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出版者:机械工业出版社

作者:武昌俊

出品人:

页数:198

译者:

出版时间:2005-6-1

价格:19.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111164289

丛书系列:

图书标签:

• 自动检测
• 无损检测
• 工业检测
• 质量控制
• 机器视觉
• 图像处理
• 深度学习
• 智能制造
• 传感器技术
• 检测技术

智能制造与工业物联网：赋能未来工厂的数字化转型 图书名称： 智能制造与工业物联网：赋能未来工厂的数字化转型 图书简介： 在当今全球制造业竞争日益激烈的背景下，以数字化、网络化、智能化为核心特征的第四次工业革命浪潮正以前所未有的速度席卷而来。传统制造模式正面临效率瓶颈、柔性不足和资源消耗过大的挑战。本书《智能制造与工业物联网：赋能未来工厂的数字化转型》深入剖析了这一时代背景下，实现制造业升级转型的核心驱动力——智能制造与工业物联网（IIoT）技术的深度融合与实践应用。 本书旨在为工程师、技术管理者、企业决策者以及相关专业的学生，提供一套全面、系统且具有高度实践指导意义的知识体系。我们摒弃了过于晦涩的理论堆砌，着重于构建从底层技术逻辑到顶层架构设计，再到具体应用场景落地的完整知识链条。 第一部分：智能制造的宏观图景与基础构建 本部分首先确立了智能制造的战略地位及其核心价值。我们探讨了智能制造不仅仅是信息技术的简单叠加，而是一种涉及产品设计、生产过程、供应链管理乃至商业模式的系统性变革。 一、 智能制造的时代内涵与战略定位： 详细阐述了智能制造的五大特征——数据驱动、柔性制造、网络协同、绿色低碳与服务化转型。通过对比分析“工业3.0”与“工业4.0”的本质区别，明确了数字化、网络化和智能化作为智能制造的三大支柱。我们引入了国际前沿的智能制造成熟度模型（如MESA模型或特定行业的定制化模型），帮助读者评估自身企业所处的阶段，并规划升级路径。 二、 支撑智能制造的关键技术栈： 本章聚焦于支撑智能制造的底层技术基石，重点阐述了数字化孪生（Digital Twin）的概念、构建方法及其在仿真优化中的作用。同时，深入解析了先进制造技术（如增材制造/3D打印）如何与传统制造流程进行集成，实现复杂零部件的快速迭代与定制化生产。此外，我们详尽分析了先进控制理论（如模型预测控制MPC）在复杂离散/连续混合系统中的应用，确保生产过程的实时优化与稳定性。 第二部分：工业物联网（IIoT）的技术核心与架构设计 工业物联网是实现信息物理系统（CPS）连接和数据汇聚的“神经系统”。本部分是本书的核心技术载体，详细剖析了IIoT的层次结构、关键协议和数据处理范式。 三、 IIoT的系统架构与分层模型： 我们采用业界认可的ISA-95或定制化的五层/六层架构（从物理层到企业应用层）来系统化地解析IIoT的组成。重点阐述了边缘层（Edge Computing）与云端（Cloud Computing）之间的协同机制。边缘计算如何承载实时控制和数据预处理，而云端如何进行大数据分析、模型训练和全局资源调度，是本章的讨论重点。 四、 工业通信协议的选型与集成： 针对传统工厂异构设备通信的痛点，本书详细对比了OPC UA、MQTT、TSN（时间敏感网络）以及EtherCAT等主流工业通信协议的特性、适用场景和互操作性挑战。我们提供了实际案例指导读者如何在遗留系统（Legacy Systems）中安全、高效地集成新型 IIoT 协议，实现“棕地”工厂的数字化改造。 五、 传感器技术与数据采集的精细化： 强调了数据质量对后续智能化的决定性影响。本章深入探讨了高精度、高可靠性的工业传感器（如振动分析传感器、非接触式测量设备）的选型标准。同时，介绍了数据采集单元（DAQ）的硬件选型、数据预处理技术（如滤波、归一化）以及时间同步机制在保证数据一致性中的关键作用。 第三部分：数据驱动的决策与高级分析 如果说IIoT是数据的“血管”，那么高级分析就是工厂的“大脑”。本部分聚焦于如何从海量工业数据中挖掘价值，实现预测性维护、质量追溯与能效优化。 六、 工业大数据存储与管理： 探讨了针对工业时序数据特性（高写入、高查询需求）优化的数据库技术，如InfluxDB或TimescaleDB，以及如何构建面向特定分析需求的湖仓一体架构。同时，介绍了数据治理在确保数据安全、合规性及可追溯性方面的必要性。 七、 预测性维护（PdM）的实施路径： PdM是智能制造中最成熟的应用之一。本书详细讲解了从特征工程（特征提取、降维）到模型选择（如基于残差寿命RUL预测、故障分类模型）的全流程。重点分析了如何利用深度学习模型（如LSTM、Transformer）处理复杂的振动信号和电流波形数据，实现对设备健康状态的精准评估，并给出维护决策支持的流程图。 八、 质量优化与视觉检测技术集成： 在高精度制造领域，机器视觉是实现零缺陷的关键。本章结合深度学习（CNNs、目标检测算法YOLO/Mask R-CNN）在表面缺陷识别中的最新进展，阐述了如何将高速采集的图像数据实时反馈给生产线进行自适应调整，形成闭环质量控制。 第四部分：面向未来的智能工厂实践与挑战 本部分将技术落地到具体的应用场景，并探讨了在实际部署过程中必须面对的组织、安全与人才挑战。 九、 智能排程与供应链协同： 讲解了如何利用强化学习（Reinforcement Learning）或启发式算法，解决车间作业的复杂约束优化问题，实现动态、实时的生产计划调整。同时，探讨了区块链技术在供应链透明度与可信协作中的潜力。 十、 工业信息安全与数据保护： 随着OT/IT融合的加深，网络攻击面急剧扩大。本章系统梳理了工业控制系统（ICS）的安全风险，并提供了基于零信任架构（Zero Trust Architecture）的OT网络安全防护策略、入侵检测与事件响应机制，强调了固件完整性验证和访问控制的重要性。 十一、 组织变革与人才培养： 智能工厂的成功不仅依赖技术，更依赖于组织和人才的适应性。本书最后一部分探讨了如何建立跨职能的“数据科学-工程技术”团队，如何进行操作人员的技能重塑（Upskilling），以适应人机协作的新常态。 总结： 《智能制造与工业物联网：赋能未来工厂的数字化转型》不是一本停留在概念描述的书籍，它是一份面向行动的指南。通过本书的学习，读者将能够系统理解智能制造的内在逻辑，掌握构建工业物联网平台的核心技术，并具备将先进的AI分析能力转化为实际生产力所需的工程视野和实施方案。它将助力企业在数字化浪潮中，打造出更高效、更灵活、更具竞争力的未来工厂。

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这本书给我带来的最大震撼，在于它对“人机交互”界面设计的深刻反思。尽管主题似乎偏向技术底层，但书中关于如何将复杂的检测结果转化为操作员能够快速理解和响应的信息方面，下了很大功夫。它不只是展示了曲线图和数字，而是探讨了颜色编码、警报分级以及信息聚合的认知心理学基础。我特别欣赏其中关于“可解释性AI”的部分，它探讨了当一个自动化系统判定产品不合格时，工程师和操作员需要什么样的证据链来信任这个判断，并进一步追溯源头。这种跨学科的视野，将纯粹的信号处理提升到了系统可靠性和操作效率的层面，使得整本书的视野一下子开阔了许多。读完后，我开始重新审视自己过去在设计控制面板时过于注重“信息量”而非“信息有效性”的弊端。

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说实话，这本书的写作风格非常“工程师导向”，直截了当，直奔主题，几乎没有冗余的寒暄，这正是我喜欢的类型。我尤其关注其中关于非接触式测量技术的那几个章节，例如激光干涉仪在纳米级位移检测中的精度校准问题。书中对误差源的分类和量化分析细致入微，从热漂移到机械振动，每一个可能影响最终读数的因素都被纳入了严密的数学模型进行讨论。作者提供的那些案例研究，很多都来源于第一手资料，展现了在极端环境下（比如高真空或高温熔融状态）如何设计出能够长期稳定运行的测量探头。对于我这种偏向硬件实现的读者来说，那些关于材料选择、屏蔽设计以及信号完整性的描述，简直是如获至宝。它没有回避实际工程中遇到的那些“丑陋”的妥协和折衷，反而教你如何在这种妥协中找到最优解，非常实在。

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这本书的内容真是让人大开眼界，尤其是它对现代制造业中质量控制环节的深刻剖析。我一直觉得，生产线上那些看似简单的检测流程背后，隐藏着无数复杂的算法和精密的硬件设计。作者在这本书中，并没有停留于泛泛而谈的理论，而是深入挖掘了各种传感器的物理原理，比如光学成像在微观缺陷检测中的应用，以及超声波技术如何穿透材料内部揭示结构性损伤。读完关于机器视觉算法优化那几章，我才真正理解了，为什么有些检测系统能以肉眼难以企及的速度和精度工作。书中详尽地描述了如何从海量数据中提取出“有效信号”，去除环境噪声和随机误差，这对于从事自动化控制的工程师来说，简直就是一本实战手册。特别是关于实时反馈机制的构建，它展示了如何让检测环节与生产执行环节无缝对接，形成一个闭环控制系统，极大地提升了生产效率和产品一致性，这种理论与实践紧密结合的叙述方式，非常吸引人。

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我带着一种学习新工具的心态翻开了这本书，结果发现它更像是一次对“智能决策”本质的哲学探讨，而非单纯的技术指南。这本书最让我印象深刻的是它对不确定性处理的独到见解。在许多实际应用场景中，我们面对的往往是模糊的、不完整的甚至是相互矛盾的信息。作者巧妙地引入了贝叶斯网络和模糊逻辑来建模这些复杂的决策过程。比如，在医疗影像分析中，如何权衡假阳性和假阴性的风险，这本书提供了一个非常清晰的决策树框架，让我对如何构建稳健的判断体系有了全新的认识。它的语言风格非常严谨，像是在与一位资深的逻辑学家对话，每一个推导都步步为营，不留一丝含糊。它强迫你跳出“是或否”的二元思维定势，去拥抱概率和置信区间，这对于理解现代信息系统的可靠性至关重要。

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我是一名偏向基础研究的学者，通常不太关注应用层面的细节，但这本书的某些章节，特别是关于新型传感器机理的探讨，成功地吸引了我。作者对量子隧道效应在某些新型气体传感器中的应用进行了前瞻性的概述，虽然篇幅不长，但其对未来技术发展方向的预判相当精准和大胆。它不像一本陈旧的教科书，反而充满了对未知领域的探索欲。书中对信号处理链中“信息损失”的讨论也非常到位，它提醒我们，在设计任何测量系统时，每增加一个转换环节，都意味着对原始物理信息的某种程度的“阉割”。这种对基础物理规律的敬畏和对信息熵增的警惕，使得这本书在技术层面上显得尤为扎实和深刻，对提升自身的理论基础非常有帮助。

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