具體描述
本書是服務管理的經典著作，已被翻譯成瞭10多種語言在全球齣版發行。新版內容的更新充分考慮瞭信息技術在服務中日益增強的作用，並加入瞭許多新的案例。全書共分16章，分彆介紹瞭服務社會的神話與現實、新經濟等式、服務管理係統、動態判斷、戰略性人力資源開發、員工成長、客戶服務技術工具、環境、形象、定價的科學與藝術、服務的創造、復製與重新界定、服務多樣化與國際化、服務質量，以及作為管理手段的文化與主導思想，變革與領導等方麵的內容。本書對於企業傢、公司高層管理者有著重大的理論指導意義，尤其為有意開拓全球市場的管理者和跨國公司的部門主管，提供瞭豐富的實踐經驗和技巧；同時也可作為高等院校工商管理專業教師、MBA、研究生和本科生的教學參考書。
好的，為您提供一份關於《服務管理》之外的其他圖書的詳細簡介，內容將專注於一個虛構的領域，以確保不包含您提到的“服務管理”相關信息。 --- 《數字孿生：構建未來工業的虛擬鏡像》 圖書簡介 主題領域： 復雜係統工程、高級仿真建模、工業物聯網 (IIoT) 與數據科學交叉應用 目標讀者： 工業工程師、係統架構師、高級製造管理者、研究人員以及對前沿數字化轉型技術感興趣的專業人士。 核心內容概述 《數字孿生：構建未來工業的虛擬鏡像》深入剖析瞭數字孿生技術從概念框架到實際部署的全過程。本書不僅描繪瞭數字孿生的宏偉藍圖——一個物理實體在虛擬空間中的實時、高保真映射——更詳細闡述瞭實現這一目標的復雜技術棧、挑戰與前瞻性戰略。 本書將數字孿生視為連接物理世界與信息世界的關鍵橋梁，它超越瞭傳統的仿真（Simulation）和建模（Modeling），強調實時數據驅動的動態交互性、雙嚮反饋機製，以及在整個産品生命周期中持續演進的能力。 第一部分：基礎理論與技術基石 本部分奠定瞭理解數字孿生的理論基礎，並係統梳理瞭支撐其運作的核心技術。 第一章：從概念到現實：數字孿生的演進與定義 本章區分瞭傳統模型、仿真與數字孿生之間的本質區彆。我們探討瞭數字孿生並非一個單一的技術，而是一個係統性的集成框架，它需要依賴於物理資産的精確數字化錶示（Digital Thread）和持續的數據流。本章還追溯瞭數字孿生理論的發展曆程，從NASA在航天任務中的早期概念，到現代工業4.0的戰略支柱。 第二章：數據驅動的生命綫：傳感器、物聯網與數據融閤 數字孿生體的“活”在於數據。本章詳細介紹瞭支撐實時映射的關鍵基礎設施，包括不同類型的工業傳感器（如振動、溫度、壓力、聲學傳感器）的選擇與部署策略。重點討論瞭如何處理海量異構數據流，包括數據清洗、標準化和時間序列對齊技術。我們深入研究瞭邊緣計算（Edge Computing）在降低延遲、提高數據預處理效率中的關鍵作用，確保虛擬模型能即時反映物理實體的狀態變化。 第三章：構建虛擬現實：高保真建模與仿真技術 本章聚焦於構建精確虛擬鏡像的技術手段。內容涵蓋瞭從三維幾何建模（CAD/BIM集成）到物理場仿真（如流體力學CFD、有限元分析FEA）的集成方法。特彆強調瞭如何將這些靜態的仿真模型，轉化為能夠接收實時數據的動態運行模型。書中介紹瞭基於代理模型（Surrogate Models）和降階建模（Reduced Order Modeling, ROM）的先進技術，用以在保持高精度的同時，確保實時交互的計算可行性。 第二部分：數字孿生的生命周期與應用深度 本部分將理論應用於實踐，探討數字孿生在不同工業場景中的具體應用模式和帶來的價值。 第四章：設計與驗證：加速産品創新 在産品開發階段，數字孿生可以作為“虛擬試驗場”。本章闡述瞭如何利用孿生體進行多物理場耦閤測試、極端條件模擬以及快速迭代設計。我們通過具體案例分析瞭如何通過虛擬原型驗證，大幅減少物理樣機製作次數，縮短上市時間，並優化初期設計缺陷。 第五章：智能運維與預測性維護（PdM） 這是數字孿生最具商業價值的應用領域之一。本章詳述瞭如何通過孿生體對設備健康狀態進行持續監控和評估。通過集成機器學習算法（如異常檢測、剩餘使用壽命RUL預測），孿生體能夠提前數周甚至數月發齣維護預警。內容包括狀態基準綫建立、漂移檢測機製設計，以及如何將預測結果安全地反饋給自動化維護係統。 第六章：生産流程優化與工廠級孿生 超越單一設備的範疇，本章探討瞭如何構建工廠或供應鏈級彆的“流程孿生”（Process Twin）。重點在於如何優化物料流、設備調度和瓶頸分析。通過模擬不同生産場景（如訂單變化、設備故障或新産品導入），企業可以在不中斷實際生産的前提下，找到最優的運營策略和資源分配方案。 第七章：人機協作與增強現實（AR）融閤 數字孿生不僅服務於機器，也服務於人。本章探討瞭如何利用增強現實技術，將數字孿生體的信息可視化地疊加到物理操作人員的視野中。這包括為現場技術人員提供實時的診斷指導、維護步驟的AR覆蓋，以及遠程專傢指導的“數字透視”能力。 第三部分：實施挑戰、治理與未來趨勢 本書的最後一部分關注實施過程中的非技術性障礙，以及對數字孿生未來發展的深刻洞察。 第八章：互操作性、安全與數據治理 實施大規模數字孿生麵臨的核心挑戰是互操作性。本章深入探討瞭不同工業協議（如OPC UA, MQTT, DDS）之間的集成難度，以及構建統一數據模型（如工業本體論）的必要性。此外，鑒於數字孿生體的敏感性，數據安全和網絡彈性構成瞭關鍵的治理議題，需要建立從傳感器到雲端的全鏈路安全防禦體係。 第九章：成本效益分析與價值實現路徑 如何量化數字孿生項目的投資迴報（ROI）？本章提供瞭一套實用的評估框架，涵蓋瞭通過降低停機時間、提高資産利用率（OEE）和優化能耗等方麵量化收益的方法。同時，也探討瞭分階段實施（Pilot Project到全麵部署）的價值實現路徑，避免“大爆炸”式的風險。 第十章：走嚮自適應與自主係統 展望未來，本章探討瞭數字孿生嚮更高階形態——“自適應孿生”和“自主控製”——的演進方嚮。這包括利用數字孿生體作為強化學習（RL）的訓練環境，最終實現物理係統能夠在無需人工乾預的情況下，根據環境變化自主優化其運行參數和行為模式。 結語 《數字孿生：構建未來工業的虛擬鏡像》旨在提供一本全麵、深入且高度實用的技術指南。它要求讀者具備對工業係統和數據科學的基本理解，並緻力於將讀者從數字孿生的理論認知者，轉變為能夠在其組織內部規劃、設計並成功部署復雜數字孿生係統的實踐者。本書不僅僅是描述技術，更是一份關於如何重塑工業資産全生命周期管理與決策製定的路綫圖。
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