数物融合

工业互联网已成为众多企业关注的焦点，运用工业互联网实现数字化转型是很多企业都在做的工作。然而，一些企业和管理人员往往将数字化转型与数字技术投资相混淆。
《数物融合 工业互联网重构数字企业》将引领读者重新审视新一代信息技术给企业带来的****的挑战和机遇，以全新的视角诠释如何利用数字主线打通企业端到端价值链，以数据为驱动，以工业互联网为依托，赋能企业研发、制造、营销、运营和服务等核心业务的创新，从而在新的行业竞争格局中脱颖而出。同时，本书基于国内外企业数字化转型的成功案例和经验，结合国内企业信息化、数字化现状，为正在转型或即将转型的企业提供了如何以工业互联网重构数字企业、正确实施数字化转型的建议。
《数物融合 工业互联网重构数字企业》适合企业管理者以及从事研发、制造、营销、运营和服务工作的人员阅读，也可供高等院校相关专业的师生参考。

施战备
上海大学计算机应用技术专业硕士毕业；
自2002年进入企业数字化研发和制造领域，先后就职于达索和PTC公司，经历了从售后实施到售前规划的各个职位，在航空、工程机械、汽车等领域有很强的行业背景和业务能力；
曾负责PTC工业物联网技术团队，主导参与了多个国内大型集团企业的智能制造和数字化转型项目的规划落地，对工业互联网在工业领域的实施应用具有丰富的经验和心得；
主导编写了PTC《数字化转型白皮书》《智能制造白皮书》等。

秦　成
华东师范大学计算机应用技术硕士毕业；
目前担任PTC中国区技术总监、PTC技术生态联盟会长，领导中国区售前技术团队为客户提供数字化及IT战略、规划、咨询和技术等专业化服务；
在CAD、PLM、ALM、IoT、AR软件领域有近10年的应用与服务经验，负责或参与过汽车与交通运输、国防军工、工程机械、高科技电子、能源等行业大型企业的信息化规划、咨询及实施工作；
近5年专注于制造业数字化转型咨询与新技术落地应用。

张锦存
毕业于吉林工业大学汽车发动机专业；
目前担任PTC中国区汽车行业高级技术经理，为汽车行业客户提供数字化规划与技术服务；
具有7年汽车发动机设计与管理经验，13年工业领域研发、制造、服务等全过程信息化解决方案咨询与实施经验，技术范围包括PLM、ALM、IoT、AR等多个领域，客户涵盖汽车、工程机械、铁路、船舶、兵器、能源等众多行业的领先企业；
近3年致力于以工业互联网技术帮助企业进行数字化转型的规划与落地工作。

刘丽兰
上海大学机自学院副院长，上海市智能制造及机器人重点实验室主任，上海市科协人工智能专业委员会委员，上海科创中心建设“上海机器人共性技术研发与转化平台”董事，上海机械工程学会副秘书长，上海市三八红旗手；
主要研究智能制造技术与系统，围绕信息物理融合技术建立基于数字孪生的数据感知与融合模型，采用人工智能技术进行制造过程的实时分析决策，实现以工艺为主线的产品质量一致性管控，成果用于航空、航天、汽车、钢铁等领域；
先后获得过上海市科技进步二等奖1项、三等奖1项，上海市教学一等奖2项，中国产学研合作创新奖1项。

1.立足于数字化、工业互联网、智能制造等重大课题，抓住2020年我国“新基建”的两大重点方向——5G和工业互联网；
2.系统阐述工业互联网、数字中台、数字主线、数字孪生等新生概念的内涵及作用，用工业互联网平台赋能中国制造业基础的改造、提升，通过数字技术与业务的深度融合，实现企业向数字化、智能化的转型升级；
3.PTC（美国参数技术公司）是世界先进的物联网公司之一、物联网及增强现实领域领导者、具有Gartner工业物联网平台魔力象限“远见者”称号、被IDC MarketScape评为全球工业物联网平台领导者、被慧与公司（Hewlett Packard Enterprise，HPE）评为“2019年度新锐及物联网解决方案技术合作伙伴”、被Quadrant Knowledge Solutions评为全球PLM市场技术引领者；
4.工业和信息化部原副部长杨学山、中国工程院院士郭孔辉、上海大学终审教授方明伦、中国发明协会常务理事赵敏作序，同济大学工业4.0工厂主任陈明、美国辛辛那提大学教授李杰、优也公司首席科学家郭朝晖、北京兰光创新董事长朱铎先、北京联讯动力总经理林雪萍、ThoughtWorks 数据智能总经理史凯、e-works数字化企业网CEO黄培推荐。

推荐序一

制造业正在经历根本性、战略性、全局性的变革。这种变革源自信息或数字这类特殊资源成为制造业发展的内生要素，发轫于信息通信技术的快速进步，加速于业态和模式的转变，朝向数字化、智能化的愿景迈进。然而，几年探索，成功与失败相间，路径尚未清晰，目标也存在模糊之处。

在这样的时候，我看到了施战备、秦成等人的新著《数物融合：工业互联网重构数字企业》一书。细品之下，我感到这是近年来关于制造企业数字化转型最系统、最有价值的专著之一。

之所以说最系统、最有价值，是因为本书从制造企业的角度诠释了数字化转型的方向——构建数字企业；正确地把握了转型的核心要素——企业的数字中台、物联网平台、数字主线和数字孪生；系统地阐述了企业数字化转型的各个环节——研发、制造、营销、运营和服务。尤为值得重视的是，无论是核心要素，还是主要环节的讨论，这本书都能紧紧把握以具体的企业为中心。所谓数字中台、物联网平台、数字主线和数字孪生，都是以具体企业的事务为对象，而不是从技术的角度去讨论抽象、泛泛的概念，或超越企业的价值不明确的平台、中台、主线。

从概念到概念，将以互联网为中心的平台、数字、计算模式直接套用到制造企业的数字化转型，将此戴上“互联网思维”的光环，生硬照搬，是国内外许多企业甚至名列前茅的大企业在过去几年的实践中纷纷败北的主要原因。

20年互联网成功模式成为制造企业数字化转型失败的一个重要原因，听起来十分刺耳，但这是无可回避的事实，因为两者之间遵循不同的规律。网络是不一样的网络，数字是不一样的数字，计算是不一样的计算。

制造企业的物联网有的直接应用了互联网，有的利用了协议、浏览器等互联网技术，有的用DCS、SCADA、总线等连接。不管用什么方式连接，均不适用梅特卡夫定律。这些系统都是围绕企业的一个或多个目的，实现一个或多个业务流程，其边界、节点、功能是确定的或可确定的。这些连接的系统遵循的理论基础是控制论，方法论则应该是基于模型的系统工程，不是泛在连接，不遵循梅特卡夫定律。

制造企业物联系统的计算基于控制或管理的目的，控制和管理的节点在那儿，计算就在那儿。如果计算离开了控制的地方，计算就要出问题。因为在控制的地方计算的是含义，不是处理符号；离开了控制节点，同样的“0、1”字符串，含义就可能不一样了。我们想想任何数控机床和自动化控制系统，如发电机组中感知的东西尽管用模拟或数字的形式传输到控制单元，但是，该感知器功能加上所感知内容的时间、地点、过程，这些要素合在一起，控制单元接收到的就是含义，而不是符号，然后系统根据控制逻辑对这个含义进行处理。

制造企业的数字，就是这个企业在制造过程、管理过程、研发过程、营销服务过程等产生和需要的数字；数字孪生是这个企业需要且有价值的过程、部件的数字镜像；数字中台是为上述过程或事务提供处理和数字资源。具体化、与具体企业的事务紧紧相连是制造企业数字化转型的本质特征，而全球一网、泛在、通用是互联网的本质特征。

互联网思维不适用于工业互联网，企业的数字化转型不应由信息通信技术或数字驱动，而是由工业企业的内在发展需求或要解决的问题驱动。我们不能想当然地认为，贴上工业互联网、工业大数据、工业App、数字中台这样的概念，就能得到解决企业所面临问题的灵丹妙药，就能增加企业的利润、提升企业的劳动生产率；而是应该反过来，从企业利润如何增长、市场份额如何扩展、劳动生产率如何提升、面临的关键问题如何解决，去寻找适合的技术、适用的数据、恰当的模式。

理论和实践有时是一致的、互补的，有时又是矛盾的，甚至是相左的。所以，我们应当首先考虑问题是什么？价值是什么？这个价值怎么变成可靠的现金流？这个价值怎么变成企业解决今天的困难、走向明天的基础？我推荐本书，就是希望制造企业的领导者和技术人员能将本企业的实际问题与本书系统的精辟的介绍和阐述结合起来，以真实的价值为中心，找到自身实现数字化转型的恰当路径。

是为序。

杨学山

2020 年5 月13 日

（工业和信息化部原副部长）

推荐序二

作为汽车行业的一名老兵，我从1956年大学毕业至今已经研究了半个多世纪的汽车技术，深知汽车行业的法规要求严格、可靠性要求高、技术与管理复杂、产业链长。因此，汽车产业发展水平是一个国家整体制造业水平的标杆。当下汽车产品在智能化、网联化、电动化的发展创新都离不开工业软件，而汽车企业的发展创新同样离不开各种先进的数字化技术。

从1886年卡尔·本茨的三轮汽车奔驰1 号成功注册专利算起，汽车发展到今天已有百年历史。如果卡尔·本茨穿越到今天，他一定想不到当初复杂、昂贵的汽车已经普及到千家万户，更想不到一辆智能汽车40%的价值已经是超过1 亿行的软件代码，它们支撑着汽车安全控制、动力匹配优化、自动辅助驾驶、信息娱乐系统等各种功能。我回想起在1996 年筹建吉林工业大学汽车仿真与控制国家重点实验室时，就开始利用CAD、CAE 等各种设计与仿真软件建立“人- 车- 环境系统”的研究环境，而近些年来，车联网、大数据、人工智能等技术的快速应用使汽车的智能化水平越来越高。

“软件定义汽车”的时代已经到来，大众、宝马等汽车行业领先企业纷纷提出数字化转型目标，利用工业互联网等技术将人员、机器、物料、系统等各类生产要素互联互通，弥合数字世界与物理世界的鸿沟，以数据驱动企业流程的优化与决策效率的提高，进而提升客户体验和忠诚度，实现企业的高质量、可持续发展。众所周知，工业互联网将成为未来制造业竞争的制高点，所以今年3 月20 日工信部发布了《推动工业互联网加快发展的通知》，这为我国加快工业互联网创新发展提供了行动指南。

在与我国众多汽车企业的交流合作中，我看到虽然信息化技术已经普及到企业的研发、制造等各个环节，但是工业互联网技术的总体应用水平还不高，尤其是缺乏对当下包括工业互联网在内的各种新概念、新技术的理解和应用指导。企业管理者迫切需要有一套与数字化转型相关的理论和实践结合体系，在新冠肺炎疫情肆虐的当下苦练内功、主动转型，推动企业向数字化、网络化、智能化发展。

所谓“他山之石，可以攻玉”，本书的几位作者一直致力于为制造企业提供数字化转型的规划与落地工作，既有国外先进的工业互联网技术理论，又有国内众多企业的实践经验，所以他们总结了一套重构数字企业的体系和架构，并结合大量案例来论证如何具体落地。

数字化技术的浪潮风起云涌，我期望本书能帮助管理者根据企业的发展现状和目标理清数字化转型思路，利用工业互联网技术构建企业的核心竞争力，推动更多优秀的企业成为勇立潮头浪尖的弄潮儿。

郭孔辉

2020 年5 月19 日

（中国工程院院士）

推荐序三

　　制造业是保持国家竞争力和经济持续稳定发展的重要支柱，是立国之本、强国之基。改革开放以来，我国制造业有了很大的发展，取得了举世公认的成就，但是依然面临质量不高、创新不足和尖端产品过少等问题。尤其是在欧美再工业化、劳动力成本大幅提升的背景下，我国制造业正面临着来自内外两方面的严峻挑战。制造业转型升级既是推动我国由制造大国向制造强国转变的必由之路，也是我国在新一轮产业革命中抢占价值链高端、保持全球竞争力的关键，还是国家重要发展战略。如何持续有效地推进制造业转型升级，已成为众多企业研讨的主题。

与此同时，以物联网、云计算、大数据、人工智能等引领的新一轮技术浪潮正在席卷整个制造业。这些新兴的信息技术与工业技术的深度融合催生了工业4.0、工业互联网、数字孪生、智能制造、智能工厂等一系列全新的概念、技术和范式，给制造业带来了前所未有的冲击和变革。这些技术正在使工业产品、制造过程、全生命周期管理变得越来越智能，以前科幻片中的场景正在逐渐成为现实。例如，结合大数据、云计算和人工智能等先进技术的无人驾驶已于今年4 月在我国多个城市正式上路运行；在某些特定行业，“无人工厂”或“黑灯工厂”也已经成为现实。从长远来看，这些技术和范式将对整个制造业产生深远的影响，必将持续推动制造业转型升级。然而，对于制造企业个体而言，摆在其面前最现实的问题是如何利用这些技术实现产品、制造过程、服务的创新和转型升级，提升企业竞争力。同时，企业应当想清楚，是通过采购智能产线设备，实现机器

换人，还是装配一套信息系统或企业上云。

正如本书所说，我国制造业正在经历转型阵痛期。此时，我们应该立足于制造业，回归制造业本质，重新审视这些概念和技术，思考如何让这些技术与企业的产品和业务实现深度融合。也正鉴于此，国务院于2017年正式发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，提出增强工业互联网产业供给能力，持续提升我国工业互联网发展水平，形成实体经济与网络相互促进、同步提升的良好格局。2018年7月，工信部印发了《工业互联网平台建设及推广指南》和《工业互联网平台评价方法》。2019年的《政府工作报告》明确指出通过打造工业互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能。2020年，我国又提出“大力发展先进制造业，加快推进新型基础设施建设”，而工业互联网成为“新基建”的一个重要投资方向。由此可见，工业互联网已经成为制造企业提质降本增效、加速转型升级的重要抓手。

企业数字化转型不能一概而论，我们要从时代变迁、技术发展、转型落实等多角度全面看待，抓住其本质和规律，夯实基础，实实在在地解决问题，创造价值。

本书作者多年来一直奋斗在制造业信息化领域，对企业及车间信息化的规划、组织、实施已积累了很丰富的经验。他们创作的这本《数物融合：工业互联网重构数字企业》紧扣当前制造业的发展形势，深入剖析和阐述了当前的技术热点和概念，为我们拨开了纷繁芜杂的数字迷雾，指出了企业数字化转型升级的本质，能够帮助读者利用工业互联网平台为企业打造数字基石。为了帮助企业能够更好地落地数字化转型，他们在书中列举了大量国内外先进企业的成功案例，分享这些企业的经验，从实践落地的角度为企业提出了研发、制造和服务等核心业务的转型路径。这是企业数字化转型方面不可多得的一本好书，可供业内相关人士参考和借鉴。

方明伦

2020 年5 月19 日

（上海大学终身教授，曾任上海大学党委书记、常务副校长）

推荐序四

工业互联网已经成为我国“新基建”的重要内容之一。

企业数字化转型已经成为全球企业界的基本共识。

对工业互联网的解读和实践，在我国呈现出与世界其他地方不同的特点。从对工业互联网的定义到其所适用的场景，所有从业者、研究者、实践者都给出了不同的答案。而企业如何通过融合数字化自身的诸多要素，乃至数字化所有业务系统，进而成为数字企业，是一场没有唯一路径、没有标准方案，但是有明确方向与目标的宏大实践。

在施战备、秦成等人创作的《数物融合：工业互联网重构数字企业》一书中，这两部分关乎企业生存与发展的重大内容被和谐地统一到了一起。

搭载上源源流淌、无穷无尽的比特数据，给企业的某些方面做一些数字化工作，如数字化产品、数字化流程、数字化销售等，很多企业都会去做，很多文章、著作都会谈到。但是，如此系统地将数字化转型体系架构、数字化研发转型、数字化制造转型、数字化营销转型、数字化运营与服务转型甚至员工数字化都予以研究与解读，同时以工业互联网赋能上述转型活动，并将所有实践结果荟萃到一本书集中描写，目前市场上似乎只有这一本。这让该书变得与众不同，有可能给读者带来更多的思考与想象空间。

作为一家面向全球业务、扎根我国20多年的技术型企业，PTC对互联网的业务尝试与追求可谓时间久远。自20世纪90年代后期互联网兴起之时，该公司就提出了独树一帜的协同产品商务（Collaborative Product Commerce，CPC)的概念，希望基于互联网，面向制造企业的产品设计、生产、供应链、售后服务等全生命周期业务活动，以较全面的数据管理来实现跨行业、跨地域合作，以产品协作开发提升企业效益。然而，当年基于互联网的制造协同技术尚不成熟，加上社交与消费互联网异军突起，产品生命周期管理（Product Lifecycle Management，PLM）浪潮汹涌，此后，CPC逐渐淡出了人们的视野。但是，用跑在网络上的数据打通制造业诸多衔接不畅环节的梦想始终活跃在该公司领导人的脑海中。

7年前，当全球工业软件巨头都还在不遗余力地发展PLM技术时，PTC却再次将目光聚焦在基于工业物联网的数字化技术上，大胆收购ThingWorx软件，进军工业物联网领域。很多业界人士一开始并没有看懂这个深思熟虑的转变，都以为PTC走偏了。等到德国人开始大力宣传推动工业4.0、美国人开始布局工业互联网、我国大多数人开始意识到这是一场新工业革命的时候，人们才发现，不是PTC走偏了，而是业界的业务发展逻辑变了。

用跑在网络上的数据打通制造业诸多衔接不畅环节的梦想，竟然在此时焕发出了全新的生命力。于是，PLM概念开始逐渐淡化，工业互联网解决方案日趋成熟。占据了工业物联网先机的PTC早一步跨入工业互联网新赛道，布局了数物融合战略，推出了打通数字、物理两界的“数字孪生+AR”，串接了企业价值链上的数字主线，构思了企业数字化转型架构。PTC 多措并举，开始以较大的力度促进企业的数字化重构。

过去20年，人们曾经认为企业数字化之路始于建个机房、买一批电脑、搞一点办公自动化，然后按部就班地踏着CAX、PDM、SCM、ERP、MES等一个一个的台阶向前发展即可。今天，人们忽然发现，在不经意的数年间，工业互联网已经演化成一架自动升起的通向数字空间的高耸入云的天梯。借助这部天梯，企业上云、入网、用数、赋智，乃至构建数字企业，都容易了很多。这就是该书要告诉读者的最重要的信息。

该书作者把他们多年的经验心得、所见所闻，总结成一整套完整的、可落地操作的数字化转型体系，十分不易。剩下的就是读者见仁见智的阅读与理解，求真求实的规划与实践。

是以为序。

赵敏

2020 年6 月3 日

（中国发明协会常务理事、发明方法研究分会会长）

第1章　企业数字化转型
1．1　信息化与数字化 002
1．1．1　新一轮数字化浪潮 002
1．1．2　什么是信息化 004
1．1．3　什么是数字化 005
1．1．4　数字化与信息化的关系 006
1．2　数字化转型的内涵 007
1．2．1　什么是数字化转型 008
1．2．2　数字化转型趋势分析 010
1．3　数字企业是数字化转型的最终目标 012
1．3．1　数字企业 012
1．3．2　产品数字化 016
1．3．3　运营数字化 017
1．3．4　员工数字化 017

第2章　数字化转型的相关概念解析
2．1　数字中台 020
2．1．1　什么是中台 020
2．1．2　中台与高德纳的步速分层思想 022
2．1．3　中台是否适合工业企业 024
2．1．4　工业中台 026
2．1．5　工业中台是企业数字化转型的利器 028
2．2　工业互联网平台 029
2．2．1　工业互联网平台概述 029
2．2．2　工业互联网平台的发展态势 030
2．2．3　从传统ISA-95架构到工业互联网平台 033
2．2．4　工业App是工业互联网生态的重要组成部分 035
2．3　数字主线 037
2．3．1　何为数字主线 037
2．3．2　数字主线的价值 039
2．3．3　数字主线与业务系统 040
2．4　数字孪生 043
2．4．1　何为数字孪生 043
2．4．2　数字孪生与数字样机 044
2．4．3　数字孪生与数字主线 045
2．4．4　数字孪生应用 046

第3章　工业互联网平台赋能数字化转型
3．1　工业互联网平台是数字企业的基石 052
3．2　广泛的连接：异构数据采集 053
3．2．1　工业数据 053
3．2．2　工业数据采集 055
3．3　数字主线：业务与数据的融合 061
3．3．1　业务建模实现IT、OT融合 061
3．3．2　如何构建数字主线 062
3．4　数字孪生：颠覆式创新 064
3．5　机器学习：让数据说话 066
3．5．1　工业数据分析的现状 066
3．5．2　数据分析与机器学习 067
3．5．3　基于工业互联网平台的机器学习 068
3．6　业务编排：数据驱动 070
3．6．1　流程驱动 070
3．6．2　数据驱动业务编排 071
3．7　工业App：提升用户体验 073
3．8　平台化生态：创新共赢 075

第4章　数字化转型体系架构
4．1　企业数字化转型体系 080
4．1．1　转型目标 081
4．1．2　转型战略 084
4．1．3　转型路径 086
4．1．4　数字技术 089
4．1．5　组织文化 090
4．1．6　实施策略 093
4．1．7　持续完善 095
4．2　数字化转型架构 095
4．2．1　企业架构 096
4．2．2　数字化转型业务架构 098
4．2．3　数字化转型IT架构 105
4．2．4　典型应用场景 112
4．2．5　工业互联网平台选型建议 116

第5章　数字化研发转型
5．1　产品研发趋势 120
5．2　产品研发面临挑战 123
5．3　数字化研发 126
5．3．1　数字化研发的概念 126
5．3．2　数字化研发的内涵 127
5．3．3　数字化研发与传统研发的区别 128
5．3．4　数字化研发的误区 129
5．4　数字化研发体系框架 131
5．4．1　数字化研发体系的提出 131
5．4．2　数字化研发体系 132
5．4．3　数字化研发技术框架 133
5．5　数字化研发应用场景及案例分析 134
5．5．1　数据驱动的规划 134
5．5．2　需求定义及分解 138
5．5．3　基于MBSE的设计 140
5．5．4　数据驱动的部件研发协同 144
5．5．5　数字孪生驱动的产品验证 149
5．5．6　制造与服务 150
5．5．7　端到端质量 153
5．5．8　产品实时运营 154
5．5．9　研发驾驶舱 154
5．5．10　端到端追溯 155
5．5．11　数据驱动的设计改进 159
5．6　数字化研发转型落地建议 160
5．7　总结 162

第6章　数字化制造转型
6．1　制造业发展趋势 166
6．1．1　面向用户的个性化定制 167
6．1．2　增材制造 168
6．1．3　数字供应网络 169
6．1．4　人机协作 171
6．1．5　AIoT：人工智能与物联网的融合 174
6．1．6　5G+工业互联网 175
6．2　制造业面临挑战 178
6．3　数字化制造相关概念介绍 184
6．3．1　工业4．0和工业互联网 184
6．3．2　智能制造和数字化制造 186
6．3．3　智能工厂和数字化工厂 189
6．3．4　数字化制造误区 190
6．4　数字化制造体系架构 193
6．4．1　数字化制造业务架构 193
6．4．2　数字化制造技术架构 194
6．4．3　数字化制造应用架构 197
6．5　工厂数字主线 199
6．6　数字孪生应用 201
6．6．1　设备数字孪生 201
6．6．2　产线数字孪生 202
6．6．3　工厂数字孪生 204
6．7　数字资产管理 208
6．7．1　设备实时监控 208
6．7．2　互联工具管理 210
6．7．3　设备预测性维护 211
6．7．4　设备维修指导 213
6．8　数字绩效管理 214
6．8．1　生产运营分析 214
6．8．2　数字绩效看板 216
6．8．3　OEE分析 217
6．8．4　质量根因分析 218
6．9　数字化员工效率 220
6．9．1　互联工作单元 220
6．9．2　AR操作指导与培训 222
6．9．3　专家技能传承 222
6．9．4　员工绩效管理 223
6．10　EHS及供应链管理 224
6．10．1　能源监控管理 224
6．10．2　环保安全监控 225
6．10．3　供应链可视化 226
6．11　总结 228

第7章　数字化营销转型
7．1　产品营销趋势 230
7．2　产品营销面临的挑战 233
7．3　数字化营销 234
7．4　数字化营销转型框架 236
7．5　数字化营销场景应用及案例分析 238
7．5．1　数据驱动的营销分析 238
7．5．2　互动式产品营销 242
7．5．3　互动式产品销售 248

第8章　数字化运营与服务转型
8．1　产品运营与服务的趋势 256
8．2　产品运营与服务面临的挑战 262
8．3　数字化服务与运营 264
8．4　数字化运营与服务转型框架 266
8．5　应用场景及案例分析 269
8．5．1　组织协作创新 269
8．5．2　服务模式创新 270
8．5．3　数据驱动的运营 271
8．5．4　产品数字孪生 272
8．5．5　产品运营优化 274
8．5．6　远程服务优化 275
8．5．7　客户自服务 275
8．5．8　数字化质量闭环 276