Manufacturing Solutions for Consistent Quality and Reliability pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:AMACOM

作者:Robert W. Traver

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1995-05-16

价格:USD 69.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780814402719

丛书系列:

图书标签:

• Manufacturing
• Quality Control
• Reliability Engineering
• Process Improvement
• Lean Manufacturing
• Six Sigma
• Production Management
• Industrial Engineering
• Supply Chain
• Problem Solving

好的，这是一本关于下一代智能制造系统设计与实施的深度技术手册的简介。 --- 智能制造的基石：面向未来生产系统的架构、优化与韧性构建 前言：数字化转型的核心挑战与新的范式 在当前全球制造业的竞争格局中，传统的、基于僵化流程的生产模式正面临前所未有的挑战：市场需求的瞬时变化、供应链的脆弱性，以及对可持续性和资源效率的日益严格的要求。本书超越了对单一工具或技术（如仅关注某类传感器或软件模块）的介绍，而是提供了一个全面、系统化的视角，聚焦于如何从根本上重塑现代制造企业的“操作系统”——即其智能制造系统（Intelligent Manufacturing System, IMS）的整体架构。 本书旨在为高级工程师、系统架构师、制造运营总监以及致力于推动工业4.0深度落地的技术决策者，提供一套可操作、可扩展的设计蓝图，确保制造系统不仅能实现自动化，更能具备自我感知、自我优化和高弹性运行的能力。我们将深入探讨如何将分散的数据孤岛转化为统一的、可执行的“数字孪生”骨架，并在此基础上构建能够适应“小批量、多品种、高复杂度”生产需求的敏捷生产线。 第一部分：新一代智能制造系统的理论基础与架构设计 本部分奠定了现代智能制造系统的理论框架，重点解析了区别于传统MES/ERP集成的深度集成模型。 第一章：泛在连接与数据本体论（Ontology）的构建 从物联网到工业认知网络： 探讨如何超越简单的设备联网，构建一个具备上下文感知能力的工业认知网络。重点分析边缘计算（Edge Computing）在数据预处理、低延迟决策和本地化反馈环中的关键作用。 制造数据本体的标准化与语义互操作性： 解决异构设备和系统间“语言不通”的问题。介绍如何利用本体论（如采用OWL或RDF结构）来定义制造资源、流程步骤和质量指标的统一语义模型，实现跨平台、跨代际设备的数据无缝理解和交换。 第二章：数字孪生驱动的系统设计范式 多域数字孪生（Multi-Domain Digital Twin）的层次化建模： 详细阐述了如何构建覆盖物理资产、生产流程、供应链和产品性能的复杂孪生体。区分了操作孪生（Operational Twin）、性能孪生（Performance Twin）和预测孪生（Predictive Twin）的不同建模需求和计算模型。 双向驱动闭环： 深入研究如何利用孪生体进行实时仿真和“假设分析”（What-If Scenarios），并将最优策略或参数直接、安全地回写到物理执行层，实现物理世界与虚拟世界的动态耦合。 第三章：弹性与自适应控制架构 面向目标的自治单元（Goal-Oriented Autonomous Cells）： 介绍如何将传统的自上而下的控制模式，转化为基于分布式决策的、目标驱动的自治系统。重点分析如何设计具备本地冲突解决能力的Agent-Based System（基于智能体的系统）。 柔性资源调度与任务分配： 探讨非确定性环境下的实时优化算法，如基于强化学习（Reinforcement Learning）的动态任务分配策略，以应对设备故障、物料延迟或紧急订单变化。 第二部分：深度集成与实时智能的实现技术 本部分聚焦于支撑上层架构的先进计算技术和数据流管理机制。 第四章：超低延迟数据传输与事件流处理 5G/TSN在制造环境中的融合应用： 分析时间敏感网络（TSN）与工业5G如何共同保障关键控制指令的确定性延迟，这是实现毫秒级反馈控制的前提。 复杂事件处理（CEP）与实时异常检测： 讲解如何设计和部署CEP引擎，以高吞吐量实时处理海量传感器数据流，并基于预定义或学习到的模式，即时识别出潜在的工艺偏差或安全隐患。 第五章：基于机器学习的工艺优化与预测性维护 过程参数的动态调谐： 介绍如何利用深度学习模型（如LSTM或Transformer结构）对长序列的工艺数据进行建模，实现对关键质量特性的主动控制，而非被动修正。 可解释性AI（XAI）在制造决策中的应用： 强调在关键制造环节，仅仅获得预测结果是不够的，系统必须能够解释其推荐的决策依据，以建立操作人员的信任并满足监管要求。 第六章：面向生产的云计算与分布式账本技术 工业元宇宙与混合现实集成： 探讨如何利用AR/VR技术，结合数字孪生模型，为现场维护和远程专家协作提供沉浸式指导界面。 供应链透明度与产品溯源的区块链实践： 分析如何利用分布式账本技术，安全、不可篡改地记录关键的生产和质量数据，为跨企业协作和产品生命周期管理提供信任基础。 第三部分：系统实施、验证与持续改进 成功的智能系统不仅在于设计，更在于稳健的部署和持续的迭代优化。 第七章：系统验证、仿真与安全工程 高保真仿真与沙盒测试环境的构建： 详细介绍如何在部署新控制逻辑或优化算法之前，利用虚拟化技术对整个生产线进行全面压力测试，量化风险敞口。 网络安全在深度集成系统中的纵深防御： 讨论如何从物理层、控制层到应用层，构建多层次的安全防护体系，特别是针对OT（操作技术）侧的网络入侵和勒索软件威胁的防御策略。 第八章：人员赋能与人机协作的未来 技能迁移与操作员体验（Operator Experience, OX）： 智能系统必然改变岗位职责。本章探讨如何设计直观的人机界面（HMI），将复杂的系统洞察转化为操作员易于理解的行动指令，实现人与AI的有效协同，而非替代。 持续集成与持续部署（CI/CD）在制造环境中的适应性： 介绍如何建立适用于高可用性制造环境的DevOps流程，实现在不停机状态下对控制软件和AI模型的安全、快速更新与部署。 --- 总结： 本书不是一本描述现有状态的“快照”，而是为制造业引领者提供了一套面向未来的、具备自适应能力的制造系统构建手册。它要求读者从整体系统观出发，深刻理解数据、模型与执行之间的复杂映射关系，最终目标是打造出不仅高效，而且能够抵御未来不确定性的、真正具备智能韧性的生产实体。

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