具体描述
《机械工业质量管理教程(第5版)》共由六部分构成。第一部分阐述了质量和质量管理的概念、要求、历史沿革和企业标准化等内容，主要体现在第一、二章；第二部分突出了机械工业质量管理的要求、基本任务和实践方法，在第三章中作了重点介绍，在全书各章节中均有体现；第三部分全面介绍了企业最基本的几种管理体系的建立和运行要求，主要体现在第四、五章；第四部分为质量经营全过程的管理与控制，内容包括从领导与战略、产品构思开始到成套装备寿命周期为止的一系列活动，如质量经济性分析、信息管理、人力资源管理、质量文化与群众性质量管理活动、可靠性管理等，主要体现在第六至第二十一章；第五部分为改进与创新，包括了对一些管理工具、方法的认识和使用，如统计技术、六西格玛管理和其他管理技术与方法，主要体现在第二十二至第二十四章；第六部分为机械工业质量管理案例，选择汇集了近几年机械工业企业中运用取得较好的成果，包括质量奖、可靠性、品牌、质量文化、现场管理、零缺陷、六西格玛和Qc小组活动等内容，见第二十五章。
好的，以下是一份为您量身定制的、不包含《机械工业质量管理教程》内容的详细图书简介，字数约1500字。 --- 《未来工厂的数字脉络：智能制造与工业物联网深度解析》 书籍简介 在信息技术与先进制造技术深度融合的今天，全球制造业正经历一场由数据驱动的深刻变革。本书《未来工厂的数字脉络：智能制造与工业物联网深度解析》，并非探讨传统意义上的质量管理体系或流程控制，而是将目光聚焦于构建下一代智能制造系统的核心技术支柱——工业物联网（IIoT）与智能制造（Smart Manufacturing）的底层逻辑、关键技术、系统架构及其带来的颠覆性影响。 本书旨在为工程技术人员、企业决策者、IT架构师以及高年级工科学生，提供一套全面、系统且具有前瞻性的知识体系，揭示如何利用数字化、网络化和智能化手段，实现从“制造”向“智造”的跨越式升级。 第一部分：智能制造的时代背景与战略基石 本部分首先为读者构建理解智能制造的宏观视野。我们深入剖析了工业4.0、工业互联网（IIN）与智能制造之间的内在联系与区别，阐明了这场变革不再仅仅是效率的提升，而是生产范式与商业模式的重塑。 工业4.0的内涵与挑战： 我们摒弃了概念炒作，聚焦于实现“信息物理系统”（CPS）所需的关键能力，包括实时数据采集、边缘计算能力以及跨域协同。 制造的价值重构： 分析了在个性化、柔性化需求日益增长的背景下，传统的大批量、标准化生产模式如何被高价值、定制化、快速响应的模式所取代。 第二部分：工业物联网（IIoT）技术栈的全面解构 工业物联网是智能工厂的心脏和神经系统。本部分将IIoT技术栈分解为四个关键层级，并对每一层级的技术选型、挑战与最佳实践进行了深入探讨。 1. 感知与连接层：数据的源头 这一层关注如何安全、可靠、高效地从物理世界获取数据。 传感器与执行器的演进： 重点探讨了新型智能传感器（如MEMS、光纤传感器、高精度视觉传感器）在恶劣工业环境下的可靠性设计，以及具备反馈能力的智能执行器的应用。 工业网络协议的互操作性： 对比分析了OPC UA、TSN（时间敏感网络）、MQTT在不同场景下的适用性。特别强调了TSN如何解决传统以太网在时间同步和确定性传输方面的痛点，是实现柔性产线调度的关键。 无线技术的工业化部署： 详细阐述了5G（特别是私有5G网络）在低延迟、大规模设备连接和高带宽需求下的应用潜力，以及LoRaWAN等低功耗广域网在资产追踪与环境监测中的优势。 2. 边缘计算与数据预处理：近源智能 数据在到达云端之前必须进行有效处理。本部分是本书区别于一般物联网书籍的核心内容之一。 边缘计算架构设计： 探讨了如何设计分布式计算架构，实现对设备数据的即时分析、过滤和初步决策。内容包括数据清洗算法、本地模型推理的部署策略。 实时数据流处理： 介绍流处理框架（如Apache Flink、Kafka Streams）在工业环境中的性能调优，重点关注如何保证毫秒级的响应时间，以支持闭环控制和安全联锁。 数据模型与语义化： 深入讲解了如何建立统一的工业数据模型（如ISA-95、P&ID的数字化映射），确保来自不同设备、不同厂商的数据能够被系统正确理解。 3. 云端平台与数据集成：中枢大脑的构建 本书详细描绘了工业云平台的角色，它不仅是存储中心，更是分析、调度和应用开发的核心环境。 平台架构选型： 区分了公有云、私有云和混合云在工业场景下的安全、合规性及成本考量。重点分析了工业PaaS层提供的关键能力，如数字孪生构建模块、数字资产管理（DAM）。 数据湖与数据仓库的融合： 探讨如何构建一个既能支持历史查询分析，又能承载实时反馈的“Lambda”或“Kappa”架构，以服务于生产优化和预测性维护。 第三部分：数据驱动的智能应用：从洞察到行动 掌握了数据采集和传输的脉络后，本部分着重于如何利用这些数据创造实际的业务价值。 预测性维护（PdM）的实现路径： 深入剖析了基于时序数据的健康状态评估模型。内容包括特征工程（如功率谱分析、时频分析）、异常检测算法（如隔离森林、自编码器）的选择与训练，以及如何将预测结果无缝集成到工单系统中。 AI赋能的工艺优化： 展示了如何利用强化学习或深度学习模型，实时调整数控机床的切削参数、炉温曲线或装配压力，以实现能耗最小化或成品率最大化。 数字孪生体（Digital Twin）的建模与应用： 阐述了构建高保真数字孪生体的核心方法论，包括多物理场仿真与实时数据驱动的校准机制。重点展示了孪生体在虚拟调试、流程模拟和“What-If”分析中的应用案例。 第四部分：安全、集成与人才战略 智能制造的推行伴随着前所未有的网络安全挑战和组织变革需求。 工业网络安全深度防御： 详述了OT（运营技术）环境下的安全威胁模型，并提供了纵深防御策略，包括网络分段（Purdue Model的应用）、资产发现与漏洞管理、以及在边缘设备上的安全启动与加密通信机制。 系统集成与互操作性标准： 探讨了如何打破ERP、MES、SCADA系统之间的“数据孤岛”，推行制造运营管理（MOM）的集成框架。 本书的最终目标，是为读者提供一套清晰的路线图，使其能够理解并驾驭下一代工业技术浪潮，为构建高弹性、高效率、可持续发展的未来工厂奠定坚实的知识基础。 ---
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