9787111376330 设备管理 第2版 机械工业出版社 高志坚 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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高志坚 著

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• 设备管理
• 机械工业出版社
• 高志坚
• 教材
• 第二版
• 9787111376330
• 工业工程
• 管理学
• 自动化
• 设备

店铺： 聚雅图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111376330

商品编码：29424228326

包装：平装

出版时间：2012-06-01

基本信息

书名：设备管理 第2版

定价：24.00元

作者：高志坚

出版社：机械工业出版社

出版日期：2012-06-01

ISBN：9787111376330

字数：

页码：

版次：2

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.259kg

编辑推荐

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内容提要

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　　《中等职业教育国家规划教材：设备管理（机电设备安装与维修专业）（第2版）》是2002年出版的中等职业教育国家规划教材《设备管理》的修订版。全书根据设备整个寿命周期管理中的各个环节，系统地叙述了设备的资产管理、前期管理、使用与维护、润滑管理、技术状态管理，设备的维修，备件管理、特种设备的使用管理、设备伤害及其预防，以及网络计划技术在设备管理中的应用等内容。内容简明扼要，语言通俗、流畅。
　　《中等职业教育国家规划教材：设备管理（机电设备安装与维修专业）（第2版）》可以作为中等职业学校机电设备安装与维修、机电技术应用专业教材及其他机械类专业选学课程教材，也可作为从事设备管理工作的工程技术人员的参考用书和企业培训设备管理与维修人员的培训教材。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《智能制造时代的设备管理实践》 引言 在当前以数字化、网络化、智能化为核心特征的第四次工业革命浪潮中，制造业正经历着前所未有的深刻变革。智能制造不再是一个遥远的概念，而是驱动企业转型升级、提升核心竞争力的关键所在。而在这场变革中，设备作为生产活动中最直接、最核心的物质载体，其管理水平的优劣，直接关系到企业的生产效率、产品质量、成本控制、安全可靠以及最终的市场竞争力。传统的设备管理模式，往往侧重于事后维修和被动响应，已难以适应智能制造对柔性化、智能化、精益化生产的严苛要求。因此，构建一套符合智能制造时代特征的、系统化、前瞻性的设备管理体系，成为当前制造业企业迫切需要解决的战略性课题。 本书《智能制造时代的设备管理实践》正是基于这一时代背景，深入剖析智能制造环境下设备管理的机遇与挑战，系统地阐述了先进的设备管理理念、方法与技术，旨在为广大设备管理从业者、企业管理者以及相关领域的学者提供一套全面、实用的理论指导和实践参考。本书力求跳出传统设备管理的局限，聚焦于如何将大数据、人工智能、物联网、云计算等新兴技术深度融入设备全生命周期管理，以实现设备的智能化、网络化和自主化，最终助力企业迈向卓越制造。 第一部分：智能制造与设备管理的时代变革 本部分旨在为读者构建一个宏观的认知框架，理解智能制造的内涵及其对设备管理提出的新要求。 智能制造的驱动力与特征： 深入探讨智能制造的核心驱动力，如技术进步（人工智能、大数据、IoT等）、市场需求变化（个性化定制、快速响应）、全球竞争加剧以及政策引导等。详细阐述智能制造的主要特征，包括数据驱动、互联互通、柔性化生产、协同化运作、智能化决策等。 传统设备管理模式的局限性： 回顾并分析传统设备管理的主要模式，如事后维修、预防性维护等，分析其在面对复杂多变的市场环境、快速的技术迭代以及对生产效率和质量的更高追求时所暴露出的不足，例如响应滞后、资源浪费、预测能力弱、难以实现精益化等。 智能制造对设备管理提出的新挑战： 明确智能制造环境下，设备管理需要应对的新挑战，包括设备数据的海量化与复杂性、实时性要求的提高、设备故障诊断与预测的精度要求、设备运行状态的远程监控与可视化需求、设备集成与互操作性问题、网络安全威胁的出现、以及对管理人员专业技能的全新要求等。 智能制造时代设备管理的新定位与目标： 重新定义设备管理在智能制造体系中的核心地位，从传统的“保障运行”转变为“赋能增效”的关键环节。明确智能制造时代设备管理的新目标，如最大化设备综合效率（OEE）、最小化生产总成本（TCO）、提升设备预测性维护能力、实现设备智能化自主运行、保障生产过程的绿色与安全、以及支持生产模式的灵活调整与创新等。 第二部分：智能设备管理的核心理念与技术支撑 本部分将聚焦于构成智能设备管理基石的先进理念和关键技术，为读者提供可操作的理论依据。 数据驱动的设备管理： 强调“一切皆数据”的理念，阐述如何从设备本体、生产过程、环境因素等多个维度采集、清洗、存储和分析海量设备相关数据。重点介绍物联网（IoT）技术在设备数据采集中的应用，如传感器技术、无线通信技术（LoRa, NB-IoT, 5G等）、边缘计算等，以及数据采集的全面性、实时性和准确性原则。 人工智能（AI）在设备管理中的应用： 故障诊断与预测： 深入探讨如何利用机器学习（ML）和深度学习（DL）算法，对设备运行数据进行模式识别和异常检测，实现对设备早期故障的精准诊断和提前预测，从而实现从被动维修向预测性维护（PdM）的转变。介绍常用的AI模型，如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、随机森林（Random Forest）、长短期记忆网络（LSTM）等。 设备状态监测与评估： 利用AI分析设备的振动、温度、压力、电流等关键参数，实时评估设备的健康状况，并对设备的剩余使用寿命（RUL）进行预测。 优化维护策略： 基于AI的预测结果，动态调整维护计划，实现“按需维护”，避免不必要的停机和维护成本。 智能故障排除与指导： 开发智能助手或专家系统，为操作人员和维修人员提供实时的故障排除指导和解决方案。 设备全生命周期管理（E-LCM）的智能化升级： 设计与选型智能化： 利用仿真技术和数据分析，优化设备设计，提高设备的可维护性、可靠性和能效。基于大数据分析，为生产需求选择最适合的设备。 制造与安装智能化： 引入数字孪生（Digital Twin）技术，在虚拟环境中模拟设备的制造、安装和调试过程，提前发现潜在问题，缩短上线周期。 运行与维护智能化： 这是本书的核心关注点，将详细阐述如何将IoT、AI等技术应用于设备的实时监控、状态评估、故障预测、维护优化等环节。 退役与处置智能化： 运用数据分析评估设备残值，优化退役决策，实现绿色、高效的设备处置。 数字化孪生（Digital Twin）技术： 详细介绍数字化孪生在设备管理中的价值，包括创建高保真度的设备虚拟模型，实现设备运行状态的实时映射、虚拟调试、性能预测、维护模拟以及风险评估，从而提升决策的科学性和前瞻性。 云计算与大数据平台： 阐述云计算平台如何提供强大的数据存储、计算和分析能力，支撑海量设备数据的处理和AI模型的训练。介绍构建统一的设备管理大数据平台的重要性，以及平台在数据集成、可视化、共享和协同方面发挥的作用。 第三部分：智能设备管理在企业中的实践应用 本部分将聚焦于如何将先进的理念和技术落地到企业的实际运营中，提供可行的实施路径和策略。 智能设备管理的体系构建： 组织架构与流程再造： 探讨如何根据智能制造的需求，调整设备管理部门的组织架构，明确岗位职责，并对现有的设备管理流程进行优化和重塑，以适应数据驱动和智能化决策的新模式。 技术集成与平台建设： 介绍构建智能设备管理平台的关键技术选型，包括IoT网关、数据采集系统、数据湖/数据仓库、AI分析引擎、可视化展示工具、以及与其他企业信息系统（如MES, ERP, CMMS）的集成策略。 数据治理与标准化： 强调建立完善的数据治理体系，确保数据的质量、安全和一致性，为智能分析提供可靠基础。推进设备数据和维护数据的标准化，便于信息的流动和共享。 预测性维护（PdM）的实施路径： 从预防性维护（PM）到预测性维护（PdM）的演进： 系统阐述从传统的定期维护向基于状态和预测的维护模式转变的过程，以及其带来的效益。 PdM实施的关键步骤： 包括设备状态监测点的选择、传感器部署、数据采集与传输、特征工程、模型选择与训练、阈值设定、预警与响应机制的建立等。 PdM的效益评估： 如何量化PdM带来的停机时间减少、维修成本降低、设备寿命延长、生产效率提升等效益。 设备绩效管理与持续改进： 关键绩效指标（KPIs）的智能化： 建立一套基于实时数据的智能化KPIs体系，如OEE的动态监测与分析、设备故障率趋势分析、维护响应时间优化、备件消耗预测等。 可视化看板与决策支持： 利用 BI 工具和可视化技术，构建直观的设备绩效看板，为管理层提供实时、准确的决策支持。 根源分析与持续改进循环： 结合数据分析和AI工具，深入挖掘设备故障的根本原因，形成闭环的持续改进机制。 设备安全与可靠性管理： 网络安全防护： 针对智能设备互联互通带来的网络安全风险，提出相应的防护策略，包括访问控制、数据加密、入侵检测、漏洞管理等。 运行风险评估与预警： 利用AI分析设备运行数据，识别潜在的安全隐患，并进行实时预警。 失效模式与影响分析（FMEA）的智能化： 将AI技术引入FMEA分析，提高风险评估的准确性和效率。 人员技能提升与文化建设： 专业人才的培养： 强调对设备管理人员在数据分析、AI应用、IoT技术等方面的培训需求，以及培养复合型人才的重要性。 人机协作模式： 探讨在智能制造环境下，如何实现人与智能设备的高效协作，发挥各自优势。 打造数据驱动的设备管理文化： 鼓励全员参与，形成重视数据、善用数据、持续改进的组织文化。 第四部分：智能设备管理的未来发展趋势与展望 本部分将放眼未来，探讨智能设备管理的最新发展趋势和潜在的创新方向。 自主运行与自愈合设备： 展望未来设备向更高级别的自主化发展，能够自主诊断、自主决策、自主修复，实现“无人化”运维。 绿色与可持续设备管理： 关注设备在整个生命周期内的能耗、排放以及资源利用效率，推动绿色制造和循环经济。 设备即服务（Equipment-as-a-Service, EaaS）模式： 探讨设备制造商通过提供基于性能和结果的服务，而非仅仅是设备本身，来重塑设备管理和商业模式。 区块链技术在设备管理中的潜在应用： 考虑区块链技术在设备数据溯源、供应链协同、资产管理等方面的应用潜力。 与工业互联网平台的深度融合： 阐述设备管理将深度融入更广泛的工业互联网生态系统，实现跨企业、跨行业的协同优化。 结语 《智能制造时代的设备管理实践》并非一本单纯的技术手册，更是一套关于如何拥抱变革、驱动创新的管理哲学。本书旨在引导读者超越传统思维，将目光投向智能制造的广阔前景，充分利用新兴技术的力量，重塑设备管理体系，从而在日益激烈的市场竞争中赢得先机，实现可持续发展。我们相信，通过系统地学习和实践本书的内容，广大制造业企业将能够有效提升设备管理水平，加速向智能化、数字化、高效化迈进，最终在智能制造的浪潮中脱颖而出，成为行业的佼佼者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格实在是太对我的胃口了，它不像某些技术书籍那样晦涩难懂、充斥着生硬的术语堆砌，而是采用了非常贴近实际工作场景的叙述方式。作者在阐述理论概念时，总能巧妙地穿插一些具体的案例分析或者实际操作中的“坑点”提醒，让人感觉像是一位经验丰富的前辈在耳边娓娓道来，而不是冷冰冰的教科书。比如，在讲解设备维护计划制定那一章节，作者不仅给出了标准的流程模型，还详细对比了不同行业（如流程工业与离散制造业）在实际应用中需要做出的微调，这种兼顾理论深度和实践广度的写法，极大地增强了可读性和实用价值。读起来丝毫没有枯燥感，反而时不时会让人产生“原来是这样！”的顿悟感。这种将“为什么”和“怎么做”完美结合的写作手法，是很多技术书籍所欠缺的。

评分☆☆☆☆☆

从整体阅读体验来看，这本书在细节处理上的打磨，透露出作者对读者群体的深刻理解。比如，在处理那些复杂的数学模型或者概率统计部分时，作者非常体贴地提供了直观的图形解释，避免了让非数学背景的读者望而却步。而且，当你遇到某个专业术语感到困惑时，它通常会在第一次出现时就给出简洁明了的定义，不像有些书那样需要你翻到附录去查找，极大地保持了阅读的流畅性。这种对读者体验的持续关注，使得整本书的“可用性”非常高。它不是高高在上地教授知识，而是俯下身子，耐心地陪伴读者完成从理论入门到实际应用的全过程，让人感到非常亲切和可靠。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给我留下了深刻的印象，那种沉稳而又不失现代感的封面，初次拿到手里就感觉很有分量。内页的纸张质量也相当不错，拿在手里阅读时触感舒适，即便是长时间翻阅也不会觉得刺眼。更值得称赞的是，排版布局非常科学合理，章节的划分清晰明了，关键术语和核心概念都有特别的处理，比如加粗或者用不同的字体标识出来，这对于我们这些需要频繁查阅和深入学习的读者来说，无疑是极大的便利。而且，书中的图表制作得极为精良，那些复杂的机械结构图和流程示意图，线条流畅，标注清晰，即便是初学者也能很快地捕捉到重点。我特别留意了一下目录结构，发现它不是简单地罗列知识点，而是像在搭建一个知识体系的框架，层层递进，逻辑性极强，让人在阅读过程中能自然而然地建立起完整的认知网络。整体来看，出版社在书籍的制作工艺上确实下了不少功夫，体现了他们对专业书籍出版的严谨态度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节组织脉络，简直像是一张精心绘制的作战地图，引导读者一步步攻克设备管理这座堡垒。它的结构划分非常清晰，从宏观的战略规划到微观的日常点检，每一个环节都有明确的定位和详尽的描述。我发现作者在每一个章节末尾设置的“思考与实践”环节极具价值，它们不是简单的习题，而是开放性的问题，促使读者跳出书本，将理论知识与自己当前的工作环境进行对接和模拟推演。这种强烈的互动性和反思性设计，极大地提升了学习效率，让知识不再是静止的文字，而是可以被激活和运用的工具。不像有些书只是陈述“是什么”，这本书更专注于构建“如何构建一个有效的管理体系”的完整框架。

评分☆☆☆☆☆

我是一个非常注重知识更新速度的人，尤其是在技术领域，知识的半衰期越来越短。坦白说，我最初对这本“第2版”的更新幅度是持保留态度的，但深入阅读后，发现它在紧跟时代前沿方面做得非常出色。它不仅保留了传统设备管理中那些经过时间检验的经典理论，更大量融入了近年来兴起的如物联网（IoT）在设备状态监测中的应用，以及一些前沿的预测性维护（PdM）模型的初步介绍。我尤其欣赏作者对数字化转型背景下管理思维转变的讨论，这绝非简单的技术堆砌，而是对管理理念的深刻反思。这种与时俱进的视角，让这本书立刻摆脱了传统教材的沉闷感，成为了一个能够指导未来工作方向的指南针。对于希望从传统设备管理向智能运维转型的专业人士来说，这个更新的价值无可估量。