本书以“企业信息化-工业互联网-智慧型制造”为主线，突出工业互联网承上启下的作用和意义，从理论和实践结合出发，对工业互联网、大数据、工业软件等热门话题展开讨论，重点聚焦在实践过程中的一些问题的思考和讨论。具体为前半部分是面向技术的讨论，不限定特定的业务领域；最后两章以钢铁行业为例，介绍应用案例和具体思考。
本书适用于企业管理者和工程技术人员阅读，也可供相关领域师生参考。

丛力群，博士、教授级高级工程师。长期以来致力于工业领域综合自动化技术与应用研究，并在该领域取得了丰硕的成果。先后负责了多个国家级和上海市重大技术创新项目，两次获得国家科学技术进步奖二等奖。目前专注于工业互联网架构与应用方案的研究，主持编写了《钢铁行业工业互联网应用实践白皮书》《钢铁行业工业软件咨询报告》等，参与了宝武集团钢铁生态圈及宝钢股份智能制造规划工作等。
曾任宝信软件董事、高级副总经理、技术总监、中国宝武技术业务专家。现任国家制造强国战略咨询委员会智能制造专家委员会委员、工信部通信科技委员会专家委员、中国信息技术标准化技术委员会委员、教育部工程教育认证电类专业委员会委员、工业互联网产业联盟理事及垂直行业组副主席、上海市首批科技领军人才、上海市物联网行业协会会长。

1 踔厉求变的中国制造——制造业升级，全球在行动
1.1 百年未有之大变局
1.1.1 新一轮科技革命和产业革命加快重塑世界
1.1.2 工业4.0与逆全球化的趋势
1.1.3 顺应世界制造业转型发展的大趋势
1.2 中国制造当前之处境
1.2.1 中国制造业既有的独特优势
1.2.2 知识积累和技能形成是明显软肋
1.2.3 劳动力结构和成本变化是一个巨大变量
1.3 中国制造业的生存之道
1.3.1 四维认知与二维思考
1.3.2 顺“制造业转型”之势，作“工业互联网奋发”之为
2 承上启下的发展逻辑——企业信息化、智慧型制造、工业互联网
2.1 企业信息化
2.1.1 企业信息化的浪潮
2.1.2 流程驱动的实现合理性
2.1.3 流程型业务与数据型业务
2.2 智慧型制造
2.2.1 智能制造的定义和理解
2.2.2 以信息化之“巧”补工业化之“拙”
2.2.3 关于智能制造发展范式的讨论
2.3 工业互联网
2.3.1 工业互联网承上启下的逻辑
2.3.2 数据流动效率是架构设计的核心
2.3.3 工业互联网建设进行时
3 高深莫测的工业智能——赋智工业，对人类智能的模仿
3.1 智能——从人类说起
3.1.1 人类智能是最高级最复杂的自然智能
3.1.2 人类认识客观世界的方法论
3.1.3 人工智能将深刻改变我们的生活
3.2 工业智能技术
3.2.1 工业智能
3.2.2 智能控制技术
3.2.3 工业智能的三大支柱
3.3 论知识共享平台的重要性
3.3.1 将员工个体知识变成企业资产
3.3.2 知识汇聚需要统一共享的工作平台
3.4 智能制造
3.4.1 预示着“人-机”关系的深刻变化
3.4.2 工业4.0“三个集成”的时空观
3.4.3 数字孪生的意义
3.4.4 智能工厂的特征
3.4.5 SCADA/HMI“再进化”
3.4.6 应对定制化产品和服务的技术
3.4.7 工业互联网重塑未来产业业态
4 风生水起的工业互联网——平台之于工业，恰似心脏之于人体
4.1 为什么是工业互联网
4.1.1 工业互联网发展的时间线
4.1.2 工业互联网是中国制造业转型的国家战略
4.1.3 关于工业互联网内涵与外延的讨论
4.1.4 工业互联网的“拟人化”理解
4.1.5 工业互联网平台的讨论
4.1.6 再论“工业互联网的承上启下逻辑”
4.2 如何构建工业互联网
4.2.1 工业互联网技术架构
4.2.2 工业互联网平台
4.2.3 大数据中心
4.2.4 边缘计算
4.2.5 关注人机交互中的可视化应用
4.2.6 构建工业互联网的基础技术
4.2.7 构建工业互联网的重点实施技术
4.2.8 移动互联，将人接入物联网
4.2.9 “云、边”协同，创新应用
4.3 工业互联网发展策略和价值取向
4.3.1 工业互联网的关键词：互通、跨越、融合
4.3.2 发展路径与实施方法
4.3.3 整合企业信息资产
4.3.4 数据驱动的企业创新体系
4.3.5 工业互联网与行业融合发展的价值取向
4.4 构建工业互联网要面对的问题
4.4.1 梳理关注要点
4.4.2 互联互通下的安全问题
4.4.3 传统信息化系统与工业互联网的关系的讨论
4.4.4 工业互联网落地中的管理问题
5 见仁见智的工业大数据——数据之于工业，犹如血液之于人体
5.1 面对数据的期待与困扰
5.1.1 工业大数据的构成与现状
5.1.2 以数据为核心开展设计的初衷与逻辑
5.1.3 数据应用业务重要性日益凸显
5.2 大数据思维与应用
5.2.1 大数据首先改变思维方式
5.2.2 大数据思维的核心原理
5.2.3 工业大数据的争论和讨论
5.2.4 对数据应用的限制来自想象力
5.2.5 大数据增值需要商业模式创新
5.3 采用以数据为中心的设计
5.3.1 数据生成
5.3.2 数据融合
5.3.3 数据模型
5.3.4 数据分析
5.3.5 数据治理
5.4 数据生态环境建设
5.4.1 什么是数据生态环境
5.4.2 数据服务是一种能力
5.4.3 从企业信息化迈向大数据
5.4.4 数据产权与增值的关系
6 一言难尽的工业软件——软件之于工业，如同神经之于人体
6.1 工业软件的特殊性
6.1.1 工业软件分类
6.1.2 工业软件的本质和特征
6.1.3 工业软件开发的特殊规律性
6.1.4 命运多舛的中国工业软件
6.2 工业软件产业发展分析
6.2.1 研发设计类软件——知识积累不足、基础异常薄弱
6.2.2 生产控制类软件——引进消化改进、核心仍存不足
6.2.3 运营管理类软件—基本自主可控、具有比较优势
6.2.4 服务保障类软件——内外各具特色、百舸争流之中
6.3 准确把握工业软件发展态势
6.3.1 生态薄弱——供需关系不协调
6.3.2 最大短板——研发工具卡脖子
6.3.3 双重优势——国际巨头占先机
6.3.4 直面挑战——