具体描述
《21世纪高等教育规划教材•数控应用技术》主要介绍了数控机床的工作原理、传动结构及调整、数控机床的程序编制、计算机数控装置的硬件及软件、伺服驱动与检测、数控机床的典型结构等，并以实例的形式介绍了数控车床、数控铣床的自动编程方法和具体加工中的细节工艺处理及技巧。
好的，这是一份针对一本名为《智能制造与工业物联网》的书籍的详细简介，该书与《数控应用技术》的主题领域相近但内容侧重不同。 --- 图书简介：《智能制造与工业物联网：重塑现代工业生产范式》 第一部分：时代背景与核心驱动力 在当前全球制造业向数字化、网络化、智能化转型的浪潮中，传统的生产模式正面临前所未有的挑战与机遇。工业4.0的愿景不仅仅是自动化设备的简单堆砌，而是构建一个高度集成、自组织、能够实时响应市场变化的智能生态系统。《智能制造与工业物联网》正是立足于这一宏大叙事，旨在为读者提供一个理解和掌握现代工业核心技术框架的全面指南。 本书的创作初衷，是为工程师、技术管理者、系统集成商以及高年级工科学生提供一个跨越多个学科领域的知识桥梁。我们深知，要实现真正的智能制造，必须突破单一技术壁垒，理解信息物理系统（Cyber-Physical Systems, CPS）、大数据分析、云计算与边缘计算如何协同工作，共同驱动生产效率的飞跃。 我们聚焦于“连接”与“智能”这两个核心命题。如果说早期的自动化解决了“重复性劳动”的效率问题，那么工业物联网（IIoT）的引入，则解决了“信息孤岛”和“决策滞后”的效率瓶颈。本书将详细剖析如何通过网络技术将物理世界的机器、传感器和生产线无缝接入数字空间，并在此基础上部署先进的分析模型。 第二部分：工业物联网（IIoT）的架构与实现 本书的基石部分，深入探讨了构建工业物联网所必需的层次化架构。我们摒弃了过于抽象的概念描述，而是以实际的系统工程视角进行拆解： 1. 边缘层（感知与执行）： 这部分内容详尽介绍了新一代传感器技术、嵌入式系统在工业环境中的应用挑战（如强电磁干扰、极端温度适应性）。重点阐述了实时数据采集与预处理的策略，包括面向IIoT的低功耗广域网（LPWAN）技术在资产跟踪和远程监控中的应用案例。我们对比分析了OPC UA、MQTT等工业通信协议在不同场景下的优劣，并探讨了边缘计算（Edge Computing）如何实现对海量数据在源头的快速响应，从而降低对中心云的依赖。 2. 网络层（连接与传输）： 本书用了专门章节来解析工业级网络拓扑的设计原则。这包括了时间敏感网络（TSN）在确保高精度同步控制方面的重要性，以及如何安全、可靠地构建企业内部的OT（操作技术）网络与IT（信息技术）网络的融合路径。网络的安全性和可靠性是IIoT的生命线，因此，我们引入了工业网络安全框架，讲解了从设备认证到数据加密的全流程防护机制。 3. 平台与服务层（数据汇聚与管理）： 这是智能制造的“大脑中枢”。我们将详细介绍工业大数据平台的构建模块，包括时序数据库（Time-Series Database）的选择、数据清洗与标准化流程。书中特别强调了云边协同的数据策略——哪些数据需要立即在边缘处理，哪些数据需要上传至云端进行深度挖掘和模型训练。同时，针对工业软件的即服务（XaaS）模式在维护和升级方面的优势，进行了深入的案例分析。 第三部分：智能决策与高级分析 拥有数据只是第一步，如何将数据转化为洞察力并驱动生产决策，是本书的核心价值所在。 1. 预测性维护（PdM）： 本书区别于传统的故障诊断，重点讲解了如何利用多源异构数据（振动、温度、电流、工艺参数）构建机器学习模型，实现对设备剩余使用寿命（RUL）的精准预测。我们提供了从特征工程到模型验证的完整流程，并讨论了如何将预测结果无缝集成到车间调度系统中，实现预防性维护计划的自动化生成。 2. 过程优化与数字孪生（Digital Twin）： 数字孪生技术被视为连接物理世界与虚拟世界的终极桥梁。本书详细解析了数字孪生的建模方法论，包括基于第一性原理的物理模型与基于数据驱动的黑箱模型的融合应用。读者将学习如何利用数字孪生平台进行“What-If”情景仿真，优化复杂的生产流程，并验证新的控制策略，而无需中断实际生产线。 3. 质量管理智能化： 针对高精度制造对质量的苛刻要求，本书介绍了如何运用计算机视觉（CV）技术实现产品缺陷的自动化检测，并结合过程参数的实时关联分析，追溯缺陷产生的根源。这不仅仅是检测，更是对质量过程的闭环控制。 第四部分：系统集成与实施挑战 理论的再完美，也需要扎实的工程落地能力。本书的最后一部分，聚焦于智能制造项目实施的实际挑战和最佳实践。 1. 标准化与互操作性： 在异构设备繁多的制造现场，如何确保不同厂商、不同代际的设备能够“开口说话”是最大的障碍。我们探讨了IEC 61499功能块编程模型在构建灵活、可重构系统中的潜力，以及如何利用标准化接口协议实现快速系统集成。 2. 人机协作的未来： 智能制造并非意味着淘汰操作人员。本书深入探讨了增强现实（AR）/虚拟现实（VR）技术如何赋能一线工人，提供实时指导、远程专家协助和沉浸式培训。同时，介绍了人机协作机器人（Cobots）在柔性装配线上的部署原则和安全标准。 3. 实施路线图与投资回报（ROI）： 对于企业决策者，本书提供了一套循序渐进的智能制造分阶段实施路线图，从车间数据采集基础建设开始，逐步过渡到高级分析与闭环优化。我们提供了评估IIoT项目投资回报率（ROI）的关键指标和财务模型，帮助企业做出明智的技术投资决策。 总结 《智能制造与工业物联网：重塑现代工业生产范式》超越了单一的工艺或技术介绍，它提供的是一套系统性的、面向未来的工业生产思维框架。通过本书，读者将能够全面掌握如何利用当前最前沿的互联技术和数据智能，构建出具备自我感知、自我优化和自适应能力的下一代智能工厂。这是一本面向实践的、对希望在工业数字化转型中占据领先地位的专业人士不可或缺的参考书。
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