具体描述
《现代工业自动化软件设计:原理与应用实例》反映了当前工业自动化软件方面的新技术、最近进展和研究成果，内容新颖、全面、具体，《现代工业自动化软件设计:原理与应用实例》内容分为两部分。第一部分提供给读者关于该领域的一个概括性的介绍，以及一系列基本的设计原理和方法；第二部分对于工程实际中5个典型的工业自动化软件设计的应用实例做了系统详细的介绍，这些实例都很具有代表性，并具有重要的参考价值。书中还介绍了一些有望用于开发更为强大的工业自动化软件的新兴技术，如中间件技术，基于Agent的软件开发，以及敏捷方法等。
《智能制造系统集成与应用》 内容简介 本书深入探讨了智能制造系统集成的核心理念、关键技术及其在现代工业生产中的广泛应用。面对工业4.0和“中国制造2025”战略对数字化、网络化、智能化生产模式的迫切需求，本书旨在为读者提供一套系统、前瞻且实用的理论框架和工程实践指导。全书内容紧密围绕“集成”这一核心主题展开，从顶层设计到底层实现，全面覆盖了智能制造系统的各个关键层面。 第一部分：智能制造的理论基石与顶层规划 本部分着重阐述智能制造的宏观视角和基础理论。 第一章：智能制造的时代背景与核心内涵 本章首先回顾了从自动化到信息化的发展历程，明确了智能制造区别于传统自动化和信息化的根本特征——即数据驱动、自适应学习和群体协作。详细分析了工业物联网（IIoT）、云计算、大数据分析以及边缘计算在构建智能工厂中的基础作用。同时，本章强调了系统集成思维的重要性，即如何打破信息孤岛，实现跨业务、跨设备、跨地域的无缝连接。 第二章：智能制造系统的架构设计与标准体系 本章详细介绍了主流的智能制造系统架构模型，特别是ISA-95模型在智能制造环境下的演进与扩展，以及新兴的RAMI 4.0（工业4.0参考架构模型）的结构解析。重点讲解了如何建立分层解耦的系统架构，包括企业资源规划（ERP）、制造执行系统（MES）、过程控制系统（PCS）之间的信息交互机制。此外，对当前国际和国内关于工业通信协议（如OPC UA, MQTT）和数据模型的标准化工作进行了深入剖析，指导读者如何选择和构建符合未来发展趋势的标准体系。 第二章：面向生产优化的数据战略与治理 数据是智能制造的血液。本章聚焦于如何从海量、异构的工业数据中提炼价值。内容涵盖数据采集策略（从传感器到云端）、数据清洗与预处理技术、实时数据流处理框架（如Apache Flink/Kafka的应用）。更重要的是，本章深入探讨了数据治理的重要性，包括数据安全、隐私保护、数据质量管理和数据资产化流程，确保决策支持系统的可靠性。 第二部分：核心集成技术与平台构建 本部分是本书的技术核心，详细介绍了实现系统集成的关键技术手段和平台建设经验。 第三章：工业控制系统的互操作性与边缘计算 本章深入探讨了传统控制系统（PLC/DCS）如何融入更高级别的IT/OT融合网络。详细介绍了OPC UA作为跨平台通信的“瑞士军刀”的技术细节，包括其服务导向架构、信息模型定义和安全机制。同时，重点解析了边缘计算在控制现场的应用价值，如何利用边缘智能体（Edge Agents）进行实时数据预处理、本地优化和快速响应，从而降低对云端连接的依赖，提升系统韧性。 第四章：制造执行系统（MES）的柔性化与配置 MES是连接计划与生产的桥梁。本章摒弃了传统固定化MES的开发模式，转而关注配置化和低代码/无代码（Low-Code/No-Code）平台在MES构建中的应用。内容包括如何基于业务模型快速配置生产调度、质量管理、设备管理等核心模块，实现对快速变化生产需求的敏捷响应。详细讲解了MES与ERP（如SAP S/4HANA的制造集成）之间的数据同步策略和接口设计。 第五章：先进过程控制（APC）与模型预测控制（MPC）的集成 本章聚焦于生产过程的优化控制。详细介绍了传统PID控制的局限性，并系统讲解了先进过程控制（APC）的原理和应用场景，特别是模型预测控制（MPC）。内容包括如何建立精确的被控对象模型、求解优化问题以及将MPC算法部署到实时控制环境中。重点探讨了如何将这些高级控制策略无缝嵌入到现有DCS或PLC系统中，实现全自动的性能优化。 第六章：数字化孪生（Digital Twin）的构建与应用 本章将数字化孪生技术视为未来系统集成的终极形态。内容涵盖了数字孪生的模型创建（多物理场建模）、实时数据绑定机制、孪生体与实体之间的双向通信。重点案例分析了数字孪生在生产线仿真验证、预测性维护（PdM）以及操作员培训中的实践应用，展示了如何利用孪生体进行“What-if”分析和闭环优化。 第三部分：应用实践、安全与未来趋势 本部分将理论与实践相结合，讨论了实施过程中的挑战、安全防护以及面向未来的发展方向。 第七章：工业网络安全与系统韧性 随着IT/OT的融合，网络安全风险显著增加。本章系统阐述了工业控制系统（ICS）的安全威胁模型（如Stuxnet事件的教训）。详细介绍了基于IEC 62443标准的工业网络分区分段（Zoning and Conduiting）方法，实施纵深防御策略。内容涵盖了安全身份认证、加密通信、入侵检测系统（IDS）在OT环境下的部署与调优，以及如何构建快速响应的安全事件处理流程，确保生产的持续性和韧性。 第八章：智能维护与供应链协同 本章探讨了系统集成如何赋能生产线的增值服务。在维护方面，详细介绍了基于状态监测和机器学习的预测性维护（PdM）系统的架构，如何将设备健康数据转化为可执行的维护工单，并自动推送至维护管理系统。在供应链方面，阐述了如何通过集成制造数据与供应链管理系统（SCM），实现需求拉动式生产（Pull Production）和精益库存管理。 第九章：人机交互与增强现实（AR）在现场的应用 本章关注人机交互界面（HMI）的升级和现场操作的智能化。探讨了下一代HMI的设计原则，强调情境感知和信息可视化。重点介绍了增强现实（AR）技术如何通过叠加实时生产数据和操作指南，极大地提升了现场维护、远程协作和故障诊断的效率和准确性。 总结与展望 本书最后总结了智能制造系统集成的关键成功要素，并展望了基于AI驱动的自主制造系统（Self-Optimizing Manufacturing）的未来图景，强调了跨学科人才培养在推动产业升级中的核心地位。 本书适合高等院校自动化、控制工程、计算机科学、信息管理等相关专业的师生，以及在制造业中从事系统集成、自动化工程、IT/OT融合项目管理和生产管理的技术人员和工程师参考使用。
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