可重入製造係統的控製 張潔,吳立輝,翟文彬 9787030226365 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

張潔，吳立輝，翟文彬 著

圖書標籤:

• 可重入製造係統
• 控製
• 智能製造
• 工業自動化
• 生産調度
• 柔性製造係統
• 係統工程
• 優化算法
• 工業機器人
• 控製理論

店鋪： 天樂圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030226365

商品編碼：29373131043

包裝：平裝

齣版時間：2009-01-01

基本信息

書名：可重入製造係統的控製

定價：55.00元

作者：張潔,吳立輝,翟文彬

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2009-01-01

ISBN：9787030226365

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.459kg

編輯推薦

---

內容提要

---

本書主要從可重入製造係統的控製體係結構、控製方法和控製性能分析方法等角度對可重入製造係統控製問題進行介紹。重點介紹可重入製造係統的分層自適應控製體係結構、分層協同控製技術、重調度控製技術、預測控製係統控製的實驗證平颱和在企業車間的信息化係統進行介紹。實例驗證錶明，本書提齣的方法和技術可能效減少晶圓在製品庫存，縮短晶圓産品交貨期，提高半導體生産綫的整體設備利用率，提高半導體企業的市場響應速度。
本書可以為從事可重入係統控製等領域研究的科研人員、半導體企業信息化谘詢顧問和項目實施工程師等提供參考與幫助；也可以作為機械工程、工業工程、自化、計算機工程、管理工程等相關專業的研究生和高年級本科生的教材和參考書。

目錄

---

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

智能製造新紀元：動態重構與協同演進的控製理論與實踐 在飛速發展的科技浪潮中，製造業正經曆一場深刻的變革，從傳統的固定生産綫模式嚮更加靈活、高效、智能化的方嚮邁進。“可重入製造係統”作為這一變革中的核心概念之一，其控製理論的研究與應用，正成為推動生産力躍升、應對復雜多變市場需求的關鍵。本書並非直接探討某一特定著作，而是旨在深入剖析“可重入製造係統”這一宏大命題的內涵、挑戰與前沿探索，為讀者勾勒齣該領域寬廣的研究圖景與廣闊的應用前景。 一、 何謂可重入製造係統？—— 精密流程的藝術與科學 可重入製造係統，顧名思義，是指在生産過程中，同一工件或産品可能需要多次、在不同的工序之間進行返工、再加工或在同一工序上執行多次操作的製造模式。這與傳統的串聯式或並聯式生産綫有著本質的區彆。在傳統的流水綫中，一旦一個工序完成，工件就流嚮下遊，極少會迴到之前的工序。而可重入製造係統則打破瞭這種綫性思維，它允許工件在生産流程中“迂迴”，這種“迂迴”並非低效的重復，而是為瞭實現更高的産品質量、更精密的加工要求，或者為瞭應對復雜多變的工藝路徑。 試想一下，在高精度的航空發動機零部件製造中，某個關鍵的幾何尺寸要求極高，可能需要在粗加工後進行一次熱處理，然後迴到某個加工中心進行精加工，接著再進行一次拋光，甚至可能需要經過多次的檢驗與返修，纔能達到最終的閤格標準。這種流程的復雜性，正是可重入製造係統的典型體現。其核心特徵在於： 多重加工路徑的可能性： 同一類型的工件，可能根據其具體參數、批次要求，甚至實時檢測結果，選擇不同的加工順序或重復執行某些工序。 循環往復的加工過程： 工件可能在生産過程中多次經過同一颱設備或同一類工序，以達到更高的精度或性能要求。 動態的工序調度： 傳統的靜態調度方式難以應對可重入製造係統的復雜性，需要更加靈活和動態的調度策略。 高度的協同性： 係統中各環節的緊密配閤與信息共享至關重要，任何一個環節的延誤或偏差都可能影響整個生産流程。 這種係統模式廣泛應用於對精度要求極高的行業，如半導體製造、精密機械加工、生物醫藥、航空航天等領域。其優勢在於能夠顯著提升産品質量、滿足個性化定製需求、優化資源利用率，並在一定程度上提高係統的柔性和魯棒性。然而，其內在的復雜性也帶來瞭巨大的控製挑戰。 二、 可重入製造係統的控製挑戰：復雜性下的秩序構建 正是由於可重入製造係統所固有的復雜性，對其進行有效的控製顯得尤為睏難。傳統的控製理論和方法往往難以直接應用於此類係統，因為它們往往基於對係統狀態的充分掌握和對流程的精確預設。可重入製造係統則需要應對以下幾大核心挑戰： 1. 狀態空間爆炸與模型不確定性： 在可重入係統中，工件的狀態是多維度的，不僅包括其在物理空間的位置，還包括其加工進度、質量狀態、返修次數等。這些因素的組閤使得狀態空間極其龐大。同時，工藝過程中的微小變化、設備的老化、原材料的差異等都可能導緻模型的不確定性，使得精確建模和預測變得睏難。 2. 動態調度與資源優化： 如何在眾多的工件、多樣的加工路徑、有限的設備資源之間進行高效的動態調度，是可重入製造係統的核心難題。傳統的先進先齣（FIFO）或最短加工時間（SPT）等調度規則，在可重入係統中往往失效。需要能夠實時響應生産變化，兼顧多目標（如吞吐量、在製品庫存、設備利用率、交貨期等）的智能調度算法。 3. 質量控製與缺陷預防： 可重入製造係統中，工件多次經過加工，意味著其潛在的缺陷纍積風險也隨之增加。如何在加工過程中進行實時的質量監控，及時發現並糾正潛在問題，甚至主動預防缺陷的産生，是保障産品閤格率的關鍵。這需要集成在綫檢測、故障診斷、預測性維護等技術。 4. 係統柔性與適應性： 市場需求瞬息萬變，生産計劃也可能隨時調整。可重入製造係統需要具備高度的柔性，能夠快速響應訂單變更、産品升級、甚至突發的設備故障，而不會導緻生産綫的癱瘓。控製係統需要能夠動態地調整生産流程和資源分配，以適應外部環境的變化。 5. 信息孤島與協同效率： 在一個復雜的製造係統中，涉及多個部門、多颱設備、大量的數據。如果信息流通不暢，各環節之間存在“信息孤島”，將嚴重影響整個係統的協同效率。需要建立強大的信息集成平颱，實現數據的實時共享與分析，支撐決策的智能化。 三、 前沿控製理論與技術探索：賦能智能製造 為瞭剋服上述挑戰，研究人員和工程師們一直在探索和應用各種前沿的控製理論與技術，以期構建更加智能、高效、可靠的可重入製造係統。這些探索主要體現在以下幾個方麵： 1. 基於模型的控製（Model-Based Control, MBC）： 盡管存在不確定性，但盡可能地建立準確的係統模型仍然是控製的基礎。這包括針對可重入製造係統特點開發的各種建模技術，如 Petri網、有限狀態機、離散事件動態係統（DEDS）模型等。在此基礎上，可以發展預測控製、魯棒控製等技術，以應對模型不確定性。 2. 智能調度與優化算法： 啓發式算法與元啓發式算法： 如遺傳算法、模擬退火算法、粒子群優化算法等，已被廣泛應用於解決復雜的調度問題。這些算法能夠在大規模的搜索空間中找到近優解，有效平衡多目標。 強化學習（Reinforcement Learning, RL）： RL在動態環境下的決策能力使其成為調度優化研究的熱點。通過讓智能體（Agent）在與製造環境的交互中學習最優策略，RL能夠實現更具適應性的實時調度。 基於約束的調度（Constraint-Based Scheduling）： 將調度問題轉化為一係列約束條件，並通過約束滿足技術（Constraint Satisfaction Technology, CST）來求解，能夠有效地處理復雜的生産邏輯和資源限製。 3. 機器學習與人工智能（AI）驅動的質量控製： 異常檢測（Anomaly Detection）： 利用機器學習算法分析傳感器數據，識彆生産過程中的異常模式，及時發現潛在的質量問題。 故障診斷與預測性維護： 通過分析設備運行數據，預測設備故障的發生概率，提前安排維護，避免因設備故障導緻的生産中斷和質量損失。 智能視覺檢測： 利用深度學習等技術，實現對産品外觀、尺寸、錶麵缺陷等的自動化、高精度檢測。 4. 數字孿生（Digital Twin）技術： 構建製造係統的數字孿生，即在虛擬空間中創建一個與物理係統實時同步的副本。數字孿生可以用於模擬、分析、優化生産流程，測試新的調度策略，進行故障診斷，甚至在物理係統發生故障前進行預警，大大提升瞭係統的可控性和預測性。 5. 物聯網（IoT）與大數據分析： 物聯網技術能夠連接製造係統中的各種傳感器、設備和執行器，實時采集海量生産數據。對這些大數據進行分析，可以深入洞察生産過程的規律，發現瓶頸，優化參數，為決策提供依據。 6. 柔性自動化與機器人技術： 結閤先進的機器人技術和可編程邏輯控製器（PLC），可以構建更加柔性的生産單元，使其能夠快速重構和適應不同的産品和工藝要求。 四、 實踐與展望：邁嚮更智能的製造未來 可重入製造係統的控製理論與實踐，並非空中樓閣，而是正在深刻地影響著現代製造業的麵貌。在實際應用中，挑戰與機遇並存。 數據驅動的決策： 數據的采集、整閤、分析能力將成為衡量一個製造係統智能水平的關鍵。未來，企業需要建立強大的數據基礎設施，並培養數據分析人纔，實現從經驗驅動嚮數據驅動的轉變。 人機協同： 盡管自動化程度不斷提高，但人的經驗、判斷和創造力仍然是不可替代的。未來的控製係統將更加注重人機協同，通過智能化的工具和界麵，賦能操作人員，使其能夠更好地理解和管理復雜的製造過程。 標準化與互操作性： 隨著係統復雜性的增加，不同廠商的設備和軟件之間的互操作性成為一個重要問題。推動相關標準的製定與實施，將有助於構建更加開放、互聯的製造生態係統。 綠色製造與可持續發展： 可重入製造係統在優化資源利用方麵具有天然優勢。未來，在控製策略的設計中，將更加注重能源消耗、廢棄物産生等環境因素，實現經濟效益與環境效益的雙贏。 總之，可重入製造係統代錶瞭現代製造業嚮高精度、高柔性、高效率發展的必然趨勢。其控製理論的研究與實踐，是實現這一趨勢的核心驅動力。通過不斷探索和融閤先進的控製理論、人工智能、大數據分析等技術，我們正逐步揭開智能製造的神秘麵紗，構建一個更加自動化、智能化、人性化的生産未來。這一領域的進步，不僅關乎技術的突破，更關乎産業的升級與人類社會的發展。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有吸引力，采用瞭沉穩而富有科技感的藍色調，搭配上清晰的書名和作者信息，給人一種專業嚴謹的感覺。我初次翻開這本書，就被它宏大的主題所吸引——“可重入製造係統”這個概念本身就充滿瞭前沿科技的韻味，讓人不禁聯想到未來工業的自動化、智能化場景。盡管我目前的工作與此領域並非直接相關，但齣於對新興技術的好奇心，我還是決定深入瞭解一下。書的開篇部分，作者們似乎在試圖建立一個關於“可重入製造”的理論基礎，從概念的引入、發展曆程，到其在現代工業中的必要性和潛在優勢，都進行瞭細緻的梳理。我尤其關注其中關於係統設計原則的部分，希望能從中找到一些通用的管理和組織思想，哪怕不能直接應用於我的實際工作，也能拓寬我的視野，理解製造業在不斷變化的環境中如何保持靈活性和適應性。這種對基礎理論的紮實鋪墊，讓我覺得這本書並非隻是停留在概念層麵，而是有深入的思考和研究作為支撐，這對於我這樣希望獲得係統性知識的讀者來說，是非常重要的。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的整體印象是，它在探討一個非常具有挑戰性和前瞻性的課題。我注意到書中對於“可重入”這一概念的解讀，似乎暗示著製造係統在麵對多品種、小批量生産模式時，能夠實現高度的柔性和適應性。這與當前許多傳統製造業所麵臨的挑戰不謀而閤。我非常期待書中能夠深入分析“可重入”模式帶來的管理和技術上的革新。例如，在生産綫的設計、物料流的組織、以及人員技能的培訓方麵，是否需要顛覆性的思考？書中或許會介紹一些成功的實踐經驗，或者一些尚未解決的難題。對於我而言，瞭解製造業在應對市場變化時所展現齣的創新能力，是一件非常有意義的事情。我希望書中能夠提供一些關於如何構建能夠快速響應客戶需求、並能夠靈活調整生産計劃的係統的方法論。

評分☆☆☆☆☆

從這本書的標題和作者陣容來看，我預感它會是一本內容詳實、理論性較強的著作。我尤其關注書中關於“控製”部分的具體內容，這部分往往是技術性最強的。我猜測作者們會深入探討如何設計齣能夠實現對復雜製造係統進行有效調度的策略，以及如何應對生産過程中的不確定性。對於我來說，理解這些控製策略背後的邏輯和原理，以及它們如何影響係統的整體性能，是我閱讀的關鍵。我希望書中能夠提供一些關於不同控製方法的比較和分析，以及它們各自的優缺點。同時，書中可能還會涉及一些關於係統建模和仿真的方法，這對於我評估和優化控製策略非常有幫助。我期待著從這本書中獲得關於如何構建一個高效、穩定且具備高度適應性的製造控製係統的深刻見解。

評分☆☆☆☆☆

讀這本書的過程，就像是在進行一次深度探索。我被其中提及的一些前沿技術概念所吸引，雖然我未必能夠完全理解其中的深奧之處，但它們所描繪的未來製造圖景確實令人振奮。書中似乎討論瞭如何將人工智能、大數據分析以及物聯網等技術融入到製造係統的設計和運行中。我一直關注著科技發展對工業界的影響，這本書正好提供瞭一個絕佳的視角。我希望書中能夠不僅僅停留在理論層麵，而是能夠提供一些關於這些技術如何實際應用於“可重入製造係統”的具體示例。比如，如何利用機器學習來預測設備故障，或者如何通過大數據分析來優化生産流程。這些實際的應用案例，對於我這樣希望將理論知識轉化為實際應用思路的讀者來說，是無價的。同時，書中對這些技術的集成和協同作用的探討，也讓我對未來智能製造有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排顯得相當有條理，章節之間的過渡自然流暢。我特彆注意到其中關於“控製”部分的論述，這對於理解整個“可重入製造係統”的運行機製至關重要。作者們似乎花瞭大量篇幅來探討如何設計有效的控製策略，以應對製造過程中可能齣現的各種復雜情況。我猜測書中會涉及一些數學模型、算法或者仿真技術，用來分析和優化係統的性能。對於我而言，雖然我並非控製理論的專傢，但我對係統如何實現高效、穩定和可靠的運作非常感興趣。我期待書中能夠提供一些具體的案例分析，或者清晰的圖錶和流程圖，來幫助我理解抽象的控製原理。這種將理論與實踐相結閤的嘗試，對於我來說是非常有價值的。如果書中能夠提供一些關於如何衡量和評估控製效果的指標，那就更好瞭。畢竟，在任何係統中，量化和評估都是持續改進的關鍵。我對書中關於“可重入”這一特性如何在控製層麵得到體現的部分尤其好奇，這或許是區彆於傳統製造控製係統的核心亮點。