具体描述
《计算机辅助注射模设计和制造》所述注射模具包括塑料注射模具和金属压铸模具。《计算机辅助注射模设计和制造》介绍了CAD／CAM／CAE最新的研究和发展成果，详细陈述了三维的注射模具智能化设计的计算机技术，描述了这些常用应用软件的结构和功能，主要内容包括塑料注射模具设计和装配、模具智能设计和装配、半自动金属压铸模具设计、CAE在模具设计中的应用、计算机辅助模具制造的工艺规程、注射模具的早期成本概算、模具设计的IMOLD和IMOLD-Works软件介绍。
《计算机辅助注射模设计和制造》可作为CAXA、原UG、Pro／E和CATIA等三维应用软件用户，以及注射模具设计和制造人员的参考书，也可作为模具智能设计的入门参考书。
《智能制造：从概念到实践的演进》 在数字技术浪潮席卷全球的今天，“智能制造”已不再是一个遥不可及的未来愿景，而是正在深刻改变着工业生产方式的现实力量。本书《智能制造：从概念到实践的演进》旨在为读者提供一个全面而深入的视角，去理解智能制造的核心理念、关键技术以及其在实际生产中的落地应用。我们不局限于某一特定领域，而是着眼于整个制造体系的智能化升级，涵盖从产品设计、生产规划、过程控制到质量管理、供应链协同等各个环节。 本书内容提要： 第一部分：智能制造的基石——理论与概念解析 智能制造的定义与演进： 本章将追溯智能制造的发展历程，从工业1.0到工业4.0，梳理其核心特征和发展逻辑。我们将深入探讨智能制造的内涵，阐释其区别于传统制造的根本性转变，并分析其所面临的机遇与挑战。 关键技术体系剖析： 智能制造的实现离不开先进技术的支撑。本章将对支撑智能制造的关键技术进行系统梳理和详细解读，包括但不限于： 物联网（IoT）： 探讨传感器技术、通信协议、数据采集与传输在制造过程中的应用，实现设备互联互通，构建实时监控体系。 大数据分析： 阐述如何通过收集、存储、处理海量制造数据，挖掘潜在规律，优化生产流程，预测设备故障，提升运营效率。 人工智能（AI）与机器学习（ML）： 深入讲解AI在质量检测、故障诊断、生产调度、工艺优化等方面的应用，以及机器学习如何赋能预测性维护和自主决策。 云计算与边缘计算： 分析云平台在数据存储、计算能力、协同工作中的作用，以及边缘计算在实时响应和数据本地处理方面的优势。 数字孪生（Digital Twin）： 详细介绍数字孪生技术，探讨如何构建虚拟模型映射物理实体，实现全生命周期的模拟、分析与优化。 机器人与自动化： 审视先进机器人技术、协作机器人以及自动化生产线的部署，提升生产效率和柔性。 增材制造（3D打印）： 探讨3D打印在原型制造、小批量定制、复杂结构制造等方面的潜力，以及其与传统制造的融合。 网络安全： 强调在高度互联的智能制造环境中，网络安全的重要性，以及保障数据和系统安全的关键措施。 第二部分：智能制造的实践——应用场景与案例分析 智能工厂的构建： 本章将聚焦智能工厂的建设，从顶层设计到落地实施。我们将探讨如何规划和部署集成的自动化系统、信息系统和通信系统，实现生产过程的透明化、智能化和柔性化。内容将涵盖车间布局优化、设备互联集成、MES（制造执行系统）的部署与应用、APS（高级计划与排程）的实施等。 数字化研发与设计： 深入分析数字化工具如何赋能产品研发和设计过程，例如CAE（计算机辅助工程）在仿真分析中的作用，PLM（产品生命周期管理）在协同设计和信息管理中的价值。 智能生产过程控制： 探讨如何利用先进的传感器、PLC（可编程逻辑控制器）、SCADA（监控与数据采集系统）以及AI算法，实现对生产过程的实时监控、精准控制和动态优化，从而提高产品一致性和良品率。 预测性维护与设备管理： 详细介绍如何通过数据分析和机器学习模型，实现对设备状态的实时监测和故障的早期预警，从而变被动维修为主动维护，最大程度地减少停机时间，降低维护成本。 智能质量管理： 审视如何运用机器视觉、AI算法等技术，实现产品质量的自动化检测与追溯，构建覆盖全流程的智能质量保证体系。 供应链的智能化协同： 探讨智能制造如何延伸至供应链各个环节，实现需求预测的精准化、库存管理的智能化、物流运输的优化以及与供应商和客户的深度协同。 案例研究与实践经验： 本章将精选多个行业的智能制造成功案例，深入剖析其面临的挑战、采取的策略、实施的关键步骤以及取得的成效，为读者提供宝贵的实践借鉴。 第三部分：智能制造的未来——趋势与展望 人机协作的新模式： 探讨在智能制造环境下，人与机器如何更好地协同工作，发挥各自优势，提升整体生产效率和创造力。 个性化定制与柔性制造： 分析智能制造如何支撑大规模个性化定制的生产模式，实现快速响应市场变化和客户需求。 可持续发展的智能制造： 探讨智能制造在能源效率、资源节约、环境保护等方面的潜力，以及如何实现绿色智能制造。 伦理与社会影响： 审视智能制造可能带来的就业结构变化、数据隐私等伦理和社会问题，并探讨应对策略。 未来发展趋势预测： 对智能制造未来的发展方向进行展望，例如更深度的AI融合、元宇宙在制造领域的应用探索等。 本书以其广阔的视野、深入的分析和丰富的实践内容，为企业管理者、技术工程师、科研人员以及对智能制造感兴趣的读者，提供了一部集理论指导、技术解析、应用实践于一体的权威参考。通过阅读本书，您将能够更清晰地认识智能制造的价值，掌握其核心驱动力，并为您的企业在智能化转型之路上提供有力的支持。
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