具体描述
本书是服务管理的经典著作，已被翻译成了10多种语言在全球出版发行。新版内容的更新充分考虑了信息技术在服务中日益增强的作用，并加入了许多新的案例。全书共分16章，分别介绍了服务社会的神话与现实、新经济等式、服务管理系统、动态判断、战略性人力资源开发、员工成长、客户服务技术工具、环境、形象、定价的科学与艺术、服务的创造、复制与重新界定、服务多样化与国际化、服务质量，以及作为管理手段的文化与主导思想，变革与领导等方面的内容。本书对于企业家、公司高层管理者有着重大的理论指导意义，尤其为有意开拓全球市场的管理者和跨国公司的部门主管，提供了丰富的实践经验和技巧；同时也可作为高等院校工商管理专业教师、MBA、研究生和本科生的教学参考书。
好的，为您提供一份关于《服务管理》之外的其他图书的详细简介，内容将专注于一个虚构的领域，以确保不包含您提到的“服务管理”相关信息。 --- 《数字孪生：构建未来工业的虚拟镜像》 图书简介 主题领域： 复杂系统工程、高级仿真建模、工业物联网 (IIoT) 与数据科学交叉应用 目标读者： 工业工程师、系统架构师、高级制造管理者、研究人员以及对前沿数字化转型技术感兴趣的专业人士。 核心内容概述 《数字孪生：构建未来工业的虚拟镜像》深入剖析了数字孪生技术从概念框架到实际部署的全过程。本书不仅描绘了数字孪生的宏伟蓝图——一个物理实体在虚拟空间中的实时、高保真映射——更详细阐述了实现这一目标的复杂技术栈、挑战与前瞻性战略。 本书将数字孪生视为连接物理世界与信息世界的关键桥梁，它超越了传统的仿真（Simulation）和建模（Modeling），强调实时数据驱动的动态交互性、双向反馈机制，以及在整个产品生命周期中持续演进的能力。 第一部分：基础理论与技术基石 本部分奠定了理解数字孪生的理论基础，并系统梳理了支撑其运作的核心技术。 第一章：从概念到现实：数字孪生的演进与定义 本章区分了传统模型、仿真与数字孪生之间的本质区别。我们探讨了数字孪生并非一个单一的技术，而是一个系统性的集成框架，它需要依赖于物理资产的精确数字化表示（Digital Thread）和持续的数据流。本章还追溯了数字孪生理论的发展历程，从NASA在航天任务中的早期概念，到现代工业4.0的战略支柱。 第二章：数据驱动的生命线：传感器、物联网与数据融合 数字孪生体的“活”在于数据。本章详细介绍了支撑实时映射的关键基础设施，包括不同类型的工业传感器（如振动、温度、压力、声学传感器）的选择与部署策略。重点讨论了如何处理海量异构数据流，包括数据清洗、标准化和时间序列对齐技术。我们深入研究了边缘计算（Edge Computing）在降低延迟、提高数据预处理效率中的关键作用，确保虚拟模型能即时反映物理实体的状态变化。 第三章：构建虚拟现实：高保真建模与仿真技术 本章聚焦于构建精确虚拟镜像的技术手段。内容涵盖了从三维几何建模（CAD/BIM集成）到物理场仿真（如流体力学CFD、有限元分析FEA）的集成方法。特别强调了如何将这些静态的仿真模型，转化为能够接收实时数据的动态运行模型。书中介绍了基于代理模型（Surrogate Models）和降阶建模（Reduced Order Modeling, ROM）的先进技术，用以在保持高精度的同时，确保实时交互的计算可行性。 第二部分：数字孪生的生命周期与应用深度 本部分将理论应用于实践，探讨数字孪生在不同工业场景中的具体应用模式和带来的价值。 第四章：设计与验证：加速产品创新 在产品开发阶段，数字孪生可以作为“虚拟试验场”。本章阐述了如何利用孪生体进行多物理场耦合测试、极端条件模拟以及快速迭代设计。我们通过具体案例分析了如何通过虚拟原型验证，大幅减少物理样机制作次数，缩短上市时间，并优化初期设计缺陷。 第五章：智能运维与预测性维护（PdM） 这是数字孪生最具商业价值的应用领域之一。本章详述了如何通过孪生体对设备健康状态进行持续监控和评估。通过集成机器学习算法（如异常检测、剩余使用寿命RUL预测），孪生体能够提前数周甚至数月发出维护预警。内容包括状态基准线建立、漂移检测机制设计，以及如何将预测结果安全地反馈给自动化维护系统。 第六章：生产流程优化与工厂级孪生 超越单一设备的范畴，本章探讨了如何构建工厂或供应链级别的“流程孪生”（Process Twin）。重点在于如何优化物料流、设备调度和瓶颈分析。通过模拟不同生产场景（如订单变化、设备故障或新产品导入），企业可以在不中断实际生产的前提下，找到最优的运营策略和资源分配方案。 第七章：人机协作与增强现实（AR）融合 数字孪生不仅服务于机器，也服务于人。本章探讨了如何利用增强现实技术，将数字孪生体的信息可视化地叠加到物理操作人员的视野中。这包括为现场技术人员提供实时的诊断指导、维护步骤的AR覆盖，以及远程专家指导的“数字透视”能力。 第三部分：实施挑战、治理与未来趋势 本书的最后一部分关注实施过程中的非技术性障碍，以及对数字孪生未来发展的深刻洞察。 第八章：互操作性、安全与数据治理 实施大规模数字孪生面临的核心挑战是互操作性。本章深入探讨了不同工业协议（如OPC UA, MQTT, DDS）之间的集成难度，以及构建统一数据模型（如工业本体论）的必要性。此外，鉴于数字孪生体的敏感性，数据安全和网络弹性构成了关键的治理议题，需要建立从传感器到云端的全链路安全防御体系。 第九章：成本效益分析与价值实现路径 如何量化数字孪生项目的投资回报（ROI）？本章提供了一套实用的评估框架，涵盖了通过降低停机时间、提高资产利用率（OEE）和优化能耗等方面量化收益的方法。同时，也探讨了分阶段实施（Pilot Project到全面部署）的价值实现路径，避免“大爆炸”式的风险。 第十章：走向自适应与自主系统 展望未来，本章探讨了数字孪生向更高阶形态——“自适应孪生”和“自主控制”——的演进方向。这包括利用数字孪生体作为强化学习（RL）的训练环境，最终实现物理系统能够在无需人工干预的情况下，根据环境变化自主优化其运行参数和行为模式。 结语 《数字孪生：构建未来工业的虚拟镜像》旨在提供一本全面、深入且高度实用的技术指南。它要求读者具备对工业系统和数据科学的基本理解，并致力于将读者从数字孪生的理论认知者，转变为能够在其组织内部规划、设计并成功部署复杂数字孪生系统的实践者。本书不仅仅是描述技术，更是一份关于如何重塑工业资产全生命周期管理与决策制定的路线图。
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