Computer Integrated Manufacturing (3rd Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:James A. Rehg

出品人:

页数:592

译者:

出版时间:2004-04-09

价格:USD 123.60

装帧:Hardcover

isbn号码:9780131134133

丛书系列:

图书标签:

• Computer Integrated Manufacturing
• CIM
• Manufacturing Systems
• Automation
• CAD/CAM
• Production Systems
• Industrial Engineering
• Engineering
• Technology
• Third Edition

好的，根据您的要求，我将为您撰写一本与《计算机集成制造（第三版）》主题相关，但不包含该书具体内容的图书简介。这份简介将专注于介绍该领域其他重要方面和相关技术，内容力求详实，符合专业书籍的风格。 --- 《智能制造系统与数字孪生技术前沿探索》图书简介 导言：迈向柔性、高效与可持续的未来工厂 在当前全球制造业正经历深刻变革的时代背景下，传统的、刚性的生产模式已无法适应快速变化的市场需求和日益严格的环保标准。以数据驱动、高度自动化和网络化为特征的智能制造正成为重塑工业格局的核心驱动力。本书旨在深入探讨支撑现代智能制造体系的关键技术与理论框架，特别是聚焦于如何利用先进的计算模型和数据集成技术，构建出更具适应性、更高效率和更可持续的生产系统。本书将避开对特定制造资源管理（如传统CIM的详细流程描述）的重复论述，转而着眼于支撑这些流程背后的前沿技术——尤其是数字孪生、工业物联网（IIoT）以及高级决策支持系统。 第一部分：智能制造的理论基石与系统架构 本部分着重阐述构建现代智能制造系统的理论基础和宏观架构。我们首先回顾了从自动化到智能化的演进脉络，强调了信息物理系统（CPS）在连接物理世界与数字世界中的核心作用。 面向服务的架构（SOA）与微服务在工业环境中的应用： 传统的集中式控制系统正在被更加灵活、松耦合的架构所取代。本章详细分析了如何在复杂的制造车间中部署面向服务的架构，实现不同软件模块（如质量检测、物流调度、设备监控）之间的无缝通信和动态组合。我们探讨了基于API的集成策略，以及如何通过微服务化来增强系统的可扩展性和韧性，使其能够快速响应生产需求的变更。 工业物联网（IIoT）的数据采集与传输网络： 智能制造的本质是数据驱动。本章深入剖析了IIoT在数据采集层的关键作用。内容涵盖了从传感器、边缘设备到云端平台的数据生命周期管理。我们详细讨论了低功耗广域网（LPWAN）、时间敏感网络（TSN）等先进通信协议在工业实时性要求下的适用性，并对比了不同数据中台在处理海量、异构工业数据流时的性能和安全性考量。 弹性与韧性制造系统的设计原则： 面对突发事件（如供应链中断、设备故障），系统必须具备快速恢复和自我调整的能力。本章引入了系统动力学和复杂网络理论，用于分析制造系统的脆弱性。我们提出了基于冗余策略、快速重配置算法和多代理系统（MAS）的弹性制造系统设计框架，旨在确保在部分功能受损的情况下，整体生产目标仍能得以维持。 第二部分：数字孪生：虚拟与现实的精确映射 数字孪生（Digital Twin）是当前智能制造领域最具颠覆性的技术之一。它不仅仅是物理资产的静态3D模型，而是一个动态、实时、可预测的虚拟替身。 数字孪生的构建方法论与多尺度建模： 本章系统地介绍了数字孪生的完整生命周期——从概念定义、数据集成、模型构建到部署与应用。我们重点探讨了如何进行多尺度建模，包括零件级、设备级、产线级乃至工厂级的孪生模型协同。这包括使用有限元分析（FEA）、计算流体力学（CFD）等高精度仿真技术来支撑虚拟模型的物理真实性，并探讨了如何将这些模型与实时生产数据进行同步校准。 实时数据驱动的孪生状态评估与预测性维护： 孪生体的价值在于其预测能力。本章详细阐述了如何利用历史运行数据和实时传感器数据，结合机器学习算法（如LSTM、Transformer模型），对孪生体进行状态评估。我们将重点介绍基于孪生的预测性维护策略的实施细节，包括故障特征的提取、剩余使用寿命（RUL）的精确预测，以及如何通过虚拟环境进行维护方案的预演和验证，从而最大限度地减少停机时间。 虚拟调试与流程优化： 在物理设备尚未就位或改造前，利用数字孪生进行虚拟调试是加速项目部署的关键。本章展示了如何将控制逻辑（如PLC代码）下载到数字孪生模型中进行严格测试，以验证自动化流程的正确性和安全性。此外，我们还探讨了如何利用孪生体进行“假设分析”（What-if Scenarios），优化节拍时间、库存水平和能源消耗等关键绩效指标。 第三部分：高级优化、人机协作与可持续性 智能制造的最终目标是实现更优化的资源配置和更人性化的工作环境。 基于强化学习的动态调度与资源分配： 面对高度动态变化的订单和资源约束，传统的静态调度算法往往力不从心。本章介绍了将强化学习（RL）应用于复杂制造环境下的动态调度问题。通过定义恰当的状态空间、动作空间和奖励函数，RL智能体可以学习到最优的决策策略，实现对柔性作业单元（FSU）和AGV/AMR车队的实时、全局优化调度，有效解决多目标优化难题。 面向人机共融的智能工作站设计： 自动化并非意味着完全取代人力，而是实现更高效的人机协作。本章关注于如何设计支持“共融”（Cobots and Human-Robot Collaboration）的智能工作站。内容涵盖了触觉反馈技术、意图识别算法在人机交互中的应用，以及如何利用增强现实（AR）技术为操作人员提供实时、情境感知的指导，从而提升复杂装配任务的效率和安全性。 绿色制造与能源效率优化： 随着“双碳”目标的推进，制造系统的能源效率成为核心竞争力之一。本章探讨了如何利用实时能源消耗数据和热力学模型构建能源数字孪生。通过对生产过程中的热能、电能进行精细化监测与建模，本节提出了基于模型预测控制（MPC）的能源管理策略，旨在最小化单位产品能耗，实现生产过程的低碳化和可持续发展。 结论：面向未来的智能制造生态系统 本书的最终目标是引导读者构建一个全面集成、数据驱动、持续学习和自我优化的智能制造生态系统。我们相信，通过掌握数字孪生、IIoT以及高级决策智能等前沿技术，制造企业将能够构建出真正面向未来的、具备高度竞争力的柔性生产体系。本书适合于制造工程、自动化、计算机科学等领域的工程师、研究人员以及对前沿工业技术感兴趣的管理人员参考。

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介绍2004年以前计算机集成制造历史，当时PDM和CAD技术已经基本成熟，正在向PLM的第二阶段发展，写的挺详细的一本书。

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