具体描述
本书以广西水利信息系统工程建设和应用为例，全面介绍了水利信息《C建设与发展的技术知识、内容和实践经验。全书共分总论、信息采集及预处理、通信及网络支持＼决策支持、建设和运行管理等5部分19章，主要内容包括防汛指挥系统工程、水资源综合利用及优化调度系统工程、水环境监控保护系统工程和政策法规保障体系等4类系统工程，涵盖了防汛抗旱、水利政务、水资源管理、水质监控、水土保持、水政执法等方面的理论及其在广西的
好的，这是一本关于智能制造与工业互联网的图书简介，内容详实，旨在全面阐述现代制造业向数字化、智能化转型的关键技术、实践路径与未来趋势。 --- 《数智赋能：新一代智能制造与工业互联网前沿技术应用》 导言：重塑工业的基石与未来图景 在第四次工业革命的浪潮中，制造业正经历着一场深刻的范式转换。传统的“制造”正加速向“智造”演进，而连接一切、数据驱动的工业互联网正成为这场变革的核心驱动力。本书《数智赋能：新一代智能制造与工业互联网前沿技术应用》并非聚焦于某一特定行业或地域的水利工程技术，而是将视角投向更广阔的、关乎国家核心竞争力的智能制造生态系统。它系统梳理了支撑这一宏伟蓝图的关键技术栈，探讨了企业如何通过数字化转型实现价值重构，并展望了未来工业体系的协同发展模式。 本书内容紧密围绕工业信息物理系统（CPS）、边缘计算、5G/6G在工业场景的应用、数字孪生技术在生产优化中的实践、工业大数据分析与人工智能赋能等前沿领域展开，力求为工程技术人员、企业管理者以及研究学者提供一套全面、深入且具有实操指导意义的理论框架和应用案例。 第一部分：智能制造的理论基石与架构演进 本部分深入剖析了智能制造的内在逻辑和技术基础，为理解后续的复杂应用奠定坚实基础。 1. 智能制造的内涵与发展脉络： 详细阐述了从自动化到信息集成，再到智能化决策的演进路径。着重分析了“以用户为中心、以数据为驱动、以柔性化为特征”的现代制造新范式。探讨了智能工厂的层次化结构（如设备层、控制层、制造执行系统MES层、企业资源计划ERP层）的深度融合与解耦设计。 2. 工业信息物理系统（CPS）的构建与挑战： CPS被视为实现智能制造的核心技术载体。本章详细介绍了CPS的构成要素——计算、通信、控制的紧密集成，特别关注了实时性、可靠性和安全性在工业环境中的极端要求。讨论了如何通过模型驱动的设计方法，实现物理实体与虚拟模型的高效交互。 3. 新一代信息通信技术在工业中的深度融合： 工业物联网（IIoT）协议栈与标准： 对比分析了OPC UA、MQTT-SN、TSN（时间敏感网络）等关键工业通信协议的特点、适用场景及其互操作性挑战。 5G/6G 赋能超可靠低延迟通信（URLLC）： 重点阐述了5G的切片技术如何保障关键任务控制流的稳定性，以及其在远程控制、柔性产线重构中的关键作用。 第二部分：数字化转型的核心技术引擎 本部分聚焦于支撑智能制造实现“智慧”的关键技术工具，强调数据流动、仿真预测与自主决策的能力。 4. 数字孪生（Digital Twin）技术的理论与实践： 数字孪生是连接物理世界与数字世界的桥梁。本书详细解析了数字孪生的多维度建模技术（几何模型、物理模型、行为模型、业务模型），并提供了从单设备级孪生到跨系统级孪生的分级构建策略。案例研究涵盖了生产线优化、预测性维护以及产品全生命周期管理中的应用。 5. 工业边缘智能与云计算的协同部署： 探讨了数据处理的“就近化”趋势。边缘计算如何承担实时数据预处理、模型推理和快速响应的任务，从而减轻云端压力。讨论了云边端协同的架构设计，确保数据安全、合规地在不同层级间流动和增值。 6. 工业大数据分析与人工智能的赋能路径： 数据治理与质量管理： 强调了工业数据“脏”的特性，介绍了清洗、标准化、标签化的工业数据治理流程。 AI在质量检测与工艺优化中的应用： 深入探讨了深度学习模型在非接触式检测中的准确率提升，以及强化学习在复杂排产调度问题中的优化潜力。 第三部分：智能工厂的实施策略与安全保障 本部分将理论和技术转化为可执行的战略，关注企业落地的挑战和保障体系的构建。 7. 智能工厂的集成与运营管理： 阐述了如何实现跨车间、跨部门的系统集成，打破信息孤岛。重点介绍了制造运营管理（MOM）系统在连接MES和ERP之间的桥梁作用，以及如何通过集成化的看板和可视化工具实现透明化生产。 8. 柔性制造系统的设计与重构： 面对快速变化的市场需求，柔性制造成为必然。本书分析了模块化设备设计、快速换模技术，以及基于知识图谱的工艺路线自动生成技术，以实现小批量、多品种的经济性生产。 9. 工业信息安全与风险控制： 随着连接度的增加，安全风险也呈指数级增长。本章详细分析了工控系统（ICS）的安全威胁模型（如震网病毒的教训），并提供了基于零信任架构的OT（运营技术）网络安全防护策略，包括安全域划分、工控防火墙部署和供应链安全管理。 结论：迈向自主协同的未来制造生态 本书的结论部分展望了工业互联网与智能制造的未来发展方向，包括自主决策系统（Autonomy）、人机协作的深化（Cobotics）以及跨行业数据共享的生态构建。它旨在引导读者跳出单一技术的视野，从系统工程的角度审视和规划未来的数字化转型战略，确保企业在全球竞争中占据技术制高点。 --- 适合读者： 制造业企业中高层管理者、生产运营工程师、自动化与控制系统设计师、工业互联网平台研发人员、相关专业高校师生。
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