工业工程导论

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出版者:化学工业出版社
作者:程灏
出品人:
页数:383 页
译者:
出版时间:2004-04-01
价格:30.0
装帧:平装
isbn号码:9787502553371
丛书系列:
图书标签:
  • 工业工程
  • 工程管理
  • 生产管理
  • 流程优化
  • 系统工程
  • 运筹学
  • 质量控制
  • 效率提升
  • 方法研究
  • 人机工程学
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具体描述

根据工业工程学科的发展和教学要求,全书分为企业理论、工业工程基本理论及方法应用、先进制造系统管理等十四章。在企业理论部分介绍了企业的两种经典理论;在工业工程基本原理及方法应用部分介绍了企业的两种经典理论;在工业工程基本原理及方法应用部分介绍了工业工程的渊源、概念及内容;在基本方法部分介绍了经典的工业工程的渊源、概念及内容;在基本方法部分介绍了经典的工业工程方法论,工作研究,人机系统管理工程,生产组织设计,设施规划与物流分析设计,生产计划与控制,质量管理的最新理念等内容;在现代工业工程部分介绍了现代制造系统管理,先进制造模式与技术,现代信息技术工业工程中的应用,现代工业工程的组织结构以及现代工业工程中成本控制等。并在有关章节附有工业工程技术的典型应用实例。  本书可作为高等院校工业工程其相关专业教材,也可作为工业工程培训用书以及供相关人士自学和参考。

《现代制造系统:优化与智能》 本书深入探讨了现代制造系统中的核心理论、关键技术与前沿应用。从系统建模与仿真出发,系统性地分析了生产流程的瓶颈识别、资源分配优化以及供应链的协同管理。读者将学习如何运用先进的统计方法和运筹学工具,对复杂的制造环境进行精准的量化分析,从而发现潜在的改进空间。 在技术层面,本书详细阐述了自动化技术在生产线上的集成与应用,包括机器人技术、传感器网络以及物联网(IoT)在工业领域的部署。特别关注了数字孪生(Digital Twin)的概念及其在实时监控、预测性维护和过程优化中的强大作用。通过丰富的案例分析,读者将理解如何构建和利用数字孪生,实现生产效率的最大化和运营成本的最小化。 本书还将焦点放在智能制造的发展趋势上,深入解析了人工智能(AI)与机器学习(ML)在提升制造智能化水平方面的潜力。涵盖了机器学习算法在质量检测、故障诊断、需求预测以及自适应生产控制中的具体实现方法。此外,还探讨了大数据分析在制造决策中的应用,如何从海量数据中提取有价值的信息,指导生产策略的制定与调整。 在供应链优化方面,本书介绍了现代供应链的复杂性及其管理挑战。通过介绍先进的库存管理策略、物流网络设计以及风险评估与应对机制,帮助读者构建更具韧性和响应能力的供应链。内容涵盖了需求拉动与成本驱动的库存控制模型,以及如何利用信息技术实现供应链的可视化和协同化。 本书还关注了可持续制造与绿色生产的理念。探讨了如何通过工艺优化、能源效率提升以及废弃物管理,实现环境友好型的生产模式。内容涉及生命周期评估(LCA)在产品设计与制造过程中的应用,以及如何通过绿色技术创新,降低生产活动对环境的影响。 最后,本书展望了未来制造系统的发展方向,包括柔性制造、大规模定制以及人机协作的进一步深化。旨在为从事制造工程、生产管理、供应链优化以及相关领域的研究者和从业人员,提供一套系统、全面且具有前瞻性的知识体系,助力他们应对日益激烈的市场竞争,引领行业迈向更高效、更智能、更可持续的未来。 本书的撰写力求理论联系实际,每一章节都配有精选的行业案例,旨在帮助读者更好地理解抽象的理论概念,并将其应用于解决实际的工程问题。同时,书中引用的参考文献均来自权威学术期刊和行业报告,确保内容的科学性和前沿性。本书适合作为高等院校相关专业的教材,也可供企业中的工程师、管理者以及对现代制造技术感兴趣的读者作为参考读物。

作者简介

目录信息

第一章 企业理论 第一节 企业的性质 第二节 企业的法律类型 第三节 企业的基本活动 第二章 工业工程发展概述 第一节 工业工程的简史与发展趋势 第二节 工业工程的应用 第三章 工业工程概述 第一节 工业工程的涵义和内容&nbsp
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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我必须承认,这本书的内容密度是惊人的,但更令人赞叹的是它对“系统思维”的强调,这贯穿了全书的始终。它迫使读者跳出自己职能的“井口”,去看待整个价值流中的每一个环节。例如,关于库存管理的章节,作者极为精辟地指出了“牛鞭效应”的本质,不是因为信息传递延迟,而是因为组织结构和激励机制的不一致性,导致了局部最优策略的累积性恶果。这种对组织行为学与操作科学的交叉融合探讨,是许多同类书籍所欠缺的深度。书中对“精益思想”的阐述也别具一格,它将“浪费”的定义拓宽到了信息冗余、决策延迟等非物质层面,这在当前的数字化时代背景下,显得尤为具有前瞻性。阅读这本书的过程,与其说是在学习知识点,不如说是在训练一种对效率和有效性的敏感度,一种能穿透表面现象、直达根本原因的能力。它像是一位经验丰富的大师,耐心地引导你,让你学会“提问”——问那些最根本、最难回答的问题。

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这本书的叙述方式简直是一场思维的探险,作者似乎拥有一种罕见的魔力,能将那些原本晦涩难懂的原理,如同拆解精密机械一般,层层剖析,最终呈现在我们面前的是一幅清晰而宏大的图景。我尤其欣赏它在处理复杂系统集成问题时的细腻笔触。它不是简单地罗列公式和方法,而是深入到“为什么”和“如何做”的核心,探讨了在实际生产环境中,如何平衡效率、成本与人的因素。例如,在描述供应链的柔性设计时,作者并没有停留在理论模型上打转,而是引用了多个跨行业案例,从汽车制造到快消品分销,细致入微地展示了不同约束条件下,决策变量的权衡取舍过程。读完这些章节,我感觉自己仿佛站在了一个高空俯瞰台上,不仅看到了流水线的布局,更理解了背后驱动这些布局的深层逻辑和优化思想。对于任何渴望超越“操作层面”,真正理解管理和流程再造精髓的人来说,这本书提供了一个极为坚实的基础框架,其深度和广度都远远超出了我对入门读物的预期。它教会我的,是如何用一种结构化的、面向全局的视角去看待任何一个生产或服务系统,这是一种极其宝贵的思维模式的重塑。

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这本书的语言风格,坦白说,一开始让我有些不适应,它带着一种近乎于学术论文的严谨性,毫不留情地挑战读者的注意力。然而,一旦你沉下心来,你会发现这份严谨正是其魅力所在。它拒绝使用那些花哨的商业术语来掩盖内容的空洞,而是用最精准的词汇去定义每一个概念,构建起一个逻辑自洽的知识体系。书中对“人机工程学”部分的论述尤其令人印象深刻,它并非肤浅地谈论座椅的舒适度,而是深入探讨了认知负荷、长时间重复动作的生物力学影响,以及如何通过工作站的模块化设计来降低操作员的生理和心理压力。作者似乎对每一个细节都有着近乎偏执的考究,这使得书中的结论具有极强的说服力和可迁移性。我曾尝试将书中的一个流程分析工具应用到我所在部门的报销流程优化中,结果发现,仅仅通过重新定义几个关键的等待时间节点和信息传递路径,就能显著提升整体的吞吐量。这种从理论到实践的无缝对接,体现了作者深厚的实战经验,让人由衷佩服。这本书不是用来“翻阅”的,而是需要被“啃食”和反复研读的,每一次重温都会有新的体会。

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这本书在技术细节的讲解上,展现出一种罕见的务实精神,尤其是在质量管理和现场改进工具的应用方面,它提供了极其可操作的指导手册。我特别欣赏它对六西格玛DMAIC流程的描述,它不仅仅是罗列了Define、Measure、Analyze、Improve、Control五个步骤,而是为每一步骤提供了详细的工具包清单,并明确指出了不同工具(如鱼骨图、帕累托分析)的最佳应用场景和局限性。这些内容不是那种浮于表面的“如何使用”,而是深入到“何时使用以及为什么选择它”的层次。更难能可贵的是,作者对引入新技术持有一种审慎的态度,并没有盲目鼓吹自动化或AI的万能性,而是强调技术必须服务于清晰定义的问题,并严格论证其投资回报率。这种脚踏实地的、以问题为导向的论证方式,为我们这些在实际环境中摸索的人员,提供了极大的心理安慰和实践指南。这本书无疑是工具箱里最可靠的那一把扳手,它不炫技,但总能在关键时刻解决最棘手的问题。

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这本书的结构安排,简直像是一部精心编排的交响乐。它并非简单的知识点堆砌,而是遵循着从宏观到微观,从原理到应用的递进关系,层层深入,引人入胜。开篇部分,对工业革命以来生产效率演变的梳理,就非常精彩,它不仅仅是历史回顾,更是为后续所有优化理论的提出,奠定了历史和哲学的基石。当进入到统计过程控制(SPC)的章节时,作者的处理方式更是高明。他没有直接抛出控制图的公式,而是先描述了传统“凭经验控制”的弊端和风险,用生动的例子说明了变异性的无形破坏力,从而自然而然地引出了统计方法的必然性。这种叙事技巧,极大地激发了读者的内在需求,使得学习不再是被动的接受,而变成了主动的探求。此外,书中附带的大量图示和流程图,设计得非常清晰简洁,它们有效地充当了视觉拐杖,帮助读者在大段文字中保持方向感。可以说,这本书在知识的传授路径设计上,达到了教科书级别的典范。

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