具体描述
本书系统地论述了CAD技术的基本理论、应用方法及开发思想。内容涵盖三个方面：第一方面是CAD技术的基本理论，包括CAD的基本概念、造型理论、装配技术；第二方面是CAD应用软件Pro/E的使用方法，包括基本功能模块的使用方法以及减速器的设计实例；第三方面是CAD的软件开发技术，包括软件开发基本理论与方法，AntoCAD平台的开发实例、Pro/E 平台的开发实例。
本书力求在编写方式与风格上有所突破与创新，其基本编写思路为：理论上力求讲清够用，重点在实用上，在软件开发上主要是介绍一种思路。
本书是高等职业技术学院 CAD／CAM专业的教材，也可作为本科机械工程类、电气工程类专业，高等职业技术学院其它专业的教材，同时也可供广大从事CAD／CAM技术研究与工程应用的技术人员作参考用书。
本书是面向ZI世纪高职高专“计算机辅助设计专业”规划教材之一，其它书籍请参见封四和书末的简介。
好的，这是一本关于《高端制造中的数字化转型与工业4.0实践》的图书简介。 --- 书籍名称：《高端制造中的数字化转型与工业4.0实践》 简介 在当前全球制造业向“智能制造”迈进的浪潮中，数字化转型已不再是可选项，而是关乎企业生存与发展的核心战略。本书《高端制造中的数字化转型与工业4.0实践》旨在为工程技术人员、企业管理者以及相关领域的学者，提供一套全面、深入且极具实操性的理论框架与应用指南，系统阐述如何成功驾驭工业4.0的复杂性，实现传统制造向高效、柔性、智能制造的跨越。 本书的立足点在于“集成”与“赋能”，聚焦于如何将先进的信息技术（如物联网、大数据、云计算、人工智能）深度融合到高端制造的全生命周期中，构建面向未来的智能工厂体系。我们摒弃了碎片化的技术堆砌，转而强调顶层设计、系统集成以及业务流程的重塑。 全书共分为六大部分，内容覆盖了从战略规划到具体实施、从底层数据采集到上层决策优化的完整链条。 第一部分：工业4.0的战略认知与宏观布局 本部分着重于奠定数字化转型的战略基石。我们首先剖析了全球制造业竞争格局的变化，特别是“智能制造”的核心价值所在——即通过数据驱动的决策能力来提升资源利用率和产品创新速度。 核心内容包括： 1. 工业4.0核心理念的再解读： 不仅仅是自动化，更是信息物理系统（CPS）的构建与价值网络（Value Network）的实现。深入探讨了柔性化生产、个性化定制以及分布式制造的理论基础。 2. 数字化转型路线图的制定： 提供了从“现状评估”到“愿景设定”再到“分阶段实施”的结构化方法论。特别强调了企业文化、人才结构变革在转型过程中的决定性作用。 3. 信息安全与标准体系： 鉴于智能工厂高度互联的特性，信息安全是生产连续性的生命线。本章详细分析了OT（运营技术）和IT（信息技术）融合带来的安全挑战，并介绍了针对性保护策略和关键的国际、国内标准（如ISA-95、IEC 62443）。 第二部分：智能工厂的基础：工业物联网（IIoT）与数据采集架构 智能制造的血液是数据，而IIoT是数据采集和传输的神经系统。本部分聚焦于如何构建一个可靠、实时、高带宽的数据采集与传输网络。 核心内容包括： 1. 传感器技术与边缘计算： 探讨了新一代高精度、低功耗传感器的选型与部署策略。重点阐述了边缘计算（Edge Computing）在实时数据预处理、降低云端负荷和确保低延迟控制中的关键作用。 2. OPC UA与工业协议栈： 深入解析了工业数据互操作性的关键——OPC统一架构（OPC UA）的工作原理、数据建模方法，以及如何桥接传统（如Modbus、Profibus）与现代协议。 3. 数据湖与实时数据库设计： 介绍了为工业大数据设计的专门存储架构。如何设计高效的时间序列数据库，以应对机器生成的海量、高频数据流的存储、索引和快速查询需求。 第三部分：制造执行系统（MES）的升级与集成 传统的MES往往是孤立的生产调度工具。在工业4.0背景下，MES必须演化为连接车间现场（OT）与企业资源规划（ERP）的智能枢纽。 核心内容包括： 1. MES的功能重构与模块化： 如何实现生产调度、质量管理、设备管理（TPM/EAM）的深度集成。探讨了基于微服务架构重构传统MES的优势。 2. ERP-MES-PLC的垂直集成： 详尽描述了数据流动的路径，从订单下达到物料流转、生产执行的闭环控制。强调了数据语义的一致性在跨层级集成中的重要性。 3. 无纸化与移动化应用： 探讨了如何利用平板电脑、AR/VR技术，将生产指令、工艺文件、操作指导实时推送到一线工人手中，实现作业指导的数字化和精准化。 第四部分：数据驱动的智能优化：大数据分析与人工智能应用 本部分是本书的价值核心，阐述了如何将采集到的原始数据转化为可执行的商业智能和优化策略。 核心内容包括： 1. 预测性维护（PdM）的实施： 介绍从振动分析、温度监控数据中提取特征，建立基于机器学习（如LSTM、随机森林）的设备健康评估模型，实现故障的提前预警，将被动维护转变为主动管理。 2. 工艺参数的自适应优化： 针对复杂加工过程（如精密铸造、高级焊接），如何利用回归模型和强化学习算法，实时调整关键工艺参数（如温度、压力、速度），以确保产品质量的一致性并最小化能耗。 3. 数字孪生（Digital Twin）的构建与应用： 详述了如何从CAD模型、仿真数据和实时运行数据中构建物理资产的虚拟映射。重点讨论了数字孪生在虚拟调试、工艺验证和“What-if”场景模拟中的实战案例。 第五部分：柔性生产与供应链的数字化协同 高端制造的竞争焦点在于快速响应市场变化和高度定制化的能力。这要求生产系统具备极高的柔性，并延伸到整个供应链网络。 核心内容包括： 1. 可重构制造系统（RMS）： 探讨如何设计模块化、可插拔的生产单元，以实现快速的生产线切换和产品配置的即时调整。 2. 智能排程与任务分配： 介绍利用约束规划（Constraint Programming）和启发式算法，在面对突发插单、设备故障时，实现全局最优的生产计划快速重生成。 3. 区块链技术在供应链中的应用： 分析了利用分布式账本技术实现高端零部件的溯源、质量记录的防篡改，以及建立更加透明和高效的跨企业协作机制。 第六部分：案例研究与实施挑战应对 本书的最后部分通过多个行业（如航空航天、高端装备、精密电子）的实际部署案例，验证了前述理论的有效性，并集中探讨了实施过程中常见的“陷阱”与规避策略。 核心内容包括： 1. 跨部门协作的组织障碍： 如何打破IT、OT、研发、生产之间的壁垒，建立统一的数字化治理结构。 2. 遗留系统（Legacy Systems）的集成策略： 面对大量老旧、但仍能稳定运行的自动化设备，如何经济、有效地将其接入现代IIoT网络，避免“推倒重来”的巨大风险。 3. 投资回报率（ROI）的量化评估模型： 提供了衡量数字化项目价值的量化指标体系，帮助企业清晰评估转型投资的长期收益。 --- 目标读者： 制造企业中从事工艺规划、设备维护、生产管理、质量控制的工程师及主管；致力于工业互联网、智能制造领域的研究生及博士生；以及需要了解前沿技术如何赋能制造业转型的企业决策者。 本书内容前沿、论述严谨，并配有大量流程图、系统架构图和真实场景数据分析示例，是理解并实践工业4.0的必备参考手册。
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