具体描述
本书立足于中等职业技术学院的教学需求，以三菱FX2n系列可编程控制器(PLC)为背景，以“实用”、“够用”为原则，以实训教学为主线，建立具体的理论与实践的对应关系，在更高的程度上实现了理论与实践的统一，充分体现职业教育的应用特点和能力目标；注重对初学者的学习能力、创新能力、团结协作能力的培养，实现“零距离上岗”的要求。
全书分为三部分，结合实训项目阐述了可编程控制器的常用指令以及可编程控制器的基本应用，第一部分为基本指令的应用，第二部分为功能指令的应用，第三部分为工程实践的内容。
本书适用于中等职业学校电气控制、电气技术、机电一体化、维修电工、仪表自动化以及相关专业使用，可作为短期培训教材，也可供电气技术人员参考。
《智能制造系统集成与优化》图书简介 导言：迈向工业4.0的基石 在当前全球制造业向数字化、网络化、智能化转型的浪潮中，工业4.0已成为重塑生产力格局的核心驱动力。本书《智能制造系统集成与优化》正是在这一时代背景下应运而生，旨在为读者提供一套全面、深入、实用的理论框架与实践指南，助力企业有效应对智能制造升级中的复杂挑战。本书并非聚焦于单一的控制设备或编程技术，而是着眼于构建一个高效、灵活、自适应的整体智能制造系统。 第一部分：智能制造系统架构与核心概念 本书首先对智能制造的顶层架构进行了系统性的梳理。我们不再将生产线视为孤立的单元，而是将其视为一个紧密耦合的复杂系统。 1.1 智能制造的层次化结构： 详细阐述了从现场设备层（感知与执行）、控制与监控层（数据采集与实时控制）、制造执行系统（MES）层，到企业资源规划（ERP）层的全生命周期数据流与信息交互机制。重点分析了如何打破传统“烟囱式”架构，实现跨层级的互联互通。 1.2 工业通信与网络基础： 深入探讨了支撑智能制造的数据传输骨干。内容涵盖了面向实时性与确定性的工业以太网技术（如Profinet, EtherCAT, CC-Link IE Field），以及面向物联网（IIoT）的无线通信协议（如OPC UA, MQTT, 5G在工业场景的应用）。本书强调的是协议的选择标准、网络拓扑设计及网络安全在数据传输中的关键地位。 1.3 数字化孪生（Digital Twin）的构建与应用： 这一章节是本书的重点之一。我们探讨了如何利用多物理场仿真、三维建模技术，在虚拟空间中创建物理实体的精确映射。讲解了如何通过实时数据同步，实现对物理资产的预测性维护、工艺流程的虚拟调试和生产方案的优化迭代。这超越了传统PLC/SCADA系统的监控范畴，进入到系统级建模与仿真的深度应用。 第二部分：数据驱动的优化与决策 智能制造的核心价值在于数据的有效利用。本书的第二部分聚焦于如何从海量工业数据中提取洞察力，并将其转化为可执行的优化指令。 2.1 工业大数据采集、清洗与存储： 讲解了如何高效地从不同来源（传感器、PLC、数据库、MES日志）收集异构数据，并采用时间序列数据库（TSDB）和边缘计算技术进行预处理，确保数据的时效性和准确性。 2.2 先进过程控制（APC）与优化算法： 本部分介绍了超越PID控制的现代控制方法。内容包括模型预测控制（MPC）在复杂多变量过程中的应用，模糊逻辑控制在不确定环境下的鲁棒性设计，以及如何利用先进优化算法（如遗传算法、模拟退火）对生产计划进行全局性调度，以最小化能耗或最大化吞吐量。 2.3 质量管理与过程可视化： 探讨了如何基于SPC（统计过程控制）的原理，结合机器视觉检测结果，实现产品质量的实时在线监控与追溯。通过高级数据可视化工具，构建交互式驾驶舱（Dashboard），使用户能够直观地掌握生产效率（OEE）、设备健康状态及能耗分布。 第三部分：系统集成与柔性生产线的实现 智能制造的关键在于系统的集成能力，以实现快速的产品切换和个性化定制（大规模定制）。 3.1 制造执行系统（MES）的二次开发与集成： 详细分析了MES系统在衔接生产现场与企业管理层中的桥梁作用。重点阐述了如何根据特定行业需求（如离散制造、流程制造）对MES模块进行定制化配置与扩展，以及如何通过API接口与上下游系统进行数据交换。 3.2 机器人与自动化工作站的集成： 本章关注于物理层面的自动化集成。内容包括多轴工业机器人的运动规划、力控应用、视觉引导技术在装配和搬运中的应用。重点在于讲解如何通过统一的软件平台管理不同品牌、不同功能的自动化设备，实现柔性任务分配和快速重新配置。 3.3 供应链与生产的协同优化： 智能制造不应只停留在工厂内部。本书阐述了如何将精益生产理念与先进的集成技术结合，实现从供应商原材料入库到成品出库的全供应链透明化。重点讨论了需求预测的准确性对生产排程的反馈机制，以及如何利用系统集成应对突发中断。 第四部分：安全、可靠性与运维 一个高度集成的系统对安全性和可靠性提出了更高的要求。 4.1 工业信息安全（OT Security）： 鉴于网络连接的普及，系统安全成为重中之重。本书详细介绍了OT（Operation Technology）环境下的安全威胁模型，包括网络隔离（ZTA）、端点保护、安全审计和事件响应机制，确保生产数据的完整性和系统的连续运行。 4.2 系统可靠性与预测性维护（PdM）： 介绍了如何基于传感器数据和机器学习模型（如故障分类、剩余使用寿命RUL预测），构建主动式的设备维护策略。这取代了传统的定期维护或事后维修，大幅提升了设备稼动率。 结语：面向未来的系统思维 《智能制造系统集成与优化》旨在培养读者构建和管理复杂工业系统的“系统思维”。它提供的是一套集成工具箱和方法论，涵盖了从底层通信协议到顶层决策支持的完整链条，是工程师、技术管理者和决策者在迈向高效能智能工厂征程中的必备参考书。
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