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出版者:中国商业出版社

作者:常征

出品人:

页数:944

译者:

出版时间:2002-8-1

价格:48.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787504446169

丛书系列:

图书标签:

• 企业家精神
• 领导力
• 管理学
• 商业
• 创业
• 企业管理
• 战略
• 组织行为学
• 个人发展
• 商业领袖

《数字孪生与智能制造：重塑工业未来》 本书简介 在信息技术与先进制造技术深度融合的时代背景下，工业界正经历一场由数据驱动的深刻变革。本书《数字孪生与智能制造：重塑工业未来》并非探讨企业领导力的传统管理学著作，而是聚焦于引领下一代工业革命的核心技术——数字孪生（Digital Twin）在智能制造（Smart Manufacturing）领域的集成应用与战略价值。 本书旨在为工程师、技术管理者、企业决策者以及对未来工厂形态抱有浓厚兴趣的研究人员，提供一套全面、深入且具有前瞻性的理论框架与实践指导。我们致力于解析数字孪生技术如何从概念走向现实，并成为构建柔性化、高效能、可持续发展智能制造体系的基石。 第一部分：数字孪生的底层逻辑与技术基石 本部分将为读者奠定理解数字孪生的理论基础，剖析支撑其运行的关键技术栈。 第一章：从模型到实体——数字孪生的概念演进与核心要素 本章首先梳理了数字孪生从最早的“物理模型-虚拟模型”概念迭代至今的完整脉络。我们详细界定了数字孪生的三个核心构成要素：物理实体、虚拟模型和连接两者的数据流。 历史溯源： 追溯至NASA早期的“镜像系统”概念，分析其在航空航天、能源等高风险领域的早期应用。 核心特征辨析： 区分数字孪生、仿真模型（Simulation）和数字主线（Digital Thread）之间的本质区别与内在联系。数字孪生强调的是实时性、双向交互性与生命周期管理能力。 关键技术支柱： 详细阐述支撑数字孪生的四大技术基石： 物联网（IoT/IIoT）： 作为数据采集的“神经末梢”，重点分析边缘计算（Edge Computing）在降低延迟和保障数据安全中的作用。 建模与仿真技术（Modeling & Simulation）： 探讨基于CAD/CAE/PLM的高保真度虚拟模型构建方法，以及多物理场耦合仿真的必要性。 云计算与大数据分析： 阐述如何利用云平台处理海量传感器数据，并进行模式识别与预测性分析。 人工智能与机器学习（AI/ML）： 重点分析AI模型如何嵌入孪生体，实现对物理实体状态的自动诊断和优化控制建议。 第二章：构建高保真孪生体的关键建模方法 构建一个有效的数字孪生体，要求虚拟模型必须具备极高的准确性和实时同步能力。本章深入探讨了实现这一目标的工程技术。 数据驱动的建模方法： 介绍如何利用历史运行数据、实时传感器数据对传统基于物理规律的（First Principle）模型进行校准和优化，实现数据与模型的融合。 多尺度建模策略： 探讨在不同应用场景下（如零部件级、设备级、产线级乃至工厂级）如何采用合适的模型粒度，平衡计算效率与精度要求。 时空同步机制： 详细解析实现物理世界与虚拟世界时间轴精确对齐的技术方案，包括时间戳管理、数据清洗与插值算法。 跨平台集成标准： 分析当前工业界主流的互操作性标准（如OPC UA, DDS等），以及如何实现异构系统间的无缝数据交换。 第二部分：数字孪生在智能制造中的应用场景与价值实现 本部分将视野从技术本身拓展到实际工业应用，展示数字孪生如何赋能制造全生命周期的优化。 第三章：产品设计与研发阶段的孪生应用：从概念到可制造性 在产品生命周期的早期阶段，数字孪生即展现出强大的前瞻性优化能力。 虚拟验证与迭代加速： 介绍如何通过“产品数字孪生”（Product Digital Twin）在虚拟环境中对设计进行数百万次的工况模拟，显著减少物理样机制作的次数和时间。 可制造性分析（DFM）： 阐述如何将制造工艺参数实时反馈至设计模型，提前发现潜在的装配困难或应力集中点。 定制化生产的驱动力： 分析如何基于客户需求快速生成定制产品的数字孪生，并在投入实际生产前完成全流程的虚拟调试。 第四章：生产运营阶段的实时优化与控制 本章是全书的核心，关注数字孪生体如何成为智能工厂的“中枢大脑”。 设备健康管理（PHM）： 深度解析预测性维护（PdM）的实现路径。通过孪生体对关键部件的磨损、疲劳和剩余使用寿命（RUL）进行精准预测，实现从计划性维护向状态检修的转变。 工艺参数的闭环优化： 介绍如何利用孪生体模拟不同操作参数组合（如温度、压力、进给速度）对最终产品质量的影响，并通过强化学习算法，实时调整生产线上的执行机构，确保产品质量稳定在最优区间。 柔性产线的动态调度： 探讨数字孪生在应对订单突变时的作用。通过对整个生产线进行实时映射，管理者可以迅速在虚拟环境中测试不同调度策略的效率，并选择最优方案推送到物理世界，实现快速重构。 第五章：供应链与服务阶段的延伸价值 数字孪生的边界超越了工厂车间，延伸至产品交付后的全过程。 “服务化”制造转型： 阐述如何利用“产品数字孪生”在产品交付后持续监控其运行状态，为客户提供基于使用数据的增值服务，如远程诊断、性能提升建议等。 供应链韧性构建： 分析如何将工厂的数字孪生与供应商、物流环节的虚拟模型相连接，建立端到端的“供应链数字孪生”，以应对突发事件（如自然灾害或政策变动）对物流和库存的影响。 第三部分：实施挑战、安全与未来展望 本部分探讨了大规模部署数字孪生系统所面临的实际挑战、必要的安全措施以及未来的技术融合趋势。 第六章：实施中的工程挑战与数据治理 数据孤岛的打破： 探讨如何整合来自ERP、MES、SCADA、PLM等不同层级系统的数据，构建统一的数据湖或数据中台，以支撑孪生体的运行。 模型验证与溯源性： 讨论在持续迭代过程中，如何确保模型的一致性、可追溯性以及模型漂移的检测与矫正机制。 成本效益分析： 为企业决策者提供实施数字孪生项目的投资回报率（ROI）评估框架，重点分析前期投入与长期运营成本节约之间的平衡点。 第七章：安全、隐私与伦理考量 随着制造过程的全面数字化，网络安全成为核心议题。 工业网络安全防护： 重点分析针对数字孪生数据流（OT/IT融合环境）的安全威胁，如数据篡改、勒索软件攻击对物理实体控制权的威胁，以及零信任架构在工业环境中的应用。 数据主权与隐私保护： 在跨企业协作的供应链孪生中，如何确保敏感的工艺数据和客户数据的安全隔离与合规使用。 第八章：迈向自主化与未来工业生态 本书的最后一部分展望了数字孪生技术与其他前沿技术的融合方向。 与元宇宙（Industrial Metaverse）的交汇： 探讨数字孪生作为工业元宇宙的基础骨架，如何结合XR（扩展现实）技术，为远程协作、沉浸式培训提供强大的支撑。 自主决策系统的实现： 展望在高度成熟的数字孪生系统之上，工厂将如何演进到具备自我感知、自我学习、自我决策和自我优化的完全自主化制造系统。 总结 《数字孪生与智能制造：重塑工业未来》不仅是一本技术指南，更是一份面向工业4.0后时代的战略路线图。它系统地阐释了如何利用虚拟世界的精确映射，实现对物理世界的颠覆性掌控与优化，助力企业在全球竞争中抢占技术制高点。本书的结构严谨，内容深入，理论与实践并重，是工业界人士把握未来趋势的必备读物。

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