數字化工廠：建模、實施與評估 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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蔡敏，崔劍，葉範波 著

圖書標籤:

• 數字化工廠
• 智能製造
• 工業4
• 0
• 數字化轉型
• 建模
• 仿真
• 實施
• 評估
• 生産管理
• 工業互聯網

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030408396

版次：1

商品編碼：11494615

包裝：精裝

開本：16開

齣版時間：2014-06-01

用紙：膠版紙

頁數：213

內容簡介

信息化、數字化正在改變著世界，製造業的生存形態也在發生著變化，數字化工廠將是一種新的發展模式。本書以數字化工廠為主綫，對數字化工廠的理論體係、實施技術、建設和評估方法進行瞭係統的闡述，同時配以具體應用案例，展示瞭製造業數字化工廠建設中的典型經驗。全書內容不僅具有獨創性，也具有一定的實踐指導作用。 本書可以作為製造業信息化工程領域的管理和技術人員的參考用書，也可作為高等院校相關專業本科生和研究生的教材

目錄

第1章 緒論�í�
1��1 現代製造業的發展曆程及特點�í�
1��1��1 現代製造業的發展曆程�í�
1��1��2 現代製造業特徵�í�
1��1��3 現代製造業發展趨勢�í�
1��2 數字化工廠概述�í�
1��2��1 數字化工廠的概念及特點�í�
1��2��2 數字化工廠與兩化深度融閤�í�
1��2��3 數字化工廠的建設意義�í�
1��3 本書框架�í�
參考文獻�í�
第2章 數字化工廠的理論基礎與係統建模�í�
2��1 建模基礎理論�í�
2��1��1 企業建模理論與方法發展現狀�í�
2��1��2 工作流過程建模方法�í�
2��2 數字化工廠的概念模型�í�
2��2��1 建模必要性�í�
2��2��2 體係框架�í�
2��2��3 模型結構�í�
2��2��4 建模語言�í�
2��3 基於工作流的係統建模方法�í�
2��3��1 過程建模�í�
2��3��2 資源建模�í�
2��3��3 組織建模�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 數字化工廠建模與實施的關鍵技術�í�
參考文獻��
第3章 製造工程數據庫與單一産品數據源技術�í�
3��1 製造信息産生與管理流程�í�
3��1��1 數字化製造流程�í�
3��1��2 數字化製造信息流管理�í�
3��2 製造工程數據庫體係�í�
3��2��1 製造工程數據庫概述�í�
3��2��2 製造工程數據庫係統架構�í�
3��2��3 製造工程數據庫的構建原則�í�
3��3 單一産品數據源技術�í�
3��3��1 單一産品數據源概述�í�
3��3��2 基於單一産品數據源的製造信息建模技術�í�
3��4 基於單一産品數據源的企業數據庫應用�í�
3��4��1 典型工藝基礎數據庫的設計�í�
3��4��2 製造資源類基礎數據庫的設計�í�
參考文獻��
第4章 數字化工廠仿真技術�í�
4��1 數字化工廠的仿真層次體係�í�
4��1��1 車間層�í�
4��1��2 生産綫層�í�
4��1��3 單元層�í�
4��1��4 操作層�í�
4��2 仿真原理與步驟�í�
4��2��1 仿真的基本原理�í�
4��2��2 係統仿真的步驟�í�
4��2��3 數字化工廠仿真的步驟�í�
4��3 仿真應用�í�
4��3��1 生産布局仿真應用�í�
4��3��2 人機仿真應用�í�
4��3��3 數控仿真應用�í�
參考文獻�í�
第5章 生産能力評估與數字化工廠生産組織技術�í�
5��1 生産能力和生産組織�í�
5��1��1 生産能力概述�í�
5��1��2 數字化工廠生産組織�í�
5��2 生産能力評估技術�í�
5��2��1 生産綫産能評估指標構建�í�
5��2��2 基於粗糙集理論的生産綫産能評估模型�í�
5��2��3 應用案例�í�
5��3 數字化工廠生産組織技術�í�
5��3��1 生産計劃和訂單管理�í�
5��3��2 生産計劃與訂單管理的集成�í�
5��3��3 應用案例�í�
參考文獻�í�
第6章 數字化工廠的建設�í�
6��1 建設原則�í�
6��2 建設內容�í�
6��2��1 工廠裝備數字化�í�
6��2��2 設計研發數字化�í�
6��2��3 生産過程數字化�í�
6��2��4 企業管理數字化�í�
6��3 建設階段�í�
6��4 係統實施與管理方法�í�
參考文獻�í�
第7章 數字化工廠的評估�í�
7��1 現有評估技術與方法�í�
7��2 評估指標體係�í�
7��2��1 評估指標體係的建立�í�
7��2��2 評估指標的構成�í�
7��3 數字化工廠評估計算方法�í�
7��4 評估方法應用示例�í�
參考文獻�í�
第8章 未來發展�í�
8��1 雲計算技術�í�
8��2 數字傳感技術�í�
8��3 三維檢測技術�í�
8��4 MBD技術�í�
8��4��1 MBD技術的國內外研究現狀�í�
8��4��2 MBD數據集�í�
8��4��3 MBD技術對軍工製造企業的挑戰�í�
8��5 三維數字化設計製造�í�
參考文獻��

前言/序言

《智造未來：顛覆性技術驅動下的生産革新》 內容簡介： 在瞬息萬變的全球經濟浪潮中，製造業正經曆一場前所未有的深刻變革。本書《智造未來：顛覆性技術驅動下的生産革新》將帶您深入探索這場變革的核心動力——那些正在重塑我們生産方式的顛覆性技術。我們不再僅僅關注已有的成熟體係，而是將目光聚焦於那些尚未被廣泛應用，卻蘊含著巨大潛力的前沿技術，它們正在以前所未有的速度和深度，重塑著從産品設計、生産製造到供應鏈管理的每一個環節。 本書將為您呈現一場關於未來生産的宏大敘事，聚焦於那些驅動這場革新的關鍵技術力量： 人工智能與機器學習的生産力躍升： 我們將深入剖析人工智能（AI）和機器學習（ML）如何在生産環境中釋放驚人的潛力。這不僅僅是關於算法的堆砌，而是關於如何將AI/ML的智能應用於預測性維護，讓設備故障成為曆史；如何實現自適應生産，根據市場需求和原材料變化實時調整生産計劃；如何通過智能質量檢測，將人工誤差降至最低，實現前所未有的産品一緻性；以及如何構建更加高效、柔性的生産流程，應對復雜的個性化定製需求。您將瞭解到AI/ML並非遙不可及的未來概念，而是已經開始切實改變生産效率和産品質量的強大工具。 工業物聯網（IIoT）構建的智慧連接： 工業物聯網（IIoT）是實現生産智能化互聯的基石。本書將詳細探討如何通過傳感器、設備互聯以及邊緣計算，構建起一個實時、透明的生産數據網絡。我們將審視IIoT如何在生産車間內部實現設備的遠程監控與診斷，優化能源消耗，追蹤物料流動，並構建起更具彈性的供應鏈。更重要的是，IIoT將打破信息孤島，實現生産數據與其他業務係統（如ERP、MES）的深度融閤，從而為更高級彆的決策提供海量、實時的數據支持。 增材製造（3D打印）的顛覆性設計與生産： 增材製造，即我們常說的3D打印，正以其獨特的優勢顛覆著傳統的製造邏輯。本書將深入探討3D打印如何從“原型製造”走嚮“批量生産”，如何實現過去無法想象的復雜幾何形狀的設計，從而優化産品性能、減輕重量。我們將分析其在定製化生産、小批量生産以及備品備件按需製造方麵的巨大價值，以及它如何縮短産品開發周期，降低製造成本，並為新材料的應用提供瞭無限可能。 先進機器人技術與自動化協作： 機器人技術的發展早已超越瞭簡單的自動化搬運。本書將聚焦於那些更具智能、更靈活的機器人，包括協作機器人（Cobots），它們能夠與人類工人安全地協同工作，承擔重復性、危險性或高精度任務，從而提升整體生産效率和工作環境的安全。我們將探討如何通過先進的視覺識彆、路徑規劃和人機交互技術，讓機器人成為生産綫上不可或缺的智能助手，並分析它們在裝配、檢測、搬運等多個場景下的應用潛力。 大數據分析與洞察驅動的決策： 海量生産數據的背後蘊藏著巨大的商業價值。本書將強調如何利用大數據分析技術，從紛繁復雜的數據中提取有價值的洞察。這包括但不限於識彆生産瓶頸，優化工藝參數，預測市場需求，以及發現潛在的質量問題。您將瞭解到如何構建數據驅動的決策機製，讓每一個生産環節都基於數據進行優化，從而實現持續改進和創新。 數字孿生（Digital Twin）的虛擬與現實融閤： 數字孿生是連接物理世界與數字世界的一座橋梁。本書將深入解析數字孿生在産品生命周期中的應用。通過在虛擬空間中構建與物理實體精準對應的數字模型，我們可以進行模擬、測試、優化和預測，從而在實際生産前發現潛在問題，縮短調試時間，並實現更精細化的運營管理。我們將探討數字孿生在設備運維、工藝優化、性能仿真等方麵的應用場景。 虛擬現實（VR）與增強現實（AR）的沉浸式體驗： 虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術正在為生産人員帶來全新的工作體驗。本書將闡述VR/AR如何在員工培訓中提供沉浸式、高效率的學習環境，如何輔助現場技術人員進行遠程診斷和維護，以及如何通過AR技術增強操作指導的直觀性，降低操作失誤。我們將審視這些技術如何提升工作效率，減少培訓成本，並改善操作人員的體驗。 本書的獨特價值在於： 聚焦前沿，洞察未來： 我們不迴避技術發展的最新動態，而是積極探索那些正在醞釀變革的顛覆性力量。 實踐導嚮，理論結閤： 在深入理論分析的同時，本書更注重技術的實際應用案例和潛在價值，幫助讀者理解技術如何轉化為生産力。 跨領域視角，係統性呈現： 本書將技術之間的關聯性進行梳理，幫助讀者理解它們如何協同工作，共同構建未來的智能生産生態。 賦能決策者，指導實踐者： 無論您是尋求戰略轉型的企業領導者，還是在生産一綫尋求技術突破的工程師，本書都能為您提供有益的啓示和 actionable insights。 《智造未來：顛覆性技術驅動下的生産革新》是一部關於變革的書，一部關於機遇的書。它將幫助您理解當今製造業變革的核心驅動力，掌握應對挑戰、抓住機遇的鑰匙，最終引領您的企業邁嚮更加智能、高效、可持續的生産未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我受益匪淺的一點是，它提供瞭一個非常清晰的“實施路綫圖”。作者通過大量的案例分析和實踐經驗，總結齣瞭一套行之有效的數字化工廠實施框架。他詳細闡述瞭在不同階段需要關注的關鍵問題，以及需要采取的具體措施。 他將實施過程分解為“規劃”、“設計”、“建設”、“運行”、“優化”等多個階段，並為每個階段都提供瞭詳細的操作指南。這種結構化的講解方式，讓整個復雜的實施過程變得條理清晰，易於理解和執行。特彆是他在“規劃”階段強調的“戰略對齊”和“業務需求分析”，為企業奠定瞭堅實的數字化轉型基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常嚴謹，但又不失可讀性。作者在闡述復雜概念時，總是能夠用清晰的語言和生動的案例來解釋。例如，在講解“數字孿生”時，他並沒有枯燥地羅列技術術語，而是通過一個生動的比喻，將抽象的概念具象化，讓我一下子就理解瞭數字孿生在生産過程中的強大作用。他對於技術細節的把握非常到位，但又不會讓讀者感到被技術洪流所淹沒。 而且，作者對於未來趨勢的預測也十分精準。他預見瞭工業互聯網、邊緣計算等新興技術對數字化工廠的深遠影響，並分析瞭這些技術如何與現有的數字化架構相結閤，進一步提升工廠的智能化水平。讀到這部分時，我感覺自己仿佛置身於未來工廠之中，對數字化轉型的前景充滿瞭期待。這本書不僅教授瞭“做什麼”，更重要的是教會瞭“怎麼做”，以及“為什麼這樣做”。

評分☆☆☆☆☆

“評估”部分則為整個數字化工廠的建設畫上瞭點睛之筆。許多項目往往在實施完成後就戛然而止，忽略瞭對效果的評估和持續的優化。本書在這方麵提供瞭非常詳盡的指導。作者提齣瞭多種評估指標，不僅包括瞭傳統的生産效率、成本降低等硬性指標，還強調瞭對柔性、敏捷性、客戶滿意度等軟性指標的關注。他詳細闡述瞭如何利用收集到的數據，通過數據分析和可視化技術，來衡量數字化工廠的實際成效，並識彆齣需要改進的環節。 我特彆欣賞作者關於“持續改進”的理念。他認為，數字化工廠並非一成不變的係統，而是一個不斷發展和優化的過程。通過定期的評估，企業可以及時發現問題，調整策略，從而不斷提升數字化工廠的價值。他對如何利用評估結果來指導下一步的投資和技術升級，提供瞭非常有價值的建議。這種全生命周期的管理思路，讓這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一份為企業管理者量身定製的數字化轉型指南。

評分☆☆☆☆☆

最後，這本書的“評估”部分，讓我對如何衡量數字化工廠的ROI（投資迴報率）有瞭全新的認識。作者不僅僅提供瞭傳統的財務指標，還引入瞭更多具有前瞻性的評估維度。他詳細闡述瞭如何通過數據分析，量化數字化工廠對企業運營效率、産品質量、客戶滿意度甚至創新能力的影響。 他甚至還探討瞭如何建立一套動態的評估體係，能夠隨著企業的發展和市場變化而不斷調整。這種科學的評估方法，能夠幫助企業清晰地認識到數字化轉型的價值，並為未來的投資決策提供有力的數據支持。這本書讓我明白，數字化工廠的建設並非一次性投入，而是一個持續創造價值的過程，而有效的評估是驅動這一過程的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

這本書在“人”的因素上也給予瞭充分的關注，這讓我感到非常驚喜。很多關於數字化工廠的書籍，往往過於側重技術本身，而忽略瞭人的作用。作者卻深刻地指齣，數字化工廠的成功，離不開人的智慧和創造力。他詳細闡述瞭如何通過培訓和賦能，提升員工的數字化素養，讓他們能夠更好地適應數字化環境，並積極參與到數字化轉型的過程中。 他提齣的“人機協同”的理念，讓我對未來的工作模式有瞭更清晰的想象。數字化工廠並不是要取代人，而是要通過技術賦能，讓人的工作更高效、更安全、更有價值。這種以人為本的數字化理念，與我一直以來所倡導的價值觀不謀而閤，也讓我對數字化工廠的未來充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

我最近讀完瞭一本名為《數字化工廠：建模、實施與評估》的書，這本書給我的觸動太大瞭，簡直讓我對現代工業的理解上升瞭一個全新的維度。在閱讀之前，我一直以為數字化工廠隻是簡單的將一些軟件係統堆砌起來，或者是在車間裏加幾個傳感器，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。作者以一種極其係統和深入的視角，將數字化工廠的內涵、外延以及如何落地的一係列關鍵環節進行瞭庖丁解牛般的剖析。 首先，在“建模”這個部分，作者沒有停留在概念層麵，而是詳細闡述瞭各種建模技術的應用。他不僅僅是列舉瞭模型，更重要的是解釋瞭這些模型是如何幫助我們理解、分析和優化復雜的生産流程的。比如，在討論離散事件仿真模型時，作者不僅僅解釋瞭其基本原理，還結閤瞭具體的案例，展示瞭如何通過模擬不同的生産調度策略，找齣瓶頸，並最終提升整體的生産效率。他提到，一個好的模型不僅僅是數據的堆砌，更是對現實世界的高度提煉和抽象，能夠抓住問題的本質，為決策提供堅實的基礎。這種對建模技術的深入講解，讓我意識到，沒有精確的建模，數字化工廠的建設就會如同無根之木，難以長久。

評分☆☆☆☆☆

作者在書中對“數據”的處理和應用進行瞭非常詳盡的闡述。他認為，數據是數字化工廠的血液，而數據分析則是大腦。他詳細介紹瞭如何從海量數據中提取有價值的信息，如何構建各種數據分析模型，例如預測性維護、質量追溯、工藝優化等等。他對大數據技術在製造業的應用前景進行瞭深入的探討，讓我對數據的價值有瞭全新的認識。 我印象深刻的是，作者提齣的“以終為始”的數據策略。他鼓勵企業在設計數字化工廠之初，就明確數據的應用場景和目標，而不是等到數據收集完成後再想如何利用。這種前瞻性的數據規劃，能夠有效避免數據資源的浪費，並確保數據能夠真正為企業的決策提供支持。他對數據治理和數據安全也給予瞭足夠的重視，這些都是在數字化轉型過程中不可忽視的重要環節。

評分☆☆☆☆☆

接著，“實施”部分更是本書的重中之重，它將理論與實踐緊密地結閤在一起。作者並沒有簡單地羅列實施步驟，而是深入探討瞭在實際落地過程中可能遇到的各種挑戰，以及應對這些挑戰的策略。他花瞭相當大的篇幅講解瞭跨部門協作的重要性，以及如何建立有效的溝通機製，打破信息孤島。讀到這部分時，我深有體會，因為在我的工作中，我也經常遇到不同部門之間因為信息不對稱而産生的摩擦和效率損失。作者提齣的“數據驅動的決策文化”的培養，以及如何通過變革管理來引導員工接受新的技術和流程，這些都非常有啓發性。 而且，作者在實施過程中，特彆強調瞭“循序漸進”的原則。他並沒有鼓勵一步到位式的“大爆炸”式實施，而是建議企業根據自身的實際情況，選擇閤適的切入點，從小範圍試點，逐步推廣。這種務實的態度，讓我覺得這本書非常接地氣，也更有可操作性。他詳細闡述瞭物聯網、大數據、人工智能等核心技術的集成，並提供瞭具體的實施路綫圖，包括如何選擇閤適的平颱、如何進行數據采集和清洗、如何構建分析模型等等，這些都讓我對數字化工廠的落地過程有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

在“實施”部分，作者還特彆強調瞭“供應商的選擇與閤作”的重要性。他詳細闡述瞭如何與技術供應商建立長期、穩定的閤作關係，如何評估供應商的技術實力和服務能力，以及如何共同推進數字化項目的落地。他認為，數字化工廠的建設是一個復雜的係統工程，需要各方的共同努力。 他以案例的形式，生動地展現瞭不同類型的供應商在數字化工廠建設中所扮演的角色，以及如何通過有效的供應商管理，實現資源的最優化配置。這對於那些正在尋求技術閤作夥伴的企業來說，無疑是一份非常寶貴的參考。他甚至還提到瞭如何與供應商共同進行技術創新，推動整個行業的發展。

評分☆☆☆☆☆

我在閱讀這本書的過程中，最深刻的感受就是它提供瞭一種全新的思考方式。作者鼓勵讀者跳齣傳統的思維定勢，以係統化的、全局的視角來審視生産製造的各個環節。他反復強調“連接”的重要性，不僅僅是設備之間的連接，更是數據之間的連接，信息之間的連接，以及人與技術之間的連接。這種連接的思想，貫穿瞭整本書的始終，也讓我對“數字化”有瞭更深刻的理解。 他將數字化工廠視為一個有機生命體，強調各個模塊之間的協同作用，而不是孤立的個體。這種整體性的思維，對於企業製定長遠的數字化戰略至關重要。我開始反思，我們過去在實施一些項目時，是否過於注重局部最優，而忽略瞭整體的協同效應？這本書就像一麵鏡子，照齣瞭我過去的一些盲點，也指明瞭未來前進的方嚮。

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