自动化学科专业的规划与建设 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:同济大学出版社

作者:陈启军

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2007-03-20

价格:98.0

装帧:

isbn号码:9787560835457

丛书系列:

图书标签:

• 自动化学科
• 学科建设
• 专业规划
• 高等教育
• 工科
• 课程体系
• 人才培养
• 实验室建设
• 教学改革
• 质量工程

《智慧制造新纪元：自动化与智能化驱动的产业变革》 本书聚焦于当前席卷全球的产业升级浪潮，深度剖析了自动化和智能化技术如何成为推动制造业迈向新高度的核心引擎。在工业4.0和智能制造的大背景下，企业正经历着前所未有的转型，从传统的生产模式向更高效、更灵活、更具竞争力的智能化生产体系演进。 核心内容概览： 1. 自动化技术基石与发展脉络： 工业自动化系统： 详述了PLC（可编程逻辑控制器）、DCS（分布式控制系统）、SCADA（数据采集与监控系统）等核心自动化控制技术的工作原理、架构设计、应用场景及发展趋势。重点分析了不同类型系统的优缺点，以及它们如何协同工作，实现对生产过程的精确控制和优化。 机器人技术： 涵盖了工业机器人、协作机器人（Cobots）、移动机器人（AGVs/AMRs）等关键技术。从机械结构、控制算法、视觉识别到人机协作，深入探讨了机器人在装配、搬运、焊接、检测等方面的应用，以及其在提升生产效率、改善工作环境、降低劳动强度方面的显著作用。 传感器与执行器： 详细介绍了各类传感器（如视觉传感器、力觉传感器、温度传感器、压力传感器等）的原理、选型与应用，以及执行器（如伺服电机、液压缸、气动元件等）的工作方式和集成控制。强调了传感器作为感知外部环境的关键环节，对实现智能化决策的重要性。 2. 智能化技术赋能产业升级： 人工智能（AI）与机器学习： 探讨了AI和机器学习在工业领域的应用，包括预测性维护（识别设备故障风险）、质量检测（通过图像识别发现缺陷）、工艺优化（通过数据分析找到最优参数）、生产调度（实现智能排产）。重点分析了深度学习、神经网络等技术如何为自动化系统注入“智慧”。 大数据分析： 阐述了海量生产数据（包括设备运行数据、工艺参数、产品质量数据、供应链信息等）的采集、存储、处理与分析。通过对大数据的挖掘，企业能够洞察生产瓶颈、识别潜在风险、预测市场需求，从而做出更明智的决策。 物联网（IoT）与工业互联网： 深入分析了工业物联网（IIoT）如何连接设备、系统和人员，构建一个高度互联互通的生产网络。重点关注边缘计算、云计算在IIoT中的作用，以及如何通过工业互联网平台实现跨企业、跨区域的协同制造和价值链整合。 3. 智能制造解决方案与应用案例： 智能工厂： 描绘了智能工厂的蓝图，从数字化车间到柔性制造系统，再到全流程的智能化管理。分析了智能工厂在提高生产效率、降低成本、缩短交付周期、提升产品质量和满足个性化定制需求方面的优势。 数字化转型实践： 收集了来自汽车制造、电子信息、航空航天、食品饮料等不同行业的典型案例，详细介绍了企业如何通过引进先进的自动化和智能化技术，成功实现生产模式的转型升级，克服挑战，取得显著成效。案例分析将突出技术应用的具体策略、实施过程和产生的经济社会效益。 人机协作与未来工作模式： 探讨了随着自动化和智能化技术的普及，人类在生产制造中的角色转变。重点分析了人机协作模式的兴起，强调了员工技能升级、人机协同工作流程设计以及新时代下制造业人才培养的重要性。 4. 挑战、趋势与未来展望： 技术集成与标准化： 分析了不同技术之间的集成难题，以及推动工业界形成统一标准对加速智能化进程的意义。 数据安全与隐私保护： 探讨了在高度互联的工业环境中，如何保障数据安全和用户隐私。 绿色制造与可持续发展： 审视了自动化和智能化技术在推动节能减排、资源循环利用等方面的潜力。 未来技术趋势： 展望了如数字孪生、5G/6G通信在工业场景的应用、AI驱动的设计与制造一体化等前沿技术将如何塑造制造业的未来。 本书旨在为行业从业者、技术研发人员、企业管理者以及对智能制造感兴趣的读者提供一个全面、深入的视角，帮助理解当前产业变革的核心驱动力，掌握前沿技术应用，并为企业自身的数字化、智能化转型提供理论指导和实践参考。通过对自动化与智能化技术的系统性梳理和前瞻性探讨，共同迎接智慧制造新纪元的到来。

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本书后半段的叙述，风格变得非常像一位资深的项目经理在汇报项目验收报告，数据详实，逻辑清晰，处处体现着量化的管理思想。作者开始详细讨论学科评估、师资队伍的结构优化以及科研成果转化的具体指标体系。这里的讨论非常具体，比如如何设定青年教师的科研启动基金的合理区间，如何设计国际合作项目的准入标准，甚至是关于实验室空间利用率的优化建议，都给出了具体的参考模型。我发现，作者并非空泛地谈论“一流学科”的宏伟目标，而是将目标层层分解，落实到每一个可量化的KPI上。这种对细节的把控和对流程的精细化管理思维，使得这本书对于任何一个正处于瓶ட்ட学科评估周期或正在进行大规模改革的院系负责人来说，都具有极高的参考价值，简直就是一本实战教科书。

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读到中间部分，我明显感受到行文风格的转变，从历史的宏大叙事转向了对具体实践层面的深入剖析。这里的内容更像是一份精心打磨的“蓝图设计说明书”，充满了对未来趋势的敏锐洞察和对资源配置的审慎考量。作者对于如何在新技术浪潮下，重新定义“自动化”的核心竞争力，提出了非常具有操作性的建议。例如，在论述交叉学科人才培养模式时，书中详细对比了不同高校在课程体系、实验平台和产学研结合机制上的优劣，并给出了一套极具前瞻性的模块化课程设计框架。这种务实而精细的探讨，让我看到了学科建设中“知易行难”的真正难点，也为行业管理者提供了清晰的路线图。尤其对新兴领域如智能系统、人机交互等前沿方向的布局规划，其深度和广度都超出了我原有的认知，显示出作者对学科未来十年乃至二十年的预判能力。

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这本书的开篇给我一种很强烈的时代感和历史厚重感，仿佛我不是在翻阅一本关于学科建设的书，而是在回顾一段波澜壮阔的科技发展史。作者没有急于去阐述“如何规划”，而是先将我们带入了自动化学科的诞生和早期探索的语境之中。那种对学科萌芽时期无数次试错与突破的细致描摹，让人不禁对那些先驱者心生敬意。尤其是在描述早期控制理论的哲学基础和数学模型构建时，行文之间充满了对真理的朴素探求精神，语言既有学术的严谨，又不乏叙事的张力。我感觉作者花了大量篇幅来梳理上世纪中叶全球范围内对“自控”概念的理解差异和不同流派的争鸣，这一点非常精彩，它为后续的规划提供了坚实的理论和历史根基，让我明白了今天的学科架构不是空中楼阁，而是建立在无数次深刻思想碰撞之上的。这本书在阐述历史脉络时，展现了极高的学术素养和广博的知识面，仿佛一本浓缩的学科发展通史。

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接下来的章节，语言风格变得更加侧重于“文化构建”和“生态营造”，充满了对学科精神的呼唤。这部分内容极具人文关怀，远超了一般的技术手册范畴。作者着墨于如何在一个新兴的、快速迭代的领域中，培养出具备创新精神和职业道德的学者与工程师群体。书中对如何建立良性的学术评价体系、如何鼓励基础理论的长期研究而非短视的功利性成果，进行了深刻的反思和探讨。我特别欣赏其中关于“失败的价值”和“慢科学”的论述，在当下普遍追求快速产出的环境中，这种逆流而上的观点显得尤为珍贵。它不仅仅是关于如何建设一个专业，更是关于如何塑造一群人的思维方式和价值取向，让整个学科生态健康而可持续地发展。这种对“软实力”的强调，让整本书的格局一下子提升了。

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最后几章的语气突然变得非常具有启发性和思辨性，像一位智者在与未来的同行进行一场关于“自动化终极目标”的对话。作者开始探讨人工智能与自动化交叉领域中，哲学层面的伦理挑战和社会责任，引导读者超越技术本身，思考学科发展的终极价值。他没有给出标准答案，而是提出了一系列发人深省的问题，例如“当机器可以完全自主决策时，人类的角色应该如何定义？”以及“我们是否有义务确保自动化技术是普惠而非加剧不平等的工具？”这种开放式的结尾处理，让读者在合上书本之后，依然能感受到强烈的思想冲击和持续的探索欲望。这使得这本书不仅是一本规划指南，更是一部激发学术想象力和社会责任感的思想文献，非常值得所有相关领域的从业者反复阅读和深思。

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