**章 第四次工业革命 1.1 人类历史上的四次工业革命 1.2 美国:工业互联网 1.3 德国:工业4.0 1.4 中国:制造强国战略 1.4.1 制造强国战略的目标 1.4.2 制造强国战略的框架 1.5 制造强国战略与智能制造 1.6 智能制造与几个相关概念间的关系 1.6.1 智能制造与云计算 1.6.2 智能制造与大数据 1.6.3 智能制造与工业互联网 1.6.4 智能制造与人工智能 第二章 中国智能制造**个五年回顾 2.1 中国智能制造**个五年取得的成绩 2.2 中国智能制造**个五年出现的问题 2.3 中国制造业实践智能制造六大方面33个误区 第三章 走出认知误区 3.1 误区1:对智能制造的了解不系统 3.1.1 误区1典型案例 3.1.2 误区1表现特征 3.1.3 误区1原因分析 3.1.4 走出误区1的方法 3.2 误区2:问供应商能做什么 3.2.1 误区2典型案例 3.2.2 误区2表现特征 3.2.3 误区2原因分析 3.2.4 走出误区2的方法 3.3 误区3:机器换人等于智能制造 3.3.1 误区3典型案例 3.3.2 误区3表现特征 3.3.3 误区3原因分析 3.3.4 走出误区3的方法 3.4 误区4:数字化工厂等于智能制造 3.4.1 误区4典型案例 3.4.2 误区4表现特征 3.4.3 误区4原因分析 3.4.4 走出误区4的方法 3.5 误区5:工厂数字建模等于CPS 3.5.1 误区5典型案例 3.5.2 误区5表现特征 3.5.3 误区5原因分析 3.5.4 走出误区5的方法 3.6 误区6:数据采集等于数据生产 3.6.1 误区6典型案例 3.6.2 误区6表现特征 3.6.3 误区6原因分析 3.6.4 走出误区6的方法 3.7 误区7:传感器等于数据 3.7.1 误区7典型案例 3.7.2 误区7表现特征 3.7.3 误区7原因分析 3.7.4 走出误区7的方法 3.8 误区8:MES等于效率提升 3.8.1 误区8典型案例 3.8.2 误区8表现特征 3.8.3 误区8原因分析 3.8.4 走出误区8的方法 3.9 误区9:定制化是完全个性化的,产生不了规模效益 3.9.1 误区9典型案例 3.9.2 误区9表现特征 3.9.3 误区9原因分析 3.9.4 走出误区9的方法 第四章 走出基础误区 4.1 误区10:在落后产能上实施智能制造 4.1.1 误区10典型案例 4.1.2 误区10表现特征 4.1.3 误区10原因分析 4.1.4 走出误区10的方法 4.2 误区11:管理不善直接实施智能制造 4.2.1 误区11典型案例 4.2.2 误区11表现特征 4.2.3 误区11原因分析 4.2.4 走出误区11的方法 4.3 误区12:多品种小批量生产模式不适合实施智能制造 4.3.1 误区12典型案例 4.3.2 误区12表现特征 4.3.3 误区12原因分析 4.3.4 走出误区12的方法 4.4 误区13:我们不一样 4.4.1 误区13典型案例 4.4.2 误区13表现特征 4.4.3 误区13原因分析 4.4.4 走出误区13的方法 第五章 走出顶层架构设计误区 5.1 误区14:不进行顶层架构设计 5.1.1 误区14典型案例 5.1.2 误区14表现特征 5.1.3 误区14原因分析 5.1.4 走出误区14的方法 5.2 误区15:不做调研规划,完全依赖供应商出方案 5.2.1 误区15典型案例 5.2.2 误区15表现特征 5.2.3 误区15原因分析 5.2.4 走出误区15的方法 5.3 误区16:智能制造顶层架构设计变成要素堆积 5.3.1 误区16典型案例 5.3.2 误区16表现特征 5.3.3 误区16原因分析 5.3.4 走出误区16的方法 5.4 误区17:没有设定具体指标 5.4.1 误区17典型案例 5.4.2 误区17表现特征 5.4.3 误区17原因分析 5.4.4 走出误区17的方法 5.5 误区18:运营指标与企业战略脱节 5.5.1 误区18典型案例 5.5.2 误区18表现特征 5.5.3 误区18原因分析 5.5.4 走出误区18的方法 5.6 误区19:补丁式规划 5.6.1 误区19典型案例 5.6.2 误区19表现特征 5.6.3 误区19原因分析 5.6.4 走出误区19的方法 第六章 走出执行误区 6.1 误区20:信息化部门主导智能制造 6.1.1 误区20典型案例 6.1.2 误区20表现特征 6.1.3 误区20原因分析 6.1.4 走出误区20的方法 6.2 误区21:重品牌、轻匹配 6.2.1 误区21典型案例 6.2.2 误区21表现特征 6.2.3 误区21原因分析 6.2.4 走出误区21的方法 6.3 误区22:想免费利用服务商来降低智能制造转型升级成本 6.3.1 误区22典型案例 6.3.2 误区22表现特征 6.3.3 误区22原因分析 6.3.4 走出误区22的方法 6.4 误区23:不愿创新,寄希望于成功案例 6.4.1 误区23典型案例 6.4.2 误区23表现特征 6.4.3 误区23原因分析 6.4.4 走出误区23的方法 6.5 误区24:**步就做数字化 6.5.1 误区24典型案例 6.5.2 误区24表现特征 6.5.3 误区24原因分析 6.5.4 走出误区24的方法 6.6 误区25:抓小放大 6.6.1 误区25典型案例 6.6.2 误区25表现特征 6.6.3 误区25原因分析 6.6.4 走出误区25的方法 6.7 误区26:未突破瓶颈 6.7.1 误区26典型案例 6.7.2 误区26表现特征 6.7.3 误区26原因分析 6.7.4 走出误区26的方法 6.8 误区27:旧问题解决、新问题出现 6.8.1 误区27典型案例 6.8.2 误区27表现特征 6.8.3 误区27原因分析 6.8.4 走出误区27的方法 6.9 误区28:企业上云 6.9.1 误区28典型案例 6.9.2 误区28表现特征 6.9.3 误区28原因分析 6.9.4 走出误区28的方法 6.10 误区29:降本增效变成了增本降效 6.10.1 误区29典型案例 6.10.2 误区29表现特征 6.10.3 误区29原因分析 6.10.4 走出误区29的方法 第七章 走出人才误区 7.1 误区30:不知道如何培养 7.1.1 误区30典型案例 7.1.2 误区30表现特征 7.1.3 误区30原因分析 7.1.4 走出误区30的方法 7.2 误区31:没有系统的智能制造人才培养规划 7.2.1 误区31典型案例 7.2.2 误区31表现特征 7.2.3 误区31原因分析 7.2.4 走出误区31的方法 第八章 走出智能制造服务商误区 8.1 误区32:重应用、轻技术 8.1.1 误区32典型案例 8.1.2 误区32表现特征 8.1.3 误区32原因分析 8.1.4 走出误区32的方法 8.2 误区33:重收益、轻效果 8.2.1 误区33典型案例 8.2.2 误区33表现特征 8.2.3 误区33原因分析 8.2.4 走出误区33的方法 第九章 实施制造强国战略的第二个五年展望 9.1 需求个性化与供给标准化的矛盾将长期存在 9.2 宏观层面五大误区 9.2.1 宏观误区1:一窝蜂倒向政府政策 9.2.2 宏观误区2:面子工程 9.2.3 宏观误区3:政策骗补 9.2.4 宏观误区4:高投入、低产出的研发机制 9.2.5 宏观误区5:重商业模式、轻技术研发 9.3 三大机会 9.3.1 机会1:同一起跑线 9.3.2 机会2:完整的产业链 9.3.3 机会3:巨大的市场需求 9.4 三大挑战 9.4.1 挑战1:技术基础薄弱 9.4.2 挑战2:技术工人短缺 9.4.3 挑战3:人才培养机制不完善 9.5 未来智路 9.5.1 精益化 9.5.2 创新化 9.5.3 自动化 9.5.4 数字化 9.5.5 智能化 9.5.6 互联化 9.6 回归根本:降本增效 9.7 赢得未来:转型升级 9.7.1 客户升级 9.7.2 产品升级 9.7.3 制造升级 9.7.4 管理升级 9.7.5 人员升级 参考文献