智能製造導論 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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德州學院，青島英榖教育科技電子科技有限公司 著

圖書標籤:

• 智能製造
• 工業4
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• 數字化轉型
• 工業互聯網
• 自動化
• 生産管理
• 智能工廠
• 工業機器人
• 係統工程
• 新興技術

齣版社： 西安電子科技大學齣版社

ISBN：9787560641980

版次：1

商品編碼：11967633

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-08-01

用紙：膠版紙

頁數：148

字數：210000

內容簡介

本書主要討論智能製造的時代背景、基本概念、架構體係、關鍵技術、産業模式、發展情況、中國智能製造的使命等。全書共分為6章。第1章介紹瞭智能製造的背景和發展曆程，以及智能製造的概念和技術特徵；第2章介紹瞭智能製造係統的定義、架構和組成，並列舉瞭相應實例；第3章介紹瞭智能製造裝備與服務的定義與市場前景；第4章介紹瞭智能製造體係中的核心技術及其重要作用；第5章分析和總結瞭智能製造的産業模式，以及傳統製造業升級轉型的方嚮；第6章結閤實際案例，介紹瞭中國智能製造的發展現狀和目標。
本書內容精練、語言通順、概念性強、案例翔實，可作為高校智能製造專業的教材使用，也可為有誌於從事智能製造工作的讀者提供理論參考。

《技術浪潮下的企業轉型：精益生産與數字化融閤新篇章》 本書深入探討瞭在技術飛速發展和市場需求日益個性化的今天，傳統製造企業如何通過擁抱精益生産理念並將其與前沿數字化技術深度融閤，實現全麵的轉型升級，邁嚮更高質量、更有效率、更具競爭力的未來。 核心內容概覽： 1. 精益生産的基石與演進： 精益思想的本質： 迴顧豐田生産方式（TPS）的核心原則，如消除浪費（Muda）、持續改善（Kaizen）、準時化生産（JIT）、看闆係統（Kanban）等。強調精益生産不僅僅是一套工具，更是一種追求極緻效率和價值創造的企業文化。 精益生産在現代製造中的應用： 闡述如何將精益理念應用於現代生産流程，包括價值流分析（VSM）、5S現場管理、全麵質量管理（TQM）、防錯法（Poka-yoke）等。分析如何在不同行業、不同規模的企業中落地精益實踐，並取得實效。 精益文化的構建與推廣： 探討如何通過領導力、員工培訓、激勵機製等手段，在企業內部培育和鞏固精益文化，使之成為推動持續改進的內在動力。 2. 數字化浪潮的機遇與挑戰： 關鍵數字化技術解析： 詳細介紹支撐現代製造轉型的核心數字技術，包括物聯網（IoT）、大數據分析、人工智能（AI）與機器學習（ML）、雲計算、邊緣計算、數字孿生（Digital Twin）、機器人與自動化技術、增強現實（AR）與虛擬現實（VR）等。 數字化應用場景探索： 分析這些技術如何在製造的各個環節發揮作用，例如： 智能工廠的構建： 通過IoT設備實現生産過程的實時數據采集與監控，利用大數據分析優化生産調度、預測設備故障、提升能源利用效率。 産品研發與設計： 利用仿真技術和數字孿生進行産品原型設計與驗證，縮短研發周期，提高産品質量。 供應鏈協同： 通過區塊鏈和數據共享平颱，實現供應鏈的透明化、智能化和高效協同，提升響應速度和抗風險能力。 客戶體驗的個性化： 利用大數據分析洞察客戶需求，通過柔性製造和個性化定製服務，提升客戶滿意度。 數字化轉型麵臨的挑戰： 識彆企業在數字化轉型過程中可能遇到的障礙，如技術選型、數據安全與隱私、人纔短缺、組織變革阻力、投資迴報不確定性等，並提齣應對策略。 3. 精益生産與數字化融閤之道： 協同增效： 深入剖析精益理念與數字化技術如何相互賦能，實現“1+1>2”的協同效應。例如，精益生産的標準化流程為數據采集提供瞭清晰的基準，而大數據分析則能發現精益改進的更多潛力。 數據驅動的精益優化： 探討如何利用數字化工具收集、處理和分析生産數據，從而更精準地識彆浪費、量化改進效果，並基於數據做齣更科學的決策。 智能化生産的精益邏輯： 分析智能設備和自動化係統如何遵循精益原則，實現無紙化、自動化、柔性的生産模式。例如，機器人可以執行重復性高、精度要求嚴的任務，解放人力從事更高價值的創新工作。 打造韌性與敏捷的製造體係： 闡述通過精益管理和數字化技術，企業如何建立起能夠快速響應市場變化、抵禦外部風險（如供應鏈中斷、需求波動）的強大能力。 4. 轉型實施路徑與策略： 戰略規劃與路綫圖製定： 指導企業如何根據自身特點和市場環境，製定清晰的數字化與精益轉型戰略，並繪製可行的實施路綫圖。 試點項目與逐步推廣： 建議企業從局部、小規模的試點項目入手，積纍經驗，驗證技術和模式，再逐步推廣到整個組織。 人纔培養與組織變革： 強調在轉型過程中，對員工技能的再培訓和知識更新至關重要，同時要做好組織結構的調整和企業文化的重塑，以適應新的工作模式。 衡量與持續改進： 介紹如何建立有效的績效指標體係（KPIs），持續監測轉型進展和成效，並在此基礎上不斷進行調整和優化，實現永續經營。 本書價值： 本書為廣大製造企業管理者、技術人員、工程師以及對現代製造轉型感興趣的讀者，提供瞭一套係統性、實操性的理論框架和實踐指南。通過深入解讀精益生産的精髓，並結閤當前最前沿的數字化技術應用，本書旨在幫助企業打破傳統思維定勢，擁抱變革，在激烈的市場競爭中贏得先機，塑造麵嚮未來的可持續發展能力。它不僅僅是對技術的介紹，更是對企業戰略、管理模式和組織文化的深度反思與革新。

評分☆☆☆☆☆

這本書對我這樣非技術背景的讀者來說，簡直是一場及時雨。我一直覺得智能製造是技術專傢的領域，離我太遙遠。但這本書用一種極其通俗易懂的方式，把我拉近瞭這個世界。書中關於“工業自動化”的演進，從最初的機械臂到如今的智能機器人，再到未來可能齣現的無人化工廠，作者都進行瞭細緻的描繪。他並沒有僅僅列舉技術名詞，而是通過生動的比喻和形象的描述，讓我能夠直觀地理解這些技術所帶來的變革。我尤其喜歡書中關於“人機協同”的部分，它打破瞭我對機器人取代人類的刻闆印象。作者強調瞭人類的創造力、判斷力與機器人的精準、高效相結閤的優勢，並通過具體的案例展示瞭這種協同模式如何提升生産效率和産品質量。例如，在醫療器械的生産過程中，由機器人負責精密的裝配和檢測，而由工程師負責復雜的設計優化和質量控製。這種優勢互補的模式，讓我看到瞭智能製造的包容性和人性化的一麵。書中對“預測性維護”的講解也讓我印象深刻。它不再是等到設備齣現故障纔進行維修，而是通過對設備運行數據的實時監測和分析，提前預警潛在的故障，從而將損失降到最低。這種前瞻性的思維模式，讓我對智能製造的價值有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我購買這本書，是抱著試一試的心態，我並不是製造業領域的專業人士，對“智能製造”的瞭解僅限於一些新聞報道和科普文章。但這本書的閱讀體驗，卻給我帶來瞭意想不到的驚喜。作者以一種非常友好的方式，引導我一步步走近智能製造的核心。書中關於“柔性製造”的章節，讓我對“個性化定製”有瞭更深切的理解。他用一個服裝定製的例子，詳細闡述瞭如何通過模塊化的生産綫設計，以及先進的生産調度係統，實現小批量、多品種的生産模式，並且能夠快速響應市場需求的變化。我之前一直認為，大規模生産纔是製造業的常態，但這本書讓我看到瞭另一種可能性。更令我著迷的是，作者對“人工智能”在智能製造中的應用，進行瞭非常細緻的探討。他沒有停留在“AI可以做什麼”的層麵，而是深入剖析瞭AI在質量檢測、預測性維護、工藝優化等具體場景中的實現路徑。例如，在質量檢測方麵，書中介紹瞭如何利用計算機視覺技術，對産品進行高精度的缺陷識彆，並且能夠不斷學習和優化識彆模型，提高準確率。這種對技術細節的深入挖掘，讓我感覺這本書的內容非常紮實，不僅僅是浮於錶麵的介紹。此外，書中還對“綠色製造”和“可持續發展”在智能製造中的重要性進行瞭強調，這讓我看到瞭智能製造不僅能帶來經濟效益，還能為環境保護做齣貢獻。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在傳統製造業摸爬滾打多年的老兵，對於“智能製造”這個概念，曾經感到有些遙遠和不切實際。但這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。它不是那種空談理論的書籍，而是充滿瞭實實在在的案例和可操作的思路。書中關於“供應鏈協同”的部分，尤其讓我印象深刻。作者沒有停留在傳統的供應鏈管理層麵，而是深入分析瞭如何利用物聯網、區塊鏈等技術，構建一個透明、高效、可追溯的智能供應鏈。他通過一個食品行業的案例，展示瞭如何通過對每一個環節的精細化管理，從原材料的采購，到生産加工，再到最後的物流配送，都能實現信息的實時共享和高效協同，從而最大限度地降低風險，提升客戶滿意度。我一直覺得，供應鏈的協同是智能製造中的一大難點，但這本書中的講解，讓我看到瞭解決這個難題的希望。此外，作者還對“工業互聯網平颱”的建設和作用進行瞭詳細的解讀。他將平颱比喻為智能製造的“操作係統”，通過連接設備、數據和服務，實現瞭資源的最優配置和價值的最大化。書中列舉瞭幾個國際知名的工業互聯網平颱，並對其核心功能進行瞭分析，這為我理解平颱的運作模式提供瞭清晰的框架。這本書並沒有迴避智能製造在實施過程中可能遇到的挑戰，例如數據安全、技術標準、人纔培養等問題，並提齣瞭一些建設性的解決方案，這讓我感覺作者對整個行業的現狀有著深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對企業管理和運營感興趣的讀者，我一直試圖理解“智能製造”如何真正賦能企業。這本書給瞭我非常詳盡的答案。書中關於“運營優化”的部分，讓我看到瞭智能製造不僅僅是技術的堆砌，更是對整個生産運營流程的深刻再造。作者通過對某製造企業的案例分析，詳細闡述瞭如何利用數據分析和人工智能，對生産計劃、物料調度、設備維護、質量管理等各個環節進行智能化優化。我被書中提到的“實時生産監控與反饋係統”所吸引，這個係統能夠將生産現場的各種數據實時采集，並通過可視化平颱展示給管理者，一旦齣現異常情況，能夠立即發齣警報，並提供相應的解決方案。這種對生産過程的精細化管控，極大地提升瞭企業的響應速度和決策效率。此外，作者還對“數字化轉型”在智能製造中的關鍵作用進行瞭深入的探討。他指齣，沒有數字化基礎，就談不上智能化。書中詳細介紹瞭企業如何一步步進行數字化轉型，包括構建統一的數據平颱，推廣應用數字化工具，以及培養員工的數字化意識。這種對轉型過程的係統性闡述，讓我看到瞭智能製造落地實施的可行路徑。這本書的語言風格專業而不失通俗，讓我既能領略到技術的魅力，又能把握住管理的核心。

評分☆☆☆☆☆

對於一個對未來科技趨勢略知一二的普通讀者來說，這本書簡直打開瞭一扇全新的大門。我之前對“智能製造”的理解，更多停留在機器人自動化的層麵，但這本書讓我看到瞭更廣闊的圖景。書中關於“先進製造技術”的介紹，如增材製造（3D打印）、納米製造等，都讓我大開眼界。作者並沒有僅僅介紹這些技術是什麼，而是深入分析瞭它們在不同行業中的應用前景，以及它們如何與傳統的製造方式相互補充，共同推動製造業的升級。我尤其被書中對“工業物聯網（IIoT）”的深度解析所吸引。它不僅僅是將設備連接到網絡，更是通過對海量數據的采集、傳輸、處理和分析，實現設備之間的智能互聯和協同工作。作者通過一個智能電網的案例，生動地展示瞭IIoT如何提高能源利用效率，保障電網安全穩定運行。這種將抽象的技術概念，落實到具體場景的分析，讓我對IIoT的價值有瞭更深刻的認識。此外，書中對“服務化製造”的探討也讓我耳目一新。它不再是簡單地賣産品，而是通過提供圍繞産品全生命周期的增值服務，來創造新的商業價值。例如，通過遠程監測和維護服務，為客戶提供更優質的産品使用體驗。這本書的結構嚴謹，內容豐富，語言生動，讓我感受到作者的深厚學識和前瞻視野。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我大開眼界！作為一名初涉智能製造領域的讀者，我原本以為這本書會像很多技術入門書籍一樣，枯燥乏味地羅列各種概念和術語，但事實完全顛覆瞭我的預期。作者以一種極其生動和接地氣的方式，將那些原本聽起來高深莫測的技術，如物聯網、大數據、人工智能、雲計算等，通過大量生動的案例和深入淺齣的講解，變得觸手可及。我尤其喜歡書中關於“數字孿生”的那部分內容，它不再是冰冷的理論，而是通過一個虛擬模型，能夠實時反映物理世界的運行狀態，並且還能進行模擬預測，這簡直就像擁有瞭一雙透視工廠的“天眼”！作者在描述數字孿生的構建過程時，也考慮到瞭實際應用中的各種挑戰，例如數據的采集、整閤、處理以及模型與現實的同步更新等，這些細節的披露，讓我深切感受到作者的功力深厚，他不僅僅是在介紹概念，更是在傳授一種解決問題的思維方式。書中還涉及到瞭機器學習在質量控製、預測性維護方麵的應用，通過一個生産綫上設備故障的例子，詳細闡述瞭如何利用曆史數據訓練模型，提前預警潛在問題，從而大大減少停機時間和損失。這種將理論與實踐緊密結閤的敘述方式，讓我在閱讀過程中，仿佛置身於真實的智能製造場景之中，能夠清晰地感受到技術革新帶來的巨大潛力。此外，作者對未來智能製造發展趨勢的展望也充滿瞭洞察力，他預測瞭柔性製造、個性化定製以及人機協作等方嚮的演進，為我規劃未來的學習路徑提供瞭寶貴的參考。總而言之，這本書不僅僅是一本“導論”，更是一張通往智能製造世界的精彩地圖，為我點亮瞭前進的方嚮，激起瞭我對這個領域的濃厚興趣和探索欲望。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對新興技術充滿好奇的從業者，一直關注著製造業的變革。這本書就像是一扇窗，讓我窺見瞭智能製造的未來。書中對“數字孿生”的深入剖析，徹底顛覆瞭我對虛擬模型的認知。它不再僅僅是三維模型，而是能夠實時映射物理世界的動態，並且能夠進行模擬仿真，預測未來的發展趨勢。作者通過一個大型化工生産裝置的例子，詳細闡述瞭如何構建數字孿生，包括數據的采集、模型的建立、仿真分析以及可視化呈現。我被書中描述的“虛擬調試”所吸引，通過在數字孿生中進行設備的調試和優化，能夠大大縮短實際調試時間，降低試運行風險，甚至還能在模擬環境中進行操作人員的培訓。這種將虛擬與現實深度融閤的方式，讓我看到瞭智能製造在提高效率和降低成本方麵的巨大潛力。此外，作者對“區塊鏈技術”在智能製造中的應用也進行瞭探討。他解釋瞭區塊鏈如何能夠為産品追溯、供應鏈金融、知識産權保護等提供安全可靠的解決方案。書中以一個高價值零部件的生産為例，展示瞭如何利用區塊鏈技術，確保從原材料采購到最終交付的全過程可追溯，從而提高産品的信任度和附加值。這本書的寫作風格嚴謹而不失趣味，讓我能夠在學習知識的同時，感受到作者的熱情和洞察力。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的那一刻，我並沒有抱有太高的期望，畢竟“導論”類的書籍，往往意味著對內容的淺嘗輒止。然而，這本書的深度和廣度，完全齣乎我的意料。作者在論述自動化與智能化的區彆時，並沒有簡單地給齣一個定義，而是通過對比傳統自動化生産綫與未來智能工廠的差異，深刻地揭示瞭智能製造的真正內涵。他指齣，傳統自動化更多的是執行預設的指令，而智能化則強調機器的自主學習、決策和優化能力。書中對機器人技術的發展曆程以及在智能製造中的應用，也進行瞭詳盡的闡述。從最初的工業機器人，到如今的協作機器人，再到未來可能齣現的自主移動機器人，作者都進行瞭細緻的描繪，並結閤瞭不同行業（如汽車製造、電子組裝、物流倉儲）的應用案例，讓我對機器人在不同場景下的能力有瞭更清晰的認知。我尤其欣賞作者在討論“人機協作”時，提齣的觀點。他並沒有將機器人視為人類的替代品，而是強調人機協同工作的重要性，以及如何通過優化人機交互界麵，提升協作效率。書中對虛擬現實（VR）和增強現實（AR）在培訓、維護和設計等方麵的應用，也進行瞭深入的探討，這讓我看到瞭技術如何賦能人力，提升工作質量。例如，通過VR技術進行復雜設備的模擬操作培訓，可以大大降低實際操作的風險，縮短培訓周期。這本書的語言風格也相當獨特，既有嚴謹的技術分析，又不乏引人入勝的故事性，讓我在學習過程中始終保持著高度的專注。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在校學生，我一直在尋找能夠幫助我理解前沿科技的書籍，這本書無疑是我近期最滿意的一次選擇。它並沒有使用過於晦澀難懂的專業術語，而是用一種非常通俗易懂的語言，將復雜的智能製造概念娓娓道來。我尤其喜歡書中關於“數據采集與處理”的論述。作者詳細介紹瞭物聯網（IoT）在工業場景中的應用，以及各種傳感器如何采集生産過程中的實時數據。他並沒有止步於此，而是深入探討瞭如何對這些海量數據進行清洗、整閤、存儲和分析，從而為後續的智能化決策提供支持。書中以一個智能車間為例，詳細展示瞭如何利用數據驅動的方式，優化生産流程，提高生産效率。此外，作者對“邊緣計算”的解讀也讓我受益匪淺。他解釋瞭為什麼將計算能力部署在靠近數據源的地方，能夠有效降低延遲，提高響應速度，尤其是在對實時性要求極高的工業控製場景中。書中還列舉瞭一些具體的應用案例，例如利用邊緣計算進行實時的設備狀態監測和故障預警，這讓我對邊緣計算在智能製造中的實際價值有瞭更清晰的認識。這本書的邏輯結構也非常清晰，從基礎的傳感器技術，到復雜的AI算法，再到係統的平颱構建，層層遞進，讓我能夠循序漸進地掌握知識。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的震撼，遠不止於理論知識的獲取。我原本對工業4.0、智能工廠這些概念，總覺得有些縹緲，像是遙不可及的未來圖景。但通過這本書的閱讀，我纔真正理解瞭智能製造的核心驅動力是什麼，以及它將如何一點一滴地改變我們的生産方式。書中的一個章節，詳細解析瞭MES（製造執行係統）在智能製造中的角色，它不再僅僅是記錄生産過程的工具，而是貫穿生産計劃、物料跟蹤、質量管理、設備監控等多個環節的“神經中樞”。作者通過一個汽車零部件生産企業的案例，生動地展示瞭MES如何通過實時的數據采集和分析，優化生産排程，提高設備利用率，並確保産品質量的穩定。我印象特彆深刻的是，書中提到瞭利用RFID技術對零部件進行精準追蹤，從原材料入庫到成品齣廠，每一個環節的數據都被實時記錄，並上傳到雲端平颱。這使得管理者能夠隨時掌握生産進度，一旦齣現問題，能夠迅速定位到責任環節，大大提升瞭生産效率和響應速度。更讓我驚喜的是，書中還探討瞭“大數據”在智能製造中的應用，它不僅僅是數據的堆積，而是通過對海量生産數據的挖掘和分析，發現隱藏的規律，指導生産決策。例如，通過分析不同工藝參數對産品質量的影響，可以找齣最佳的生産條件，從而提升産品閤格率。這種將抽象的“大數據”概念，落實到具體生産場景的分析，讓我對它的價值有瞭更深刻的認識。這本書的結構安排也非常閤理，從基礎概念到技術應用，再到未來的發展趨勢，層層遞進，循序漸進，即使是初學者也能輕鬆理解。