本书旨在以切实的落地实现为指导思想,并以实际的跨界融合技术来阐述“智能集成”的实现路径、智慧工厂的路线图,以智能集成所面临的实际的互联互通、互操作这些问题分析技术实现,包括智能集成对于通信的层次需求,以及在不同层级实现这些互联互通的方法,智能机器开发流程、仿真技术,以及*新的模块化概念mapp进行了介绍,具有极高的参考意义。
本书从实际工程集成角度分析如何落地实现智能制造,以实际案例分析操作系统、平台技术、开源方案、软件的标准化与规范化。接着结合目前*为重要的机器人技术,分析了机器人集成中存在的问题,并采用*新的PLCopen协同运动控制、openROBOTICS技术、基于POWERLINK的集成、视觉集成等阐述实现机器人集成的方法与要点。*后从精益思想设定目标、自动化与信息化融合、具体的工厂信息化应用等对实现智慧工厂的路线图进行了分析。
肖维荣,博士,德国卡塞尔大学电气工程系工学博士,山东大学控制科学与工程学院兼职教授/博士生导师,上海交通大学安泰管理学院EMBA,研究领域:现场总线与控制技术,电机的设计与计算,用数值场分析方法设计电磁能量转换系统,磁浮轴承的设计与应用,电机与驱动系统的动态仿真,PLC, IPC, 变频器、伺服系统等工业自动化技术,模糊逻辑以及非线性调节技术,在国际国内各学术期刊发表35篇以上论文,并且是《可编程计算机控制器》、《装备自动化工程设计与实践》两本教材的主要作者,自1996年起担任贝加莱(中国)总经理以来,积极推动前沿控制技术在大学的实践,共为中国本土大学资助26个合作实验室,并且推动实时以太网POWERLINK技术的开源以及在中国的应用推广。
这本书给我最大的收获,是它让我对“中国制造2025”这个宏大战略的理解,不再停留在概念层面,而是看到了其背后所蕴含的巨大潜力和现实操作的可能性。书中对“制造业智能化转型”的探讨,充分考虑了中国制造业的实际国情,既强调了拥抱前沿科技的重要性,也注重了与现有产业基础的融合。我看到了书中关于构建开放、协同的智能制造生态系统的构想,以及对中小企业在转型过程中所面临的独特挑战的关注。这让我觉得,这本书不仅仅是为大型企业量身定制,也能够为那些规模较小的企业提供有益的借鉴。它所倡导的,是一种循序渐进、因地制宜的转型路径,这对于推动中国制造业的整体升级,无疑具有重要的现实意义。
评分这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象,一种冷静而充满力量的设计风格,让我对书中内容产生了浓厚的兴趣。我一直关注着中国制造业的发展,特别是“中国制造2025”这个国家战略的提出,它无疑是中国经济转型升级的重要指引。然而,关于如何将这个宏伟蓝图真正落地,如何将“智能化”这个抽象概念具象化,并切实地应用于中国的制造业,我总觉得在实际操作层面存在着不少困惑。这本书的标题恰好触及了我的核心关切,我期待它能提供一些具体、可行的解决方案,能够为那些正在或者即将踏上智能化转型之路的企业提供一些清晰的思路和方法论。我想了解的不仅仅是“为什么”要进行智能化转型,更重要的是“如何”转型,过程中会遇到哪些挑战,又有哪些成功案例可以借鉴。希望这本书能够像一位经验丰富的向导,指引我在复杂的制造业转型迷宫中找到方向。
评分对于我这样长期在制造业一线工作的工程师来说,这本书最吸引我的地方在于它对具体技术和实践方法的深入剖析。书中对智能制造的关键技术,如物联网(IoT)、大数据分析、人工智能(AI)、以及机器人技术等,都进行了细致的解读,并结合实际案例展示了它们在不同制造场景下的应用。我特别想了解的是,当这些前沿技术真正应用到生产线上时,会带来哪些具体的变化?如何实现不同技术之间的协同,以达到最佳的生产效率和质量?书中对这些问题的解答,让我对未来的工厂充满了想象。例如,关于如何利用AI进行预测性维护,从而避免非计划性停机,这对于提高设备的利用率和降低维护成本具有极其重要的意义。这本书就像是一本技术手册,为我们这些一线技术人员提供了宝贵的知识和实操指导。
评分这本书给我带来的最直接的价值,在于它能够帮助我梳理和认识当前制造业面临的几大核心挑战。在激烈的国际竞争和日益变化的市场需求面前,传统以成本优势为驱动力的发展模式显然已经难以为继。书中对“智能化”转型作为突破口进行了深入的探讨,这让我认识到,这不仅仅是技术升级,更是一场涉及管理模式、组织架构乃至企业文化的系统性变革。我对于书中关于“工业互联网”的论述特别感兴趣,它描绘了一个连接万物、数据互通的未来工厂蓝图,这让我看到了摆脱信息孤岛、实现资源优化配置的巨大潜力。同时,书中也坦诚地指出了转型过程中的各种阻碍,例如资金投入、技术人才匮乏、以及企业内部的抵触情绪等,并提出了一些应对策略。这种全面且务实的分析,让我对智能化转型的复杂性有了更深刻的理解。
评分读完这本书,我最深的感受是它为理解当下中国制造业的变革提供了一个全新的视角。书中对“智能化”的阐释,不再是简单的技术堆砌,而是从更宏观的战略层面,将其与产业生态、人才培养、政策导向等多个维度紧密结合。我尤其对其中关于数据驱动决策的部分印象深刻,它详细地阐述了如何通过收集、分析和利用生产过程中的海量数据,来优化工艺流程、提高产品质量,甚至预测市场需求。这对于许多传统制造企业来说,无疑是一次颠覆性的思维转变。我曾亲身经历过一些企业在引进自动化设备后,却发现效果不尽如人意的情况,究其原因,往往在于缺乏对数据价值的充分认识和有效运用。这本书则系统地解答了这个问题,它不仅仅是告诉我们“要用数据”,更是教会我们“如何用数据”,以及“用数据做什么”。这种深入浅出的讲解方式,让我觉得非常有启发性。
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