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出版者:湖南大学出版社

作者:王道平

出品人:

页数:318

译者:

出版时间:2004-7

价格:28.0

装帧:平装

isbn号码:9787810537469

丛书系列:

图书标签:

• 生产管理
• 运作管理
• 供应链管理
• 库存管理
• 质量管理
• 流程优化
• 精益生产
• 物流管理
• 项目管理
• 工业工程

《现代制造业的数字化转型与智能化升级》 这本书深入探讨了当今制造业面临的挑战与机遇，聚焦于企业如何通过数字化和智能化技术实现生产运作的革命性变革。全书共分为六大篇章，力求为读者构建一个全面、系统的理解框架。 第一篇：制造业数字化转型基础 本篇首先回顾了制造业的发展历程，从工业1.0的机械化到工业4.0的智能化，梳理了技术演进对生产模式的深刻影响。接着，详细阐述了数字化转型的核心概念、战略意义以及企业在转型过程中可能遇到的关键问题，如数据孤岛、技术壁垒、人才短缺等。同时，本书强调了企业在转型前进行系统性规划的重要性，包括明确转型目标、评估现有能力、选择合适的技术路径等。本篇内容不涉及生产计划、库存控制、质量管理等传统生产运作管理的核心职能，而是侧重于数字化赋能的宏观背景与战略定位。 第二篇：智能工厂的构建与实施 本篇将视角聚焦于智能工厂的建设。书中详细介绍了智能工厂的组成要素，包括物联网（IoT）、人工智能（AI）、大数据分析、云计算、机器人技术等。每一个要素都进行了深入的原理剖析和应用场景解读。例如，在物联网部分，详细阐述了传感器技术、网络通信协议以及数据采集与传输的架构；在人工智能部分，则重点介绍了机器学习、深度学习在预测性维护、工艺优化等方面的应用。此外，本篇还提供了智能工厂实施的路线图和关键成功因素，包括系统集成、网络安全、标准规范的制定等。这一篇主要关注支撑智能生产的底层技术和系统架构，而非具体的生产执行细节。 第三篇：人工智能在生产过程中的应用 本篇深入探讨人工智能如何在具体的生产环节中发挥作用。涵盖了智能排程、机器视觉检测、预测性维护、工艺参数优化、虚拟调试等方面。例如，在智能排程方面，介绍了如何利用AI算法处理复杂的生产约束条件，实现最优的生产调度；在机器视觉检测方面，阐述了如何通过深度学习算法实现高精度的产品缺陷检测。本书强调了AI模型训练的数据需求、算法选择以及模型部署的实际挑战。本篇的侧重点在于AI技术在生产决策和自动化执行中的应用，而非建立和管理生产流程本身。 第四篇：大数据分析驱动的生产优化 本篇聚焦于大数据分析在提升生产效率和质量方面的作用。阐述了如何收集、存储、处理和分析海量的生产数据，以挖掘隐藏的价值。本书详细介绍了数据可视化技术、统计分析方法以及预测模型在生产过程中的应用，例如通过分析历史生产数据识别影响产品良率的关键因素，从而进行针对性的改进。同时，也探讨了如何利用大数据进行能源消耗优化、供应链协同等。本篇内容侧重于数据驱动的洞察力，而非直接的生产运作流程设计。 第五篇：数字化供应链与协同制造 本篇将目光投向了超出单个工厂的范围，探讨数字化技术如何赋能整个供应链的协同与优化。内容包括数字化供应链的架构、核心技术（如区块链、物联网）在供应链中的应用，以及如何通过数字化手段实现端到端的供应链可见性、敏捷性和韧性。本书还介绍了协同制造的概念，以及如何利用数字化平台实现跨企业、跨地域的生产资源共享和协同生产。本篇关注的是价值链的数字化，而非企业内部的生产运作管理。 第六篇：未来制造业的发展趋势与挑战 本篇展望了未来制造业的发展方向，包括绿色制造、个性化定制、服务型制造等新模式。探讨了这些新模式对生产运作模式带来的新要求，以及企业在适应这些趋势时需要具备的能力。同时，也分析了未来制造业可能面临的挑战，如全球化竞争、技术更新迭代加速、法规政策变化等。本篇提供了一个前瞻性的视角，帮助读者理解未来生产运作管理可能发生的变化。 总而言之，《现代制造业的数字化转型与智能化升级》是一本旨在帮助读者理解并应对制造业数字化浪潮的专业著作。它从宏观的战略定位到微观的技术应用，层层递进，系统地阐述了数字化和智能化如何重塑现代制造业，从而为企业的可持续发展提供理论指导和实践参考。本书内容侧重于技术赋能、模式创新和未来趋势，不涉及生产运作管理中的计划制定、流程设计、人员协调等具体操作层面的内容。

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这本书的叙述方式简直像是在读一本侦探小说，充满了对复杂流程的抽丝剥茧。它没有直接告诉你“应该怎么做”，而是把生产现场的每一个环节都拆解开来，让你站在一个局外人的角度去审视那些司空见惯的瓶颈和浪费。比如，它对供应链韧性的探讨，简直是把现实世界中那种“计划赶不上变化”的焦虑感具象化了。作者似乎非常推崇一种“精益化”的思维模型，但又不像那些刻板的教科书那样教条主义。相反，它通过大量的案例分析，展示了如何在实际操作中平衡效率和弹性。读完之后，我感觉自己对“库存”这个概念的理解彻底颠覆了——它不再是单纯的资产负**，而是一个动态的风险指标。尤其是在描述柔性制造系统的章节，那种将技术指标与企业战略紧密结合的深度分析，让人不得不佩服作者深厚的行业洞察力。这本书的结构安排也很巧妙，不是线性的时间推进，更像是围绕几个核心难题进行的多维度剖析。如果你想找一本能让你跳出日常琐碎，从战略高度重新审视制造逻辑的书，这本绝对值得细细品味，它引导的不是简单的操作模仿，而是一种深刻的系统思考。

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这本书的篇幅虽然不薄，但阅读体验出奇地流畅，这要归功于作者高超的逻辑组织能力。它在处理不同时间尺度下的决策问题时，表现出了极高的驾驭能力。例如，短期内的排程优化与长期产能扩张规划，在书中被清晰地放置在不同的分析层级上，各自采用不同的约束条件和优化目标。我对书中对“危机管理与快速恢复”这一块的论述尤为赞赏，它并没有将风险应对视为事后的补救，而是将其内嵌到日常的冗余设计和备份机制中。这种前瞻性的视角，让整本书的基调保持在积极主动的优化而非被动应对的姿态。阅读时，你会不断地感觉到作者在试图打破传统职能部门间的壁垒，强调跨部门协作的必要性，特别是研发、生产与采购部门之间的信息共享机制。这本书的价值，在于它提供了一套**、**且相互关联的理论体系，帮助读者从一个更加整体和动态的角度去理解“生产”这一复杂系统的运作规律，对于任何想要提升组织运营效率的管理者来说，都是一份宝贵的参考资料。

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这本书的语言风格极其凝练，带着一种老派工程师特有的务实和精确，读起来节奏感很强，几乎没有一句废话。它更侧重于对“决策树”的构建和评估，这一点非常对我的胃口。我特别欣赏作者处理“不确定性”问题时的态度——不回避矛盾，而是将其视为设计流程的起点。比如，在讨论质量控制的统计方法时，作者没有停留在公式的罗列上，而是深入剖析了不同行业背景下，如何根据数据可靠性和成本约束来选择最合适的控制图。这感觉就像是跟着一位经验丰富的大师在解构一个个实际项目中的“不可能三角”。它的章节划分逻辑性极强，每一个概念的引入都建立在前一个概念的坚实基础之上，使得知识的积累过程非常扎实。对于初学者来说，可能需要一些耐心去消化其中的术语和模型，但一旦跨过那道门槛，你会发现作者提供的是一套完整的、可迁移的分析工具箱。它不像市面上很多管理学书籍那样追求“速成”，而是强调基础理论的深度理解和反复应用，读完合上书本，你会发现自己看待生产报告的方式都变得更加审慎和批判性了。

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坦白说，这本书给我的感觉是“思想的密度”非常高，需要经常停下来做笔记，甚至回溯前几页的内容，才能确保完全理解了作者的论点。它在阐述“能力规划”与“负荷平衡”时的视角非常独特，不是从产能角度出发，而是从时间价值和资源稀缺性来构建模型。书中对技术采纳的风险评估部分尤其精彩，作者并没有一味鼓吹自动化和数字化转型，而是非常现实地分析了新技术引入后可能带来的组织结构摩擦和员工技能错配问题。这种辩证的、不带偏见的分析，极大地提升了这本书的专业可信度。我尤其喜欢作者在引言中提到的“过程即产品”的理念，这贯穿了全书的论述，意味着对流程的任何微小改进，都应该被视为一次有价值的“产品迭代”。阅读过程中，我经常会联想到自己工作中的具体场景，然后对照书中提供的框架进行推演，这种强烈的实践代入感是很多理论著作难以给予的。总而言之，这是一本需要反复阅读和实践检验的工具书，它的价值在于激发你对现有流程的质疑精神。

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这本书的行文风格相当具有个人色彩，带着一种老派的管理学家的严谨，但又时不时流露出对追求极致效率的近乎偏执的热情。它在讲解如何设计高效的作业布局时，所采用的类比手法非常直观形象，仿佛能让人闻到车间里机油的味道，甚至能感受到物料流转的阻力。最让我印象深刻的是它对于“人机协作”的探讨，作者并没有把工人视为简单的操作单元，而是将其视为流程优化的重要信息反馈节点。书中对信息流和物流如何相互制约和促进的分析，细致入微，甚至精确到每一份工单的传递时间对整体节拍的影响。这本书的优势在于，它提供的解决方案往往是多层次的，既有宏观的战略布局，也有微观的动作分析。它不是一本只讲“是什么”的书，更是一本深入挖掘“为什么会这样”和“如何才能更好”的书。对于那些渴望将理论知识转化为车间实际操作指南的读者来说，这本书的实操指导性是毋庸置疑的，它教会你的不是一套固定的公式，而是一套可以应对万变的思维框架。

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