智能制造导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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德州学院，青岛英谷教育科技电子科技有限公司 著

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• 数字化转型
• 工业互联网
• 自动化
• 生产管理
• 智能工厂
• 工业机器人
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• 新兴技术

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560641980

版次：1

商品编码：11967633

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

页数：148

字数：210000

内容简介

本书主要讨论智能制造的时代背景、基本概念、架构体系、关键技术、产业模式、发展情况、中国智能制造的使命等。全书共分为6章。第1章介绍了智能制造的背景和发展历程，以及智能制造的概念和技术特征；第2章介绍了智能制造系统的定义、架构和组成，并列举了相应实例；第3章介绍了智能制造装备与服务的定义与市场前景；第4章介绍了智能制造体系中的核心技术及其重要作用；第5章分析和总结了智能制造的产业模式，以及传统制造业升级转型的方向；第6章结合实际案例，介绍了中国智能制造的发展现状和目标。
本书内容精练、语言通顺、概念性强、案例翔实，可作为高校智能制造专业的教材使用，也可为有志于从事智能制造工作的读者提供理论参考。

《技术浪潮下的企业转型：精益生产与数字化融合新篇章》 本书深入探讨了在技术飞速发展和市场需求日益个性化的今天，传统制造企业如何通过拥抱精益生产理念并将其与前沿数字化技术深度融合，实现全面的转型升级，迈向更高质量、更有效率、更具竞争力的未来。 核心内容概览： 1. 精益生产的基石与演进： 精益思想的本质： 回顾丰田生产方式（TPS）的核心原则，如消除浪费（Muda）、持续改善（Kaizen）、准时化生产（JIT）、看板系统（Kanban）等。强调精益生产不仅仅是一套工具，更是一种追求极致效率和价值创造的企业文化。 精益生产在现代制造中的应用： 阐述如何将精益理念应用于现代生产流程，包括价值流分析（VSM）、5S现场管理、全面质量管理（TQM）、防错法（Poka-yoke）等。分析如何在不同行业、不同规模的企业中落地精益实践，并取得实效。 精益文化的构建与推广： 探讨如何通过领导力、员工培训、激励机制等手段，在企业内部培育和巩固精益文化，使之成为推动持续改进的内在动力。 2. 数字化浪潮的机遇与挑战： 关键数字化技术解析： 详细介绍支撑现代制造转型的核心数字技术，包括物联网（IoT）、大数据分析、人工智能（AI）与机器学习（ML）、云计算、边缘计算、数字孪生（Digital Twin）、机器人与自动化技术、增强现实（AR）与虚拟现实（VR）等。 数字化应用场景探索： 分析这些技术如何在制造的各个环节发挥作用，例如： 智能工厂的构建： 通过IoT设备实现生产过程的实时数据采集与监控，利用大数据分析优化生产调度、预测设备故障、提升能源利用效率。 产品研发与设计： 利用仿真技术和数字孪生进行产品原型设计与验证，缩短研发周期，提高产品质量。 供应链协同： 通过区块链和数据共享平台，实现供应链的透明化、智能化和高效协同，提升响应速度和抗风险能力。 客户体验的个性化： 利用大数据分析洞察客户需求，通过柔性制造和个性化定制服务，提升客户满意度。 数字化转型面临的挑战： 识别企业在数字化转型过程中可能遇到的障碍，如技术选型、数据安全与隐私、人才短缺、组织变革阻力、投资回报不确定性等，并提出应对策略。 3. 精益生产与数字化融合之道： 协同增效： 深入剖析精益理念与数字化技术如何相互赋能，实现“1+1>2”的协同效应。例如，精益生产的标准化流程为数据采集提供了清晰的基准，而大数据分析则能发现精益改进的更多潜力。 数据驱动的精益优化： 探讨如何利用数字化工具收集、处理和分析生产数据，从而更精准地识别浪费、量化改进效果，并基于数据做出更科学的决策。 智能化生产的精益逻辑： 分析智能设备和自动化系统如何遵循精益原则，实现无纸化、自动化、柔性的生产模式。例如，机器人可以执行重复性高、精度要求严的任务，解放人力从事更高价值的创新工作。 打造韧性与敏捷的制造体系： 阐述通过精益管理和数字化技术，企业如何建立起能够快速响应市场变化、抵御外部风险（如供应链中断、需求波动）的强大能力。 4. 转型实施路径与策略： 战略规划与路线图制定： 指导企业如何根据自身特点和市场环境，制定清晰的数字化与精益转型战略，并绘制可行的实施路线图。 试点项目与逐步推广： 建议企业从局部、小规模的试点项目入手，积累经验，验证技术和模式，再逐步推广到整个组织。 人才培养与组织变革： 强调在转型过程中，对员工技能的再培训和知识更新至关重要，同时要做好组织结构的调整和企业文化的重塑，以适应新的工作模式。 衡量与持续改进： 介绍如何建立有效的绩效指标体系（KPIs），持续监测转型进展和成效，并在此基础上不断进行调整和优化，实现永续经营。 本书价值： 本书为广大制造企业管理者、技术人员、工程师以及对现代制造转型感兴趣的读者，提供了一套系统性、实操性的理论框架和实践指南。通过深入解读精益生产的精髓，并结合当前最前沿的数字化技术应用，本书旨在帮助企业打破传统思维定势，拥抱变革，在激烈的市场竞争中赢得先机，塑造面向未来的可持续发展能力。它不仅仅是对技术的介绍，更是对企业战略、管理模式和组织文化的深度反思与革新。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的那一刻，我并没有抱有太高的期望，毕竟“导论”类的书籍，往往意味着对内容的浅尝辄止。然而，这本书的深度和广度，完全出乎我的意料。作者在论述自动化与智能化的区别时，并没有简单地给出一个定义，而是通过对比传统自动化生产线与未来智能工厂的差异，深刻地揭示了智能制造的真正内涵。他指出，传统自动化更多的是执行预设的指令，而智能化则强调机器的自主学习、决策和优化能力。书中对机器人技术的发展历程以及在智能制造中的应用，也进行了详尽的阐述。从最初的工业机器人，到如今的协作机器人，再到未来可能出现的自主移动机器人，作者都进行了细致的描绘，并结合了不同行业（如汽车制造、电子组装、物流仓储）的应用案例，让我对机器人在不同场景下的能力有了更清晰的认知。我尤其欣赏作者在讨论“人机协作”时，提出的观点。他并没有将机器人视为人类的替代品，而是强调人机协同工作的重要性，以及如何通过优化人机交互界面，提升协作效率。书中对虚拟现实（VR）和增强现实（AR）在培训、维护和设计等方面的应用，也进行了深入的探讨，这让我看到了技术如何赋能人力，提升工作质量。例如，通过VR技术进行复杂设备的模拟操作培训，可以大大降低实际操作的风险，缩短培训周期。这本书的语言风格也相当独特，既有严谨的技术分析，又不乏引人入胜的故事性，让我在学习过程中始终保持着高度的专注。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我这样非技术背景的读者来说，简直是一场及时雨。我一直觉得智能制造是技术专家的领域，离我太遥远。但这本书用一种极其通俗易懂的方式，把我拉近了这个世界。书中关于“工业自动化”的演进，从最初的机械臂到如今的智能机器人，再到未来可能出现的无人化工厂，作者都进行了细致的描绘。他并没有仅仅列举技术名词，而是通过生动的比喻和形象的描述，让我能够直观地理解这些技术所带来的变革。我尤其喜欢书中关于“人机协同”的部分，它打破了我对机器人取代人类的刻板印象。作者强调了人类的创造力、判断力与机器人的精准、高效相结合的优势，并通过具体的案例展示了这种协同模式如何提升生产效率和产品质量。例如，在医疗器械的生产过程中，由机器人负责精密的装配和检测，而由工程师负责复杂的设计优化和质量控制。这种优势互补的模式，让我看到了智能制造的包容性和人性化的一面。书中对“预测性维护”的讲解也让我印象深刻。它不再是等到设备出现故障才进行维修，而是通过对设备运行数据的实时监测和分析，提前预警潜在的故障，从而将损失降到最低。这种前瞻性的思维模式，让我对智能制造的价值有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对新兴技术充满好奇的从业者，一直关注着制造业的变革。这本书就像是一扇窗，让我窥见了智能制造的未来。书中对“数字孪生”的深入剖析，彻底颠覆了我对虚拟模型的认知。它不再仅仅是三维模型，而是能够实时映射物理世界的动态，并且能够进行模拟仿真，预测未来的发展趋势。作者通过一个大型化工生产装置的例子，详细阐述了如何构建数字孪生，包括数据的采集、模型的建立、仿真分析以及可视化呈现。我被书中描述的“虚拟调试”所吸引，通过在数字孪生中进行设备的调试和优化，能够大大缩短实际调试时间，降低试运行风险，甚至还能在模拟环境中进行操作人员的培训。这种将虚拟与现实深度融合的方式，让我看到了智能制造在提高效率和降低成本方面的巨大潜力。此外，作者对“区块链技术”在智能制造中的应用也进行了探讨。他解释了区块链如何能够为产品追溯、供应链金融、知识产权保护等提供安全可靠的解决方案。书中以一个高价值零部件的生产为例，展示了如何利用区块链技术，确保从原材料采购到最终交付的全过程可追溯，从而提高产品的信任度和附加值。这本书的写作风格严谨而不失趣味，让我能够在学习知识的同时，感受到作者的热情和洞察力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对企业管理和运营感兴趣的读者，我一直试图理解“智能制造”如何真正赋能企业。这本书给了我非常详尽的答案。书中关于“运营优化”的部分，让我看到了智能制造不仅仅是技术的堆砌，更是对整个生产运营流程的深刻再造。作者通过对某制造企业的案例分析，详细阐述了如何利用数据分析和人工智能，对生产计划、物料调度、设备维护、质量管理等各个环节进行智能化优化。我被书中提到的“实时生产监控与反馈系统”所吸引，这个系统能够将生产现场的各种数据实时采集，并通过可视化平台展示给管理者，一旦出现异常情况，能够立即发出警报，并提供相应的解决方案。这种对生产过程的精细化管控，极大地提升了企业的响应速度和决策效率。此外，作者还对“数字化转型”在智能制造中的关键作用进行了深入的探讨。他指出，没有数字化基础，就谈不上智能化。书中详细介绍了企业如何一步步进行数字化转型，包括构建统一的数据平台，推广应用数字化工具，以及培养员工的数字化意识。这种对转型过程的系统性阐述，让我看到了智能制造落地实施的可行路径。这本书的语言风格专业而不失通俗，让我既能领略到技术的魅力，又能把握住管理的核心。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的震撼，远不止于理论知识的获取。我原本对工业4.0、智能工厂这些概念，总觉得有些缥缈，像是遥不可及的未来图景。但通过这本书的阅读，我才真正理解了智能制造的核心驱动力是什么，以及它将如何一点一滴地改变我们的生产方式。书中的一个章节，详细解析了MES（制造执行系统）在智能制造中的角色，它不再仅仅是记录生产过程的工具，而是贯穿生产计划、物料跟踪、质量管理、设备监控等多个环节的“神经中枢”。作者通过一个汽车零部件生产企业的案例，生动地展示了MES如何通过实时的数据采集和分析，优化生产排程，提高设备利用率，并确保产品质量的稳定。我印象特别深刻的是，书中提到了利用RFID技术对零部件进行精准追踪，从原材料入库到成品出厂，每一个环节的数据都被实时记录，并上传到云端平台。这使得管理者能够随时掌握生产进度，一旦出现问题，能够迅速定位到责任环节，大大提升了生产效率和响应速度。更让我惊喜的是，书中还探讨了“大数据”在智能制造中的应用，它不仅仅是数据的堆积，而是通过对海量生产数据的挖掘和分析，发现隐藏的规律，指导生产决策。例如，通过分析不同工艺参数对产品质量的影响，可以找出最佳的生产条件，从而提升产品合格率。这种将抽象的“大数据”概念，落实到具体生产场景的分析，让我对它的价值有了更深刻的认识。这本书的结构安排也非常合理，从基础概念到技术应用，再到未来的发展趋势，层层递进，循序渐进，即使是初学者也能轻松理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界！作为一名初涉智能制造领域的读者，我原本以为这本书会像很多技术入门书籍一样，枯燥乏味地罗列各种概念和术语，但事实完全颠覆了我的预期。作者以一种极其生动和接地气的方式，将那些原本听起来高深莫测的技术，如物联网、大数据、人工智能、云计算等，通过大量生动的案例和深入浅出的讲解，变得触手可及。我尤其喜欢书中关于“数字孪生”的那部分内容，它不再是冰冷的理论，而是通过一个虚拟模型，能够实时反映物理世界的运行状态，并且还能进行模拟预测，这简直就像拥有了一双透视工厂的“天眼”！作者在描述数字孪生的构建过程时，也考虑到了实际应用中的各种挑战，例如数据的采集、整合、处理以及模型与现实的同步更新等，这些细节的披露，让我深切感受到作者的功力深厚，他不仅仅是在介绍概念，更是在传授一种解决问题的思维方式。书中还涉及到了机器学习在质量控制、预测性维护方面的应用，通过一个生产线上设备故障的例子，详细阐述了如何利用历史数据训练模型，提前预警潜在问题，从而大大减少停机时间和损失。这种将理论与实践紧密结合的叙述方式，让我在阅读过程中，仿佛置身于真实的智能制造场景之中，能够清晰地感受到技术革新带来的巨大潜力。此外，作者对未来智能制造发展趋势的展望也充满了洞察力，他预测了柔性制造、个性化定制以及人机协作等方向的演进，为我规划未来的学习路径提供了宝贵的参考。总而言之，这本书不仅仅是一本“导论”，更是一张通往智能制造世界的精彩地图，为我点亮了前进的方向，激起了我对这个领域的浓厚兴趣和探索欲望。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我购买这本书，是抱着试一试的心态，我并不是制造业领域的专业人士，对“智能制造”的了解仅限于一些新闻报道和科普文章。但这本书的阅读体验，却给我带来了意想不到的惊喜。作者以一种非常友好的方式，引导我一步步走近智能制造的核心。书中关于“柔性制造”的章节，让我对“个性化定制”有了更深切的理解。他用一个服装定制的例子，详细阐述了如何通过模块化的生产线设计，以及先进的生产调度系统，实现小批量、多品种的生产模式，并且能够快速响应市场需求的变化。我之前一直认为，大规模生产才是制造业的常态，但这本书让我看到了另一种可能性。更令我着迷的是，作者对“人工智能”在智能制造中的应用，进行了非常细致的探讨。他没有停留在“AI可以做什么”的层面，而是深入剖析了AI在质量检测、预测性维护、工艺优化等具体场景中的实现路径。例如，在质量检测方面，书中介绍了如何利用计算机视觉技术，对产品进行高精度的缺陷识别，并且能够不断学习和优化识别模型，提高准确率。这种对技术细节的深入挖掘，让我感觉这本书的内容非常扎实，不仅仅是浮于表面的介绍。此外，书中还对“绿色制造”和“可持续发展”在智能制造中的重要性进行了强调，这让我看到了智能制造不仅能带来经济效益，还能为环境保护做出贡献。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在传统制造业摸爬滚打多年的老兵，对于“智能制造”这个概念，曾经感到有些遥远和不切实际。但这本书的出现，彻底改变了我的看法。它不是那种空谈理论的书籍，而是充满了实实在在的案例和可操作的思路。书中关于“供应链协同”的部分，尤其让我印象深刻。作者没有停留在传统的供应链管理层面，而是深入分析了如何利用物联网、区块链等技术，构建一个透明、高效、可追溯的智能供应链。他通过一个食品行业的案例，展示了如何通过对每一个环节的精细化管理，从原材料的采购，到生产加工，再到最后的物流配送，都能实现信息的实时共享和高效协同，从而最大限度地降低风险，提升客户满意度。我一直觉得，供应链的协同是智能制造中的一大难点，但这本书中的讲解，让我看到了解决这个难题的希望。此外，作者还对“工业互联网平台”的建设和作用进行了详细的解读。他将平台比喻为智能制造的“操作系统”，通过连接设备、数据和服务，实现了资源的最优配置和价值的最大化。书中列举了几个国际知名的工业互联网平台，并对其核心功能进行了分析，这为我理解平台的运作模式提供了清晰的框架。这本书并没有回避智能制造在实施过程中可能遇到的挑战，例如数据安全、技术标准、人才培养等问题，并提出了一些建设性的解决方案，这让我感觉作者对整个行业的现状有着深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

对于一个对未来科技趋势略知一二的普通读者来说，这本书简直打开了一扇全新的大门。我之前对“智能制造”的理解，更多停留在机器人自动化的层面，但这本书让我看到了更广阔的图景。书中关于“先进制造技术”的介绍，如增材制造（3D打印）、纳米制造等，都让我大开眼界。作者并没有仅仅介绍这些技术是什么，而是深入分析了它们在不同行业中的应用前景，以及它们如何与传统的制造方式相互补充，共同推动制造业的升级。我尤其被书中对“工业物联网（IIoT）”的深度解析所吸引。它不仅仅是将设备连接到网络，更是通过对海量数据的采集、传输、处理和分析，实现设备之间的智能互联和协同工作。作者通过一个智能电网的案例，生动地展示了IIoT如何提高能源利用效率，保障电网安全稳定运行。这种将抽象的技术概念，落实到具体场景的分析，让我对IIoT的价值有了更深刻的认识。此外，书中对“服务化制造”的探讨也让我耳目一新。它不再是简单地卖产品，而是通过提供围绕产品全生命周期的增值服务，来创造新的商业价值。例如，通过远程监测和维护服务，为客户提供更优质的产品使用体验。这本书的结构严谨，内容丰富，语言生动，让我感受到作者的深厚学识和前瞻视野。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在校学生，我一直在寻找能够帮助我理解前沿科技的书籍，这本书无疑是我近期最满意的一次选择。它并没有使用过于晦涩难懂的专业术语，而是用一种非常通俗易懂的语言，将复杂的智能制造概念娓娓道来。我尤其喜欢书中关于“数据采集与处理”的论述。作者详细介绍了物联网（IoT）在工业场景中的应用，以及各种传感器如何采集生产过程中的实时数据。他并没有止步于此，而是深入探讨了如何对这些海量数据进行清洗、整合、存储和分析，从而为后续的智能化决策提供支持。书中以一个智能车间为例，详细展示了如何利用数据驱动的方式，优化生产流程，提高生产效率。此外，作者对“边缘计算”的解读也让我受益匪浅。他解释了为什么将计算能力部署在靠近数据源的地方，能够有效降低延迟，提高响应速度，尤其是在对实时性要求极高的工业控制场景中。书中还列举了一些具体的应用案例，例如利用边缘计算进行实时的设备状态监测和故障预警，这让我对边缘计算在智能制造中的实际价值有了更清晰的认识。这本书的逻辑结构也非常清晰，从基础的传感器技术，到复杂的AI算法，再到系统的平台构建，层层递进，让我能够循序渐进地掌握知识。