制造业从制造向“制造+服务”转型是大势所趋 。作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，工业互联网正经历着日新月异的发展。越来越多的工业企业渴望拥抱和应用这些新技术，但面对层出不穷的物联网和大数据新技术，企业用户在选择大数据的技术方向上或多或少会有些迷茫。另外一方面，随着物联网技术与应用的迅猛发展，物联网数据管理与分析相关的软件开发效率迫切需要快速提升。作为面向工业应用场景解决实际具体问题的软件，工业应用软件的开发者逐渐由IT专业人员转变到领域工程师来担任，能否让非IT背景的领域工程师快速开发出面向具体应用场景的智能工业应用软件，成为制造业企业不可或缺的生产要素。低代码甚至零代码的开发平台已成为新一代制造业基础建设的核心关键技术。
清华大学大数据系统软件国家工程实验室在20余年为工业企业提供信息化服务和大数据解决方案的工程实践的基础上，研发了“清华数为"大数据软件栈解决方案，其中“清华数为”大数据应用开发工具（Tsinghua DataWay Framework，简称DWF）是“清华数为”大数据软件栈的核心组件，是数据工程与软件工程相融合、以数据为中心的低代码协同开发平台。基于DWF平台的开发，开发者无需考虑编程语言和IT架构，只需要专注于解决业务问题本身，工程师只需要根据业务过程的基本逻辑，掌握如何用数据、实体和业务逻辑等要素表达领域知识的技能，再通过拖拽方式创建应用程序，用零代码、低代码的方式构建各种业务系统是实现从业务逻辑到知识自动化的一个重要的方法，也为实现从工业“数据”到“工业知识”的价值提升提供了有效途径和手段。
“清华数为”大数据软件栈和DWF已经在工程机械、轨道交通、飞机制造行业、汽车制造行业、军工企业、中国气象局等单位到了良好的应用。期望DWF能为更多的工程师所用，让更多的工程师能打通“业务-数据-模型-应用”，实现控制的闭环和管理的优化。
本书将DWF培训分为入门阶段、进阶阶段、高级阶段三个层次，通过设备管理系统教学案例的实现，让读者由浅入深的掌握DWF的使用方法。