数字化工厂：建模、实施与评估 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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蔡敏，崔剑，叶范波 著

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• 数字化转型
• 建模
• 仿真
• 实施
• 评估
• 生产管理
• 工业互联网

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030408396

版次：1

商品编码：11494615

包装：精装

开本：16开

出版时间：2014-06-01

用纸：胶版纸

页数：213

内容简介

信息化、数字化正在改变着世界，制造业的生存形态也在发生着变化，数字化工厂将是一种新的发展模式。本书以数字化工厂为主线，对数字化工厂的理论体系、实施技术、建设和评估方法进行了系统的阐述，同时配以具体应用案例，展示了制造业数字化工厂建设中的典型经验。全书内容不仅具有独创性，也具有一定的实践指导作用。 本书可以作为制造业信息化工程领域的管理和技术人员的参考用书，也可作为高等院校相关专业本科生和研究生的教材

目录

第1章 绪论�í�
1��1 现代制造业的发展历程及特点�í�
1��1��1 现代制造业的发展历程�í�
1��1��2 现代制造业特征�í�
1��1��3 现代制造业发展趋势�í�
1��2 数字化工厂概述�í�
1��2��1 数字化工厂的概念及特点�í�
1��2��2 数字化工厂与两化深度融合�í�
1��2��3 数字化工厂的建设意义�í�
1��3 本书框架�í�
参考文献�í�
第2章 数字化工厂的理论基础与系统建模�í�
2��1 建模基础理论�í�
2��1��1 企业建模理论与方法发展现状�í�
2��1��2 工作流过程建模方法�í�
2��2 数字化工厂的概念模型�í�
2��2��1 建模必要性�í�
2��2��2 体系框架�í�
2��2��3 模型结构�í�
2��2��4 建模语言�í�
2��3 基于工作流的系统建模方法�í�
2��3��1 过程建模�í�
2��3��2 资源建模�í�
2��3��3 组织建模�í�
2��3��4 功能建模�í�
2��3��5 信息建模�í�
2��4 模型管理�í�
2��5 数字化工厂建模与实施的关键技术�í�
参考文献��
第3章 制造工程数据库与单一产品数据源技术�í�
3��1 制造信息产生与管理流程�í�
3��1��1 数字化制造流程�í�
3��1��2 数字化制造信息流管理�í�
3��2 制造工程数据库体系�í�
3��2��1 制造工程数据库概述�í�
3��2��2 制造工程数据库系统架构�í�
3��2��3 制造工程数据库的构建原则�í�
3��3 单一产品数据源技术�í�
3��3��1 单一产品数据源概述�í�
3��3��2 基于单一产品数据源的制造信息建模技术�í�
3��4 基于单一产品数据源的企业数据库应用�í�
3��4��1 典型工艺基础数据库的设计�í�
3��4��2 制造资源类基础数据库的设计�í�
参考文献��
第4章 数字化工厂仿真技术�í�
4��1 数字化工厂的仿真层次体系�í�
4��1��1 车间层�í�
4��1��2 生产线层�í�
4��1��3 单元层�í�
4��1��4 操作层�í�
4��2 仿真原理与步骤�í�
4��2��1 仿真的基本原理�í�
4��2��2 系统仿真的步骤�í�
4��2��3 数字化工厂仿真的步骤�í�
4��3 仿真应用�í�
4��3��1 生产布局仿真应用�í�
4��3��2 人机仿真应用�í�
4��3��3 数控仿真应用�í�
参考文献�í�
第5章 生产能力评估与数字化工厂生产组织技术�í�
5��1 生产能力和生产组织�í�
5��1��1 生产能力概述�í�
5��1��2 数字化工厂生产组织�í�
5��2 生产能力评估技术�í�
5��2��1 生产线产能评估指标构建�í�
5��2��2 基于粗糙集理论的生产线产能评估模型�í�
5��2��3 应用案例�í�
5��3 数字化工厂生产组织技术�í�
5��3��1 生产计划和订单管理�í�
5��3��2 生产计划与订单管理的集成�í�
5��3��3 应用案例�í�
参考文献�í�
第6章 数字化工厂的建设�í�
6��1 建设原则�í�
6��2 建设内容�í�
6��2��1 工厂装备数字化�í�
6��2��2 设计研发数字化�í�
6��2��3 生产过程数字化�í�
6��2��4 企业管理数字化�í�
6��3 建设阶段�í�
6��4 系统实施与管理方法�í�
参考文献�í�
第7章 数字化工厂的评估�í�
7��1 现有评估技术与方法�í�
7��2 评估指标体系�í�
7��2��1 评估指标体系的建立�í�
7��2��2 评估指标的构成�í�
7��3 数字化工厂评估计算方法�í�
7��4 评估方法应用示例�í�
参考文献�í�
第8章 未来发展�í�
8��1 云计算技术�í�
8��2 数字传感技术�í�
8��3 三维检测技术�í�
8��4 MBD技术�í�
8��4��1 MBD技术的国内外研究现状�í�
8��4��2 MBD数据集�í�
8��4��3 MBD技术对军工制造企业的挑战�í�
8��5 三维数字化设计制造�í�
参考文献��

前言/序言

《智造未来：颠覆性技术驱动下的生产革新》 内容简介： 在瞬息万变的全球经济浪潮中，制造业正经历一场前所未有的深刻变革。本书《智造未来：颠覆性技术驱动下的生产革新》将带您深入探索这场变革的核心动力——那些正在重塑我们生产方式的颠覆性技术。我们不再仅仅关注已有的成熟体系，而是将目光聚焦于那些尚未被广泛应用，却蕴含着巨大潜力的前沿技术，它们正在以前所未有的速度和深度，重塑着从产品设计、生产制造到供应链管理的每一个环节。 本书将为您呈现一场关于未来生产的宏大叙事，聚焦于那些驱动这场革新的关键技术力量： 人工智能与机器学习的生产力跃升： 我们将深入剖析人工智能（AI）和机器学习（ML）如何在生产环境中释放惊人的潜力。这不仅仅是关于算法的堆砌，而是关于如何将AI/ML的智能应用于预测性维护，让设备故障成为历史；如何实现自适应生产，根据市场需求和原材料变化实时调整生产计划；如何通过智能质量检测，将人工误差降至最低，实现前所未有的产品一致性；以及如何构建更加高效、柔性的生产流程，应对复杂的个性化定制需求。您将了解到AI/ML并非遥不可及的未来概念，而是已经开始切实改变生产效率和产品质量的强大工具。 工业物联网（IIoT）构建的智慧连接： 工业物联网（IIoT）是实现生产智能化互联的基石。本书将详细探讨如何通过传感器、设备互联以及边缘计算，构建起一个实时、透明的生产数据网络。我们将审视IIoT如何在生产车间内部实现设备的远程监控与诊断，优化能源消耗，追踪物料流动，并构建起更具弹性的供应链。更重要的是，IIoT将打破信息孤岛，实现生产数据与其他业务系统（如ERP、MES）的深度融合，从而为更高级别的决策提供海量、实时的数据支持。 增材制造（3D打印）的颠覆性设计与生产： 增材制造，即我们常说的3D打印，正以其独特的优势颠覆着传统的制造逻辑。本书将深入探讨3D打印如何从“原型制造”走向“批量生产”，如何实现过去无法想象的复杂几何形状的设计，从而优化产品性能、减轻重量。我们将分析其在定制化生产、小批量生产以及备品备件按需制造方面的巨大价值，以及它如何缩短产品开发周期，降低制造成本，并为新材料的应用提供了无限可能。 先进机器人技术与自动化协作： 机器人技术的发展早已超越了简单的自动化搬运。本书将聚焦于那些更具智能、更灵活的机器人，包括协作机器人（Cobots），它们能够与人类工人安全地协同工作，承担重复性、危险性或高精度任务，从而提升整体生产效率和工作环境的安全。我们将探讨如何通过先进的视觉识别、路径规划和人机交互技术，让机器人成为生产线上不可或缺的智能助手，并分析它们在装配、检测、搬运等多个场景下的应用潜力。 大数据分析与洞察驱动的决策： 海量生产数据的背后蕴藏着巨大的商业价值。本书将强调如何利用大数据分析技术，从纷繁复杂的数据中提取有价值的洞察。这包括但不限于识别生产瓶颈，优化工艺参数，预测市场需求，以及发现潜在的质量问题。您将了解到如何构建数据驱动的决策机制，让每一个生产环节都基于数据进行优化，从而实现持续改进和创新。 数字孪生（Digital Twin）的虚拟与现实融合： 数字孪生是连接物理世界与数字世界的一座桥梁。本书将深入解析数字孪生在产品生命周期中的应用。通过在虚拟空间中构建与物理实体精准对应的数字模型，我们可以进行模拟、测试、优化和预测，从而在实际生产前发现潜在问题，缩短调试时间，并实现更精细化的运营管理。我们将探讨数字孪生在设备运维、工艺优化、性能仿真等方面的应用场景。 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）的沉浸式体验： 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术正在为生产人员带来全新的工作体验。本书将阐述VR/AR如何在员工培训中提供沉浸式、高效率的学习环境，如何辅助现场技术人员进行远程诊断和维护，以及如何通过AR技术增强操作指导的直观性，降低操作失误。我们将审视这些技术如何提升工作效率，减少培训成本，并改善操作人员的体验。 本书的独特价值在于： 聚焦前沿，洞察未来： 我们不回避技术发展的最新动态，而是积极探索那些正在酝酿变革的颠覆性力量。 实践导向，理论结合： 在深入理论分析的同时，本书更注重技术的实际应用案例和潜在价值，帮助读者理解技术如何转化为生产力。 跨领域视角，系统性呈现： 本书将技术之间的关联性进行梳理，帮助读者理解它们如何协同工作，共同构建未来的智能生产生态。 赋能决策者，指导实践者： 无论您是寻求战略转型的企业领导者，还是在生产一线寻求技术突破的工程师，本书都能为您提供有益的启示和 actionable insights。 《智造未来：颠覆性技术驱动下的生产革新》是一部关于变革的书，一部关于机遇的书。它将帮助您理解当今制造业变革的核心驱动力，掌握应对挑战、抓住机遇的钥匙，最终引领您的企业迈向更加智能、高效、可持续的生产未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书在“人”的因素上也给予了充分的关注，这让我感到非常惊喜。很多关于数字化工厂的书籍，往往过于侧重技术本身，而忽略了人的作用。作者却深刻地指出，数字化工厂的成功，离不开人的智慧和创造力。他详细阐述了如何通过培训和赋能，提升员工的数字化素养，让他们能够更好地适应数字化环境，并积极参与到数字化转型的过程中。 他提出的“人机协同”的理念，让我对未来的工作模式有了更清晰的想象。数字化工厂并不是要取代人，而是要通过技术赋能，让人的工作更高效、更安全、更有价值。这种以人为本的数字化理念，与我一直以来所倡导的价值观不谋而合，也让我对数字化工厂的未来充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

“评估”部分则为整个数字化工厂的建设画上了点睛之笔。许多项目往往在实施完成后就戛然而止，忽略了对效果的评估和持续的优化。本书在这方面提供了非常详尽的指导。作者提出了多种评估指标，不仅包括了传统的生产效率、成本降低等硬性指标，还强调了对柔性、敏捷性、客户满意度等软性指标的关注。他详细阐述了如何利用收集到的数据，通过数据分析和可视化技术，来衡量数字化工厂的实际成效，并识别出需要改进的环节。 我特别欣赏作者关于“持续改进”的理念。他认为，数字化工厂并非一成不变的系统，而是一个不断发展和优化的过程。通过定期的评估，企业可以及时发现问题，调整策略，从而不断提升数字化工厂的价值。他对如何利用评估结果来指导下一步的投资和技术升级，提供了非常有价值的建议。这种全生命周期的管理思路，让这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一份为企业管理者量身定制的数字化转型指南。

评分☆☆☆☆☆

接着，“实施”部分更是本书的重中之重，它将理论与实践紧密地结合在一起。作者并没有简单地罗列实施步骤，而是深入探讨了在实际落地过程中可能遇到的各种挑战，以及应对这些挑战的策略。他花了相当大的篇幅讲解了跨部门协作的重要性，以及如何建立有效的沟通机制，打破信息孤岛。读到这部分时，我深有体会，因为在我的工作中，我也经常遇到不同部门之间因为信息不对称而产生的摩擦和效率损失。作者提出的“数据驱动的决策文化”的培养，以及如何通过变革管理来引导员工接受新的技术和流程，这些都非常有启发性。 而且，作者在实施过程中，特别强调了“循序渐进”的原则。他并没有鼓励一步到位式的“大爆炸”式实施，而是建议企业根据自身的实际情况，选择合适的切入点，从小范围试点，逐步推广。这种务实的态度，让我觉得这本书非常接地气，也更有可操作性。他详细阐述了物联网、大数据、人工智能等核心技术的集成，并提供了具体的实施路线图，包括如何选择合适的平台、如何进行数据采集和清洗、如何构建分析模型等等，这些都让我对数字化工厂的落地过程有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

在“实施”部分，作者还特别强调了“供应商的选择与合作”的重要性。他详细阐述了如何与技术供应商建立长期、稳定的合作关系，如何评估供应商的技术实力和服务能力，以及如何共同推进数字化项目的落地。他认为，数字化工厂的建设是一个复杂的系统工程，需要各方的共同努力。 他以案例的形式，生动地展现了不同类型的供应商在数字化工厂建设中所扮演的角色，以及如何通过有效的供应商管理，实现资源的最优化配置。这对于那些正在寻求技术合作伙伴的企业来说，无疑是一份非常宝贵的参考。他甚至还提到了如何与供应商共同进行技术创新，推动整个行业的发展。

评分☆☆☆☆☆

我在阅读这本书的过程中，最深刻的感受就是它提供了一种全新的思考方式。作者鼓励读者跳出传统的思维定势，以系统化的、全局的视角来审视生产制造的各个环节。他反复强调“连接”的重要性，不仅仅是设备之间的连接，更是数据之间的连接，信息之间的连接，以及人与技术之间的连接。这种连接的思想，贯穿了整本书的始终，也让我对“数字化”有了更深刻的理解。 他将数字化工厂视为一个有机生命体，强调各个模块之间的协同作用，而不是孤立的个体。这种整体性的思维，对于企业制定长远的数字化战略至关重要。我开始反思，我们过去在实施一些项目时，是否过于注重局部最优，而忽略了整体的协同效应？这本书就像一面镜子，照出了我过去的一些盲点，也指明了未来前进的方向。

评分☆☆☆☆☆

作者在书中对“数据”的处理和应用进行了非常详尽的阐述。他认为，数据是数字化工厂的血液，而数据分析则是大脑。他详细介绍了如何从海量数据中提取有价值的信息，如何构建各种数据分析模型，例如预测性维护、质量追溯、工艺优化等等。他对大数据技术在制造业的应用前景进行了深入的探讨，让我对数据的价值有了全新的认识。 我印象深刻的是，作者提出的“以终为始”的数据策略。他鼓励企业在设计数字化工厂之初，就明确数据的应用场景和目标，而不是等到数据收集完成后再想如何利用。这种前瞻性的数据规划，能够有效避免数据资源的浪费，并确保数据能够真正为企业的决策提供支持。他对数据治理和数据安全也给予了足够的重视，这些都是在数字化转型过程中不可忽视的重要环节。

评分☆☆☆☆☆

最后，这本书的“评估”部分，让我对如何衡量数字化工厂的ROI（投资回报率）有了全新的认识。作者不仅仅提供了传统的财务指标，还引入了更多具有前瞻性的评估维度。他详细阐述了如何通过数据分析，量化数字化工厂对企业运营效率、产品质量、客户满意度甚至创新能力的影响。 他甚至还探讨了如何建立一套动态的评估体系，能够随着企业的发展和市场变化而不断调整。这种科学的评估方法，能够帮助企业清晰地认识到数字化转型的价值，并为未来的投资决策提供有力的数据支持。这本书让我明白，数字化工厂的建设并非一次性投入，而是一个持续创造价值的过程，而有效的评估是驱动这一过程的关键。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常严谨，但又不失可读性。作者在阐述复杂概念时，总是能够用清晰的语言和生动的案例来解释。例如，在讲解“数字孪生”时，他并没有枯燥地罗列技术术语，而是通过一个生动的比喻，将抽象的概念具象化，让我一下子就理解了数字孪生在生产过程中的强大作用。他对于技术细节的把握非常到位，但又不会让读者感到被技术洪流所淹没。 而且，作者对于未来趋势的预测也十分精准。他预见了工业互联网、边缘计算等新兴技术对数字化工厂的深远影响，并分析了这些技术如何与现有的数字化架构相结合，进一步提升工厂的智能化水平。读到这部分时，我感觉自己仿佛置身于未来工厂之中，对数字化转型的前景充满了期待。这本书不仅教授了“做什么”，更重要的是教会了“怎么做”，以及“为什么这样做”。

评分☆☆☆☆☆

我最近读完了一本名为《数字化工厂：建模、实施与评估》的书，这本书给我的触动太大了，简直让我对现代工业的理解上升了一个全新的维度。在阅读之前，我一直以为数字化工厂只是简单的将一些软件系统堆砌起来，或者是在车间里加几个传感器，但这本书彻底颠覆了我的认知。作者以一种极其系统和深入的视角，将数字化工厂的内涵、外延以及如何落地的一系列关键环节进行了庖丁解牛般的剖析。 首先，在“建模”这个部分，作者没有停留在概念层面，而是详细阐述了各种建模技术的应用。他不仅仅是列举了模型，更重要的是解释了这些模型是如何帮助我们理解、分析和优化复杂的生产流程的。比如，在讨论离散事件仿真模型时，作者不仅仅解释了其基本原理，还结合了具体的案例，展示了如何通过模拟不同的生产调度策略，找出瓶颈，并最终提升整体的生产效率。他提到，一个好的模型不仅仅是数据的堆砌，更是对现实世界的高度提炼和抽象，能够抓住问题的本质，为决策提供坚实的基础。这种对建模技术的深入讲解，让我意识到，没有精确的建模，数字化工厂的建设就会如同无根之木，难以长久。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我受益匪浅的一点是，它提供了一个非常清晰的“实施路线图”。作者通过大量的案例分析和实践经验，总结出了一套行之有效的数字化工厂实施框架。他详细阐述了在不同阶段需要关注的关键问题，以及需要采取的具体措施。 他将实施过程分解为“规划”、“设计”、“建设”、“运行”、“优化”等多个阶段，并为每个阶段都提供了详细的操作指南。这种结构化的讲解方式，让整个复杂的实施过程变得条理清晰，易于理解和执行。特别是他在“规划”阶段强调的“战略对齐”和“业务需求分析”，为企业奠定了坚实的数字化转型基础。

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十分不错。十分不错。十分不错。十分不错。

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给公司买的书，领导急着用，比原定时间快了两天呢，快递很给力啊，好评

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感觉一般

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内容好慢慢读

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内容好慢慢读