先进制造系统导论

先进制造系统导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:科学出版社
作者:蒋志强
出品人:
页数:440
译者:
出版时间:2006-5
价格:36.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787030169457
丛书系列:
图书标签:
  • 先进制造
  • 智能制造
  • 工业4
  • 0
  • 生产系统
  • 自动化
  • 数字化转型
  • 工业工程
  • 制造技术
  • 系统工程
  • 工业互联网
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具体描述

《先进制造系统导论》内容简介:面对全球技术、经济、市场变革的机遇与挑战,技术、经济将成为世界各国竞争的焦点和社会发展的主要动力。对制造业来说,竞争的核心将是新产品和新的制造技术的竞争。为适应21世纪技术和经济竞争的需要,以现代制造技术的前沿性、综合性、交叉性和适用性为原则,《先进制造系统导论》根据作者在先进制造系统领域多年的研究成果并参考国际、国内该学科的发展状况,以及有关参考文献编写而成。《先进制造系统导论》从系统思维、学科综合和技术集成的角度,反映先进制造系统所涉及的基本概念、原理和技术方法,主要内容包括先进制造系统的基本概念、理论体系框架与系统构成、先进制造工艺系统、先进制造装备系统、先进制造系统的设计、绿色设计与制造,以及典型先进制造系统等。

《先进制造系统导论》可作为高等院校机械工程、工业工程、管理工程以及与制造相关的本科生或研究生的专业基础课教材,也可供制造业工程技术人员、管理人员和决策人员参考。

制造的未来:从智能到自主的飞跃 在当今世界,制造业正经历着一场前所未有的深刻变革。我们不再满足于传统的批量生产和线式自动化,而是迈向一个更加智能化、灵活化和自主化的新时代。本书将为您揭示这场变革的核心驱动力,探索那些正在重塑我们生产方式的尖端技术与理念。 理解智能制造的基石:数据、互联与分析 智能制造并非空中楼阁,它建立在一系列坚实的技术基础之上。本书将深入剖析这些基石,包括: 海量数据的采集与处理: 传感器技术、物联网(IoT)的兴起,使得从生产线到产品生命周期的每一个环节都能产生海量数据。如何有效地采集、存储、清洗和管理这些数据,是实现智能制造的首要任务。我们将探讨先进的数据采集系统、分布式数据库技术以及数据湖的概念,帮助您理解数据在智能制造中的价值。 泛在的网络连接: 5G、Wi-Fi 6 等高速、低延迟的网络技术,为设备之间的实时通信和信息共享提供了可能。从生产设备的协同工作,到供应链的端到端可视化,无处不体现着互联互通的重要性。本书将为您介绍工业以太网、无线通信协议在制造场景下的应用,以及信息安全的重要性。 强大的数据分析与挖掘: 仅仅拥有数据是不够的,关键在于如何从中提取有价值的信息。机器学习、深度学习等人工智能技术,正在被广泛应用于预测性维护、质量检测、工艺优化等方面。我们将介绍常用的数据分析算法,并结合实际案例,展示如何通过数据分析实现生产效率的提升和成本的降低。 云计算与边缘计算的融合: 云计算提供了强大的计算和存储能力,而边缘计算则能够实现更快的响应速度和更低的延迟。本书将探讨这两种计算模式如何协同工作,为智能制造提供灵活、可扩展的IT基础设施。 赋能制造的智能化:人工智能与先进控制 人工智能是智能制造的核心驱动力之一。本书将详细阐述人工智能在制造领域的多种应用,以及先进控制技术如何进一步提升生产效率和产品质量: 机器学习在生产过程中的应用: 从预测设备故障,到优化生产参数,再到识别产品缺陷,机器学习展现出巨大的潜力。我们将介绍监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念,并探讨其在预测性维护、工艺参数优化、视觉检测等方面的具体应用。 机器人技术的新浪潮: 协作机器人(Cobots)的兴起,使得人与机器能够更安全、更高效地协同工作。自主移动机器人(AMR)则为工厂物流带来了革命性的变化。本书将为您介绍先进机器人技术的发展趋势,以及它们在自动化生产、柔性制造中的重要作用。 数字孪生:虚拟世界的真实映射: 数字孪生技术通过构建物理实体的虚拟副本,实现对生产过程的实时监控、模拟和优化。本书将深入探讨数字孪生的概念、构建方法以及其在产品设计、生产规划、故障诊断等方面的应用价值。 先进过程控制(APC): 传统的PID控制已经难以满足日益复杂的生产需求。本书将介绍模型预测控制(MPC)、自适应控制等先进控制策略,它们能够更精确地控制生产过程,实现节能降耗和提高产品稳定性。 走向自主化的未来:自适应与自我优化 智能制造的终极目标是实现生产系统的自主化,使其能够自我学习、自我决策、自我优化,甚至在面对未知情况时也能做出合理响应。本书将展望这一激动人心的未来: 柔性制造与个性化生产: 市场需求日益多样化,小批量、多品种甚至个性化定制成为新的趋势。本书将探讨如何构建支持柔性制造的系统架构,以及如何利用智能化技术实现快速的产品切换和生产线的重构。 工业物联网(IIoT)驱动的智能供应链: 供应链的透明化和智能化是实现高效运营的关键。通过IIoT,我们可以实现原材料追踪、库存管理、物流优化等,从而降低成本,提高响应速度。 自适应生产系统: 能够根据实时数据和环境变化,自动调整生产计划、工艺参数甚至资源配置的自适应生产系统,是迈向自主化的重要一步。我们将探讨自适应系统的设计原则和实现方法。 人工智能驱动的自主决策: 随着AI能力的不断增强,未来生产系统将能够实现更大程度的自主决策,例如自动优化生产排程、动态调整资源分配、甚至预测并规避潜在风险。 本书内容涵盖的重点领域: 智能工厂的架构设计: 从顶层设计到执行层,构建一个互联互通、数据驱动的智能工厂。 先进传感器与执行器技术: 了解各类传感器的原理与应用,以及先进执行器如何实现精确控制。 工业通信协议与网络安全: 掌握工业网络通信的标准与技术,并确保生产数据的安全。 大数据分析与可视化技术: 学习如何从海量数据中提取洞察,并以直观的方式呈现。 机器学习算法在制造中的应用: 深入理解AI在质量控制、预测性维护等方面的实际运用。 机器人技术与自动化集成: 探索机器人如何赋能更高级别的自动化。 数字孪生与模拟仿真: 学习如何利用虚拟模型优化现实生产。 先进过程控制理论与实践: 掌握更精密的控制方法,提升生产效率与稳定性。 柔性制造与供应链智能化: 应对多变的市场需求,构建高效灵活的生产与供应体系。 未来制造的趋势与挑战: 展望人工智能、大数据等技术将如何进一步推动制造业的自主化进程。 本书旨在为广大读者,包括工程师、技术人员、管理者以及对现代制造技术感兴趣的学生和研究人员,提供一个全面而深入的视角,理解并把握制造业未来发展的脉搏。我们相信,通过学习和掌握这些先进的制造理念与技术,您将能够更好地应对挑战,抓住机遇,在未来的制造浪潮中脱颖而出。

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读后感

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用户评价

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这本书的编辑和校对工作做得非常出色,细节之处见真章。我是一个对术语一致性有近乎偏执要求的读者,经常遇到一些书籍中,同一个概念在不同章节会出现不同的英文缩写对应,或者中文翻译摇摆不定,极大地干扰阅读的连贯性。在这本《先进制造系统导论》中,我几乎没有发现这种低级错误。从头至尾,核心名词的翻译和首字母缩写的使用都保持了高度的统一和规范性,这对于理工科读者来说,是极其重要的品质保证。此外,全书的索引部分设计得非常人性化,它不仅收录了主要的专业词汇,还贴心地标注了这些词汇在书中出现的页码范围,甚至有简短的上下文提示,这使得我能够非常高效地回溯和查找特定的知识点,极大地提升了作为工具书的实用价值。这表明,本书在出版流程中,投入了远超一般教材的精细化管理和专业审校。

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坦白说,我刚拿到这本书时,内心是有些抗拒的,因为我对某些前沿技术的理解还停留在非常表层的概念阶段。然而,这本书的讲解方式简直像是一位耐心且经验丰富的导师在耳边循循善诱。它没有急于抛出高深的公式或晦涩的专业术语,而是选择了一条非常接地气的“问题导向”路径。例如,在阐述如何实现大规模个性化定制时,作者没有直接跳到复杂的算法,而是先用一个现实中的案例场景(比如某高端跑车内饰的定制流程),详细拆解了传统模式下的痛点和瓶颈。紧接着,才将那些先进的技术模块,如模块化设计、分布式控制等,作为解决这些痛点的“工具”逐一介绍。这种叙事结构极大地降低了读者的心理门槛,让人感觉每学完一个知识点,就好像亲手解决了一个实际工程难题,成就感满满,学习的内驱力也随之增强。

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这本书的装帧设计相当有品味,封面选择了深邃的蓝色调,配以简约而富有科技感的几何图形,让人在书架上第一眼就被吸引。内页纸张的质地也令人惊喜,触感细腻,墨色清晰,即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。排版布局方面,作者显然花了不少心思,正文段落间的留白恰到好处,确保了阅读的舒适度。书中的图表和示意图尤其值得称赞,它们不仅质量清晰,而且在复杂的概念解释中起到了至关重要的辅助作用。比如,在介绍某一特定的柔性生产线布局时,配的那张三维剖视图,简直是教科书级别的演示,一下子就把抽象的流程具象化了。不过,我个人觉得在某些章节的引言部分,如果能增加一些更具启发性的历史背景小故事,或许能更好地抓住读者的兴趣,让理论知识的引入更加润物细无声。整体而言,从物理媒介的角度来看,这是一本制作精良、赏心悦目的专业书籍,出版社在质感上的投入绝对是物有所值的。

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这本书在理论框架的构建上展现出了一种罕见的宏大叙事能力,它没有像很多入门级教材那样,将技术点碎片化地堆砌在一起,而是成功地将一系列看似分散的制造技术元素,编织成了一个逻辑严密、层层递进的知识体系网络。我尤其欣赏作者在定义“系统”这一核心概念时所下的功夫,那种对复杂性、集成性、动态适应性这三个维度深入骨髓的剖析,彻底颠覆了我以往对“生产线”的刻板印象。读到关于信息物理系统(CPS)如何渗透到整个制造价值链的章节时,我几乎是屏住呼吸读完的,那种对未来图景的精准预判和技术路径的清晰勾勒,让人由衷地感到振奋。作者的论述风格非常严谨,充满了学术的深度,但又巧妙地避免了晦涩难懂的“学术腔”,确保了即便是跨学科的读者也能找到理解的切入点。这种平衡艺术,在当前同类书籍中是极为罕见的,足见作者深厚的学术功底和高超的表达技巧。

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这本书的选材范围之广令人咋舌,它绝非仅仅是几种流行制造技术名词的简单罗列,而是一次对现代工业范式转移的全面扫描。我印象最深的是其中关于供应链韧性与数字化孪生的交叉论述。作者将“数字孪生”的概念,从单一设备的模拟提升到了整个跨区域、多层级供应链的动态映射与预测分析层面,这无疑是站在了当前产业研究的最前沿。书中对工业物联网(IIoT)架构的描述,也摒弃了过于理想化的描述,而是非常务实地分析了数据采集、清洗、传输、存储和应用这五个关键环节中可能遇到的实际挑战,包括数据孤岛的打破、实时性要求的满足以及网络安全防护的复杂性。这些深入到实施层面的探讨,让这本书的价值超越了一本理论参考书,更像是一份面向未来十年工业转型的“行动路线图”。

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