可重入製造係統的控製 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
• 柔性製造係統
• 控製係統
• 生産調度
• 優化算法
• 智能製造
• 工業自動化
• 係統建模
• 實時控製
• 製造係統

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030226365

商品編碼：29692540878

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

：55.00元

售價：37.4元,便宜17.6元,摺扣68

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：373000

頁碼：296

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

《智能製造的演進與未來展望》 引言 在當今世界，製造業正經曆一場前所未有的深刻變革。從自動化到數字化，再到智能化，技術的進步不斷重塑著生産的邊界和可能。這場變革不僅體現在硬件設備的升級換代，更體現在生産流程、管理模式乃至整個産業生態的顛覆式創新。本書《智能製造的演進與未來展望》旨在深入探討智能製造的起源、發展脈絡、核心技術、關鍵應用以及其對未來社會的深遠影響，為理解和把握這一時代浪潮提供一個全麵而深入的視角。 第一章：工業革命的足跡——從蒸汽到智能 工業革命是人類社會發展史上的裏程碑，每一次技術飛躍都為製造業帶來瞭翻天覆地的變化。 第一次工業革命（18世紀末）： 以蒸汽機的發明為標誌，機械化生産取代瞭手工勞動，開啓瞭大工廠時代。紡織業、煤炭業、鋼鐵業率先受益，生産效率大幅提升，社會結構和生活方式也隨之改變。 第二次工業革命（19世紀末）： 電力、內燃機、化學工業的興起，使得大規模生産成為可能。流水綫作業的引入，極大地提高瞭生産效率和標準化程度。汽車、電器等現代工業産品開始普及。 第三次工業革命（20世紀下半葉）： 電子技術、信息技術和計算機技術的齣現，推動瞭自動化生産和信息化的進程。數控機床、工業機器人等自動化設備被廣泛應用，生産過程的柔性和效率得到顯著提升。 第四次工業革命（當前）： 智能製造是其核心特徵。它融閤瞭前三次工業革命的成果，並引入瞭物聯網（IoT）、大數據、人工智能（AI）、雲計算、數字孿生等前沿技術，實現瞭生産過程的智能化、網絡化和自主化。 本章將迴顧這些重要的工業革命節點，分析每一次變革的核心驅動力、關鍵技術突破以及對製造業形態産生的根本性影響，為理解智能製造的齣現奠定曆史基礎。 第二章：智能製造的核心驅動力 智能製造並非憑空齣現，其背後是多重因素的共同作用，其中技術是首要驅動力。 信息技術的飛速發展： 物聯網（IoT）： 連接物理世界與數字世界，通過傳感器、嵌入式係統等技術，實現設備、産品、人員和流程的互聯互通，為數據采集和實時監控提供瞭可能。 大數據分析： 隨著互聯設備的增多，海量數據得以産生。大數據技術能夠處理、分析這些數據，從中挖掘有價值的信息，為決策提供支持，優化生産流程。 人工智能（AI）： 包括機器學習、深度學習、自然語言處理等，賦能設備自主學習、智能決策和預測性維護。AI在産品設計、質量檢測、生産調度、供應鏈管理等環節發揮著越來越重要的作用。 雲計算： 為海量數據存儲、高性能計算和協同工作提供瞭基礎平颱，降低瞭企業對本地IT基礎設施的依賴，提高瞭靈活性和可擴展性。 數字孿生（Digital Twin）： 通過創建物理實體的虛擬副本，實現對實體運行狀態的實時監控、模擬和預測，從而優化設計、改進性能、提高可靠性。 市場需求的演變： 個性化與定製化需求： 消費者對産品個性化、定製化的需求日益增長，傳統的大規模、標準化生産模式難以滿足。智能製造能夠通過柔性生産綫和快速換型，實現小批量、多品種的生産。 全球化競爭： 市場競爭日趨激烈，企業需要通過技術創新和效率提升來降低成本、提高質量、縮短交貨周期，以獲得競爭優勢。 可持續發展要求： 環保法規日益嚴格，消費者對環保産品的關注度提高。智能製造通過優化能源利用、減少浪費、提高資源利用效率，有助於實現綠色生産和可持續發展。 政策與社會環境的推動： 各國政府的戰略支持： 許多國傢將智能製造作為國傢戰略，齣颱瞭相應的政策、資金支持和人纔培養計劃，推動産業升級。 勞動力結構的變化： 勞動力成本上升、技術工人短缺等問題，促使企業尋求自動化和智能化解決方案，以提高生産效率和降低對人力的依賴。 本章將詳細剖析這些驅動力，闡釋它們如何相互作用，共同推動智能製造的蓬勃發展。 第三章：智能製造的關鍵技術解析 智能製造的實現依賴於一係列關鍵技術的集成和應用。 工業自動化與機器人技術： 先進傳感器技術： 精準、可靠的傳感器是數據采集的基礎，用於監測溫度、壓力、位置、姿態等關鍵參數。 工業機器人（IR）： 從傳統的固定式機器人到協作機器人（Cobots），再到自主移動機器人（AMR），機器人技術在搬運、裝配、焊接、檢測等領域發揮著越來越重要的作用。 運動控製與驅動技術： 精密的運動控製係統能夠實現對機器人和設備的高精度、高速度運動控製。 信息物理融閤係統（Cyber-Physical Systems, CPS）： CPS是將計算、通信和物理過程深度融閤的係統。在智能製造中，CPS將生産設備、生産綫、生産車間甚至整個供應鏈的物理過程與信息網絡相互連接，實現實時監控、智能控製和協同決策。 工業互聯網（Industrial Internet of Things, IIoT）： IIoT是CPS在工業領域的具體體現，通過構建統一的工業通信協議和數據標準，實現設備、係統和人員之間的互聯互通，為數據共享和應用提供基礎。 大數據與人工智能應用： 預測性維護： 通過分析設備運行數據，預測潛在故障，提前進行維護，避免非計劃停機，降低維修成本。 質量檢測與優化： 利用計算機視覺和機器學習技術，對産品進行高精度、高效率的質量檢測，並根據數據分析結果優化生産工藝。 智能排産與調度： 基於實時數據和AI算法，動態優化生産計劃和資源調度，提高生産效率和柔性。 智能産品設計與仿真： 利用AI輔助設計工具，加速産品研發過程，並通過數字孿生進行虛擬驗證。 先進製造工藝與增材製造（3D打印）： 柔性製造係統（FMS）： 能夠根據産品需求快速切換生産流程和工藝參數，實現多品種、小批量生産。 增材製造（3D打印）： 顛覆瞭傳統的減材製造模式，能夠製造復雜結構、輕量化部件，並實現高度個性化定製，尤其在原型製作、小批量生産和復雜零件製造方麵具有巨大潛力。 本章將對這些技術進行詳細的介紹，闡明它們在智能製造係統中的具體作用和實現方式。 第四章：智能製造的關鍵應用場景 智能製造的理念貫穿於産品生命周期的各個環節，並在不同行業展現齣強大的應用能力。 智能工廠（Smart Factory）： 互聯互通的生産設備： 集成傳感器、控製器、通信模塊，實現設備間的互聯和信息共享。 自動化與柔性生産綫： 機器人、AGV（自動導引車）等自動化設備與靈活的生産綫協同工作，實現高效生産。 生産過程的實時監控與可視化： 利用大數據和可視化技術，實時掌握生産狀態、設備運行情況、産品質量等信息。 數字化車間管理： 通過MES（製造執行係統）等軟件係統，實現對生産計劃、物料、人員、設備等的精細化管理。 智能産品生命周期管理（Product Lifecycle Management, PLM）： 智能設計與研發： 利用AI輔助設計、仿真技術，優化産品性能，縮短研發周期。 智能製造執行： 實現從設計到生産的高度協同，確保産品按設計要求生産。 智能運維與服務： 基於傳感器數據和AI分析，為用戶提供預測性維護、遠程診斷和增值服務。 智能迴收與再製造： 收集産品使用數據，為産品的迴收、拆解和再製造提供依據，實現循環經濟。 智能供應鏈管理（Smart Supply Chain Management）： 需求預測與庫存優化： 利用大數據分析，更準確地預測市場需求，優化庫存水平，降低物流成本。 物流可視化與追蹤： 實時追蹤貨物位置和狀態，提高物流效率和透明度。 協同與集成： 打破企業間的壁壘，實現供應商、製造商、分銷商之間的信息共享和業務協同。 風險預警與管理： 識彆供應鏈中的潛在風險（如自然災害、地緣政治等），並提前製定應對措施。 行業應用案例分析： 汽車製造業： 智能機器人用於汽車組裝，AI優化生産調度，大數據分析提升質量控製。 航空航天業： 增材製造用於製造復雜輕量化零件，數字孿生用於飛機設計和維護。 電子信息産業： 高度自動化的生産綫，智能檢測設備，快速響應市場變化。 醫藥健康領域： 智能製造確保藥品質量，個性化定製醫療器械。 本章將通過具體的案例，生動地展示智能製造在不同領域的實際應用效果和帶來的價值。 第五章：智能製造帶來的挑戰與應對 盡管智能製造前景廣闊，但在其發展過程中也麵臨諸多挑戰。 技術集成與標準化： 不同技術、不同供應商的係統如何有效集成，數據格式和通信協議如何統一，是實現互聯互通的關鍵。 數據安全與隱私保護： 海量生産數據的采集、存儲和分析，帶來瞭數據安全和隱私泄露的風險。 人纔短缺與技能轉型： 智能製造需要具備跨學科知識的復閤型人纔，而現有勞動力隊伍的技能轉型和再培訓也是一項艱巨的任務。 高昂的初期投入： 引入先進的自動化設備、軟件係統和技術人纔，需要大量的資金投入，對於中小企業而言可能構成門檻。 組織變革與文化適應： 智能製造不僅是技術的升級，更是管理模式和企業文化的變革，需要打破舊有的思維定勢，擁抱新的工作方式。 倫理與社會影響： 自動化和智能化可能帶來的失業問題，以及人工智能的決策倫理等問題，需要提前思考和應對。 本書將深入分析這些挑戰，並提齣相應的應對策略，包括： 加強技術研發與標準製定： 推動關鍵技術的突破，建立統一的技術標準和接口規範。 構建安全可靠的數據體係： 實施嚴格的數據安全措施，加強網絡防護，建立隱私保護機製。 加大教育投入與人纔培養： 改革教育體係，鼓勵産學研閤作，加強在職人員的技能培訓。 創新金融支持模式： 鼓勵金融機構為企業提供靈活的融資方案，降低技術引進的門檻。 推動組織文化變革： 建立開放、協作、學習型的企業文化，鼓勵員工參與到變革中來。 加強倫理研究與社會對話： 鼓勵社會各界就智能製造的倫理與社會影響展開討論，共同尋找解決方案。 第六章：智能製造的未來展望 智能製造的發展永無止境，其未來充滿瞭無限可能。 人機協同的深度融閤： 人類與機器人之間的協作將更加緊密和自然，人類將更多地專注於創造性、決策性和復雜的任務。 自主化與自適應生産： 生産係統將具備更強的自主學習、自主決策和自主適應能力，能夠實時響應市場變化和突發事件。 服務型製造的興起： 製造商將從提供産品轉嚮提供整體解決方案和服務，例如按需製造、産品即服務（Product-as-a-Service）。 可持續製造的全麵實現： 智能製造將成為實現綠色、低碳、循環經濟的重要支撐，最大限度地減少對環境的影響。 更廣泛的跨界融閤： 智能製造將與其他前沿技術（如生物技術、新材料等）深度融閤，催生新的産業形態。 個性化與規模化並存： 智能製造能夠以工業化的效率實現高度個性化的産品生産，滿足消費者多樣化的需求。 人工智能在製造業的“大腦”作用： AI將不僅僅是輔助工具，而是成為驅動整個製造係統的“大腦”，實現全局優化和智能決策。 本書的最後一章將描繪智能製造未來的宏偉藍圖，探討可能齣現的顛覆性技術和新的商業模式，並對未來的發展趨勢進行預測，為讀者提供一個前瞻性的視角，以應對未來製造業的挑戰與機遇。 結語 智能製造是數字時代賦予製造業的深刻變革，它不僅是一場技術的革命，更是一次生産模式、管理理念和商業模式的重塑。理解智能製造的演進邏輯，掌握其核心技術，認識其應用場景，並積極應對其帶來的挑戰，是每一個製造企業乃至整個社會都需要麵對的課題。《智能製造的演進與未來展望》緻力於為讀者提供一個係統、深入的認知框架，共同迎接智能製造的美好未來。

評分☆☆☆☆☆

我初次接觸這本書，是抱著學習前沿製造技術的心態翻開的。這本書的敘事結構非常具有邏輯性，從基礎的係統理論入手，逐步深入到具體的應用模型建構。作者在闡述核心概念時，總是能夠用非常清晰且富有條理性的方式來組織語言，即使是麵對一些高度抽象化的數學模型，也能通過恰當的類比和詳盡的步驟拆解，讓讀者能夠循序漸進地理解其內在機理。我尤其欣賞它在理論推導部分的處理方式，作者並沒有簡單地羅列公式，而是詳細地解釋瞭每一步推導背後的物理意義和控製哲學，這對於那些不僅想知道“是什麼”更想知道“為什麼是這樣”的工程師和研究人員來說，簡直是福音。讀完前幾章，我已經感覺自己對整個製造控製領域的宏觀圖景有瞭更清晰的把握，為後續的深入學習打下瞭堅實的理論基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我稱道的一點是其對未來趨勢的探討部分，作者的眼光放得很遠。在收尾章節，對於AI賦能製造控製、邊緣計算在實時決策中的應用等新興話題，作者給齣瞭既不過分誇大其詞，又充滿建設性的分析。他並沒有簡單地鼓吹“萬物互聯”的口號，而是深入探討瞭在數據安全、模型可解釋性等方麵，這些新技術將如何重塑傳統的控製迴路。特彆是書中對“自適應優化”在應對非綫性、時變係統時的潛力分析，讓我對未來工廠的智能化發展方嚮有瞭更加清晰和理性的預期。總而言之，這本書不僅解決瞭當前的問題，更像是為我們指明瞭未來十年內值得攻剋的關鍵技術方嚮，是一本具有戰略指導意義的深度參考資料。

評分☆☆☆☆☆

閱讀過程中，我深切感受到作者對該領域曆史脈絡的深刻洞察。書中穿插瞭一些關於控製理論發展曆程的簡短迴顧，這對於理解為什麼當前的主流技術會演變成現在的樣子至關重要。例如，在討論到實時數據處理的必要性時，作者簡要迴顧瞭DDC（直接數字控製）時代到現代CPS（信息物理係統）架構的演變，這種縱嚮的曆史視角，極大地拓寬瞭我對“控製”二字的理解邊界。這使得閱讀體驗不再是孤立地學習某項技術，而是將其置於一個不斷迭代和進化的技術體係中去審視。這種曆史的厚重感，讓這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一部關於現代精密製造控製思想變遷的編年史，非常有啓發性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，封麵采用瞭深邃的藍色調，搭配著燙金的標題字體，散發著一種沉穩而專業的學術氣息。我是在書店的推薦書架上偶然瞥見它的，那一瞬間，我立刻被它散發齣的那種嚴謹的工程學氣質所吸引。內頁的紙張質量也非常好，印刷清晰，圖錶繪製得非常精細，即便是閱讀那些復雜的控製流程圖，也不會感到眼睛疲勞。這本厚厚的書拿在手裏，沉甸甸的，讓人有一種踏實的感覺，仿佛每一頁都凝聚瞭作者大量的心血和深入的研究。我特彆喜歡它在排版上的一些細節處理，比如章節的過渡頁設計得很有層次感，使得長時間閱讀也不會過於枯燥。從外觀上看，它絕對稱得上是一本值得在書架上長期珍藏的專業書籍，無論是作為案頭工具書還是深入學習的教材，它都展現齣瞭極高的品質標準。

評分☆☆☆☆☆

這本書在實踐案例的選取上展現齣瞭極強的針對性和前瞻性。它並非停留在純粹的理論探討，而是大量引入瞭當前工業界正在麵臨的實際挑戰。我印象非常深刻的是其中關於柔性生産綫動態調度那一章節，作者結閤瞭一個汽車零部件裝配過程的復雜場景，詳盡地分析瞭傳統控製策略的局限性，並提齣瞭幾種創新性的解決方案。書中對於算法實現的討論深入淺齣，不僅講解瞭算法的數學原理，還非常務實地討論瞭在實際PLC或工業PC上部署時可能遇到的性能瓶頸和參數調優策略。這種理論與實踐緊密結閤的撰寫風格，讓這本書的實用價值大大提升，讓人感覺它更像是一位資深工程師在手把手地傳授寶貴經驗，而不是高高在上的學術論文匯編。