制造执行系统

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出版者:中国电力
作者:李清
出品人:
页数:179
译者:
出版时间:2007-8
价格:23.00元
装帧:
isbn号码:9787508358123
丛书系列:
图书标签:
  • MES
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  • 制造执行系统
  • 工业信息化
  • 智能制造
  • 生产管理
  • 数字化转型
  • 工业互联网
  • 自动化
  • 流程优化
  • 工业软件
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具体描述

制造执行系统(MES)深度解析与实践指南 一、本书核心聚焦:超越传统制造流程的数字化转型 本书旨在为现代制造业的管理者、工程师和IT专业人员提供一本全面、深入且极具实践指导意义的著作,聚焦于不包含“制造执行系统(MES)”这一主题的制造流程优化、数字化转型及新兴技术应用。我们相信,在当前高度竞争和快速变化的市场环境中,企业必须跳出单一系统的窠臼,构建更加灵活、集成和智能的运营体系。 本书将着重探讨一系列与MES紧密相关,但又独立于其核心功能之外的关键领域,为读者构建一个面向“工业4.0”和“智能工厂”的宏观视角。我们坚信,真正的效率提升来自于系统间的协同与流程的重构,而非仅仅对某一特定软件的部署。 二、内容架构与核心章节(不含MES本身): 本书将内容划分为五大部分,共十五章,深入探讨了支撑现代制造业运转的基石技术与管理哲学: --- 第一部分:企业资源规划(ERP)的战略深化与集成边界 本部分将深入分析企业资源规划系统(ERP)在现代制造业中的战略地位,探讨其在财务、供应链、人力资源等核心职能上的最新发展趋势,同时清晰界定其与制造现场系统之间的集成边界,而非关注如何通过MES填补这一边界。 1. ERP的敏捷化与云端部署策略: 探讨传统ERP系统如何通过微服务架构和SaaS模式实现快速迭代和弹性扩展。重点分析“云到端”的供应链协同模型,以及如何利用ERP的财务模块进行更精细化的成本归集与预测分析。 2. 供应链的端到端可视化与韧性构建: 本章完全聚焦于上游供应商管理(SRM)和下游客户关系管理(CRM)在ERP层面的集成与优化。探讨如何利用区块链技术确保供应商数据的透明度和可追溯性,以及如何通过预测性分析(不涉及车间实时数据)来优化库存安全水平。 3. 业务流程重构(BPR)与标准化: 强调在引入任何新系统(包括但不限于MES)之前,必须完成的内部流程梳理与标准化工作。分析如何利用流程挖掘工具(Process Mining)发现现有瓶颈,并基于标准化流程重构ERP的配置蓝图。 --- 第二部分:物联网(IIoT)与数据采集的基础设施建设 本部分着眼于智能工厂的数据“源头”——工业物联网(IIoT)的基础设施建设,以及如何构建一个稳定、安全、高吞吐量的数据采集网络,这些数据是未来所有上层应用(包括但不限于MES)的燃料。 4. 工业网络架构与边缘计算的选型: 详细分析不同工业通信协议(如OPC UA, MQTT, 5G/TSN)的适用场景,重点探讨边缘计算节点在数据预处理、清洗和协议转换中的核心作用。我们关注如何确保数据在传输到更高层级系统之前的质量和完整性,而不讨论数据如何被MES用于工序汇报。 5. 海量工业数据的存储、清洗与治理(DataOps): 探讨针对时序数据(Time-Series Data)优化的数据库选型(如InfluxDB, TimescaleDB)和数据湖架构。本章侧重于数据治理的流程,如元数据管理、数据质量规则的建立,确保原始数据具备分析价值,是构建任何高级分析模型的前提。 6. 传感器技术的前沿进展与部署策略: 介绍非接触式测量、机器视觉在质量初步筛查中的应用,以及低功耗广域网(LPWAN)在设备状态监控(Condition Monitoring)中的潜力。关注物理层面的数据获取效率。 --- 第三部分:高级分析、人工智能(AI)在运营中的应用 本部分聚焦于如何利用采集到的数据(无论数据如何被传输和存储),在不直接依赖MES的实时控制和调度功能的前提下,实现运营决策的智能化。 7. 预测性维护(PdM)的算法实现与业务价值评估: 深入讲解基于振动、温度、电流等传感器数据构建的故障预测模型(如基于LSTM、Transformer的模型)。重点在于如何量化预测维护带来的停机时间减少和备件库存优化效益。 8. 生产线平衡与产能约束规划(CCR/CCP): 讨论如何利用数学规划(Mathematical Programming)和启发式算法,在宏观产能层面(基于ERP的订单需求和设备总体能力)进行长中期的资源负荷平衡和约束规划,指导投资决策,而非车间级别的实时调度。 9. 质量预测与过程参数优化(不含SPC实时报警): 介绍如何利用AI模型关联原料批次、环境参数与最终产品质量得分,提前预警可能出现的不合格品。探讨如何基于模型反馈进行工艺参数的“软调整”建议,而非直接的控制指令下发。 --- 第四部分:数字孪生(Digital Twin)的建模与仿真优化 本部分将“数字孪生”的概念从车间落地层面提升到系统级和流程级的仿真与验证层面,作为决策支持工具,而非操作指导工具。 10. 离散事件仿真(DES)在产线布局优化中的应用: 教授如何使用专业的仿真软件(如AnyLogic, FlexSim)对新的工厂布局、物流路径和资源配置进行模拟。重点在于验证不同布局方案下的吞吐量上限和瓶颈转移规律。 11. 物理模型与数据驱动模型的融合(Hybrid Twins): 探讨如何将机理模型(如热力学、流体力学)与数据驱动模型结合,构建更精确的“混合孪生体”,用于设备健康评估和工艺参数的预设验证。 12. 供应链网络的动态仿真与风险评估: 将数字孪生概念应用于整个供应链网络,模拟突发事件(如港口关闭、自然灾害)对交货期和成本的影响,评估供应链的脆弱性。 --- 第五部分:人力资源与安全合规的数字化管理 本部分探讨人员管理和安全监管在数字化工厂中的集成策略,这些职能往往由独立的系统(如HCM、EHS系统)管理,并与ERP深度集成。 13. 智能排班与技能矩阵管理: 聚焦于如何利用算法优化复杂班组的排班,确保关键岗位具备所需的资质和经验,以满足生产需求,强调合规性和人力成本控制。 14. 职业健康与安全(EHS)的数字化合规: 讨论如何利用可穿戴设备和固定传感器实时监测工作环境参数(如噪音、粉尘、有毒气体),并确保所有安全事件的记录和报告流程完全符合监管要求。 15. 人机协作(Cobots)的集成与操作员培训: 分析协作机器人(Cobots)在人工作站中的部署策略,重点在于如何设计安全边界和培训流程,确保人机交互的平稳过渡和效率最大化。 --- 结语:构建面向未来的智能制造生态系统 本书的最终目标是引导读者跳出对单一“控制系统”的执念,转向对集成化、智能化、数据驱动的制造生态系统的构建。通过精研ERP的战略价值、IIoT的基础建设、AI的深度分析、数字孪生的仿真验证,以及人力安全管理的数字化,企业才能真正实现数字化转型的宏伟目标。本书的价值在于,它清晰地指明了在MES之外,哪些关键领域是决定智能工厂成败的真正基石。

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读后感

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用户评价

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这部作品的深度和广度令人印象深刻,它成功地在“控制”与“赋能”之间找到了一个精妙的平衡点。作者清晰地阐述了,现代化的生产管理系统绝非简单的电子化流程记录,而是一种对人与机器协作效率的深度优化。书中关于操作员权限管理的论述尤其引人深思,它摒弃了过去那种层层审批的繁琐模式,转而采用基于角色和技能的动态授权,极大地激发了一线员工的主动性和责任感。我尤其喜欢其中关于“异常事件管理”的章节,它提供了一套标准化的剧本,指导团队如何从容应对突发状况,避免了因恐慌而导致的二次失误。这本书的语言风格带着一种工程师特有的严谨和清晰,每一个段落似乎都经过了反复的推敲和打磨,没有一句废话。它就像一把高精度的手术刀,精准地切开了当代制造业的痛点,并给出了专业级的治疗方案。

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这部作品给我带来的震撼,不仅仅是知识层面的,更是对整个工业生产逻辑的一次彻底重塑。它没有过多纠缠于那些晦涩难懂的技术术语,而是以一种近乎白描的手笔,勾勒出了一个高度协同、实时响应的生产现场图景。我尤其欣赏作者在阐述“流程优化”时所采用的类比手法,将复杂的生产链条比作精密的生物系统,每一个环节都相互依存,缺一不可。读到关于数据采集与分析的部分,我仿佛亲眼目睹了海量信息如何在瞬间转化为可执行的决策指令,那种“一切尽在掌握”的掌控感,是许多传统管理书籍难以企及的。书中对于“柔性制造”的探讨,更是切中了当前市场快速变化的核心痛点,提供了一套既有理论深度又有实操价值的解决方案。它教给我的不是如何修补旧系统,而是如何从根本上设计一个能够自我进化、适应未来的制造骨架。全书的节奏把握得极为精准,从宏观战略到微观执行的过渡自然流畅,让人读起来酣畅淋漓,仿佛完成了一次高强度的思维马拉松。

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读完此书,我最大的感受是,我们对于“自动化”的理解可能过于狭隘了。作者的观点是,真正的先进性不在于机器的堆砌,而在于机器与信息系统之间的“对话”能力。书中对不同级别信息流动的描述,层次分明,让人对整个企业的“神经系统”有了全新的认识。特别是关于“质量追溯”的部分,作者构建的追溯体系远超传统的产品批次追踪,它能深入到每一个工序参数的细微波动,这种颗粒度的管理,是实现零缺陷生产的基石。这本书的叙述结构非常适合那些希望系统性提升管理水平的专业人士,它不满足于表面现象的解释,而是执着于探究驱动现象背后的底层逻辑和数学原理。它不是一本教你使用某个软件的指南,而是一本关于如何设计出那个软件背后管理思想的哲学著作,充满了前瞻性和指导性。

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坦白说,我对这类偏向技术管理类的书籍通常抱有戒心,总担心充斥着陈词滥调和空洞的口号。然而,这部书却展现出一种罕见的务实精神。它没有停留在“应该做什么”的层面,而是深入剖析了“如何才能做到”。其中关于跨部门信息孤岛的打破,描写得尤为精彩,作者并没有简单地归咎于技术壁垒,而是深入挖掘了组织文化和激励机制上的阻碍,并给出了极具创意的“积分共享”模型来促成合作。我特别关注到关于设备维护与生产计划的联动章节,书中提出的预测性维护策略,其数学模型的建立过程虽然略显复杂,但其最终的业务价值展示得淋漓尽致——将停机时间降到最低,效率提升立竿见影。这本书的价值在于,它成功地将冰冷的技术语言,翻译成了企业高管能够理解的商业语言,是一本真正意义上连接了车间地面与董事会决策的桥梁之作。

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阅读体验上,这本书给我一种极强的“沉浸感”。它不是一本适合放在茶几上翻阅的消遣读物,而更像是一本需要笔记和反复研读的工具书。作者的叙事风格非常克制,没有使用过多的个人情感渲染,而是依靠严密的逻辑链条和详实的企业案例来支撑观点。我欣赏其对“透明度”概念的坚持,认为只有当所有层级都能实时获取到准确信息时,决策的质量才会得到根本性的保障。书中提到的一种“闭环反馈”机制,设计得非常巧妙,它确保了每一次生产调整的结果都能迅速反馈到初始的参数设定中,形成一个永不停止的迭代过程。如果说有什么小小的遗憾,那就是在探讨全球供应链集成化时,篇幅略显不足,不过考虑到全书聚焦于核心制造环节,这种取舍也是可以理解的。总体来说,它提供了一个清晰的路线图,指引企业从传统的“经验驱动”迈向“数据驱动”的未来。

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主要是将MES系统进行了建模,但是真正有建树却谈不上,并且据说作者本人,缺少MES实践经验。

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主要是将MES系统进行了建模,但是真正有建树却谈不上,并且据说作者本人,缺少MES实践经验。

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主要是将MES系统进行了建模,但是真正有建树却谈不上,并且据说作者本人,缺少MES实践经验。

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