具体描述
《服装厂设计》从现代服装工业企业的基本要求出发，全面阐述了有关服装厂规划与设计的基本原理和方法，主要内容包括：基本建设的程序与内容、服装厂设计的特点、工厂厂址的选择与总平面布置、厂房形式与车间布置、产品方案与原辅材料的选择、生产工艺设计、企业定员与技术经济指标、计算机辅助服装厂规划与设计等。《服装厂设计》以阐述服装厂生产工艺设计为重点，同时对其他专业设计内容，如供电与照明、供热与空调、给水与排水、土建设计、仓储与运输等也做了扼要的介绍。书中图文并茂，资料翔实，内容丰富，具有较高的阅读和参考价值。
《服装厂设计》可作为纺织服装类高等院校及相关的高等职业技术院校服装专业的教材使用，也可供服装企业的工程技术人员、从事服装工程及规划设计工作的相关人员阅读参考或培训使用。
工业流程的精妙编织：现代制造业的效率与创新 内容简介： 本书深入剖析了当代复杂制造业所依赖的底层逻辑与前沿技术，聚焦于如何通过精细化的流程设计、系统化的管理策略以及对新兴技术的融合应用，实现生产效率的质的飞跃与产品质量的持续优化。它并非单纯的技术手册，而是一部关于“如何思考制造”的理论与实践相结合的著作。 第一部分：制造哲学的重塑与基础框架构建 第一章：从线性生产到系统生态的转型 本章首先审视了传统“流水线”模式在面对快速变化的市场需求时的局限性，并引入了“制造生态系统”的概念。这个生态系统强调各个环节之间的动态耦合与信息反馈的即时性。我们将探讨牛津大学经济学教授卡尔·布雷泽（假借一位学者的观点）提出的“弹性组织结构”理论，它认为现代工厂应像生物体一样，具备自我修复和适应外部环境变化的能力。核心内容包括： 价值流映射（Value Stream Mapping, VSM）的深化应用： 介绍如何超越传统流程图的局限，将时间、信息流和物料流进行三维耦合分析，精确识别并量化隐形浪费。重点分析服务业和高定制化产品制造中的VSM应用挑战。 拉动式生产（Pull System）的进阶实践： 详细解析基于看板（Kanban）的先进控制机制，特别是电子看板（e-Kanban）在跨地域供应链中的同步挑战与解决方案。对比丰田生产系统（TPS）在数字化转型背景下的演进方向。 工厂布局的动态优化： 探讨超越固定单元布局的Cellular Layout与U-Shape布局，引入基于仿真软件的“虚拟工厂”设计方法，用以测试不同物料搬运路径对整体吞吐量的影响。 第二章：数据驱动的决策核心——工业信息集成 在信息爆炸的时代，如何将海量数据转化为可执行的洞察，是衡量现代工厂竞争力的关键。本章聚焦于构建一个健壮的、多层次的工业信息架构。 从SCADA到MES的垂直集成： 详述监控与数据采集系统（SCADA）如何无缝对接制造执行系统（MES），确保操作层数据能够快速上升到管理决策层。着重分析数据清洗与标准化在集成中的关键作用，避免“垃圾进，垃圾出”的困境。 企业资源规划（ERP）与生产现场的协同机制： 探讨如何设计双向接口，使得ERP的物料计划（MRP）能够实时响应生产线的实际负荷，避免过度计划或计划缺失。引入“数字孪生”在计划模拟中的早期应用案例。 安全、质量与环境（SQE）信息的一体化管理： 阐述将合规性检查与生产过程数据绑定，实现预防性维护与质量控制自动化，而非事后检验。例如，探讨如何通过传感器数据自动触发对特定设备参数的调整，以规避潜在的不良品产出。 第二部分：流程的精密化与自动化升级 第三章：面向小批量、多品种的柔性制造系统 市场对个性化产品的需求日益增长，这要求生产系统必须具备极高的柔性。本章探讨如何设计一个既能保持高效率，又能快速切换生产任务的系统。 可重构制造系统（RMS）： 介绍通过模块化设备和快速连接技术实现的RMS概念。详细分析如何利用“即插即用”的机器人单元和可移动工作站来快速重组生产线，以应对订单需求的结构性变化。 高级过程控制（APC）在复杂工艺中的应用： 针对化工、材料科学等连续或半连续生产过程，介绍模型预测控制（MPC）如何超越传统的PID控制，实现对多变量、强耦合过程的精确调控，从而稳定产出率和能耗。 工业物联网（IIoT）赋能的设备互联： 探讨边缘计算（Edge Computing）在生产现场的重要性，它允许数据在本地快速处理和决策，减少对云端网络的依赖，从而提升响应速度，尤其在时间敏感型任务中优势显著。 第四章：质量控制的革命——从抽检到全生命周期监控 本书认为，质量不再是检验部门的职责，而是内嵌于每一个制造步骤的内在属性。 机器视觉与深度学习在缺陷检测中的前沿应用： 详细分析卷积神经网络（CNN）如何应用于复杂表面缺陷的识别，包括对细微瑕疵的敏感度优化，以及模型在不同光照和背景条件下的鲁棒性训练方法。 过程能力分析（Process Capability Analysis）的升级： 除了Cp和Cpk，引入更具预测性的指标，如过程性能指数（Pp）和短期能力（Cpk），并结合六西格玛（Six Sigma）的DMAIC方法论，对导致过程波动的根本原因进行多因素回归分析。 可追溯性与区块链技术： 探讨利用分布式账本技术（DLT）为每一个零部件建立不可篡改的数字履历，如何增强供应链的透明度和消费者信心，特别是在高价值或高风险产品领域。 第三部分：面向未来的制造策略与可持续性 第五章：供应链的韧性与协同管理 现代工厂的效率受制于其外部网络。本章着眼于如何构建一个抗冲击、高响应的供应链。 风险预警与情景模拟： 介绍如何利用外部宏观经济数据（如天气、地缘政治指数）与内部库存水平进行交叉分析，建立供应链中断概率模型，并提前制定替代供应商或物流方案。 供应商集成与共同开发（Co-development）： 强调将关键供应商纳入早期设计阶段，通过信息共享来优化来料质量与交货周期，减少双方的缓冲库存。 物流的最后一英里优化： 分析自动导引车（AGV）和自主移动机器人（AMR）在厂区内部和短程物流中的部署策略，以及与外部自动化仓储系统的集成挑战。 第六章：可持续制造与循环经济的实践 工业生产对环境的影响日益受到关注。本书探讨了如何将可持续性转化为竞争优势。 能源管理与智能优化： 介绍如何利用实时能耗监控系统（EMS）结合负荷预测，自动调度高能耗设备的运行时间，实现能源的削峰填谷。探讨余热回收和清洁能源在工业场景中的集成方案。 面向拆解的设计（DfD）与材料的闭环管理： 详细阐述产品生命周期评估（LCA）的方法论，并指导工程师在设计阶段就考虑产品的可回收性、可修复性和材料的毒性，从源头上减少废弃物产生。 数字化赋能的维护策略： 重点阐述基于传感器数据和机器学习的预测性维护（PdM），它不仅能减少停机时间，还能通过精确的部件更换预测，减少因过度维护而产生的备件浪费和能源消耗。 结论：人机协同的智慧工厂愿景 本书最后总结道，未来的工厂并非由冰冷的机器主宰，而是由高度集成的信息系统、敏捷的自动化设备以及具备高阶分析能力的专业人员共同构成的“智慧生态”。成功的制造企业将是那些能够快速学习、持续优化流程，并将技术创新内化为日常运营基因的组织。本书旨在为决策者、工程师和技术人员提供一个清晰的路线图，以应对二十一世纪制造领域的复杂性与挑战。
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