由郑树泉等主编的《工业大数据(架构与应用)/大数据技术与应用》一书的第一章分析各国的相关架构，并提出工业大数据参考架构（第二章）。书的各章（3-11）按照工业大数据参考架构的的三个视角，分别从生命周期与价值流（第三章研发大数据、第四章生产大数据、第五章服务大数据）、企业纵向层（CPS第六章、MIS第七章、Internet+第八章）和IT价值链（业务架构第九章、信息系统架构第十章，技术架构第11章）三个视图来展开，第十二讲工业大数据治理也就是如何保证工业大数据价值的实现，呼应第一章提出的主要论点（工业大数据的价值市提升企业核心能力及支持业务模式创新）。

由郑树泉等主编的《工业大数据(架构与应用)/大数据技术与应用》一书共分12章。首先论述了智能制造与大数据的关系（第1章），在分析了德国工业4．0架构模型RAMI4.0、美国工业互联网参考模型IIRA、日本工业价值链参考框架I’VRA及中国制造2025体系架构的基础上提出了工业大数据架构（第2章）。第3章至第11章分别就工业大数据架构的三个维度展开阐述。其中，第3、第4和第5章分别就产品价值链维度三大环节（研发、生产和服务）论述了工业大数据应用，第6、第7和第8章分别从企业纵向维度论述了智能制造的三个子系统即信息物理系统CPS、管理信息系统MIS和互联网+，第9、第10和第11章分别从IT价值链集成维度（业务架构、信息系统架构和技术架构）论述了工业大数据整体架构及集成技术。最后，第12章讨论了工业大数据安全、质量等大数据治理环节内容。

本书的主要读者是制造型企业高中层决策人员、信息化规划及实施人员、政府两化融合相关人员，以及学校相关专业的教师和学生。

第1章 绪论

 ·1.1 智能制造及技术体系

1.1.1 智能制造的定义

1.1.2 智能制造的目标

1.1.3 智能制造的技术体系

 ·1.2 工业大数据的战略作用

1.2.1 大数据与企业核心能力

1.2.2 大数据与价值链

1.2.3 大数据与制造模式

 ·1.3 工业大数据定义、特征

1.3.1 工业大数据定义

1.3.2 工业大数据特征

 ·1.4 工业大数据战略、实现路径及实施流程

1.4.1 不同类型的业务战略

1.4.2 工业大数据价值实现路径

1.4.3 工业大数据实施流程

 参考文献

第2章 工业大数据架构

 ·2.1 德国工业4.0参考架构

2.1.1 背景

2.1.2 RAMI4.0模型

2.1.3 功能层

2.1.4 生命周期与价值流

2.1.5 企业纵向层

2.1.6 工业4.0组件

 ·2.2 美国工业互联网参考架构

2.2.1 背景

2.2.2 工业互联网架构基本概念

2.2.3 业务视角

2.2.4 应用视角

2.2.5 功能视角

2.2.6 实施视角

 ·2.3 日本工业价值链参考架构

2.3.1 背景

2.3.2 IVRA模式

2.3.3 智能制造单元

 ·2.4 中国制造2025参考架构

2.4.1 背景

2.4.2 智能制造系统架构

2.4.3 智能制造标准体系结构

 ·2.5 工业大数据参考架构

2.5.1 生命周期与价值流

2.5.2 企业纵向层级

2.5.3 IT价值链

 参考文献

第3章 研发大数据

 ·3.1 研发大数据的类型

 ……

第4章 生产大数据

第5章 服务大数据

第6章 信息物理系统

第7章 企业管理信息系统

第8章 “互联网+”时代的工业转型

第9章 业务架构

第10章 信息系统架构

第11章 信息技术架构

第12章 工业大数据治理

缩略语表

名词索引

图索引

表索引

案例索引