Industrial Project Management

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出版者:Springer
作者:Stefano Tonchia
出品人:
页数:246
译者:
出版时间:2008-09-11
价格:USD 79.95
装帧:Hardcover
isbn号码:9783540775423
丛书系列:
图书标签:
  • 项目管理
  • 工业项目
  • 工程管理
  • 流程优化
  • 风险管理
  • 进度控制
  • 成本控制
  • 质量管理
  • 团队协作
  • 项目规划
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具体描述

This book describes, in a precise but practical way, the most recent principles and techniques of project management, at the highest international standards, with a fully company-wide, process-based, multi-project approach.It is unique because of the integration of project management fundamentals with the practices of international contracting, which characterize planning, design and construction of large works (such as plants and machinery) in the industrial sectors.The rigorous academic approach is mixed with the managerial contribution of Danieli, through its experience in supplying more than 120 turnkey projects for the steel industry, worldwide. The project managment of the latter is described along-side how it can be effectively applied to win and manage large international contracts. There are very few, if any, books in the project management field that describe in detail a company-wide approach to project management within a large, multi-national corporation, with the amount of detail and giving the useful, practical understanding of the underlying principles and specific processes and practices that are presented here . Russell D. Archibald

智能制造时代的运营与供应链优化 本书旨在为寻求在复杂、快速变化的全球市场中取得成功的运营和供应链专业人士提供一套全面的、面向未来的战略框架和实践工具。 随着工业4.0的浪潮席卷而来,传统的线性供应链模式正迅速转变为高度互联、数据驱动的智能网络。本书聚焦于如何有效驾驭这一转型,实现卓越的运营效率和弹性供应链。 --- 第一部分:数字化转型的核心驱动力与战略重塑 本部分深入探讨了驱动当前制造业和物流业变革的关键技术——物联网(IoT)、人工智能(AI)、机器学习(ML)以及大数据分析。它不仅仅是技术堆砌的罗列,而是着重分析这些技术如何重塑价值创造的链条。 第1章:工业4.0的生态系统与战略定位 我们将详细解析“智能工厂”的构成要素,并阐述企业如何在这一生态系统中确定自身的战略定位。讨论的重点包括: 数据治理与集成架构: 如何建立一个统一的数据湖,打破信息孤岛,实现从车间传感器到企业资源规划(ERP)系统的端到端数据流。 价值流映射的数字化升级: 运用数字孪生(Digital Twin)技术对现有生产流程进行高保真模拟,识别瓶颈和浪费的隐性来源。 敏捷性与韧性(Resilience)的平衡: 在追求效率最大化的同时,构建抵御地缘政治风险和突发公共卫生事件的供应链结构。 第2章:预测性维护与资产性能管理(APM) 本书强调从被动维护转向预测性维护的范式转变,这是提高设备综合效率(OEE)的关键。内容涵盖: 传感器数据采集与特征工程: 如何从振动、温度、电流等原始数据中提取出对设备健康状态具有指示意义的特征。 基于机器学习的故障诊断模型构建: 介绍时间序列分析、异常检测算法(如Isolation Forest, One-Class SVM)在预测设备剩余使用寿命(RUL)中的实际应用。 维护工作流的自动化集成: 如何将预测结果无缝集成到维护管理系统(CMMS)中,自动生成工单,优化备件库存策略。 --- 第二部分:供应链的智能化与可视化 现代供应链不再只是物流的集合,而是一个复杂的决策网络。本部分侧重于如何利用先进的分析工具提升决策的精确性和响应速度。 第3章:需求预测的进化:从统计到深度学习 传统的季节性调整和移动平均法已不足以应对瞬息万变的市场需求。我们探讨如何利用更先进的方法提高预测准确性: 外部因素的纳入: 将宏观经济指标、社交媒体情绪、竞争对手活动等非结构化数据整合到预测模型中。 深度学习模型在需求预测中的应用: 详细介绍循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)如何有效捕捉复杂的时间依赖关系。 情景规划与不确定性量化: 不仅给出单一预测值,更重要的是提供基于概率分布的置信区间,辅助风险评估。 第4章:端到端供应链可视化与控制塔(Control Tower)的构建 控制塔是实现供应链透明度和主动控制的核心。本书详述其实施的蓝图: 多层级数据聚合: 如何在运输管理系统(TMS)、仓库管理系统(WMS)、供应商门户之间建立实时数据接口。 实时异常检测与干预机制: 建立预设的KPI阈值,一旦检测到偏离(例如,交货延迟超过X小时),系统自动触发警报和推荐的纠正措施路径。 协同规划、预测与补货(CPFR)的数字化实践: 提升与关键供应商和客户之间的信息共享和联合决策能力。 --- 第三部分:精益制造与卓越运营的深化实践 本部分回归运营的本质,探讨如何在数字化工具的赋能下,将精益原则推向新的高度,实现极致的效率和质量控制。 第5章:面向批次规模为一的柔性制造系统 大规模定制(Mass Customization)要求生产系统具备极高的配置切换速度和吞吐量。 自动化与人机协作(Cobots): 探讨如何安全高效地部署协作机器人,以应对高混合、小批量生产的需求。 快速换模(SMED)的数字化辅助: 利用增强现实(AR)技术指导操作员执行复杂的换模流程,并记录和分析每个步骤的耗时。 生产执行系统(MES)的优化配置: 确保MES能够实时调度资源,处理复杂的生产调度问题,而不是仅仅充当数据记录器。 第6章:零缺陷质量管理与过程控制 质量管理从检验环节前移至设计和生产过程本身。 统计过程控制(SPC)的实时化: 从传统的控制图演进到基于云计算的实时SPC系统,实现对微小波动(信号)的即时反应。 机器视觉(Machine Vision)在自动化检测中的部署: 介绍基于深度学习的图像识别技术如何替代或增强传统的人工目检,尤其是在复杂表面缺陷识别上的优势。 根因分析(RCA)的自动化支持: 利用数据关联性分析工具,快速追踪缺陷批次与特定的设备状态、原料批次、操作员之间的关联性。 --- 第四部分:可持续性、风险与人才战略 面向未来的运营管理必须将环境、社会责任和治理(ESG)纳入核心考量,并培养适应未来工作环境的人才。 第7章:绿色供应链与循环经济模型 可持续性不再是成本中心,而是新的竞争优势。 碳足迹的精确追踪与优化: 介绍如何量化产品全生命周期(从原材料采购到最终处置)的碳排放,并利用优化算法选择低碳物流路径。 逆向物流的设计与实施: 建立高效的回收、翻新和再制造流程,将废弃物转化为有价值的投入(闭环系统)。 供应商可持续性绩效评估: 将ESG标准纳入供应商选择和绩效考核体系。 第8章:运营人才的重塑与赋能 技术工具的引入,要求运营团队的技能结构发生根本性转变。 新角色的定义: 流程数据科学家(Process Data Scientist)、AI伦理专员、数字孪生工程师等新兴角色的职责与能力要求。 基于绩效的学习(PBL)体系: 建立持续学习的文化,通过仿真平台和虚拟现实(VR)培训,提升员工对新系统的操作熟练度。 跨职能团队的构建与激励: 确保运营、IT和工程部门之间的无缝协作,共同推动数字化项目落地。 本书内容聚焦于战略规划、技术集成、精益深化和组织变革,旨在为读者提供一个清晰的路线图,以构建面向未来的、高效、可持续且具有高度适应性的全球运营体系。它提供了在当前技术驱动的市场环境中,如何通过优化流程、强化决策和管理复杂性,实现企业核心竞争力的全面提升。

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读后感

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这本书的封面设计简洁而专业,深蓝色的背景搭配银色的字体,立刻给人一种严谨、可靠的感觉。我是一个初涉项目管理领域的新人,对于如何将一个工业项目从概念转化为现实,一直感到有些茫然。在朋友的推荐下,我购入了《Industrial Project Management》。虽然我尚未深入阅读,但仅仅是翻阅目录,就已经让我对这本书充满了期待。它似乎囊括了项目生命周期的每一个环节,从项目启动的初步构想到最终的收尾阶段,每一个步骤都得到了细致的划分。我尤其对其中关于“风险管理”和“变更控制”的章节感到好奇,我知道在大型工业项目中,这两个方面往往是决定项目成败的关键。我希望这本书能够提供一套清晰、可操作的框架,帮助我理解并应对这些复杂的问题。它的排版也很舒服,字号适中,段落清晰,即使是初学者也能轻松阅读。我期待着能够从中学习到如何在实践中有效地规划、执行和监控工业项目,最终能够自信地带领团队完成各项挑战。我也会把我学习过程中的心得体会,以及这本书给我带来的实际帮助,分享给更多有需要的朋友。

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我是一家小型工程咨询公司的初级工程师,最近公司承接了一个新的工业项目,这对我来说是一个巨大的挑战。在学习过程中,《Industrial Project Management》这本书引起了我的注意。它看起来是一本非常全面的指南,涵盖了工业项目管理的方方面面。我最看重的是它是否能够提供清晰的步骤和可行的工具,来帮助我理解并执行项目中的各项任务。我希望能学习到如何有效地进行项目计划,包括如何准确估算时间和资源,以及如何识别和管理潜在的项目风险。这本书的封面设计给我一种专业且值得信赖的感觉,这让我对它的内容充满了信心。我期待它能帮助我克服在项目管理方面的一些知识盲区,并提升我的实际操作能力。例如,书中关于质量控制和沟通管理的章节,对我来说至关重要,我希望能够从中学习到如何在项目过程中确保项目的质量,并有效地与团队成员、客户和其他利益相关者进行沟通,从而避免不必要的误解和冲突,最终保证项目的顺利进行。

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我对项目管理一直都有着浓厚的兴趣,尤其是在一些技术密集型和资本密集型的工业领域。《Industrial Project Management》这本书的封面设计非常吸引我,它传递出一种稳定、可靠和专业的信号。我预期这本书会深入探讨工业项目中独有的管理挑战,比如如何在高压环境下进行决策,如何处理复杂的合同,以及如何管理大型设备采购和安装过程中的风险。我特别希望了解书中关于项目收尾和经验总结的部分,因为我认为这是从一个项目中学习并改进的关键环节。我希望能从中学习到一些能够帮助我提升效率、控制成本并最终确保项目成功的实用技巧和最佳实践。对我而言,这本书不仅仅是一本教科书,更像是一本实用的操作指南,我期待它能为我打开一扇通往工业项目管理世界的大门,让我能够更好地理解这个领域,并为我未来的职业规划提供清晰的指引和实际的帮助,为我成为一名优秀的工业项目经理铺平道路。

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我是一位拥有多年行业经验的项目经理,在一次行业交流会上,偶然听闻了《Industrial Project Management》这本书。虽然我对项目管理的理论体系已经相当熟悉,但总觉得在实际操作层面,尤其是在复杂且大规模的工业项目中,总有一些细节的处理方式可以进一步优化。《Industrial Project Management》的书名就直接点出了其核心价值,这让我对其内容充满兴趣。我推测书中一定包含了许多关于如何处理工业项目中特有的挑战,例如供应链的协同、高风险设备的操作安全、跨国团队的管理协调等等。我非常有兴趣了解书中是如何将这些实际的、具有挑战性的场景融入理论框架的。对于那些需要处理巨额投资、长周期、多方利益相关者的工业项目,我认为一本专注于此的书籍,必然会提供一些独特且实用的见解。我希望能从中汲取一些新的管理理念或工具,来提升我当前管理项目的效率和成功率,尤其是在成本控制和进度优化方面,我希望能找到一些更具创新性的方法。

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作为一名对工业管理领域充满好奇的在校学生,我一直致力于寻找能够系统性地介绍工业项目运作的书籍。《Industrial Project Management》这本书的出现,让我看到了希望。从书名来看,它似乎能够为我提供一个宏观的视角,来理解一个大型工业项目是如何从概念变为现实的。我特别好奇书中是否会详细介绍项目启动阶段的各种准备工作,例如可行性研究、市场分析以及初步的项目范围界定。我也希望了解在项目执行过程中,如何有效地协调不同部门和供应商,以及如何处理可能出现的各种技术难题和管理挑战。这本书的专业封面设计,让我觉得它是一本值得深入研究的学术性读物。我期待着通过阅读这本书,能够建立起对工业项目管理的基本认知,并为我未来进入这个行业打下坚实的基础。我相信,这本书将为我提供一个清晰的路线图,指导我如何一步步地理解和掌握工业项目管理的精髓,从而为我未来的职业发展指明方向。

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