阐述了建立＂完美＂虚拟模型的思路，并介绍了大量他在担任NASA、GM、福特．波音等公司顾问的实践案例。共介绍了13类＂完美虚拟＂模型，包括机电软一体化产品设计、制造、试验、使用．成本．交货期等各个方面，形成所谓＂数字双胞胎＂，对制造业企业开发工业4．0核心－－－赛博物理系统，具有实操性很强的指导意义。

“数字孪生”理念之父深入解读NASA、苹果、波音等公司应用数字孪生实现智能制造

封底
本书扩展了迈克尔·格里夫斯博士关于产品全生命周期管理的开创性观点，深入阐述了智能模型是如何经过描述、定义、建造、服务等一步步演变和成长为完整的产品数字孪生。本书不仅包括性能建模和仿真，也包括成本/利润和质量的仿真，以实现商业决策的自动化；不仅考虑机器人仿真，也考虑人因工程，并对全生命周期数字神经系统——BOM主线进行深入论述，对系统工程、多学科优化、机电软一体化建模、物联网也有独到见解。本书最后还结合中国制造2025，对整合人、组织、流程/实践的关键实施成功要素提出了实用建议。
本书深入阐述了如何通过产品全生命周期管理驱动创新和精益产品，企业如何通过连接物理产品和虚拟产品（它们往往在生产过程中会产生产品的信息，即虚拟产品）来为企业自身及客户获得价值。作者作为PLM领域开创性的创造者及思想的领导者，通过本书将行业实践以及学术框架都呈现了出来。
本书涵盖了以下关于产品及其全生命周期的创新观点：
信息是物理资源浪费的替代品
企业不应只简单地关注流程，也需要激发创新实践
从物理的和虚拟的两个角度来思考产品，才能驱动实现高效和创新
供应网适用于虚拟产品，而供应链适用于物理产品
质量是一个全面的生命周期属性，而不单单指制造方面
作者介绍
格里夫斯博士，美国密歇根大学数字化创新研究中心教授，国际上公认的PLM领域的开创者，PLM、工程、制造、信息系统及产品全生命周期领域的专家，曾在多个行业及学术期刊上发表过文章。他作为执行官、经理及企业家超过40年。格里夫斯博士曾经出任过上市公司的董事会主席、CEO和董事会成员，担任普渡大学、爱荷华大学、意大利CIMBA、奥克兰大学兼职教授。格里夫斯博士也为一系列领导型企业及组织做过咨询，包括美国国家航空航天局（NASA），并且为全球型企业组织创建和发布了一系列可执行的PLM方面的课程。

前
虚拟产品，是物理产品的数字化信息，通过涵盖产品全生命周期的创建、构建、维护及废弃处置，可以为产品的生产者及其客户创造价值。产品的生产者和使用者需要改变对产品的认知观点，即只认为物理产品才是产品的观点，需要认识到产品实际上具有双重性：既是物理的，也是虚拟的。虚拟完美是21世纪实现产品创新和精益的关键。
本书介绍并讨论了一些大胆又创新的概念，比如产品质量全生命周期、客户产品价值图、基于变更管理的精神领导力、自主产品、虚拟员工和供应网等，这些观点将挑战我们当前的认知。
迈克尔·格里夫斯博士通过一些来自于领导型企业的例子将他的关于PLM的观点进行落地，比如美国国家航空航天局（NASA）、波音、苹果和福特汽车公司等。这些公司应用并实施了迈克尔·格里夫斯博士的PLM理念及方法，为它们自身、客户及其他利益相关者带来了巨大的收益，并将它们的竞争者远远地甩在了后面。
那些奋力想要获得相同成功的企业需要认识到，除了技术方面，更重要的人、流程、实践和文化的变革才是实现创新与高效，以及“虚拟完美”的核心驱动力。

后
译者介绍
方志刚，现任西门子工业软件公司大中华区技术负责人。1995年加入IBM咨询服务部（前身普华永道咨询部门），2007年加入西门子公司，在美国和中国广泛服务于财富500强、十大军工、汽车、轨道交通、高科技行业等客户，曾联合主编《工业4.0实战：装备制造业数字化之道》和《智能制造之路：数字化工厂》，就智能制造和西门子的角色发表众多公开演讲。他是IEEE/IET、国际运筹学学会ORS和美国工业工程师学会INFORMS会士，曾在英国伦敦获工业工程博士学位。
张振宇，西门子工业软件资深咨询顾问，具有10年以上PLM相关技术及管理工作经验，承担过多个大型装备制造企业研发、制造一体化解决方案的规划、设计及实施，在构建企业协同研发制造数字化平台方面也有较为丰富的经验，服务的客户涵盖国防、汽车、电子、轨道交通等多个行业及领域。曾获北京航空航天大学硕士学位。

第二本书比第一本难写，特别是如果都关注于同一主题。第二本书需要有独立的见解且不能与之前的重复。然而，第二本书也需要能够延续并扩展第一本书的观点。在写这第二本关于产品生命周期管理（PLM）的书的过程中，我希望涵盖一些新的而且有趣的材料，同时提醒读者这些素材引用自第一本书。
我的第一本书——《产品生命周期管理：下一代精益管理》深受欢迎，虽然无法达到《哈利·波特》的成功，但这本书成功地抓住了那些对PLM主题感兴趣的人的注意力。我很满足地发现我的书使得很多在世界级公司从事产品创造、构建、支持及处理的人的书架增色不少，也很高兴有些读者提出问题，这说明他们中有相当一部分确实读了此书。
对于哈利波特的主题，不久之前我曾在NASA组织了一个会议，让一个PLM应用提供商做一个关于他们最新软件的展示和示范。该软件受到所有参与者的欢迎，除了一个。这个人能在场的唯一资格是她有一个博士学位，她所掌握的那一点点理论知识显然不足以让她明白产品生命周期管理的形势。
我对于NASA在构建物理火箭的同时又构建了一个数字火箭是基于“魔法”的这件事持拥护态度，这名博士对此有怨言。我那时忽略了这件事，但进一步考虑，可能从她自身的角度看会有不同的观点。正如Arthur Clarke（著名科幻小说作家）所说：“任何足够先进的技术都与魔法无异。”对于很多人来说，产品生命周期管理的快速发展在他们看来可能确实像魔法。然而，计算通信和软件的快速发展使得几年前不可能的事变为了可能。
创造和组织那些能反映出物理性质的产品信息最近才成为可能。虽然我们对产品信息的抽象简化已进行了很长时间，但产品几何及其功能所展现的丰富的表现形式直到最近才出现。这对一些人看来可能像魔法，但这实际上是一个重大的技术发展的产物，而且这仅仅只是个开始。
因为这本书，我有机会参观一些世界范围内不同产品类别中最好的公司，见到了一些最令人吃惊的产品，它们确实改变了我们的世界。我与这些制造商讨论了他们过去是如何创造并构建一个产品以及PLM正在以何种方式改变和将要改变他们构建后继产品的方式。
我的第一本书已被翻译成多种语言，而我也因此有机会在美国、亚洲和欧洲进行有关PLM的演讲。在我所教授的大学和企业的课堂中，有来自于各大洲（南极洲除外）的专业人才。
我对我的书在工业领域产生的影响感到很高兴，同时我对它能够被应用在大学层面也同样感到高兴。诸如普渡大学、弗吉尼亚理工大学和上海交通大学都在使用我的书教学，以启发学生用这种新方式来思考产品及其关联信息。我相信学习过这种新做事方式并把这些思想带入他们工作中的学生将比那些受过去陈旧方式教育的同事更有竞争优势。
在我看来，一个更好的消息是书中观点的方向是正确的。PLM的发展轨迹已经证实了书中所提出的想法，这些想法（例如虚拟协作工作室）也得到了很多大公司的支持并予以执行，我所创造的一些术语和定义在工业中得到了应用（如果PLM的定义中包含“在最后处理阶段到达高潮”的字眼，那便是我的定义——“到达高潮”这个词很少被使用）。
一些新术语会伴随着一个新学科到来，PLM也不例外。老词汇的含义也较落后，而新学科需要新词汇。我不喜欢用“奇点”这个词表达关联一个控制或信息主版本。我依旧喜欢定义此词为“事实的单一版本”。我依然不确定“事实”对于全体都同意的信息有什么影响。
对于基本术语的定义依旧有一些混乱。一些组织依旧把这个领域看作产品数据管理（PDM）。术语很重要。我们谈论事物的方式就是我们思考事物的方式。我发现那些依旧引用PDM的组织还有一只脚踩在旧的观念中。相对于模型来说他们更喜欢工程图纸。他们对技术的使用大多数依旧停留在工程方向。
我提出PLM由三要素组成：人员、流程/实践、技术。受众依然还是第一本书面向的那些人。然而，也出现了一些关于人们的思考方式和改变（尤其是在神经科学领域）的新的有趣工作，我愿意更深入地探索它们。我所写的第一本书用几页内容讲解了流程与实践的区别，从那之后我对它们有了更多思考并拓展了这些想法。在如今的讨论中，流程已得到最大程度的关注。流程很重要，但它并未真正描述出人们所做的真正有趣的事，而实践才是创造、构建、支持及处理产品的真正驱动。
计算和通信技术仍然在发展，这真的令人赞叹。第一本书的一些读者本希望我花更多的时间讨论实施PLM过程中用到的实际技术，然而我并不情愿那样做，因为按照技术变化的速度，任何书都会过时。我尝试实现的是关注驱动PLM的根本的技术概念和信息化构想。
随着时间的推移，我更加坚信信息是生产精益和创新产品的关键驱动力。这里的信息指的是被浪费的物理资源（即时间、能源和材料）的替代品，这很明显，但很少被清晰地表达。关于信息的理念是关键点，但相关探索和阐释会令人困惑。
PLM及其概念已经对产品的创建、构造、支持及处置有了改进。我希望通过延伸第一本书中的想法并提供一些新的有趣的概念来公平地进行这个话题，以思考精益和创新的虚拟完美的产品。
我从与很多朋友、同事以及熟人的讨论中获益匪浅，也很幸运能与NASA的马歇尔航天中心（MSFC）和肯尼迪宇航中心（KSC）合作。与Dan Dumbacher、Pam Caruso、Mike Galluzi、Paul Gill和Pat Hunt的讨论完善了我的概念。最初将我带入NASA的John Vickers具有源源不断的新见识和新应用，他也不知疲倦地网罗合适的人员和项目以发展PLM的概念。
我很享受与福特公司PLM主任Richard Riff博士适度频繁地共进晚餐。他对于PLM发展方向的见识是无价的。同样来自福特公司的Alan Fisk既指导着一家大型汽车公司如何处理事务，现在也是凯斯西储大学享有声望的管理博士项目的博士毕业生。我也感激普渡大学卓越PLM中心的朋友们，他们帮我在一年内有机会两次使用平台来试验我的新概念。长期的企业伙伴Fred Thomas和Frank Saad也是我工作的支持者。
我也要感谢我的儿子Rob和我儿媳Chris，以及我的孙子孙女（Nick、Bianca、Jake、Gabby、Bella、Sienna和Sophia）。他们总是提醒着我世界在改变。我可爱的妻子Diane支持我花在PLM上的时间。她对这个话题不感兴趣，但她喜欢陪伴我参加某些漂亮地方举行的PLM会议。

2011年于佛罗里达州，可可比奇

智能制造/PLM

本书扩展了迈克尔.格里夫斯博士关于产品全生命周期管理的开创性观点，深入阐述了智能模型是如何经过描述、定义、建造、服务等一步步演变和成长为完整的产品数字孪生。本书不仅包括性能建模和仿真，也包括成本/利润和质量的仿真，以实现商业决策的自动化；不仅考虑机器人仿真，也考虑人因工程，并对全生命周期数字神经系统——BOM主线进行深入论述，对系统工程、多学科优化、机电软一体化建模、物联网也有独到见解。本书最后还结合中国制造2025，对整合人、组织、流程/实践的关键实施成功要素提出了实用建议。
本书可供工程、制造、产品支持和产品处置领域企业的负责人、参与产品全生命周期任意一个部分的从事实际产品制造及产品支持的工程师阅读，也可供大学教授、讲师及学生参考。

（美）迈克尔·格里夫斯（Michael Grieves）：
作者介绍：
（有照片）格里夫斯博士，美国密歇根大学数字化创新研究中心教授，国际上公认的PLM领域的开创者，PLM、工程、制造、信息系统及产品全生命周期领域的专家，曾在多个行业及学术期刊上发表过文章。他作为执行官、经理及企业家超过40年。格里夫斯博士曾经出任过上市公司的董事会主席、CEO和董事会成员。他加入并（或）被任命到下列大学院校：普渡大学、爱荷华大学、意大利CIMBA、奥克兰大学。格里夫斯博士也为一系列领导型企业及组织做过咨询，包括美国国家航空航天局（NASA）,并且为全球型企业组织创建和发布了一系列可执行的PLM方面的课程。
译者介绍：
（有照片）方志刚，现任西门子工业软件公司大中华区技术负责人。1995年加入IBM咨询服务部（前身普华永道咨询部门），2007年加入西门子公司，在美国和中国广泛服务于财富500强、十大军工、汽车、轨道交通、高科技行业等客户，曾联合主编《工业4.0实践：装备制造业数字化之道》和《智能制造之路：数字化工厂》，就智能制造和西门子的角色发表众多公开演讲。他是IEEE/IET、国际运筹学学会ORS和美国工业工程师学会IISE会士，曾在英国伦敦获工业工程博士学位。

张振宇，西门子工业软件资深咨询顾问，具有10年以上PLM相关技术及管理工作经验，承担过多个大型装备制造企业研发、制造一体化解决方案的规划、设计及实施，在构建企业协同研发制造数字化平台方面也有较为丰富的经验，服务的客户涵盖国防、汽车、电子、轨道交通等多个行业及领域。曾获北京航空航天大学硕士学位。

方志刚 张振宇等译：暂无简介

从匮乏到丰富，智能制造要求智能模型演进到数字孪生
过去30多年来，中国通过市场化改革和开放拥抱全球供应链，释放了制造业资本、技术、人才的巨大潜能，自2010年起工业产值雄居世界第一，成为名副其实的世界工厂。
然而也有严肃的研究分析预测，美国在其制造业复兴计划的引领下，可能于2020年重新夺回世界第一制造大国的地位。新一轮工业革命的主要驱动力在于软件和创新能力，而不再是劳动力成本等传统要素，而美国拥有强大的软件和突破性创新能力。中美间的良性竞争，相信将为全球消费者带来持续的惊喜。
制造业大而强，美国能，中国也能
中国为了巩固世界第一制造大国的领先地位，并转型立于制造强国之林，政府于2015年发布了“中国制造2025”的宏伟计划，核心举措之一是推进以自动化、数字化、网络化、智能化为标志的智能制造，并和德国“工业4.0”高科技计划进行战略对接，同步迈入“工业4.0”时代。
可以断言，中、美、德等制造大国的良性竞争对全球消费者是一件好事，一个物质极大丰富、消费者选择众多、绿色可持续的智能制造新时代已经开启，并将加速到来。
展望智能制造时代，将是“云计算、移动计算、物联网、大数据、智慧生活、互联网、智能机器人”等技术充分应用于产品研发和制造领域的时代。随着微电子和计算分析技术（诸如CPS、工业互联、泛在计算等概念的核心技术均建立于此）遵从摩尔定律加速发展，用户可以使用移动终端及虚拟感官通过互联网和制造企业的云计算平台进行在线交互，企业将运用物联网通过自动传感系统产生的大数据洞察用户需求，自动优化、整合全球创新资源和用户侧创新，工厂自组织持续改善生产流程，经济地实现批量化、个性化智能制造。同步发展的还有智能基础设施、智能物流、智能能源网络等。
如何从传统制造模式转型为智能制造模式？如何应对“工业4.0”的冲击？既有的成功产品、生产体系、商业模式能否持续？实施智能制造，应该如何制定战略规划？应该从哪里入手开始具体实施？这是每一位制造业从业人员，无论是CXO、工程或生产主管、工程师，都必须思考和回答的问题。
挑战在于，智能制造覆盖一个庞大的学科群，它是一个跨学科、跨专业的系统工程。智能制造的核心是智能模型，即为产品（芯片、PCB、子系统、材料、零件、装配、整机、软件等级别）、工艺（工位、单元、产线等级别）、生产系统（工厂、园区、网络等级别）建立能够映射其关键性能和行为特征的动态模型，并能以高可信度地进行仿真分析，同时随着产品/工厂生命周期的演进（概念设计、产品设计、工艺工程、工厂工程、仿真试验验证、产品导入、批量生产、使用和服务）不断丰富和充实。其实，以比特换原子、物理空间到信息空间的映射、CPS赛博物理系统、数字孪生、虚拟现实、虚实互联等概念的核心技术都是智能模型和仿真。为智能制造系统建立一个通用的、自洽的智能模型，仍然是一个世界工程难题。
鉴于不同行业、不同生产组织模式、不同产品的产品工程和制造工程领域如此庞大和复杂，有能力纵论智能制造这一复杂巨系统课题之人，在全球也是凤毛麟角。
美国密歇根大学数字化创新研究中心的教授Michael Grieves博士就是其中之一。他长达40年一直专注从事制造业数字化的研究。他所定义的Grieves测试，是制造业企业数字模型的权威理论。过去10年里，他出版了两本专著，第一本是《产品生命周期管理：下一代精益管理》，第二本是《虚拟完美：通过产品生命周期管理驱动创新和精益产品》。Grieves博生也是实战派，他常年担任GM、Ford、Boeing、NASA等机构的数字化战略顾问，也是西门子工业软件公司的老朋友。近期，他综合制造业数字化技术最新发展动态，注意到“中国制造2025”计划以及其他主要工业国的有关计划，于2016年初对《虚拟完美：通过产品生命周期管理驱动创新和精益产品》一书进行了修订并授权给机械工业出版社华章分社翻译，使得我们将其翻译为《智能制造之虚拟完美模型：驱动创新与精益产品》。
在新版中，Grieves博士以产品生命周期为主线，逐步论述智能模型是如何经过描述、定义、建造、服务、报废一步步演变和成长为完整的产品数字孪生。不仅包括性能建模和仿真，也包括成本/利润和质量的仿真，以实现商业决策的自动化。不仅考虑机器人仿真，也考虑到人因工程。并对全生命周期数字神经系统——BOM主线做了深入论述，对系统工程、多学科优化、机电软一体化多物理场建模、物联网也有独到见解。结合“中国制造2025”，对整合人、组织、流程/实践的关键实施成功要素均提出了实用建议。
Grieves博士特别指出，无论如何，根据企业产品和生产竞争力现状，选择合适的智能制造技术，脚踏实地组织实施，是取得预期效益和成功的“王道”。毕竟，与其他工具和手段一样，智能制造是指向月亮的手指，而不是月亮。
本书作者文风朴实无华、语言生动幽默，无晦涩工程术语，但观点往往一针见血，让读者容易抓住问题和方案的本质。
本书译者作为工程信息化/智能制造的从业人员，深感国内产学研各界有关智能制造这一宏大概念的定义不够精确，尤其缺乏对智能模型的有效分类，因而无法做到有效地分类施策。借机械工业出版社华章分社引进此书的机会，译者特组织有关爱好者，利用业余时间，将此书翻译给国内有关读者，谨供参考。由于时间仓促，若有不妥的地方，均为译者的责任，欢迎读者提出批评意见，再次多谢各位读者的关注和阅读。
特别感谢西门子工业软件公司的广大尊贵客户，为我们提供了实践的广阔舞台！
特别感谢西门子数字化工厂集团工业软件公司全球资深前总裁梁乃明先生，为我们提供了富有影响力的平台！
特别感谢机械工业出版社华章分社总编温莉芳和计算机出版中心王颖副总编，决定引进Grieves博士的书！
特别感谢所有贡献者（张振宇、邹明政、黄胜、李志明、陈松盈、刘其荣、夏卫华、王奇岭、张先宏、陈铁锋、刘吉佳、李曦、康佳华），他/她们牺牲了大量业余时间，分担了事无巨细的翻译、校对和协调工作！
特别感谢我的太太和女儿，她们使我的工作富有意义。

方志刚博士
西门子工业软件公司大中华区技术总监

在过去40多年中，当我在面对各类数字化创新项目时，我会记录下所遇到的、特殊却平常的、有关产品创新及市场化的新挑战的主题。
在工业领域，无论是产品设计还是制造过程，不同消费者、OEM供应商都在寻求满足他们的需求，可应对外部冲击和不断增长的商业复杂性的方法。
他们都在寻求长远的，可帮助他们的产品变得更智能、更便宜、更快的方法。
Dr. Michael Grieves 编著的本书，不仅完美地描述了这些挑战，并且针对不同大小公司的不同问题给出了良好的解决方案。
这本书虽不像魔杖似的一下就能解决问题，但它提供了帮助公司认识问题的一系列极佳的例子，并且提供了一个能更好地理解内部冲击、寻找新的有意义的、解决特定困难的方法。
虽然世上不存在一蹴而就，也不存在凭借一种科技、一个方法解决所有问题的情况，但是Michael仍然在帮助读者理解进程、方法、策略以及技术所提供的新奇且有冲击力的影响，并针对如何在此背景下应对所面临的挑战，交了一份完美的答卷。

Gerald Deren

译者序
推荐序
前言
第1章　虚拟完美　1
1.1　定义产品生命周期管理　3
1.2　产品的概念　3
1.3　虚拟产品的前提　4
1.3.1　物理对象具有信息的等效性　4
1.3.2　信息是被浪费的物理资源的替代品　6
1.3.3　直到最后一刻和只要有可能，用字节替代所用的实物　9
1.3.4　产品在本质上具有双重性——它们既是物理的，也是虚拟的　11
1.3.5　不断完善用于仿真的物理世界模型　11
1.3.6　信息可以用来减轻风险和减少不确定性　12
1.4　精益和创新　15
参考文献　16
第2章　虚拟描述　17
2.1　定义PLM　18
2.2　什么是产品生命周期　18
2.2.1　感知价值　20
2.2.2　需求分析和规划　20
2.2.3　概念和原型　21
2.2.4　产品工程　21
2.2.5　制造工程　22
2.2.6　制造生产　22
2.2.7　销售和分销　23
2.2.8　服务　23
2.2.9　报废和回收　23
2.2.10　小结　24
2.3　产品生命周期和产品生命周期曲线　24
2.4　PLM定义：要素和影响（启示）　24
2.4.1　范围　25
2.4.2　方法　26
2.4.3　PLM的组成部分　27
2.4.4　精益及其延伸　27
2.5　PLM的特征　27
2.6　PLM驱动因素　29
2.6.1　外部驱动因素　30
2.6.2　内部驱动因素　31
2.7　回归未来　32
参考文献　32
第3章　虚拟有用　33
3.1　创造　34
3.1.1　需求分析和验证　34
3.1.2　模型发布　35
3.1.3　设计评审　35
3.1.4　数字样机　35
3.1.5　工程变更流程　36
3.1.6　组件更新　37
3.1.7　预发布协同　37
3.1.8　产品集成　38
3.1.9　产品配置控制和验证　38
3.1.10　行为与性能分析　39
3.1.11　采购　40
3.1.12　营销材料　40
3.1.13　下一代产品　41
3.1.14　用于何处　41
3.1.15　包装　42
3.2　构造　43
3.2.1　快速原型制造　43
3.2.2　打印制造　43
3.2.3　制造工艺清单创建　44
3.2.4　工厂仿真　44
3.2.5　工作指导书　45
3.2.6　差错预防　46
3.2.7　完工文件创建　46
3.3　支持　47
3.3.1　配置管理　47
3.3.2　维护、服务和维修　48
3.3.3　假冒零件的预防　48
3.3.4　产品延伸　48
3.3.5　性能反馈　49
3.3.6　产品即服务　49
3.3.7　服务即产品　50
3.4　报废　50
3.4.1　法规符合性　50
3.4.2　项目归档　50
3.5　未来的用例　51
参考文献　51
第4章　虚拟无价　52
4.1　感知价值　54
4.2　产品购买者　55
4.2.1　产品成本　56
4.2.2　产品效益　59
4.3　产品生产者　65
4.4.1　产品利润曲线　66
4.4.2　价值、价格与成本　69
参考文献　70
第5章　虚拟不可分　71
5.1　“虚拟产品”是什么　72
5.2　信息镜像模型　74
5.3　虚拟产品的价值　76
5.4　评估虚拟产品　77
5.5　虚拟测试的发展　78
5.6　虚拟产品表达的演变　81
5.7　产品模型　81
5.8　演变的阶段　82
参考文献　87
第6章　虚拟现实　88
6.1　被动产品对象　90
6.2　机器人对象　92
6.2.1　自主机器人　95
6.3　对象——人　96
6.4　虚拟产品、物理产品和人交互　98
参考文献　100
第7章　虚拟在进行　101
7.1　定义仿真和仿真的类别　103
7.2　仿真实际载荷　104
7.2.1　人机交互仿真　106
7.2.2　仿真与测试　107
7.3　全产品生命周期仿真　109
7.3.1　创造　109
7.3.2　构造　114
7.3.3　维持　116
参考文献　117
第8章　虚拟实现　118
8.1　流程与实践示例　120
8.2　实践/流程图谱　121
8.3　无差异的区别　122
8.4　流程与实践有不同的特征　123
8.4.1　精益与创新　123
8.4.2　可预测与不可预测　124
8.4.3　输入、程序驱动与目标追求　125
8.4.4　精确与模糊　125
8.4.5　可编码/可计算与可论证/可协商　125
8.4.6　效率与效果　126
8.4.7　无摩擦与摩擦　127
8.4.8　优化与满意策略　128
8.4.9　自动导航与意会　129
8.4.10　基于训练的与基于教育的　129
8.5　流程源于实践　130
8.6　在产品生命周期中的流程和实践　130
8.7　不匹配的状况和活动　131
8.7.1　机械的实践　131
8.7.2　官僚的流程　132
8.8　流程和实践有不同的信息需求　132
8.9　小数据与大信息　132
8.10　组织中的艺术　133
参考文献　133
第9章　虚拟员工　135
9.1　虚拟产品工程实践　137
9.2　硬件规则　139
9.2.1　维持现状是最省力的　140
9.2.2　改变是痛苦的　141
9.2.3　行为主义不起作用　142
9.2.4　自我改变　143
9.2.5　专注是关键　144
9.3　虚拟空间和知识保留　145
9.4　组织变革　147
参考文献　150
第10章　虚拟信息　151
10.1　创建阶段　153
10.1.1　需求　153
10.1.2　产品结构　154
10.1.3　机电一体化　158
10.1.4　工程分析与测试　160
10.1.5　产品创建工作流　161
10.2　构建阶段　162
10.2.1　工艺流程清单　162
10.2.2　实物阶段　164
10.3　支持阶段　165
10.3.1　维护　165
10.3.2　服务清单　166
10.3.3　操作状态更改　167
10.3.4　产品操作指导书　169
10.4　报废处置阶段　170
10.4.1　报废清单　170
第11章　虚拟无瑕　172
11.1　产品质量生命周期　173
11.1.1　感知价值　174
11.1.2　需求　174
11.1.3　设计　175
11.1.4　规格　175
11.1.5　样例　176
11.1.6　性能　177
11.1.7　影响　177
11.2　产品质量层次　177
11.2.1　感知价值–需求　178
11.2.2　需求–规格　178
11.2.3　规格–样例　178
11.2.4　样例–性能　179
11.3　生成质量的双重产品　179
11.3.1　创建　179
11.3.2　制造　180
11.3.3　支持　183
11.3.4　报废　184
11.4　质量反馈回路　184
参考文献　186
第12章　虚拟连接　187
12.1　供应链和供应网　188
12.2　同时需要供应链和供应网的产品　190
12.3　供应商零件质量置信等级制度　190
12.4　供应链和供应网的特性对比　191
12.4.1　基于物理资源与基于数字资源　192
12.4.2　不可见的物资与粒状信息　192
12.4.3　有序与一体化　192
12.4.4　低可见性与高可见性　193
12.4.5　产品优先于信息与信息优先于产品　193
12.4.6　低IS整合与高IS整合　194
12.5　供应网效益　194
12.5.1　产品提供者的供应网效益　195
12.5.2　供应商的供应网效益　195
12.6　产品生命周期中的供应网　196
12.6.1　创建　196
12.6.2　精益和创新　199
12.6.3　构建　200
12.6.4　支持　201
12.6.5　报废　203
12.7　假冒零件　203
参考文献　204
第13章　虚拟无法分辨　205
13.1　产品生命周期管理与系统工程　206
13.2　定义系统　206
13.3　定义系统工程　207
13.4　从需求到验证与确认　209
13.5　系统工程师如同会计师　210
13.6　模型、系统工程与产品全生命周期管理　210
13.6.1　流程模型　211
13.6.2　行为模型与空间模型　212
13.6.3　基于模型的系统工程　213
13.6.4　PLM模型　213
13.6.5　产品信息反馈回路　214
13.6.6　系统工程与PLM的比较　215
13.6.7　聚焦产品开发与聚焦产品生命周期　215
13.6.8　基于功能与基于产品生命周期　216
13.6.9　物理产品与实物和虚拟产品　216
13.6.10　基于文档与基于数字　217
13.6.11　深入与宽泛　217
13.7　对于未来发展方向的建议　218
13.7.1　集成使用系统工程与产品生命周期管理　218
13.7.2　系统工程进入整个产品生命周期　218
13.7.3　PLM采用系统工程方法　218
参考文献　219
第14章　虚拟成功　220
14.1　人员　221
14.1.1　保证高管层领导力　221
14.1.2　培训　222
14.1.3　互相学习　222
14.1.4　专注　222
14.2　流程/实践　222
14.2.1　流程和实践的区别　222
14.2.2　重塑数字化环境的流程　223
14.2.3　实践或者流程类型匹配的指导　223
14.2.4　与实践或者流程类型匹配的信息量　224
14.2.5　捕捉实践中的活动　224
14.3　技术　225
14.3.1　匹配技术与用例　225
14.3.2　不要定制软件　225
14.3.3　继续评估其他技术产品　226
14.4　成功的要素　226
14.4.1　对未来的愿景　226
14.4.2　对当前情形的评估　227
14.4.3　缩小差距的计划　229
14.4.4　必要的资源　229
14.4.5　沟通及接受　230
14.4.6　领导力　231
参考文献　232
第15章　虚拟智能　233
15.1　物联网特征　234
15.1.1　智能产品　234
15.1.2　感知　234
15.1.3　转译　235
15.1.4　驱动　235
15.1.5　智能的、连接的产品　236
15.1.6　通信　236
15.1.7　收集、评估和响应　236
15.1.8　保护　236
15.2　物联网与数字孪生模型　237
15.3　物联网服务用例　238
15.3.1　配置管理　238
15.3.2　监测　238
15.3.3　评估/维修　238
15.3.4　预测　238
15.3.5　增强现实　239
15.3.6　产品增强　239
15.3.7　伪造检测　240
15.3.8　产品性能反馈　240
15.4　物联网问题　241
15.4.1　信息物理安全　241
15.4.2　海量数据，有限的信息　241
15.4.3　互操作性/一致性/标准化　242
15.4.4　从机器之间逃脱　242
15.4.5　非增值　242
15.5　整个产品生命周期中的物联网　243
15.5.1　物联网产品创建　243
15.5.2　用例　244
15.5.3　唯一性　244
15.5.4　安全性　244
15.5.5　位置　244
15.5.6　智能物联网建设　245
15.5.7　连接过程中的物联网支持　245
15.5.8　物联网验证废弃处置　245
15.5.9　提供废弃处置流程　245
15.5.10　验证废弃处置　246
15.6　中国制造2025和PLM　246
15.6.1　农机装备　247
15.6.2　生物医药与高性能医疗器械　247
15.6.3　新材料　248
15.6.4　电力装备　248
15.6.5　节能与新能源汽车　249
15.6.6　先进轨道交通装备　249
15.6.7　海洋工程装备及高科技船舶　249
15.6.8　航空航天装备　250
15.6.9　高档数控机床和机器人　251
15.6.10　新一代信息技术　251
第16章　虚拟尚未实现　253
16.1　技术　253
16.2　流程/实践　254
16.3　人员　254