本书的作者均来自德国西门子工业软件公司和西门子中央研究院,是名副其实的建设数字化企业的实战派,主要执笔人在西门子工作达20年左右,有丰富的工作经验。
作为世界最大的工业技术公司和世界领先的自动化、工业软件提供商,西门子在今天已经为"工业4.0"的全面实现打下了坚实基础。工业软件创新将在"工业4.0"实施中起到决定性作用,尤其在实施产品生命周期和生产生命周期的整合、实现研发与生产的全面优化等方面。西门子工业软件公司拥有世界最齐全、应用最为广泛的"数字化企业软件套件",涵盖数字化设计、仿真、试验、制造和执行软件,在全球拥有700多万用户。同时,西门子自身是一个制造业公司,拥有约300家工厂,涉及中国、德国乃至全球范围,在产品/工厂全生命周期方面更是精益求精,其中西门子工业自动化产品--德国安贝格+中国成都数字化工厂堪称全球样板。
本着"理论与实践相结合,科学性与通俗化,系统性与模块化,前瞻性与可实施性相结合"的原则,本书内容分为愿景篇、方案篇和实践篇。愿景篇主要包括"工业4.0"--制造业的未来、企业实施MBD 的实践与挑战、西门子MBE 解决方案综述等内容;方案篇主要阐述基于模型的系统工程、三维产品设计、机电一体化系统工程、全生命周期质量管理、工装设计、零件工艺、装配工艺、质量检测、作业指导书、制造执行管理、实物样机测试、MBE 供应链和数字化服务管理、复杂产品的构型管理等实践解决方案;实践篇包括众多实际案例的背景、问题解决过程、采取的方案,以及取得的效果,还包括了西门子自身的样板工厂介绍。
本书主要受众是装备制造业企业的有关领导、负责数字化和自动化的架构师、实施人员,以及研究机构、大专院校,还有对"工业4.0"、"中国制造2025"、"智能制造"、"数字化制造"、产品全生命周期管理(PLM)、制造操作系统(MOM)或制造执行系统(MES)有兴趣的各界人士。
西门子工业软件公司
始终致力于为中国用户提供领先的技术与服务,帮助中国企业加快创新产品设计,降低开发成本,提升其市场竞争实力,加速实现数字化制造。" 西门子数字化工厂集团旗下机构Siemens PLM Software是全球领先的产品生命周期管理(PLM)和生产运营管理(MOM)软件、系统与服务提供商,拥有900万套已发售软件,全球客户数量达77000家。公司总部位于美国德克萨斯州普莱诺市。Siemens PLM Software与企业客户充分合作,为其提供领先的行业软件解决方案,帮助其通过革命性创新获得可持续性竞争优势。欲详细了解Siemens PLM Software的产品和服务,敬请访问: www.siemens.com.cn/plm。
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这是一本需要反复研读的书,因为它涉及的知识体系非常庞大,但作者的组织能力极强,使得复杂的脉络得以清晰呈现。我特别欣赏它对“柔性制造”的探讨,它没有简单地鼓吹要像消费电子那样快速迭代,而是结合了装备制造业的特点,提出了分阶段实现柔性化的策略。特别是关于数字孪生在工艺优化中的应用部分,作者给出的案例模型非常具有参考价值,它清晰地展示了如何通过虚拟仿真来预先验证生产参数的调整,从而避免了在真实生产线上进行昂贵的试错。这种对风险控制的重视,完全符合重资产、高投入的制造业的实际需求。它不是盲目地追求最新的技术堆砌,而是强调技术必须服务于业务效率和质量的提升,这种务实的态度是很多技术类书籍所缺乏的。
评分这本书简直是为我们这些在传统制造业里摸爬滚打的工程师量身定做的,我抱着试试看的心态翻开的,没想到里面的内容深度和广度都超出了我的预期。它没有那种空泛的理论说教,而是直接切入到实际生产线上会遇到的各种痛点和瓶颈,比如如何将老旧的机床和现代的MES系统无缝对接,这里面的技术细节讲得非常透彻。我尤其欣赏作者对“数据孤岛”问题的剖析,他不仅指出了问题所在,还提供了几个非常具体的、可落地的解决方案架构图,简直就是一本实战手册。读完之后,我立马就能在脑海中勾勒出我们车间未来几年数字化转型的路线图,那种胸有成竹的感觉,是很多理论书籍给不了的。对于我们这种需要对上级汇报、对下属指导的管理者来说,这本书提供了一套非常严谨的逻辑框架,让“数字化”这个听起来高大上的词汇,变得具体、可执行,而且充满了真金白银的回报潜力。
评分阅读这本书的过程,对我来说更像是一次深入的思维重塑。它颠覆了我过去那种“上了新设备就等于数字化了”的传统观念。作者通过大量的对比分析,揭示了信息流的价值远高于简单的物理自动化。最让我醍醐灌顶的是关于价值流分析与信息流整合的章节,它引导我从整个产品生命周期的角度去审视每一个环节的数据价值。这本书的排版和图表设计也做得非常专业,很多复杂的逻辑关系都被用简洁的流程图清晰地表达出来,这对于我们这些习惯于看图纸和流程表的工程师来说,是极大的便利。读完之后,我不再只是关注某台设备的产量指标,而是开始思考如何通过数据集成,实现全价值链的透明化管理,这无疑将引领我的工作思路进入一个全新的境界。
评分这本书的价值在于它成功地架设起了一座沟通的桥梁,连接了车间里那些只懂机械的老技工和那些醉心于代码的IT精英。在我看来,很多数字化项目失败的原因就在于两边语言不通,理解不到位。而这本书的语言风格非常中立且清晰,它用机械工程师能理解的术语来解释复杂的软件架构,同时也用数据科学的视角来剖析传统制造的效率瓶颈。举个例子,它解释CPS(信息物理系统)时,不是直接抛出学术定义,而是通过一个实际的加工任务生命周期,告诉你数据是如何流动、决策是如何反馈的,这种场景化的描述,极大地降低了理解门槛。对于我们这种跨部门协作频繁的企业来说,这本书简直是一份绝佳的培训材料,可以让所有相关人员站在同一个认知水平上进行高效对话和决策。
评分不得不说,作者对工业生产流程的理解深刻得令人惊叹,就好像他自己就在我们这样的工厂里工作了好多年一样。这本书的叙事方式非常引人入胜,它不像一本教材那样枯燥,更像是一位经验丰富的前辈在跟你掏心窝子,分享他踩过的坑和成功的经验。我印象最深的是关于预测性维护那一章,它没有停留在“传感器收集数据”的层面,而是深入探讨了如何构建一个能有效区分“噪音”和“故障前兆信号”的算法模型,甚至提到了不同传感器在不同工况下的数据采集频率优化问题。这种对细节的执着,体现了作者扎实的工程背景。我之前看了一些关于工业物联网的书,大多停留在概念层面,而这本书则手把手地教你如何从零开始搭建起一个可靠、高效的数据采集和分析平台,每一个步骤的逻辑推导都非常严密,让人读起来心服口服,忍不住想要立刻动手实践。
评分这本书有点深入了,不适合想入门级了解工业4.0的朋友。但是对于从事制造行业的人来说,仔细阅读下有助于拓宽自己的思维。更多的是以数字化的角度去看待怎么建设智慧工厂。推荐个相关的公众号,“德国工业智库”,(deguogongye),从德国人的角度去看待这次工业革命,还不错。
评分这本书有点深入了,不适合想入门级了解工业4.0的朋友。但是对于从事制造行业的人来说,仔细阅读下有助于拓宽自己的思维。更多的是以数字化的角度去看待怎么建设智慧工厂。推荐个相关的公众号,“德国工业智库”,(deguogongye),从德国人的角度去看待这次工业革命,还不错。
评分这本书有点深入了,不适合想入门级了解工业4.0的朋友。但是对于从事制造行业的人来说,仔细阅读下有助于拓宽自己的思维。更多的是以数字化的角度去看待怎么建设智慧工厂。推荐个相关的公众号,“德国工业智库”,(deguogongye),从德国人的角度去看待这次工业革命,还不错。
评分MBD,MBE,感觉书中主要是推荐SIEMENS的PLM系统
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