化工生产管理知识

化工生产管理知识 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:化学工业
作者:化学工业部人事教育司
出品人:
页数:279
译者:
出版时间:1997-7
价格:16.00元
装帧:
isbn号码:9787502518714
丛书系列:
图书标签:
  • 化工
  • 生产管理
  • 流程优化
  • 安全生产
  • 质量控制
  • 成本管理
  • 设备管理
  • 精益生产
  • 工业工程
  • 供应链管理
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具体描述

《化工生产管理知识》为化工工人生产管理知识培训教材,主要介绍化工生产管理的基础工作,生产过程组织、质量管理、劳动管理、物资管理、安全生产管理、环境保护、文明生产、经济核算、职业道德、生产管理现代化知识。内容通俗易懂,是化工工作学习了解化工现代化管理的必读。

《工业生产的脉搏:精益制造与智能工厂》 本书并非《化工生产管理知识》的续集或姊妹篇,而是聚焦于现代工业生产的两大核心驱动力:精益制造和智能工厂。它深入探讨了如何在激烈的市场竞争中,通过精细化的流程优化和前沿的科技应用,实现生产效率的最大化、成本的最优化以及产品质量的卓越化。 第一篇:精益制造的哲学与实践 精益制造,作为一套源自东方管理智慧的生产理念,其核心在于“消除一切浪费”。本篇将带领读者剥茧抽丝,深入理解精益制造的起源、发展及其在全球工业界的深远影响。 第一章:精益思想的基石 价值流分析(Value Stream Mapping): 学习如何识别和绘制产品或服务从原材料到客户手中的整个过程,精准定位非增值活动,为后续的优化奠定基础。我们会通过大量的案例分析,展示如何通过价值流分析发现潜在的瓶颈和浪费点。 “5S”管理法: 详细阐述整理(Seiri)、整顿(Seiton)、清扫(Seiso)、清洁(Seiketsu)和素养(Shitsuke)这五个步骤,并探讨其在现场管理中的具体应用,如何构建一个整洁、有序、高效的工作环境。 看板管理(Kanban): 深入解析看板系统如何通过可视化信号控制生产进度,实现准时化生产(Just-In-Time),避免过量生产和库存积压。本书将提供不同行业看板应用的图解和实际操作指南。 持续改善(Kaizen): 强调全员参与、小步快跑的改善文化。我们将介绍各种改善工具和方法,如PDCA循环、防错法(Poka-Yoke),以及如何建立持续改善的激励机制。 第二章:精益生产的实现路径 单件流(One-Piece Flow): 探讨如何将批量生产转化为流水线式的单件生产,大幅缩短生产周期,提高生产柔性。本书将分析实现单件流所面临的挑战及应对策略。 拉动式生产(Pull System): 对比传统的“推送式”生产,详细介绍拉动式生产如何根据实际需求进行生产,减少在制品,提高资源利用率。 标准化作业(Standardized Work): 讲解标准化作业的重要性,如何通过记录、分析和优化现有作业流程,确保操作的一致性和效率,并为持续改善提供依据。 全员生产维护(Total Productive Maintenance, TPM): 揭示TPM如何通过设备自主保全、计划保全、改善保全等方式,提高设备综合效率,降低故障率,并促进操作人员和维修人员的协作。 第三章:精益文化的构建与落地 领导者的角色: 强调领导者在精益转型中的关键作用,如何以身作则,塑造精益文化,激发员工的参与度和积极性。 团队协作与沟通: 探讨如何构建高效的生产团队,促进跨部门沟通与协作,打破信息孤岛。 持续培训与发展: 指出为员工提供持续的精益知识和技能培训,是精益成功转型的必要条件。 绩效评估与激励: 如何设计与精益目标相契合的绩效评估和激励体系,鼓励员工在日常工作中践行精益理念。 第二篇:智能工厂的蓝图与前沿 智能工厂是工业4.0的核心载体,它将信息技术、自动化技术、网络技术与制造技术深度融合,构建高度自动化、智能化、柔性化、绿色化的新型生产模式。 第四章:智能工厂的技术基石 物联网(IoT)与工业互联网(IIoT): 深入分析工业物联网如何实现设备、产品、人员之间的互联互通,为数据采集和分析提供基础。 大数据分析(Big Data Analytics): 讲解如何利用大数据技术对海量生产数据进行挖掘,发现规律,预测趋势,优化决策。 人工智能(AI)与机器学习(ML): 探讨AI在生产中的应用,如智能排程、故障预测、质量检测、机器人协同作业等。 云计算与边缘计算: 分析云平台和边缘计算在数据存储、处理和实时响应中的不同作用和协同关系。 第五章:智能工厂的核心应用场景 智能排产与调度: 如何利用算法和数据驱动,实现生产计划的动态优化和实时调度,应对市场变化。 预测性维护: 介绍如何通过传感器数据和AI模型,提前预警设备故障,实现从被动维修到主动维护的转变。 智能质量检测与追溯: 探讨机器视觉、传感器等技术在产品质量检测中的应用,以及区块链等技术在产品全生命周期追溯中的潜力。 人机协作(Cobots): 分析协作机器人如何与人类员工协同工作,提高生产效率和安全性。 数字孪生(Digital Twin): 介绍数字孪生如何为物理世界创建一个动态的虚拟副本,用于模拟、测试和优化生产过程。 第六章:构建智能工厂的挑战与机遇 数据安全与隐私: 探讨在高度互联的智能工厂中,如何保障数据安全和用户隐私。 技术集成与互操作性: 分析不同技术系统集成过程中可能遇到的挑战,以及建立开放标准的必要性。 人才培养与技能升级: 强调培养具备跨领域知识和技能的复合型人才,是智能工厂成功的关键。 投资回报与实施策略: 提供智能工厂项目投资的评估方法,以及分阶段、循序渐进的实施策略。 可持续发展与绿色制造: 阐述智能工厂如何在提高效率的同时,实现能源节约和环境友好。 本书将以严谨的逻辑、清晰的结构、丰富的案例和实用的方法,为读者勾勒出一幅现代工业生产的宏伟蓝图。无论您是制造业的管理者、工程师,还是对工业未来发展充满好奇的研究者,都能从中获得宝贵的知识和启发,助力您的企业在数字化、智能化的浪潮中乘风破浪。

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目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的排版和装帧简直就是一场对现代审美观念的公然挑战。如果你习惯了当下流行的“扁平化设计”和“信息可视化”,那么翻开这本《化工生产管理知识》可能会让你瞬间穿越回上世纪八十年代的学术会议资料汇编现场。内文的字体选择,那种略带锯齿的宋体,阅读起来相当费力,尤其是那些包含复杂公式和希腊字母的段落,眼睛一不留神就可能跟丢了。更要命的是,图表部分,全都是黑白印刷,线条密集到几乎糊在一起,很多流程图和结构示意图,如果不是对相关设备有深入了解,根本无法辨认出哪个方框代表储罐,哪个箭头代表回流管线。我不得不承认,我对其中关于“供应链协同优化”那一章的图表表示了深深的困惑,那张展示多级库存缓冲点的模型图,简直就是一张密不透风的蜘蛛网,我用了半小时才确定它试图表达的是牛鞭效应的控制点,而不是某个复杂的控制回路拓扑。这本书的出版方显然把所有的预算都砸在了内容的“深度”上,完全忽略了知识传递的“效率”和“体验”。对于需要快速吸收和对比信息的读者来说,光是把内容从密密麻麻的文字中“提取”出来,就已经消耗了大部分精力。

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我花了足足两个周末的时间,才勉强浏览完关于“安全仪表系统(SIS)与风险评估”的这几个核心章节。坦率地说,这本书在描述理论框架上做到了无可挑剔的详尽,但它最大的短板在于缺乏**现场的“血肉感”**。比如,它用好几页纸阐述了HAZOP分析的步骤和逻辑树的构建,听起来完美无缺,但当我试图将这些理论应用到我们车间那个老旧的反应釜群组时,发现书里描述的“理想化”操作环境和我们实际遇到的“带病运行”的设备之间,存在着巨大的鸿沟。书中几乎没有提及,在紧急停车流程中,由于操作员的疲劳、润滑油的泄漏导致的阀门卡死,这些在真实生产线上司空见惯的“非理想因素”如何影响理论模型的准确性。我更希望看到的是一些真实的事故复盘分析,哪怕只是匿名处理过的片段,能告诉我:“在步骤三,当压力传感器A发生漂移时,标准操作规程(SOP)建议这样做,但实际中,经验丰富的老师傅通常会先进行手动旁路测试,这是为什么?”这种对“人机交互的灰色地带”的缺失,让这本书在实践指导层面显得有些悬浮和高高在上。它教你如何设计一个完美的系统,但没怎么告诉你如何拯救一个正在崩溃的系统。

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关于书中对**“绿色化工与可持续发展”**这一前沿主题的处理,我必须说,感觉它更像是“事后的补充”,而不是与核心生产管理知识融为一体的有机组成部分。我注意到,这部分内容被集中安排在了全书的最后三分之一,更像是为了跟上时代的步伐而硬塞进去的章节。例如,在讨论废弃物最小化策略时,它更多地停留在宏观政策层面,比如“鼓励循环经济”之类的口号式表述,而对于如何通过具体的工艺参数调整——比如改变催化剂的选择性、优化洗涤塔的吸收液配比——来实现废水的零排放或副产物的资源化利用,介绍得就非常概括和理论化了。我期待看到的是具体的案例研究,比如某个磷肥厂如何成功地将含酸废水转化为工业级硫酸盐,或者某个石化基地如何通过热集成网络实现了能源效率提升了百分之十以上。这本书的视角似乎更侧重于“合规性检查清单”,而不是“颠覆性的技术创新路径”。因此,对于那些致力于推动企业向更高环境标准迈进的技术管理者来说,这本书提供的指导价值,深度和前瞻性都略显不足,更像是过往经验的总结,而非未来方向的指引。

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这本**《化工生产管理知识》**的定价,老实说,对于一个初入行的技术人员来说,确实有点让人望而却步。我记得我是在一个不太起眼的二手书店角落里翻到的,那时候它已经被压在好几本更热门的流程控制教材下面了。拿到手上的时候,厚度就够惊人的,封面设计非常朴实,几乎没有吸引眼球的设计元素,一看就是那种典型的专业参考书。我当时抱着试一试的心态买下来,主要是因为我刚接手了一个新的车间管理岗位,手头的资料零散又过时。说实话,我原本期望它能像市面上那些畅销的管理学书籍一样,用生动的案例和图表来解释复杂的概念,但它完全不是那么回事。它更像是一部百科全书,内容极其扎实,但阅读体验嘛,绝对称不上“愉快”。很多章节,比如“设备完整性管理”和“能耗优化策略”,简直就是把国家标准和行业规范的条文直接搬了过来,中间夹杂着大量晦涩的专业术语。我得承认,要真正啃下来,非得手边常备一本化学工程词典不可。不过,也正因为这种近乎“教条式”的严谨,它在一些关键的合规性问题上,提供了无懈可击的理论支撑。我最终的感受是,这本书更适合当作案头工具书,而不是快速入门读物,它的价值体现在查阅和应对突发技术难题时,而不是日常阅读。

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从定价和内容覆盖的广度来看,这本书的受众定位显然是面向拥有一定化工基础,并且追求体系化知识结构的老牌工程师或企业高层。但对于我这样的中层管理者而言,它的“知识颗粒度”有些粗糙。举个例子,书中在讲解**“人力资源在突发事件中的响应机制”**时,花了大篇幅阐述了组织架构的层级划分、汇报链条的建立,这无疑是标准的管理学理论。然而,它完全没有触及到当代化工生产管理中一个日益突出的痛点:**跨代际知识传承的断裂**。我们车间里,经验丰富的老员工即将退休,但他们脑子里那些关于设备“脾气秉性”的非正式知识(Tacit Knowledge)无法通过书面文件有效传递给刚毕业、只熟悉最新自动化系统的年轻人。这本书的理论结构非常严密,但它所假设的“知识是清晰、可量化、可文本化的”前提,在快速迭代的工业环境中已经越来越站不住脚了。如果它能增加一些关于如何设计有效的“师徒制”、“知识管理沙龙”以及如何量化评估非正式经验价值的章节,那么对于我这样的实践者来说,它的实用价值将会大大提升,而不仅仅是一堆结构完美的管理框架堆砌。

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