具体描述
《数控加工工艺与编程》根据工作过程和任务驱动的先进教学理念，以数控加工中的典型加工面为载体，重点突出与操作技能相关的必备专业知识，理论知识以“必需、够用”为原则编写而成。在教材内容方面，安排了数控车削编程模块、数控铣削编程模块和数控电火花线切割编程模块，三个模块中包含圆柱（锥）面、成形面、螺纹（面）、孔（面）、轮廓（面）、腔槽（面）和模具轮廓面数控加工程序的编程等七个情境，每个情境中设置了若干任务，每个任务的内容相对独立，情境中各任务的难度总体上呈递进关系，情境后配有拓展训练任务，供学生课后训练使用。
《数控加工工艺与编程》可作为高职高专数控技术专业的教学用书，也可作为行业的岗位培训教材。
《精密机械制造中的智能化趋势》 内容梗概 本书深入探讨了当前精密机械制造领域所面临的挑战与机遇，并着重阐述了智能化技术在提升制造效率、产品质量、柔性化生产以及降低成本方面所扮演的关键角色。全书围绕“智能化”这一核心主题，从理论基础、核心技术、应用实践到未来展望，构建了一个全面而深入的分析框架。 第一章 智能制造的内涵与发展脉络 本章首先界定了智能制造的概念，区别于传统的自动化和数字化制造，强调了其感知、决策、执行的闭环特性以及对大数据、人工智能、物联网等前沿技术的集成应用。随后，追溯了智能制造的发展历程，从工业1.0（蒸汽时代）到工业4.0（智能时代），梳理了各个阶段的技术演进和核心特征。重点分析了当前全球制造业面临的共性问题，如日益增长的个性化定制需求、复杂多变的全球供应链、环保法规的日益严格以及对更高生产效率的追求，并指出智能制造是解决这些问题的有效途径。本章旨在为读者建立一个宏观的智能制造认知框架，理解其产生的必然性和发展方向。 第二章 驱动智能制造的核心技术 本章详细剖析了支撑智能制造发展的几大核心技术。 大数据分析与处理： 阐述了制造过程中产生的大量数据（如设备运行数据、产品质量数据、供应链数据等）的价值，介绍了大数据采集、存储、清洗、分析以及可视化等关键技术，并以具体案例说明如何从海量数据中提取有价值的信息，为生产决策提供支持。 人工智能（AI）与机器学习（ML）： 重点介绍了AI在智能制造中的应用，包括但不限于机器学习算法在预测性维护、质量检测、工艺优化、机器人自主导航等方面的应用。详细解释了监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念，并探讨了深度学习模型在复杂模式识别和决策优化中的潜力。 物联网（IoT）与工业互联网： 阐述了IoT技术如何实现设备、传感器、产品与信息系统之间的互联互通，构建起“万物互联”的智能工厂。详细介绍了工业互联网平台的作用，包括设备连接、数据集成、应用开发和信息共享等，强调其在打通信息孤岛、实现端到端可视化和协同作业中的重要性。 云计算与边缘计算： 分析了云计算在提供弹性计算资源、大规模数据存储和复杂模型训练方面的优势，并讨论了边缘计算在实时数据处理、低延迟响应和数据安全方面的必要性。探讨了云边协同的模式如何优化资源配置，满足不同场景下的计算需求。 数字孪生（Digital Twin）： 深入介绍了数字孪生的概念、构建方法和应用场景。阐述了如何通过构建物理实体在数字空间的精确映射，实现对设备、生产线甚至整个工厂的实时监控、仿真分析、性能预测和优化调控，从而实现“虚实结合”的智能管理。 第三章 智能制造在精密机械领域的具体应用 本章将前沿技术与精密机械制造的实际需求相结合，列举了多项智能制造在精密机械领域的典型应用。 智能化设计与仿真： 探讨了如何利用AI辅助进行产品设计，例如通过参数化设计、拓扑优化以及生成式设计等技术，提高设计效率和创新性。介绍了CAE（计算机辅助工程）仿真在产品性能验证、工艺参数预测和潜在失效分析中的应用，以及如何将仿真结果与实际生产数据反馈闭环，持续优化设计。 柔性化生产与智能排程： 分析了如何构建能够快速响应市场变化和客户个性化需求的柔性生产线。重点介绍了智能排程系统，如何利用AI算法考虑设备可用性、物料供应、订单优先级等多种因素，实现最优化的生产计划和资源调度，最大化生产效率和资源利用率。 预测性维护与故障诊断： 阐述了如何通过对设备运行数据的实时监测和大数据分析，预测设备可能出现的故障，提前进行维护，避免非计划停机。介绍了基于AI的故障诊断技术，能够快速准确地定位故障原因，缩短维修时间。 智能质量检测与控制： 介绍了基于机器视觉、深度学习等技术的非接触式、高精度质量检测方法，能够实现对产品微小缺陷的自动识别和分类。探讨了如何通过智能质量控制系统，实时监控生产过程中的关键参数，及时发现并纠正质量偏差，实现全程质量追溯。 机器人集成与人机协作： 详细介绍了机器人技术在精密机械制造中的应用，包括自动化装配、搬运、打磨、焊接等。重点探讨了协作机器人（Cobots）的发展，以及人机协作模式如何提高生产效率、减轻工人劳动强度，并确保操作安全性。 供应链的智能化管理： 分析了如何利用物联网、大数据和区块链技术，实现对原材料采购、在制品追踪、成品库存管理以及物流配送等全流程的智能化监控和优化，提高供应链的透明度、响应速度和整体效率。 第四章 智能制造实施的挑战与对策 本章深入剖析了企业在推行智能制造过程中可能遇到的挑战，并提出相应的解决方案。 技术集成与互操作性： 探讨了不同设备、系统之间的数据标准不统一、接口不兼容等问题，提出了采用开放式架构、标准化协议以及构建数据集成平台的必要性。 人才培养与技能升级： 分析了智能制造对从业人员技能的新要求，包括数据分析、AI应用、机器人操作与维护等。提出了加强在职培训、校企合作、引进高端人才等策略。 数据安全与隐私保护： 强调了在数据互联互通过程中，保护企业核心数据和用户隐私的重要性。介绍了网络安全防护技术、数据加密、访问控制等措施。 投资回报与风险评估： 探讨了智能制造项目投资巨大、周期较长的问题，提出了建立科学的投资回报模型，分阶段实施，从小处着手，逐步推进，以降低风险，确保项目的可持续性。 组织文化与变革管理： 分析了推行智能制造需要企业内部思维模式的转变和组织架构的调整。强调了高层领导的决心、全员参与以及有效的变革管理策略是成功的关键。 第五章 智能制造的未来发展趋势展望 本章对智能制造的未来发展方向进行展望，勾勒出更加美好的制造图景。 AI的深度融合与自主化： 预测AI将在制造过程中扮演更核心的角色，实现更加自主化的决策和执行，甚至出现“无人工厂”。 人机协同的深化： 探讨人与机器人、AI系统之间更加自然、高效的协同模式，强调人类的创造力、判断力和AI的计算能力相结合的优势。 绿色智能制造： 关注智能制造在节能减排、资源循环利用方面的应用，实现环境友好型生产。 个性化定制的大规模实现： 展望智能制造能够以更低的成本和更短的周期，实现大规模的个性化产品定制。 数字经济与智能制造的融合： 预测智能制造将成为数字经济的重要载体，催生新的商业模式和服务。 本书旨在为精密机械制造领域的从业者、管理者、研究人员以及对智能制造感兴趣的读者提供一个深入的了解和系统的指导。通过对核心技术、具体应用、实施挑战及未来趋势的全面阐述，本书希望能激发读者对智能制造的思考，并为推动精密机械制造行业的转型升级贡献力量。
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