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          | 內容簡介: |   
          | 机 械 工 业 出 版 社本书探讨智能制造系统的体系结构与业务模型创新问题,论述智能制造系统的规划、实施和管控的理论技术与方法,分析智能制造系统的五个层级、生命周期的五个阶段、制造智能的五种深度,以及一种包括五个阶段的结构化、工程化实施方法。本书强调理论与实践相结合,重视理论模型的讲述,并将企业实践案例与对应的视频(可扫书中二维码观看)相结合,以系统的观点将理论模型方法进行层次化、步骤化、工程化的分解,培养读者根据当前复杂的、不确定性的环境下的生产需求制定解决方案并实施的应用能力。 本书不仅适合机械制造相关学科专业的本科生、研究生学习使用,也适合制造行业中致力于信息化建设的从业人员阅读,还可作为相关人员学习和了解智能制造与工业4.0的参考书籍。
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          | 目錄: |   
          | 第1章智能制造诞生的背景、理论与 方法
 启发案例:华为的全面云化
 引言
 1.1背景
 1.1.1我国制造业发展形势
 1.1.2新的工业革命
 1.1.3下一代的制造模式
 1.2智能制造的内涵与目标
 1.2.1智能制造的定义
 1.2.2智能制造的目标
 1.3智能制造国际对比与经验借鉴
 1.3.1智能制造战略的国际对比
 1.3.2智能制造模型参考架构对比
 1.4智能制造成熟度模型
 1.5智能制造实施准则
 1.5.1标准引领规范先行
 1.5.2精益支撑基础强化
 1.5.3自顶而下统一规划
 1.5.4难易缓急分步实施
 1.5.5高层支持员工培训
 1.6实践案例:通用电气公司和工业
 互联网
 回顾与问答
 第2章智能制造系统的空间层级
 启发案例:东莞添翔服饰有限公司的两化
 融合管理体系贯标
 引言
 2.1设备层
 2.2控制层
 2.2.1人机融合
 2.2.2控制系统
 2.3车间层
 2.3.1MES
 2.3.2APS
 2.4工厂层
 2.4.1PLM
 2.4.2ERP
 2.4.3SCM
 2.5协同层
 2.5.1企业内部协同
 2.5.2企业间协同
 2.6贯穿层级的纵向集成
 2.7实践案例:克莱斯勒公司的生产执行
 优化模型
 回顾与问答
 第3章智能制造的生命周期维度
 启发案例:汇专公司的刀具全生命周期
 管理
 引言
 3.1设计与研发
 3.1.1发展趋势
 3.1.2业务模式
 3.2生产与制造
 3.2.1发展趋势
 3.2.2业务模式
 3.3物流
 3.3.1发展趋势
 3.3.2业务模式
 3.4销售
 3.4.1发展趋势
 3.4.2业务模式
 3.5服务
 3.5.1发展趋势
 3.5.2业务模式
 3.6覆盖全产品生命周期的端到端集成
 3.7实践案例:产品服务系统基于
 四家企业的案例
 回顾与问答
 第4章智能制造的智能特征层级
 启发案例:广州医药有限公司的供应链
 智慧服务平台
 引言
 4.1资源要素
 4.1.1战略与组织
 4.1.2员工
 4.1.3生产设备
 4.1.4能源
 4.2互联互通
 4.2.1网络环境
 4.2.2网络安全
 4.3系统集成
 4.3.1应用集成
 4.3.2系统安全
 4.4信息融合
 4.4.1数据融合
 4.4.2数据应用
 4.4.3数据安全
 4.5新兴业态
 4.5.1个性化定制
 4.5.2远程运维
 4.5.3网络协同制造与横向集成
 4.6三个维度的集成
 4.7实践案例:海尔的人单合一
 与互联工厂生态系统
 回顾与问答
 第5章智能制造实施的综合模式与
 路径
 启发案例:丰田公司的精益制造
 引言
 5.1规划级(1级):系统规划与生产
 改善
 5.1.1系统规划
 5.1.2精益生产
 5.2规范级(2级):标准化与数字化
 5.2.1模块化
 5.2.2标准化
 5.2.3自动化
 5.2.4数据化与三维数据模型
 5.3集成级(3级):互联集成与
 网络化
 5.3.1工业云平台
 5.3.2工业互联网
 5.3.3赛博物理系统(CPS)
 5.4优化级(4级):大数据与知识
 管理
 5.4.1工业大数据
 5.4.2知识管理
 5.5引领级(5级):人工智能与协同
 创新
 5.5.1生态系统
 5.5.2人工智能
 5.5.3智能产品
 5.5.4智能服务
 5.6实践案例:美的智慧工厂
 回顾与问答
 第6章未来研究与应用方向
 启发案例:苹果的下一代产业
 引言
 6.1智能制造未来技术趋势
 6.1.1新一代人工智能
 6.1.25G通信技术
 6.1.3区块链
 6.1.4多材料3D打印
 6.2社会变革与新的商业模式
 6.2.1社会与工作岗位的变化
 6.2.2行业边界的扩展与扩展到新的
 行业
 6.2.3企业边界消失与全渠道顾客
 体验
 6.2.4去中心化的端到端产品服务
 6.2.5第三方云平台与自由职业
 6.3智能制造相关产业技术预见
 6.3.1国内外产业技术预见研究状况
 6.3.2工业机器人产业发展现状
 6.3.3工业机器人产业技术预见
 6.4实践案例:金宝力的精细化工云监控
 平台
 回顾与问答
 参考文献
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          | 內容試閱: |   
          | 智能制造是新一轮工业革命的核心技术,是中国制造2025的主攻方向。习近平总书记在十九大报告中指出加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。本书与十九大报告呼应,深入探索互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术与制造业融合发展的新模式,推动制造向智造转型升级,希望这一新型教材能指导广大在校学生以及制造行业从业人员的学习与实践。 本书的特点在于理论与实践相结合:
 1.理论性
 理论性体现在以下三个方面:一是对复杂产品的生产计划与排产优化算法、数据分析与人工智能在制造业中的应用、基于专利挖掘的产业技术预见等领域的分析论述;二是基于智能制造成熟度模型的三个维度进行深入讨论;三是针对不确定性复杂系统提出观点,阐述产品生命周期维度上设计与制造、销售、服务的并行集成,生产系统的仿真优化与运行控制的结合,系统空间层级维度上底层设备控制与顶层企业协同的一体化设计,同时解决个性化定制、多品种小批量生产带来的各种问题。
 2.实践性
 首先,对智能制造系统进行层次化分析,将系统分为设备层、控制层、车间层、工厂层、协同层五个系统层级;智能制造生命周期维度的设计、生产、物流、销售、服务共五个阶段;资源要素、互联互通、系统集成、信息融合、新兴业态共五种深度的智能特征;通过层次化的分析并组合众多案例让读者能对复杂的智能制造系统产生清晰的、感性的认识。
 其次,强调系统实施的多阶段工程化方法,基于以上三个维度的集成视角,将智能制造系统的实施划分为系统规划与生产改善、标准化与数字化、互联集成与网络化、大数据与知识管理、人工智能与协同创新共五个阶段,分析各阶段之间的逻辑关系与关键内容,并通过工程化方法的学习及实际案例的研讨增强读者的实践能力。
 最后,本书通过二维码链接提供与案例文字配套的视频,以及部分图的彩色图,形成文字 电子形式的立体化的内容,便于形成多维的交互及深度的学习,以直观地掌握前沿实践。
 本书是作者多年智能制造研究与实践的一次书面总结,在撰写过程中得到了学校的大力支持。感谢华南理工大学提供优越的科研、教学与写作环境,感谢广州大学副校长孙延明教授多年来的理论方法指导与项目协调,以及张振刚教授在写作方法上的指导,感谢企业界的刘鸣坤董事长、林一松博士等在工程实践方面的数据支持,感谢在智能制造方向共同协作努力多年的周驰、曹建新、刘飞、凌彬、黄辉、李晚华、马继、林艾芳、吕荣华、俞国燕、黄跃珍、陆广明等各位老师、同行,感谢金宝力精细化工装备、汇专科技、SAP及其合作伙伴广州工博、广汽、集泰化工、广电运通、华为、美的集团、埃意咨询等企业的信息化负责人在调研访谈或项目实施中的协作,感谢侯延行、李贤婷、龙漂、文雄辉、赖思润等做了大量的资料整理工作。本书的撰写也受到广东省自然科学基金项目(2018A030313079)、科技革命与技术预见智库建设项目(2016B070702001)、广州市哲学社会科学发展十三五规划2018年度课题(2018GZYB16)的资助。
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