具体描述
好的，这是一份针对“中等职业学校课本:英语(实验本)1”以外的其他图书的详细简介，旨在提供丰富的内容描述，同时避免提及或影射您指定的原书。 --- 图书简介：《面向未来的智能制造技术导论与实践》 主题领域： 工业技术、自动化、信息技术交叉应用 目标读者： 职业技术学院学生、工程技术人员、希望了解现代制造业转型升级的专业人士 图书定位： 本书旨在系统性地介绍智能制造领域的核心概念、关键技术及其在实际生产环境中的应用，特别侧重于理论与实践的紧密结合，帮助读者构建面向“工业4.0”和“中国制造2025”的知识体系。 --- 第一部分：智能制造的时代背景与基础框架 第一章：全球制造业的演进与智能革命的浪潮 本章深入探讨了自工业革命以来制造业的发展脉络，重点分析了信息物理系统（CPS）、物联网（IoT）、大数据和云计算等前沿技术如何共同驱动了第四次工业革命的到来。我们详细阐述了智能制造的定义、核心特征，并对比了各国在推动智能制造战略上的异同，为读者建立宏观的认知框架。 第二章：智能工厂的架构与核心要素 智能工厂并非简单技术的堆砌，而是系统性的工程。本章将智能工厂的结构划分为感知层、网络层、平台层和应用层四个层次，逐一剖析每一层级的关键技术栈，如传感器网络、工业以太网、边缘计算以及云端数据处理能力。特别地，我们引入了“数字孪生”（Digital Twin）的概念，作为连接物理世界与虚拟世界的桥梁，详细解释了其构建原理和在生产优化中的潜力。 第三章：数据驱动的决策机制 在智能制造中，数据是新的生产要素。本章侧重于工业数据的采集、清洗、存储与分析。我们介绍了OPC UA、MQTT等工业通信协议，以及如何利用时间序列数据库（TSDB）高效管理海量设备运行数据。随后，通过案例分析，展示了如何应用描述性分析、诊断性分析来理解生产瓶颈，并过渡到预测性维护（PdM）的基本模型构建，强调数据质量对决策准确性的决定性影响。 --- 第二部分：智能制造的关键支撑技术详解 第四章：工业机器人与人机协作（Cobots） 工业机器人的应用已从简单的重复劳动转向高精度、柔性化操作。本章系统梳理了六轴机械手、SCARA机器人、Delta机器人的结构原理和编程方法（如KUKA KRL、ABB RAPID语言基础）。重点突出了协作机器人的安全设计标准和应用场景，如人机协同装配、人机交互式人机界面（HMI）的设计要点。 第五章：先进制造技术：增材制造（3D打印）的工业化应用 增材制造技术正在颠覆传统供应链和原型制造。本章详尽介绍了选择性激光烧结（SLS）、熔融沉积成型（FDM）以及金属增材制造（SLM）的技术原理、材料选择和后处理工艺。通过对航空航天和医疗器械领域的实际案例剖析，读者将理解如何利用3D打印实现复杂结构件的小批量、定制化生产。 第六章：机器视觉与质量在线检测 机器视觉是实现自动化检测和引导的“眼睛”。本章涵盖了工业相机选型（线阵、面阵）、光源设计（环形光、同轴光）以及图像处理的基础算法，包括边缘检测、模板匹配和缺陷识别。我们提供了基于Halcon或OpenCV库的初级编程实例，指导读者快速搭建一套自动光学检测（AOI）系统原型。 --- 第三部分：系统集成、安全与未来展望 第七章：制造执行系统（MES）与企业资源规划（ERP）的集成 智能制造要求车间生产数据能够实时反馈至管理层。本章详细解析了MES系统在车间作业调度、物料跟踪和质量追溯中的核心功能。我们探讨了如何通过标准接口（如BPMN模型）实现MES与上层ERP系统（如SAP S/4HANA的制造模块）的数据集成，从而实现闭环的生产管理。 第八章：工业信息安全与网络韧性 随着设备互联的深入，网络攻击的风险也随之增加。本章是本书的安全重点，系统介绍了OT（操作技术）网络与IT网络的区别与融合带来的安全挑战。内容包括 Purdue 模型下的安全域划分、工业控制系统（ICS）的常见漏洞（如缓冲区溢出、拒绝服务攻击）以及纵深防御策略的应用，特别是针对PLC和SCADA系统的加固措施。 第九章：面向未来的优化：工业互联网平台与柔性生产 本章展望了下一代智能制造的发展方向。我们介绍了工业互联网平台（IIP）的角色，如设备连接管理、数据中台和应用开发框架。最后，通过对“批量为一”（Lot Size One）的生产模式的探讨，阐述了如何通过高度柔性的生产线设计、快速换模技术和AI算法的深度应用，实现大规模个性化定制。 --- 附录与实践环节 本书的实践部分尤为丰富，包含十个跨越多个技术领域的实验项目： 1. 实验一： 基于Arduino/Raspberry Pi的物联网数据采集模块搭建。 2. 实验四： 协作机器人抓取路径规划与碰撞检测模拟。 3. 实验七： 利用Python进行工业时间序列数据可视化与异常点检测。 4. 实验十： 虚拟仿真环境下的MES调度优化演练。 每项实验都配备了详细的步骤指南、所需物料清单（BOM）以及预期成果评估标准，确保读者能将书本知识转化为实际操作能力。 结语： 《面向未来的智能制造技术导论与实践》不仅是一本教科书，更是一份职业发展的路线图，旨在培养能够驾驭复杂智能系统的复合型技术人才。
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