本書在梳理相關研究的基礎上，嘗試貫穿研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、物流、售后等不同環(huán)節(jié)，探討工業(yè)人工智能在整個產(chǎn)品生命周期的創(chuàng)新性應用，分析工業(yè)人工智能在落地及實施階段可能面臨的挑戰(zhàn)與困難，構建工業(yè)人工智能成熟度評估體系，同時結合大量國內(nèi)外案例剖析工業(yè)人工智能如何與不同行業(yè)進行深度融合，由此為我國制造業(yè)新一輪數(shù)字化轉型及創(chuàng)新帶來啟示。
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第#一部分 智能制造、工業(yè)大數(shù)據(jù)及工業(yè)人工智能
第1章 智能制造的過往、現(xiàn)在及將來 3
1.1 智能制造的發(fā)展歷程 3
1.2 智能制造的發(fā)展現(xiàn)狀 4
1.2.1 智能制造的定義 4
1.2.2 智能制造的核心技術要素 5
1.2.3 全球主要國家的智能制造發(fā)展戰(zhàn)略 11
1.2.4 我國智能制造的扶持政策及發(fā)展現(xiàn)狀 14
1.3 智能制造的發(fā)展前景 16
1.4 本章小結 17
參考文獻 17
第2章 工業(yè)大數(shù)據(jù)的來源與種類 19
2.1 工業(yè)大數(shù)據(jù)的概念 20
2.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)的特征 20
2.3 工業(yè)大數(shù)據(jù)的來源 23
2.4 工業(yè)大數(shù)據(jù)在產(chǎn)品全生命周期的應用 24
2.4.1 研發(fā)設計 24
2.4.2 生產(chǎn)制造 25
2.4.3 市場營銷 27
2.4.4 物流供應 28
2.4.5 售后服務 29
2.5 本章小結 30
參考文獻 30
第3章 人工智能對制造業(yè)帶來的“危”與“機” 32
3.1 人工智能的發(fā)展歷程與基礎定義 32
3.1.1 人工智能的發(fā)展歷程 32
3.1.2 人工智能的基礎定義 34
3.2 人工智能與機器學習、深度學習 34
3.2.1 機器學習 35
3.2.2 深度學習 39
3.3 人工智能的應用 41
3.3.1 人工智能在制造業(yè)的應用概況 41
3.3.2 人工智能在其他領域的應用概況 43
3.4 人工智能給制造業(yè)帶來的挑戰(zhàn)和機遇 44
3.4.1 人工智能給制造業(yè)帶來的挑戰(zhàn) 44
3.4.2 人工智能給制造業(yè)帶來的機遇 45
3.5 本章小結 46
參考文獻 46
第二部分 工業(yè)人工智能的應用場景
第4章 人工智能與研發(fā)設計 51
4.1 研發(fā)設計基礎介紹 51
4.1.1 研發(fā)設計部職能 51
4.1.2 研發(fā)設計部組織架構 52
4.1.3 研發(fā)設計部工作流程 54
4.2 研發(fā)設計需求 56
4.2.1 傳統(tǒng)研發(fā)設計特點 56
4.2.2 工業(yè)4.0背景下研發(fā)設計信息需求 57
4.2.3 研發(fā)設計活動中人工智能應用 59
4.2.4 人工智能研發(fā)設計帶來的優(yōu)勢 62
4.3 研發(fā)設計大數(shù)據(jù) 65
4.4 本章小結 66
參考文獻 67
第5章 人工智能與生產(chǎn)制造 68
5.1 生產(chǎn)制造基礎介紹 68
5.1.1 生產(chǎn)制造部職能 68
5.1.2 生產(chǎn)制造部組織架構 69
5.1.3 生產(chǎn)制造部工作流程 71
5.2 生產(chǎn)制造需求 73
5.2.1 傳統(tǒng)生產(chǎn)制造特點 73
5.2.2 工業(yè)4.0背景下的生產(chǎn)制造信息需求 74
5.2.3 生產(chǎn)制造活動中人工智能應用 76
5.2.4 人工智能生產(chǎn)制造帶來的優(yōu)勢 78
5.3 生產(chǎn)制造大數(shù)據(jù) 81
5.4 本章小結 82
參考文獻 82
第6章 人工智能與市場營銷 84
6.1 市場營銷基礎介紹 84
6.1.1 市場營銷部職能 84
6.1.2 市場營銷部組織架構 85
6.1.3 市場營銷部工作流程 87
6.2 市場營銷需求 88
6.2.1 傳統(tǒng)市場營銷特點 88
6.2.2 工業(yè)4.0背景下市場營銷信息需求 90
6.2.3 市場營銷活動中人工智能應用 91
6.2.4 人工智能市場營銷帶來的優(yōu)勢 92
6.3 市場營銷大數(shù)據(jù) 94
6.4 本章小結 95
參考文獻 95
第7章 人工智能與物流供應 97
7.1 物流供應基礎介紹 97
7.1.1 物流供應部職能 97
7.1.2 物流供應部組織架構 98
7.1.3 物流供應部工作流程 99
7.2 物流供應需求 102
7.2.1 傳統(tǒng)物流供應特點 102
7.2.2 工業(yè)4.0背景下物流供應信息需求 103
7.2.3 物流供應活動中人工智能應用 104
7.2.4 人工智能物流供應帶來的優(yōu)勢 105
7.3 物流供應大數(shù)據(jù) 106
7.4 本章小結 107
參考文獻 107
第8章 人工智能與售后服務 108
8.1 售后服務基礎介紹 108
8.1.1 售后服務部職能 108
8.1.2 售后服務部組織架構 109
8.1.3 售后服務部工作流程 110
8.2 售后服務需求 111
8.2.1 傳統(tǒng)售后服務特點 111
8.2.2 工業(yè)4.0背景下售后服務信息需求 112
8.2.3 售后服務活動中人工智能應用 113
8.2.4 人工智能售后服務帶來的優(yōu)勢 114
8.3 售后服務大數(shù)據(jù) 116
8.4 本章小結 116
參考文獻 117
第三部分 工業(yè)人工智能成熟度評估及組織變革
第9章 I4.0-AIM工業(yè)人工智能成熟度評估方法 121
9.1 I4.0-AIM模型的提出背景和意義 121
9.2 前有相關成熟度模型分析 122
9.3 I4.0-AIM模型構建方法 124
9.3.1 系統(tǒng)性文獻回顧 125
9.3.2 專家訪談 127
9.4 I4.0-AIM模型架構 129
9.4.1 I4.0-AIM模型的評價維度和測評指標 129
9.4.2 I4.0-AIM模型的評價等級 134
9.4.3 工業(yè)人工智能成熟度概述 134
9.5 I4.0-AIM模型的應用 138
9.5.1 評價方法 138
9.5.2 評價步驟 139
9.5.3 應用示例 140
9.6 本章小結 141
參考文獻 141
第10章 工業(yè)人工智能的企業(yè)變革與轉型路徑 144
10.1 變革管理 144
10.1.1 變革管理的含義 144
10.1.2 變革管理的必要性 145
10.1.3 變革管理理論 146
10.2 人工智能所引起的企業(yè)變革 147
10.2.1 技術變革 147
10.2.2 個人變革 148
10.2.3 組織變革 149
10.3 工業(yè)人工智能轉型障礙因素 151
10.4 工業(yè)人工智能變革干預措施 153
10.4.1 人際干預措施 153
10.4.2 人力資源干預措施 153
10.4.3 技術-結構干預措施 154
10.4.4 戰(zhàn)略干預措施 154
10.5 本章小結 154
參考文獻 154
第11章 工業(yè)人工智能的實施挑戰(zhàn)與對策 156
11.1 工業(yè)人工智能的實施挑戰(zhàn) 156
11.2 制造業(yè)積累的數(shù)據(jù)難以滿足人工智能建設需求 156
11.2.1 數(shù)據(jù)量尚未達到工業(yè)人工智能建設標準 156
11.2.2 數(shù)據(jù)質量在多個維度上難以滿足人工智能建設需求 157
11.3 人工智能算法難以滿足制造業(yè)對準確性的極高要求 157
11.3.1 人工智能算法自身的不成熟性影響結果的準確性 157
11.3.2 人工環(huán)節(jié)的不確定性和判斷尺度的可調(diào)性影響算法準確性 157
11.3.3 算法無法模擬決策過程的復雜性 158
11.3.4 產(chǎn)品體系和測試場景的多樣性要求算法具有多樣性 158
11.3.5 算法與視覺須具備協(xié)同性 158
11.4 較高的投資成本與尚不清晰的收益回報相矛盾 159
11.4.1 建設工業(yè)人工智能需耗費大量資金成本 159
11.4.2 人工智能建設需要耗費大量的時間成本 159
11.4.3 缺乏人工智能與制造業(yè)深度融合所需的復合型人才 159
11.4.4 回報收益難以評估，投資前景尚不清晰 160
11.5 較低的建設需求使得企業(yè)缺少必要的建設動力 160
11.6 工業(yè)人工智能的建設勢必會對倫理道德產(chǎn)生沖擊 161
11.7 對策與建議 162
參考文獻 163
第四部分 工業(yè)人工智能的應用案例
第12章 能源、冶金及化工行業(yè)案例 167
12.1 能源、冶金及化工行業(yè)背景特征 167
12.2 石油行業(yè)工業(yè)人工智能應用 168
12.2.1 石油工業(yè)行業(yè)特征 168
12.2.2 應用原理及應用現(xiàn)狀 168
12.2.3 案例分析 170
12.3 冶金行業(yè)工業(yè)人工智能 172
12.3.1 冶金工業(yè)行業(yè)特征 172
12.3.2 應用原理及應用現(xiàn)狀 173
12.3.3 案例分析 175
12.4 化工行業(yè)工業(yè)人工智能應用 178
12.4.1 化學工業(yè)行業(yè)特征 178
12.4.2 應用原理及應用現(xiàn)狀 178
12.4.3 案例分析 180
12.5 煤炭行業(yè)工業(yè)人工智能應用 183
12.5.1 煤炭行業(yè)特征 183
12.5.2 應用原理及應用現(xiàn)狀 183
12.5.3 案例研究 184
12.6 未來趨勢與建議 187
參考文獻 189
第13章 交通運輸設備制造業(yè)應用案例 190
13.1 交通運輸設備制造業(yè)背景特征 190
13.2 汽車制造業(yè)工業(yè)人工智能應用 190
13.2.1 汽車制造業(yè)特征 190
13.2.2 應用原理及應用現(xiàn)狀 191
13.2.3 案例分析 192
13.3 航空制造業(yè)工業(yè)人工智能應用 198
13.3.1 航空制造業(yè)特征 198
13.3.2 應用原理和應用現(xiàn)狀 198
13.3.3 案例分析 200
13.4 軌道交通制造業(yè)工業(yè)人工智能應用 205
13.4.1 軌道交通制造業(yè)特征 205
13.4.2 應用原理和應用現(xiàn)狀 206
13.4.3 案例分析 208
13.5 未來趨勢與建議 212
參考文獻 214
第14章 食品工業(yè)應用案例 216
14.1 食品工業(yè)的背景特征 216
14.1.1 行業(yè)特征 216
14.1.2 食品工業(yè)所涉及的主要人工智能技術 217
14.2 農(nóng)副食品加工行業(yè)工業(yè)人工智能應用 219
14.2.1 農(nóng)副食品加工行業(yè)特征 219
14.2.2 應用原理及應用現(xiàn)狀 220
14.2.3 案例分析 221
14.3 食品制造業(yè)工業(yè)人工智能應用 227
14.3.1 食品制造業(yè)特征 227
14.3.2 應用原理及應用現(xiàn)狀 228
14.3.3 案例分析 229
14.4 飲料制造業(yè)工業(yè)人工智能應用 231
14.4.1 飲料制造業(yè)特征 231
14.4.2 應用原理及應用現(xiàn)狀 232
14.4.3 案例分析 233
14.5 未來趨勢與建議 237
參考文獻 239
第15章 計算機、通信與其他電子設備制造業(yè)應用案例 240
15.1 計算機、通信與其他電子設備制造業(yè)的背景特征 240
15.2 計算機制造業(yè)人工智能應用 243
15.2.1 計算機制造業(yè)背景特征 243
15.2.2 計算機制造業(yè)人工智能的應用原理及現(xiàn)狀 244
15.2.3 案例分析 246
15.3 電視機制造業(yè)人工智能的應用 254
15.3.1 電視機制造業(yè)背景特征 254
15.3.2 電視機制造業(yè)人工智能的應用現(xiàn)狀 255
15.3.3 案例分析 255
15.4 通信終端（手機）制造業(yè)人工智能的應用 258
15.4.1 通信終端（手機）制造業(yè)背景特征 258
15.4.2 通信終端（手機）制造業(yè)人工智能的應用原理及現(xiàn)狀 258
15.4.3 案例分析 259
15.5 未來趨勢與建議 260
參考文獻 261
第16章 裝備制造業(yè)應用案例 262
16.1 裝備制造業(yè)的背景特征 262
16.2 農(nóng)業(yè)裝備制造業(yè)工業(yè)人工智能應用 263
16.2.1 農(nóng)業(yè)裝備制造業(yè)特征 263
16.2.2 應用原理及應用現(xiàn)狀 263
16.2.3 案例分析 265
16.3 液壓行業(yè)工業(yè)人工智能應用 271
16.3.1 液壓行業(yè)特征 271
16.3.2 應用原理及應用現(xiàn)狀 272
16.3.3 案例分析 273
16.4 工業(yè)自動化設備行業(yè)工業(yè)人工智能應用 276
16.4.1 工業(yè)自動化設備行業(yè)背景 276
16.4.2 應用原理及應用現(xiàn)狀 277
16.4.3 案例分析 278
16.5 未來趨勢與建議 282
參考文獻 283
附錄 285
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