11.2.3 形成智能、互聯的完善智造單元
• 11.2.4 蒙牛：建立智能質量管理體系
• 11.3 智能智造的轉型升級與創新
• 11.3.1 以用戶價值為核心，進行自動化智造
• 11.3.2 網絡智能化協同工作
• 11.3.3 柔性化生產的數智化智能智造
• 11.3.4 ChatGPT賦能生產數智化
• 第12章 管理數智化：讓管理體系更高效
• 12.1 數智化時代的供應鏈管理
• 12.1.1 采購的智能化轉型升級
• 12.1.2 用數智化方法管理供應商
• 12.1.3 智能化管理庫存
• 12.1.4 制定智能運輸解決方案
• 12.1.5 無人配送：打通供應鏈末端閉環
• 12.1.6 金蝶：數智化供應鏈變身創新引擎
• 12.2 數智化時代的訂單管理
• 12.2.1 對訂單數據進行集成化智能管理
• 12.2.2 打造敏捷的訂單管理系統
• 12.2.3 智能化交付體系
• 12.2.4 如何應對購物節期間的爆發式訂單
• 12.2.5 海爾：優化物流體系，提升供應鏈效率
• 12.3 數智化時代的資源管理
• 12.3.1 人力資源管理創新：重塑人與組織
• 12.3.2 CRM助力企業管理客戶資源
• 12.3.3 設備資源管理的智能化升級
• 12.3.4 數智化人才轉型升級
• 第13章 服務數智化：制造與服務的智能融合
• 13.1 數智化時代，服務體系智能升級
• 13.1.1 生產型企業向服務型企業轉變
• 13.1.2 開發智能服務系統，整合上中下游
• 13.1.3 做好智能售后管理，及時響應反饋
• 13.1.4 食品加工廠如何壓縮訂單響應時間
• 13.2 服務數智化轉型升級及定位重塑
• 13.2.1 服務方式的創新與升級
• 13.2.2 重塑服務人員的定位和能力
• 13.2.3 打造智能自動化服務體系
• 13.2.4 社群生態智能化運營
• 13.3 智能數字人助力服務升級
• 13.3.1 智能數字人：交互技術的最佳產物
• 13.3.2 AI助力，智能數字人更加智能
• 13.3.3 智能數字人助力服務環節
• 13.3.4 智能數字人客服實現“無人化”咨詢
• 參考文獻
• 反侵權盜版聲明 更新時間：2024-05-24 18:25:59