具体描述
本书以专业必备技能为核心，专业必备知识为支撑，内容精练，实用性强。它不仅有助于学生夯实专业基础，锻炼技能，提高竞争力，也对企业的技术人员有所裨益，更利于教师把握本专业的知识结构和技能体系，提高教师的教学能力和综合专业素质。
《智能制造工艺流程优化与决策支持系统研究》 内容概述： 本书深入探讨了在当前工业4.0和智能制造浪潮下，如何通过系统性的方法优化制造工艺流程，并构建有效的决策支持系统。全书围绕着“数据驱动”、“智能化”、“协同化”三大核心理念展开，旨在为读者提供一套从理论到实践的完整解决方案，以应对日益复杂的生产制造挑战。 第一章 智能制造的理论基石与发展脉络 本章将首先梳理智能制造的概念演进，从工业1.0到工业4.0，梳理技术发展的关键节点与核心特征。重点阐述智能制造对传统制造模式的颠覆性影响，包括生产柔性、个性化定制、敏捷响应、绿色环保等方面。我们将详细介绍支撑智能制造的关键技术，如物联网（IoT）、大数据分析、人工智能（AI）、云计算、边缘计算、数字孪生等，并分析它们在制造流程中的具体应用场景。此外，本章还将探讨智能制造对企业组织结构、人才培养模式以及供应链管理带来的深远变革，为后续章节奠定坚实的理论基础。 第二章 制造工艺流程的建模与分析 本章聚焦于如何对复杂的制造工艺流程进行精确的建模与分析。我们将介绍多种流程建模方法，包括但不限于：Petri网、流程图、状态机模型、面向对象建模等，并比较它们在不同场景下的适用性。重点在于如何将实际的生产操作、设备状态、物料流动、信息传递等要素映射到模型中，形成能够反映真实生产过程的数字化模型。在此基础上，本章将深入讲解工艺流程的分析技术，包括：瓶颈分析、资源利用率分析、周期时间分析、路径优化分析等。我们将介绍相关的分析工具和软件，并结合典型案例，演示如何利用模型和分析技术识别流程中的低效环节、潜在风险以及优化空间。 第三章 数据采集与预处理在制造流程中的应用 数据是智能制造的血液，本章将详细阐述如何有效地采集和预处理制造过程中的海量数据。我们将介绍各种数据采集技术，包括：传感器技术（温度、压力、流量、位移、振动等）、机器视觉、RFID、MES/ERP系统集成、PLC/SCADA数据接口等。重点关注数据采集的准确性、实时性、完整性以及安全性。在数据预处理方面，本章将涵盖数据清洗（去除噪声、填补缺失值、异常值检测与处理）、数据转换（数据标准化、归一化）、数据集成（多源数据融合）等关键步骤。我们将详细介绍这些技术的原理、算法以及在实际生产环境中的实施难点与对策，确保为后续的分析和决策提供高质量的数据基础。 第四章 基于大数据分析的制造流程优化策略 本章将深入探讨如何利用大数据分析技术对制造工艺流程进行优化。我们将介绍常用的数据挖掘算法，如：关联规则挖掘（Apriori、FP-Growth）、聚类分析（K-Means、DBSCAN）、分类与回归算法（决策树、支持向量机、神经网络）等，并说明它们在制造场景下的应用。重点在于如何从海量生产数据中挖掘有价值的信息，例如：预测设备故障、识别生产质量缺陷的根本原因、优化生产参数以提高效率和降低能耗、预测物料消耗等。我们将通过详细的案例分析，演示如何将这些分析结果转化为具体的工艺优化策略，例如：调整生产节拍、优化设备调度、改进加工参数、引入预防性维护措施等。 第五章 人工智能在制造流程优化中的前沿应用 本章将聚焦于人工智能（AI）在制造流程优化中的最新进展和应用。我们将深入探讨机器学习（ML）和深度学习（DL）在解决复杂制造问题中的能力。具体内容包括：用于异常检测和故障诊断的深度学习模型（如CNN、RNN、LSTM）、用于预测性维护的强化学习算法、用于生产调度和路径规划的智能优化算法（如遗传算法、粒子群优化）、以及用于质量检测和缺陷分类的计算机视觉技术。我们将详细讲解这些AI模型的原理，并结合具体的制造场景，如：智能质量检测、预测性维护、自主机器人协同作业、自适应生产线等，阐述AI如何实现流程的智能化和自动化，从而大幅提升生产效率和产品质量。 第六章 制造流程决策支持系统的设计与实现 本章将指导读者如何设计和实现一个有效的制造流程决策支持系统（DSS）。我们将详细介绍DSS的基本架构，包括：数据层、模型层、接口层和用户层。重点在于如何整合前面章节中介绍的各项技术，包括数据采集、预处理、大数据分析和AI模型，构建一个集成的决策平台。我们将讨论DSS的关键功能，如：实时监控与预警、生产状态可视化、生产计划与调度优化、资源分配优化、质量追溯与分析、风险评估与决策辅助等。本章还将深入探讨用户界面设计原则，确保系统的易用性和直观性，以及系统部署、集成和维护的相关考虑。 第七章 智能制造环境下的供应链协同与优化 本章将把目光从单一制造流程拓展到整个供应链，探讨在智能制造环境下如何实现供应链的协同与优化。我们将分析智能制造如何赋能供应链，例如：实时信息共享、需求预测的精准化、库存管理的智能化、物流配送的优化等。重点在于如何构建跨企业、跨环节的协同机制，利用大数据和AI技术实现供应链的端到端可视化和智能化管理。我们将讨论诸如：供应商关系管理（SRM）的智能化、客户关系管理（CRM）的深化、以及如何通过区块链技术提升供应链的透明度和可追溯性。 第八章 案例研究与实践经验分享 本章将通过多个实际的智能制造项目案例，生动地展示前述理论和技术在解决实际生产问题中的应用。我们将选取不同行业（如汽车、电子、航空航天、消费品等）的典型案例，深入剖析项目背景、面临的挑战、采用的技术方案、实施过程以及最终取得的成效。这些案例将涵盖工艺流程优化、质量提升、效率提高、成本降低、能耗减少等多个方面。本章还将包含行业专家和一线工程师的实践经验分享，探讨在智能制造转型过程中可能遇到的瓶颈、挑战以及成功转型的关键要素，为读者提供宝贵的实操指导。 第九章 智能制造的未来趋势与挑战 在本书的结尾，我们将展望智能制造的未来发展趋势。这包括：更加深入的人机协作、柔性制造与个性化定制的普及、工业互联网的广泛应用、可持续制造与绿色生产的发展、以及对网络安全和数据隐私的新要求。同时，本章也将探讨智能制造在推进过程中可能面临的挑战，如：技术标准的统一、人才技能的缺口、高昂的投资成本、以及伦理和社会层面的影响。我们将鼓励读者积极拥抱变革，持续学习和探索，为构建更加智能、高效、可持续的未来制造体系贡献力量。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有