具体描述
《工业工程实践案例及方法》通过25个实际案例的总结和提炼，介绍了工业工程在企业中的实际应用及方法。案例涉及汽车制造业、钢铁制造业、船舶制造业、电子制造业以及服务业等行业，内容包含基础工业工程和现代工业工程，涉及需求预测、备件安全库存、车间布局、配送中心设计、生产线仿真、营业厅作业仿真、装配作业仿真、备件管理信息系统、设备维护与管理信息化、技术信息管理、知识管理、舒适性、个性化制鞋、工作研究、作业测定、设备故障分析、设备预防性维护、设备监控、质量管理、零缺陷控制、6管理以及田口实验等方面。
《工业工程实践案例及方法》可供工业工程、物流工程、管理科学与工程以及机械工程专业的本科生在生产实习中参考，也可供制造业和服务业的工业工程师等工程技术人员以及有关工程管理人员参考。
好的，这是一份针对一本名为《工业工程实践案例及方法》的图书的简介，内容完全围绕其他主题展开，且力求自然流畅，符合专业书籍的文风。 --- 《智能制造系统优化与供应链韧性构建》 本书导言：跨越传统边界，拥抱未来制造的复杂性 在全球化、数字化浪潮席卷的今天，制造业正经历着自工业革命以来最深刻的变革。传统的线性生产模式日益受到供需波动、地缘政治风险以及技术迭代加速的严峻挑战。企业迫切需要一种全新的、跨学科的思维框架，来设计、实施并运营那些更具适应性、更透明、更可持续的生产与物流系统。 本书《智能制造系统优化与供应链韧性构建》，正是为应对这一时代需求而撰写的一部前沿专著。它并非停留在对单一环节的微观改进，而是致力于构建一个涵盖从研发设计、智能车间控制到全球供应链协同的整体性、系统性优化方案。我们深信，未来的核心竞争力不再是单纯的成本优势，而是构建在数据驱动的决策基础上的快速响应能力和风险抵御能力。 第一部分：深度解析智能制造核心：数据、连接与自主性 本部分聚焦于新一代信息技术（OT/IT融合）如何重塑物理生产流程。我们首先深入探讨了工业物联网（IIoT）在现代工厂中的实际部署架构，分析了传感器网络、边缘计算与云计算在实时数据采集、清洗与分析中的关键作用。 数字孪生与实时仿真： 我们详细阐述了如何利用高保真数字孪生模型，对复杂的生产线、物料流和设备健康状况进行在线映射与预测性维护。书中提供了多个大型离散制造企业和流程工业的案例，展示了如何通过孪生体进行“假设分析”（What-If Scenarios），从而在不中断现有生产的前提下，验证生产调度策略和设备升级方案的有效性。 高级调度与柔性制造： 针对高混合、小批量生产模式对车间调度的挑战，本书提出了基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的自适应调度算法。这些算法能够根据实时在制品（WIP）状态、机器可用性及紧急订单变化，动态调整任务分配，最大化设备综合效率（OEE）和订单交付准时率（OTD）。 人机协作与增强现实（AR）应用： 探讨了新一代协作机器人（Cobots）的安全集成，以及如何通过AR技术赋能一线操作人员，实现复杂装配指导、远程专家支持和快速故障排除，显著降低操作错误率和培训周期。 第二部分：重构全球供应链：从线性到网络化韧性 供应链管理已从传统的“拉式”或“推式”流程，演变为一个错综复杂、多层级的动态网络。本部分的核心目标是为管理者提供工具和方法论，以识别、量化并增强供应链的内在韧性。 供应链风险的量化与可视化： 我们引入了先进的风险建模技术，包括贝叶斯网络和蒙特卡洛模拟，用于评估诸如自然灾害、港口拥堵或关键供应商破产等事件对多级供应链的冲击传播路径。书中提供了构建“供应链数字足迹图谱”的方法论，实现风险的早期预警。 库存策略的智能化重构： 针对库存积压与缺货并存的“牛鞭效应”，本书提出了基于需求的动态安全库存优化模型。该模型结合了机器学习对短期需求波动和长期市场趋势的预测，实现了跨区域、跨层级库存的协同管理，特别关注于高价值、长交期零部件的缓冲策略。 物流网络的弹性设计： 探讨了如何通过设计冗余路径、建立多源采购机制以及利用区域化制造中心（Regional Hubs）来分散集中化风险。重点分析了“近岸外包”（Nearshoring）和“友岸外包”（Friend-shoring）战略在提升供应链安全性和缩短交付周期方面的权衡取舍。 第三部分：可持续性与循环经济的系统集成 在日益严格的环保法规和消费者意识觉醒的背景下，将可持续性嵌入到产品生命周期管理（PLM）和制造流程中，已成为企业长期战略的关键组成部分。 生命周期评估（LCA）的数字化工具： 本部分介绍了如何利用软件平台集成能源消耗、材料起源和废弃物处理数据，进行全生命周期的环境影响评估。重点展示了如何根据LCA结果来指导产品设计阶段的选择（如材料替代、模块化设计）。 逆向物流与再制造（Remanufacturing）： 详细阐述了构建高效、可盈利的逆向物流网络的关键挑战和解决方案。书中提供了关于产品可拆解性设计（Design for Disassembly）的标准和案例，以及如何通过先进的检测技术对回收部件进行快速质量分级和再利用路径规划，实现真正的循环经济闭环。 能源效率优化与碳足迹追踪： 针对生产过程中的高能耗环节（如加热、压缩、精密机加工），本书提出了基于实时能源监测数据的能耗基准设定和异常检测系统，旨在实现车间层面的精益化能源管理，并有效支持企业的碳排放核算与报告工作。 本书特点与读者定位 《智能制造系统优化与供应链韧性构建》融合了运营研究（OR）、数据科学、系统工程和企业战略管理的最新成果。本书案例翔实，理论阐述严谨，特别强调从概念到落地的转化路径。 本书主要面向以下读者群体： 1. 制造企业的技术高管与运营负责人： 为其提供系统性转型的战略蓝图和技术选型参考。 2. 供应链与物流规划师： 帮助他们掌握先进的风险量化模型和弹性网络设计方法。 3. 高校研究生与研究人员： 作为前沿领域研究的重要参考资料，提供深入的数学模型和前沿算法的应用背景。 通过阅读本书，读者将能够跳出孤立的优化视角，建立起一个全面、动态、具有前瞻性的思维框架，以成功驾驭下一代工业革命带来的挑战与机遇。
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