具体描述
本书根据“以能力为本位，培养智能型操作人员”的教学方针，介绍了数控机床的概况、发展趋势及主要部件的结构特征，并重点介绍了日本FANUC系统、美国A—B系统的编程特点及操作过程。其中，数控车床、数控铣床、加工中心等章后都有一个综合实例，并分别介绍了这些机床的操作过程及注意事项。本书适用于高等职业教育职业技术院校数控技术应用专业及机械制造类各专业，也适用于数控机床操作人员的培训。
机械制造的未来：现代自动化生产系统深度解析 本书并非聚焦于数控机床的单一领域，而是以更宏大的视角，全面剖析了当代机械制造产业向智能化、柔性化、集成化转型的核心技术与管理体系。本书旨在为读者构建一个关于“智能工厂”的完整认知框架，深度探讨如何将先进的自动化技术、信息技术与制造工艺深度融合，以应对日益复杂多变的全球市场需求。 --- 第一部分：数字化驱动下的制造范式变革 本部分将深入探讨驱动现代制造业革命的底层逻辑和关键技术。我们不再将制造视为孤立的工艺流程，而是将其视为一个由数据驱动的、高度耦合的复杂系统。 第一章：智能制造的宏观蓝图与战略定位 本章首先梳理了全球工业4.0、中国制造2025等重大战略背景下，制造业面临的机遇与挑战。重点分析了“个性化定制”与“小批量、多品种”生产模式对传统大批量生产模式的冲击。我们将详细解读柔性制造系统（FMS）的架构设计理念，探讨如何通过快速换型、模块化设备配置，实现生产线的快速重构。此外，本章还将讨论价值流分析（VSM）在数字化转型中的应用，强调如何通过信息化手段识别并消除制造过程中的非增值活动。 第二章：工业互联网与数据生命周期管理 成功的智能制造离不开高效的数据流动。本章聚焦于工业互联网（IIoT）的架构与应用。我们将详细介绍边缘计算（Edge Computing）在生产现场的数据采集与实时反馈中的作用，以及云平台（Cloud Platform）在设备健康监测、生产调度优化中的地位。重点内容包括： 数据采集与标准化： 探讨OPC UA、MQTT等主流工业通信协议，以及如何建立统一的设备数据模型（如ISA-95模型），确保数据在不同系统间的互操作性。 数字孪生（Digital Twin）的构建与应用： 详细阐述如何基于物理设备数据实时构建虚拟模型，用于工艺仿真、故障预演和性能优化。我们将分析数字孪生在产品设计验证、生产过程模拟和售后服务预测中的实际案例。 第二部分：先进成形与连接技术集成 本部分侧重于超越传统切削加工范畴的先进制造技术的集成与应用，特别是那些对提升材料利用率和产品性能至关重要的技术。 第三章：增材制造（Additive Manufacturing）的工艺链与集成策略 本书将增材制造视为实现复杂结构和轻量化设计的核心使能技术。内容涵盖： 金属增材制造技术深度解析： 重点介绍选择性激光熔化（SLM）、电子束熔化（EBM）等关键技术的物理过程、材料特性（如晶粒结构、残余应力）控制。 面向增材制造的设计（DfAM）： 探讨拓扑优化、点阵结构设计在航空航天和高端模具领域的应用，以及如何将设计软件（CAD/CAE）与增材制造设备无缝对接。 后处理技术优化： 详细分析热等静压（HIP）、表面精加工等后处理技术对增材制造零件机械性能的关键影响，并探讨自动化集成解决方案。 第四章：连接技术：智能装配与表面工程 现代产品对连接可靠性提出了更高要求。本章不关注传统的螺栓连接，而是深入研究先进的连接技术： 激光焊接与复合连接： 探讨高功率激光在汽车、轨道交通领域的应用，以及激光钎焊、超声波焊接等异种材料连接技术。 智能机器人装配系统： 介绍高精度视觉引导系统（Vision Guidance）在复杂零件抓取、误差补偿和动态轨迹规划中的应用，实现“柔性装配”。 功能性表面工程： 探讨等离子喷涂、PVD/CVD等技术如何通过在零件表面引入特定功能层（耐磨、抗腐蚀、导电），从而实现产品全生命周期的性能提升。 第三部分：制造过程的智能化控制与优化 本部分聚焦于如何利用高级算法和自动化技术，实现对生产过程的精确、自适应控制，达到效率和质量的最优化。 第五章：复杂调度与生产资源管理（PRM） 传统的车间调度（Scheduling）往往是静态和线性的，而智能制造要求动态的、预测性的调度。 高级计划与排程（APS）： 深入分析基于约束编程（CP）和启发式算法的APS系统，如何实时处理订单变更、设备故障等突发事件，重新生成最优生产序列。 人机协作（Cobots）与作业流优化： 探讨协作机器人在人工作业站中的集成方式，关注人机之间的安全协同路径规划和任务分配优化模型。 第六章：基于人工智能的质量保证与预测性维护 质量控制和设备可靠性是衡量智能制造水平的核心指标。本章着重于引入AI技术对传统QC/PM进行颠覆性升级。 机器视觉的深度学习应用： 不仅限于缺陷的识别，更深入到对缺陷成因的分类与关联分析。探讨使用卷积神经网络（CNN）处理高分辨率图像数据流，实现对微小裂纹、表面粗糙度、尺寸偏差的亚毫米级检测。 预测性维护（PdM）模型： 介绍基于传感器数据（振动、温度、电流谐波）的时间序列分析方法。重点讲解剩余使用寿命（RUL）的估计模型（如基于LSTM或Transformer的网络结构），以及如何将预测结果直接反馈给APS系统，提前安排维护窗口，避免非计划停机。 第四部分：系统集成与安全保障 本部分将探讨构建一个稳定、安全、高效的智能制造系统所需的架构和管理规范。 第七章：信息物理系统（CPS）的架构与集成标准 CPS是智能工厂的基石。本章详细剖析了CPS的层次结构：从现场总线到制造执行系统（MES），再到企业资源规划（ERP）。重点讨论： MES系统的高级功能： 强调MES不再仅仅是数据记录工具，而是集成了批次管理、质量追溯、设备联锁控制的核心枢纽。 系统间的集成挑战： 探讨如何解决OT（操作技术）层与IT（信息技术）层之间的“语义鸿沟”，确保数据流动的可靠性和一致性。 第八章：工业网络安全与合规性管理 随着设备联网程度的加深，网络攻击的风险急剧上升。本章全面覆盖了工业控制系统（ICS）的安全防护策略： OT网络安全框架： 介绍基于IEC 62443标准的风险评估与分区分域（Zoning and Conduits）设计方法。 零信任安全模型在制造环境中的部署： 探讨如何对内部网络中的每一个设备和用户进行持续的身份验证和权限最小化授权。 --- 本书的读者对象包括：致力于推动企业数字化转型的制造企业高层管理者、从事先进制造工艺研究的工程师、以及希望全面了解现代自动化生产体系的专业技术人员和高校师生。通过本书的学习，读者将能够系统地掌握如何规划、设计和实施一个面向未来的、高度集成化与智能化的现代制造系统。
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