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出版者:中国劳动（社会保障）出版社

作者:熊健主

出品人:

页数:110

译者:

出版时间:2006-5

价格:12.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787504555441

丛书系列:

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好的，这是一本关于先进制造技术与数字化转型的图书简介，旨在深入探讨现代工业生产领域的前沿趋势、关键技术及其在企业数字化战略中的应用。 --- 先进制造技术与数字化转型：重塑未来工业格局 图书概览 本书系统性地梳理了当前全球制造业面临的挑战与机遇，聚焦于以工业互联网、人工智能、大数据分析、增材制造（3D打印）为核心的先进制造技术，并深入剖析了这些技术如何驱动传统制造企业向柔性化、智能化、网络化的高级形态进行全面数字化转型。本书不仅是技术指南，更是战略蓝图，旨在为企业管理者、工程师、研究人员提供一套全面、可操作的转型框架和实践路径。 第一部分：全球制造业变革的驱动力与战略视角 第一章：后工业时代的挑战与机遇 本章首先界定了“工业4.0”与“智能制造”的内涵，并分析了驱动当前变革的关键宏观因素：全球供应链的重构、消费者需求的个性化爆炸式增长、可持续发展压力（绿色制造）以及劳动力结构的变化。 1.1 传统制造模式的瓶颈： 探讨规模化生产在应对市场波动和复杂性增加时的局限性。 1.2 数字化转型的核心驱动力： 阐述数据资产化、柔性化生产和快速迭代能力如何成为新的竞争要素。 1.3 全球智能制造战略对比分析： 比较德国“工业4.0”、美国“智能制造伙伴关系”（AMP）及中国“中国制造2025”在侧重点和实施路径上的异同，为国内企业提供国际视野。 第二章：构建企业级数字化转型蓝图 成功的转型并非技术的简单堆砌，而是系统性的战略部署。本章指导读者如何制定符合自身企业实际情况的数字化路线图。 2.1 现状评估与痛点诊断： 引入成熟度模型（如CMMI for Digital Manufacturing），对企业现有IT/OT架构进行全面评估。 2.2 价值驱动的转型目标设定： 强调转型目标必须与业务价值（如降低制造成本、缩短上市时间、提高产品质量一致性）紧密挂钩，避免为转型而转型。 2.3 组织架构与人才重塑： 讨论跨职能团队的建立、数据科学人才的引进与培养，以及如何应对“人机协作”带来的组织文化变革。 第二部分：核心先进制造技术详解与集成应用 本部分深入技术细节，剖析支撑智能工厂运作的四大核心支柱技术。 第三章：工业互联网与边缘计算：万物互联的基础设施 本章聚焦于如何实现物理世界（设备、生产线）与信息世界（云平台、应用软件）的实时、双向连接。 3.1 工业通信协议的演进： 从传统的现场总线（如Profibus/DeviceNet）到基于IP的现代网络（TSN, OPC UA）的迁移。 3.2 边缘智能（Edge AI）的必要性： 分析在生产现场进行实时数据处理和决策的优势，包括低延迟、带宽优化和数据安全。 3.3 工业物联网（IIoT）平台架构： 详细介绍数据采集、清洗、标准化和存储的平台层设计，重点关注数据模型的统一化。 第四章：人工智能在制造过程中的深度赋能 AI不再是辅助工具，而是生产决策的核心驱动力。本章重点关注机器学习在提高效率和预测能力方面的应用。 4.1 预测性维护（PdM）： 利用传感器数据和深度学习模型，实现对设备故障的提前数周预警，取代时间驱动或基于状态的维护。 4.2 智能质量控制与视觉检测： 介绍基于卷积神经网络（CNN）的机器视觉系统在复杂缺陷识别中的应用，实现100%在线质量检测。 4.3 生产调度与优化： 探讨强化学习在解决复杂排程问题（如混线生产、动态订单插单）中的潜力。 第五章：增材制造（AM）与柔性生产系统的融合 增材制造（3D打印）正在从原型制作走向最终零件制造，它与柔性化生产系统的结合，极大地缩短了产品上市时间。 5.1 AM在复杂结构件制造中的优势： 分析拓扑优化设计如何利用增材制造的自由度，实现轻量化和性能提升。 5.2 从CAD到AM的数字化工作流： 讨论如何实现设计软件、材料特性数据库与打印机的无缝对接，以及工艺参数的实时反馈控制。 5.3 柔性制造系统（FMS）的升级： 探讨如何将自动化AGV/AMR（自主移动机器人）与增材制造单元集成，实现小批量、多批次的动态生产配置。 第三部分：数据驱动的决策与运营优化 本部分将目光投向如何利用生产过程中产生的大数据，实现运营层面的优化和价值创造。 第六章：数字孪生（Digital Twin）：构建虚拟工厂 数字孪生是连接物理实体和虚拟模型的桥梁，是实现高级仿真的关键技术。 6.1 数字孪生的层次结构： 区分设备级、产线级和工厂级的孪生模型构建方法。 6.2 仿真与“What-If”分析： 如何利用孪生模型在不干扰实际生产的前提下，测试新的工艺参数、设备布局或物料流策略。 6.3 闭环优化： 描述如何将孪生模型中的最优解反馈给控制系统（如PLC/SCADA），实现真正的自适应生产。 第七章：供应链的数字化协同与韧性 智能制造的价值链延伸至供应商和客户。本章关注端到端的可视化与协同。 7.1 区块链在可追溯性中的应用： 探讨如何利用分布式账本技术确保关键零部件的来源真实性及流转记录的不可篡改性。 7.2 需求预测的精益化： 结合销售数据（CRM）和生产执行数据（MES），应用时间序列分析优化库存策略（从JIT到JIC）。 7.3 供应链风险的实时监控与预警系统。 第四部分：可持续发展与未来展望 第八章：绿色制造与能效管理 数字化技术是实现可持续制造目标的重要工具。 8.1 能源消耗的精细化计量与建模： 利用IIoT传感器对单台设备级别的能耗进行实时采集和基准设定。 8.2 优化生产过程以减少废料和返工： 强调质量控制和工艺优化对资源消耗的直接影响。 结论：迈向自主学习的未来工厂 总结本书核心观点，展望在通用人工智能（AGI）驱动下，工厂将如何逐步演变为一个自我诊断、自我优化、无需人工干预的自主运营实体。强调跨学科知识融合（工程学、计算机科学、管理学）是未来制造业人才的核心竞争力。 --- 适用读者对象： 企业高层管理者及战略规划部门人员。 制造工程师、工艺工程师、自动化工程师。 工业软件开发与系统集成技术人员。 相关专业的本科生、研究生及科研人员。

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这本书的装帧设计简洁而富有力量感，拿在手里沉甸甸的，让人感觉内容一定分量十足。阅读体验非常流畅，作者的行文节奏把握得极佳，从不拖泥带水，每一个段落似乎都承载着重要的信息。最让我印象深刻的是，书中对“人为因素”在质量控制中的作用进行了深入探讨。这往往是很多技术手册中容易被忽略的软性环节，但作者却将其提升到了战略高度来论述。他没有空泛地喊口号，而是提供了具体的培训方法和激励机制建议，这对于管理者来说无疑是宝贵的财富。我喜欢这种既有理论深度，又能提供切实可行方案的写作风格，它真正做到了理论指导实践。

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这本书的封面设计真是让人眼前一亮，色彩搭配得恰到好处，既有专业书籍的严谨感，又不失现代设计的活力。我本来以为这种题材的书籍内容会枯燥乏味，但翻开第一页就被作者的文笔所吸引。他似乎有着将枯燥理论变得生动有趣的魔力。书中对一些复杂概念的阐述，常常能通过贴近生活的例子来解释，让我这个初学者也能轻松理解。尤其是他对行业发展趋势的分析，独到且深刻，让我对这个领域有了更宏观的认识。看得出来，作者在资料搜集和案例分析上下了很大功夫，每一个细节都力求精准无误，这在专业书籍中是十分难得的。我期待着在接下来的阅读中，能从这本书里汲取到更多的知识和灵感，相信它会成为我案头必备的参考书。

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我是在一个偶然的机会下接触到这本书的，当时正为手头一个项目寻找可靠的参考资料。这本书的内容深度和广度完全超出了我的预期。它不仅仅停留在基础知识的罗列，更是深入探讨了质量管理体系的核心要素，以及在实际操作中可能遇到的各种“陷阱”。作者的叙述逻辑非常清晰，章节安排犹如一次精心规划的旅程，从宏观的理念到微观的操作，层层递进，让人欲罢不能。我尤其欣赏其中关于风险评估那几章，写得鞭辟入里，提供的工具和方法论实用性极强，我已经开始尝试将其应用到我的日常工作中，效果立竿见影。这本书的排版也值得称赞，字体大小适中，图表清晰直观，即便是长时间阅读也不会感到疲劳。

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初读这本书，我立刻被其中严谨的学术态度和创新的视角所吸引。作者似乎并不满足于介绍现有的知识体系，而是不断地引导读者去思考“为什么”和“接下来会怎样”。书中对新兴技术（比如物联网和人工智能在质量控制中的应用）的探讨，显示了作者对行业前沿的敏锐洞察力。这些内容不是简单地介绍技术名词，而是结合实际应用场景，分析了技术落地时可能遇到的挑战和机遇。这本书不仅适合在校学生作为教材使用，对于一线工程师和高级管理者来说，更像是一份保持知识更新的“充电宝”。每次合上书本，我都会感到思维被极大地拓展，对未来行业发展的方向也更加清晰了。

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说实话，当我拿起这本书的时候，心里是抱着一丝怀疑的。市面上关于这类主题的书籍汗牛充栋，真正能让人有“醍醐灌顶”之感的少之又少。然而，这本书迅速地打消了我的顾虑。作者的语言风格非常老道，夹杂着一种不动声色的幽默感，使得原本严肃的学术讨论变得引人入胜。阅读过程中，我仿佛能感受到作者丰富的实践经验在字里行间流淌。书中对不同国家和地区标准的对比分析，让我对国际贸易中的合规性有了全新的认识，这对于我们拓展海外市场至关重要。我甚至发现，作者在某些章节引用的案例，其背后蕴含的决策逻辑，比我过去几年积累的经验还要深刻。这是一本真正能提升从业者思维层级的工具书。

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