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isbn號碼:9787536123632

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• 電子技術
• 電路基礎
• 電子元件
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• 維修
• DIY
• 入門
• 技能
• 實操
• 基礎知識

智能製造與工業互聯：未來工廠的藍圖構建 圖書名稱： 智能製造與工業互聯：未來工廠的藍圖構建 內容概要： 本書深入探討瞭當今全球製造業正在經曆的深刻變革——智能製造與工業互聯網的深度融閤。它不僅僅是一本技術指南，更是一份麵嚮未來工廠的戰略藍圖。全書結構嚴謹，邏輯清晰，旨在為企業管理者、工程師、技術人員以及相關政策製定者提供一個全麵、係統的認知框架，理解如何駕馭這場以數據驅動、網絡協同為核心的第四次工業革命浪潮。 第一篇：數字化轉型的基石——工業互聯網架構解析 本篇首先奠定瞭理解智能製造的基礎——工業互聯網（IIoT）。我們不再將IIoT視為孤立的技術集閤，而是將其視為一個有機、分層的復雜生態係統。 第一章：從自動化到智能化：認清本質差異 詳細剖析瞭傳統自動化（如PLC、SCADA係統）與當前智能製造的核心區彆。智能製造強調的“自感知、自決策、自執行”能力，是如何通過數據流的閉環實現的。本章通過分析價值鏈的各個環節，闡釋瞭“信息物理係統”（CPS）如何成為實現這一轉型的物理載體。我們著重分析瞭信息孤島的破碎過程，以及打破垂直係統壁壘的必要性。 第二章：工業互聯網的五層架構模型 本書采用瞭業界公認的、但進行瞭本土化優化的五層架構模型（從底層傳感器到頂層應用服務）。 1. 設備層（感知與執行）： 重點關注新型傳感技術（如MEMS、無綫射頻識彆RFID、邊緣計算在設備側的應用）。探討瞭如何實現設備狀態的實時、高頻、精準采集。 2. 網絡層（連接與傳輸）： 對比分析瞭5G（專網切片技術）、TSN（時間敏感網絡）在工業環境中的應用優勢與挑戰。強調瞭工業級網絡對低延遲、高可靠性的極端要求。 3. 平颱層（數據匯聚與模型構建）： 這是本書的重點之一。深入解析瞭工業操作係統（IOP）的核心功能，包括數據清洗、標準化、時間序列數據庫管理以及模型訓練環境的搭建。詳細介紹瞭主流工業雲平颱（如Mendix for Industrial Apps, PTC ThingWorx等）的設計哲學和API接口標準。 4. 應用層（業務賦能）： 探討瞭如何將平颱能力轉化為實際業務價值，包括預測性維護（PdM）、數字孿生（Digital Twin）的構建方法論、質量追溯係統（QMS）的集成。 5. 安全層（縱深防禦體係）： 工業網絡的安全防護不再是事後補救，而是貫穿全生命周期的設計要素。本章詳細講解瞭OT/IT融閤帶來的安全風險，並提齣瞭基於零信任架構的工業安全策略。 第二篇：智能製造的核心技術集成與應用 本篇聚焦於驅動智能製造落地的關鍵技術集群，並結閤實際案例展示其集成應用。 第三章：數字孿生：從模型到決策 數字孿生不再是簡單的三維模型，而是具備生命周期的、與物理實體實時同步的虛擬映射。本章詳細闡述瞭構建高保真數字孿生的技術路徑，包括：如何利用激光掃描、LiDAR數據進行初始建模；如何通過實時數據流驅動模型更新；以及如何利用孿生體進行“What-If”分析和生産綫優化仿真。我們探討瞭如何利用數字孿生進行遠程故障診斷和操作員培訓。 第四章：人工智能在製造過程中的深度融閤 本章摒棄瞭對AI的泛泛而談，專注於工業場景的具體應用： 機器視覺與質量檢測： 探討瞭深度學習在復雜缺陷識彆中的性能提升，特彆是針對小樣本、高變異性缺陷的處理策略。 生産調度優化： 引入強化學習（RL）在復雜柔性製造係統（FMS）中的應用，用以實時調整生産計劃，應對突發訂單變更。 工藝參數自適應控製： 分析瞭如何利用貝葉斯優化等方法，實現對高耦閤、非綫性工藝（如冶金、化工反應）的自適應調優，從而提高收得率和能效。 第五章：先進製造技術的協同與賦能 智能製造的實現離不開物理世界的升級。本章討論瞭增材製造（AM，即3D打印）與傳統製造的集成，特彆是如何利用AM實現快速原型驗證和定製化零部件的快速交付，以及其在供應鏈韌性構建中的作用。同時，對新一代工業機器人（如協作機器人Cobots）在人機共存環境下的安全標準、編程範式進行瞭深入分析。 第三篇：運營管理與價值實現 技術部署的最終目的是實現商業價值和運營效率的飛躍。 第六章：數據驅動的供應鏈與物流優化 智能工廠的邊界正在延伸至整個供應鏈。本章講解瞭如何利用IIoT數據構建端到端的透明化供應鏈。重點關注：庫存的實時可見性、基於預測的物料需求計劃（DDMRP的應用），以及自動化導引車（AGV）/自主移動機器人（AMR）在廠區內部物流中的路徑規劃與協同調度。 第七章：能效管理與可持續性目標 在“雙碳”目標背景下，工業能耗管理成為核心競爭力之一。本章介紹瞭基於AI的能源消耗基綫建立、異常能耗檢測，以及對關鍵能耗設備（如空壓機、鍋爐、中央空調係統）的精細化優化策略，實現節能減排的同時保證生産連續性。 第八章：組織變革與人纔戰略 智能製造的成功實施，歸根結底是人的變革。本章分析瞭傳統製造企業在嚮智能製造轉型過程中必須麵對的組織結構調整，例如OT（運營技術）與IT（信息技術）團隊的深度融閤模式。同時，提齣瞭麵嚮未來工廠的“T型人纔”培養框架，強調復閤型技能（如數據素養、係統集成能力）的重要性，並為企業提供瞭內部技能重塑（Reskilling）的實施路徑建議。 結論：邁嚮韌性與創新的未來工廠 本書總結瞭智能製造與工業互聯的未來趨勢——從“效率優先”嚮“韌性與敏捷並重”的轉變。它旨在引導讀者清晰地認識到，智能製造不是一次性的技術采購，而是一個持續迭代、不斷自我優化的管理哲學和技術體係。通過係統學習本書內容，讀者將能夠構建一套適閤自身業務特點的數字化轉型路綫圖，真正實現從“製造”到“智造”的跨越。

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