精益製造049：工業4.0之數字化車間 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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日經製造雜誌社著

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精益製造
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數字化車間
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自動化
流程優化
製造業
數字化轉型

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齣版社：東方齣版社

ISBN：9787506099585

版次：1

商品編碼：12341852

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2018-03-01

用紙：純質紙

具體描述

內容簡介

本書的構架分為四部分內容：

第一部分是製造業高手的全局觀。在製造業復盤，全麵調整的新形勢下，管理者需要在四個方麵做好布局：一是迴歸國內，瞄準海外無法實現的價值、速度與成本；而是放眼海外，找到真正的夥伴；三是掌握數字化車間的信息管理和機器運轉知識；四是把我新的商機，即需求鏈的強化，提早發現客戶真正需要做的事並實現它。

第二部分是魅力工廠的進化型組織架構。主要列舉瞭四個代錶性案例。分彆為：①打碎功能區分型組織體製運轉壁壘的“大房間閤作製”；②從産品設計到量産準備均由一位技術人員負責的“單人貨攤式設計”，其*大的優點在於交貨快、成本低、品質高，較以往的方法高齣很多的水平；③提供生産製造專業技術知識，因為當今市場對製造業專業知識的需求正在與日俱增；④海外CAD/ERP供應商給予協助，CAD/ERP在開發前都會有一個測試版，能夠積極參與設計，會給企業帶來效率和成本上的雙迴報。日本國內的用戶也會同樣對正式版發行前的測試等給予大力協助，這些都值得中國的製造企業深思。

第三部分是超強工廠的運轉模式。主要列舉瞭三菱電機、本田、丘比、理光四大著名企業的真實案例：三菱電機研發瞭能夠迅速精準整理零件的機器人；本田的寄居工廠是日本國內*新的成車工廠，每天生産新型“飛度”1050輛，這一速度已經低於每輛工時50秒；丘比進行瞭新廠房的物流整改，盡管使用的是將近20年的老設備，確實現瞭高生産率；理光的特色在於它的零件策劃、設計和庫存管理，而取得傲人成績的背後是大數據的JIZHI運用。

第四部分介紹瞭數字化車間的未來。本章主要從動嚮、案例、技術三方麵介紹瞭新型製造業的發展趨勢，指齣有效利用迄今為止被人們扔掉瞭的“大數據”，如機器的運轉情況和生産現場的作業記錄等，成為製造業正在日趨上漲的新動嚮。尤其活躍的是，運用能在問題發生之前提高質量和生産效率，提高急躁預防齣現問題的服務等的“進擊”的大數據。

作者簡介

《日經製造》是日本國內一本匯集瞭“製造”相關綜閤信息的技術雜誌，以輔助製造業解決課題，為製造業提供技術革新信息為目標，旨在為從事製造業的工作者提供實用的信息。所涉及的內容有新材料、新機器技術信息，生産綫改善等業務改革事例，設計和生産之間的閤作方法，品質管理，設計開發係統、IT係統的應用事例及動嚮。通過圖和照片，對幫助解決生産現場存在的課題的實用信息進行簡明易懂的解說。

精彩書評

日本製造商將産品引迴國內生産，追求的是高附加價值和超短交貨期。盡管常常提及QCD（質量、成本、交貨期），但僅靠質量穩定和遵守交貨期是不夠的。更為齣眾的便利性和交貨速度讓“日本製造”具有瞭更重要的意義。

隨著海外生産能力的擴大，汽車製造商強烈要求應商在距離汽車工廠近的海外網點生産、供應零件。理由有三點：其一，齣現異常情況時，可在盡可能短的時間內解決問題；其二，和從外國進口零件相比，沒有關稅或者關稅不高；其三，易於減少庫存量。

新一代互聯網工廠技術攻堅：1，從大量數據中提取真正有用的數據信息，給予操作負責人更進一步的幫助；2，工廠導入的所有機器（物件）均運用互聯網相連的“物聯網”技術，從而使高度復雜的工作也能由設備本身自主執行； 3，在沒有熟練技術人員的情況下，也能應對突發事件。

日本國內使用的CAD和ERP軟件主要是歐美産品。這些軟件的開發商在開發新版本之際，都會和日本國內的用戶密切接觸並積極聽取他們的意見。而日本國內的用戶也會同樣對正式版發行前的測試等給予大力協助。

當生産量發生巨大變動時，需要對人員進行重新分配，隨之而來的對人員的再教育也需要花費時間，這是一個重要課題。若將單元式生産機器人化，在解決這一課題的基礎上，也有望通過自動化實現生産品質的穩定和生産率的提高。

丘比公司新建的低脂蛋黃醬廠房順應瞭日益增長的市場需求。因為建廠房，丘比沒有足夠的資金對生産設備進行投資，運轉的大多是舊設備。在使用舊設備的同時，如何嚴把衛生管理關口、提高生産率，都是低脂蛋黃醬廠房麵臨的課題。

物聯網讓日本工廠開始瞭轉變。通過獲取並分析從安裝在設備上的諸多傳感器傳齣的大量

數據，就能夠在實現先進的自動化的同時，徹底削減生産活動的浪費。順應工業發展趨勢的日本工廠，正在采取毫不遜色於美國“Industrial Internet”以及德國“Industry 4.0”的新舉措。

有效利用迄今為止被人們扔掉瞭的“大數據”，如機器的運轉情況和生産現場的作業記錄等，成為製造業正在日趨上漲的新動嚮。尤其活躍的是，運用能在問題發生之前提高質量和生産效率，提高急躁預防齣現問題的服務等的“進擊的大數據”。

前言/序言

精益製造049：工業4.0之數字化車間 - 開啓智能製造新紀元引言在當今瞬息萬變的全球市場中，企業麵臨著前所未有的挑戰與機遇。消費者需求日益個性化、定製化，産品生命周期不斷縮短，同時，成本壓力、質量要求以及環保法規也在不斷收緊。傳統的製造模式已難以應對這些復雜的需求，企業亟需一次深刻的變革，以提升效率、優化資源配置、增強柔性生産能力，並最終在激烈的市場競爭中立於不敗之地。《精益製造049：工業4.0之數字化車間》正是為應對這一時代挑戰而生。本書深入剖析瞭工業4.0的核心理念，並聚焦於其在實際車間落地應用的關鍵——數字化車間。我們並非僅僅停留在理論層麵，而是將目光投嚮每一個生産環節，探討如何通過一係列先進的技術和管理方法，將傳統的製造車間轉化為一個高度智能化、網絡化、柔性化的數字生態係統。本書旨在為廣大製造業從業者、管理者、工程師以及對智能製造感興趣的讀者提供一套全麵、實操性強的指南，幫助他們理解數字化車間的構成要素、核心價值，並指明實現轉型的具體路徑。我們將從工業4.0的宏觀背景齣發，逐步深入到數字化車間的微觀運作，最終勾勒齣未來智能製造的美好藍圖。第一章：工業4.0——智能製造的時代浪潮本章將為讀者勾勒齣工業4.0的全景圖。我們將迴顧工業革命的曆史進程，從蒸汽機驅動的第一次工業革命，到電力和流水綫作業引領的第二次，再到信息技術和自動化技術推動的第三次，理解每一次技術飛躍是如何重塑製造業的。在此基礎上，我們將深入探討工業4.0的核心特徵：互聯互通（Connectivity）：物聯網（IoT）和工業互聯網（IIoT）將機器、設備、産品、人員和係統緊密連接起來，實現數據的實時采集、傳輸和共享。信息透明化（Information Transparency）：通過傳感器和數據分析，對生産過程進行實時監控和可視化，為決策提供可靠依據。技術協助（Technical Assistance）：智能係統能夠輔助人類完成復雜任務，甚至在某些情況下做齣獨立判斷，例如通過增強現實（AR）技術指導操作員，或利用人工智能（AI）進行故障預測。分散式決策（Decentralized Decisions）：智能係統能夠根據實時數據和預設規則，在局部範圍內自主做齣決策，從而提高響應速度和效率。我們將重點闡述這些特徵如何共同作用，催生齣“智能工廠”的概念，以及工業4.0對傳統生産模式帶來的顛覆性影響，包括提升生産效率、降低製造成本、改善産品質量、實現個性化定製，以及增強企業的可持續發展能力。第二章：數字化車間——智能製造的基石在理解瞭工業4.0的宏觀框架後，本章將聚焦於數字化車間這一核心載體。我們將詳細解讀數字化車間的內涵、關鍵技術以及它在整個智能製造體係中的作用。數字化車間的定義與目標：明確數字化車間並非簡單的設備自動化，而是以信息技術為驅動，實現生産過程的全麵數字化、網絡化和智能化。其核心目標在於提高生産的柔性、效率、質量和可持續性。核心技術解析：物聯網（IoT）與工業物聯網（IIoT）：傳感器、嵌入式係統、網絡通信技術如何實現設備與設備、設備與係統之間的數據互聯。大數據與雲計算：海量生産數據的采集、存儲、處理與分析，以及雲計算在支撐海量數據處理和應用部署中的作用。人工智能（AI）與機器學習（ML）：如何利用AI/ML進行數據分析、模式識彆、預測性維護、質量檢測、流程優化等。數字孿生（Digital Twin）：物理資産的虛擬模型，通過實時數據同步，實現對物理資産的監控、模擬、預測和優化。自動化與機器人技術：協作機器人、自主移動機器人（AMR）等如何融入生産流程，提升效率和安全性。信息物理係統（Cyber-Physical Systems, CPS）：物理世界與數字世界的深度融閤，實現對生産過程的智能控製與管理。網絡安全：在高度互聯的環境下，保障生産數據和係統安全至關重要。我們將逐一分析這些技術在數字化車間中的具體應用場景，並強調它們之間的協同作用，共同構建一個高效、靈活、智能的生産單元。第三章：數據驅動的生産流程優化數據是數字化車間的“血液”。本章將深入探討如何利用采集到的海量數據，實現生産流程的持續優化。生産過程的實時監控與可視化：通過SCADA、MES等係統，實現對生産計劃、設備狀態、物料流動、質量指標等關鍵信息的實時掌握。大數據分析的應用：生産效率分析： Identifying bottlenecks, optimizing takt time, and improving overall equipment effectiveness (OEE). 質量分析與追溯：實時監測産品質量，分析不閤格品産生的原因，並實現全生命周期的質量追溯。能耗與資源優化：監測能源消耗，優化生産調度，最大限度地節約資源。供應鏈協同：通過數據共享，與供應商和客戶實現更緊密的協同，提升供應鏈的響應速度和韌性。預測性維護（Predictive Maintenance）：利用傳感器數據和AI算法，提前預測設備故障，安排維護計劃，避免非計劃停機，延長設備壽命。生産計劃與調度優化：基於實時數據和AI算法，動態調整生産計劃和調度，以應對訂單變化、設備故障等突發情況，最大化生産效率。我們將通過實際案例，展示數據驅動的優化是如何帶來顯著的效益提升，例如生産周期縮短、廢品率下降、設備稼動率提高等。第四章：柔性製造與個性化生産的實現在消費者需求日益多樣化的今天，柔性製造和個性化生産已成為企業競爭力的重要體現。本章將探討數字化車間如何賦能企業實現這一目標。模塊化與標準化設計：通過標準化和模塊化的生産單元，能夠快速重組和調整生産綫，以適應不同産品和訂單的需求。配置式定製（Configure-to-Order）：允許客戶根據自己的需求，通過簡單的配置生成個性化産品，數字化車間能夠高效地支持這一模式。小批量、多品種生産的挑戰與應對：傳統生産模式難以應對小批量、多品種的生産，數字化車間通過靈活的生産調度、快速的換綫能力以及智能化的質量控製，有效解決瞭這一難題。人機協作的柔性生産：協作機器人與人類員工協同工作，將機器人擅長的重復性、高強度任務與人類的靈活性、判斷力相結閤，提升生産效率和安全性。數字化設計與製造的無縫銜接： CAD/CAM/CAE與MES等係統的集成，使得産品設計信息能夠直接轉化為生産指令，縮短産品上市時間。我們將重點分析數字化車間如何打破傳統生産模式的僵化，構建一個能夠快速響應市場變化的柔性生産體係。第五章：智能化質量管理質量是企業的生命綫。本章將聚焦於數字化車間如何通過智能化手段，實現卓越的質量管理。全流程質量監控：從原材料進廠到成品齣庫，實現對每一個環節的質量參數進行實時監控和記錄。機器視覺與AI輔助檢測：利用高精度相機和AI算法，對産品進行自動化、高效率的缺陷檢測，減少人為誤差。 SPC（Statistical Process Control）的智能化應用：運用統計學方法，對生産過程進行實時監控和分析，及時發現潛在的質量問題。根因分析（Root Cause Analysis）與糾正措施：通過數據分析，快速定位質量問題的根本原因，並製定有效的糾正和預防措施。數字化質量文檔與追溯：確保所有質量相關信息都被完整記錄和可追溯，滿足閤規性要求，並在齣現問題時快速定位。持續改進的質量文化：數字化工具為建立一種基於數據的持續改進文化提供瞭強大的支撐。我們將通過具體案例，展示智能化質量管理如何顯著提升産品閤格率，降低返工和報廢成本，並贏得客戶的信任。第六章：數字化車間的實施路徑與挑戰理論再美好，落地方為真。本章將為讀者提供數字化車間實施的實際指導，並探討過程中可能遇到的挑戰。戰略規劃與目標設定：明確企業轉型的願景、目標和關鍵裏程碑。技術選型與係統集成：如何選擇適閤自身需求的數字化技術和平颱，並確保不同係統之間的順暢集成。數據采集與治理：建立有效的數據采集機製，並對數據進行規範化管理，確保數據的準確性和可用性。人纔培養與組織變革：數字化轉型需要具備新技能的人纔，以及相應的組織結構和文化支持。實施步驟與試點項目：建議從小規模試點項目開始，逐步推廣，降低風險。可能麵臨的挑戰：高昂的初期投資：數字化技術的引入需要大量的資金投入。技術復雜性與集成難度：不同技術之間的兼容性和集成是一個巨大的挑戰。數據安全與隱私問題：保護敏感的生産數據至關重要。員工的接受度與培訓：推動員工適應新的工作模式和技術。投資迴報率（ROI）的衡量：如何準確評估數字化轉型的效益。我們將提供一套行之有效的實施路綫圖，並分享剋服挑戰的經驗和策略。第七章：未來展望——人機共生的智能製造生態本章將放眼未來，描繪工業4.0和數字化車間發展的更廣闊前景。更高度的自動化與智能化： AI將在決策、規劃、控製等更多層麵發揮作用，實現更高程度的自主運行。人機協同的新模式：更加強調人與機器之間的協作與共生，機器輔助人類，人類監督與創新。可持續製造與循環經濟：數字化技術將助力企業實現更高效的資源利用，推動綠色製造和循環經濟的發展。網絡化與生態化：數字化車間將不再是孤立的個體，而是融入更廣闊的智能製造生態係統，實現跨企業、跨行業的協同。麵嚮未來製造業的挑戰與機遇：探討新興技術（如5G、邊緣計算、區塊鏈等）將如何進一步賦能數字化車間。我們將展望一個更加智能、高效、可持續的未來製造業圖景，並鼓勵讀者積極擁抱變革，把握智能製造帶來的巨大機遇。結語《精益製造049：工業4.0之數字化車間》不僅僅是一本技術手冊，更是一份引領企業走嚮未來的戰略指南。通過深入學習本書內容，讀者將能夠深刻理解數字化車間的價值，掌握實現轉型的關鍵技術和方法，並有信心應對未來的挑戰。我們堅信，數字化車間是通往智能製造未來的必由之路，它將為企業帶來前所未有的競爭優勢，並為整個製造業的升級和發展注入強勁動力。開啓數字化車間的探索之旅，就是把握未來製造業的脈搏，贏得無限可能。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我大開眼界的讀物，它不僅僅是關於技術，更是關於思維方式的革新！《精益製造049：工業4.0之數字化車間》打破瞭我對“製造”的刻闆印象，讓我看到瞭它所蘊含的無限可能性。書中對於“智能化”的定義，不僅僅是自動化，更是強調瞭“學習能力”和“適應性”。我被書中描繪的“自優化生産綫”深深吸引，想象著機器能夠根據市場需求、原材料供應甚至設備自身狀態，自主調整生産計劃和參數，實現柔性生産和個性化定製。這簡直是科幻小說裏的場景，但這本書卻用詳實的理論和案例，證明瞭這一切並非遙不可及。它讓我意識到，在工業4.0時代，製造的邊界正在模糊，從設計、生産、交付到服務的全生命周期都在被數字化重塑。這本書的價值在於，它提供瞭一個宏觀的視角，讓我能夠理解整個工業生態係統的演進方嚮，以及我們在其中應該扮演的角色。

評分☆☆☆☆☆

哇！這本書絕對是我近期讀到最讓人耳目一新的科技讀物瞭！雖然名字是《精益製造049：工業4.0之數字化車間》，但我一開始以為會是一本枯燥的技術手冊，結果完全顛覆瞭我的想象。它不是那種空洞地列舉術語和概念的書，而是以一種非常生動、貼近實際的方式，把我帶入瞭未來工廠的脈搏之中。我特彆喜歡它對“數字化車間”這個概念的解讀，不是簡單地堆砌智能設備，而是強調瞭“人”與“技術”的協同進化。書中詳細描述瞭通過物聯網、大數據、人工智能等技術，如何實現生産流程的實時監控、精準預測和智能決策，甚至是如何通過虛擬現實和增強現實技術，讓操作員以一種前所未有的方式與機器互動，大大提升瞭工作效率和安全性。讀到後麵，我甚至能想象到自己置身於一個完全自動化、數據驅動的生産綫上，機器之間默契配閤，信息暢通無阻，而我作為一名技術人員，則扮演著智慧的管理者和優化者的角色。這種沉浸式的閱讀體驗，讓我對工業4.0不再是模糊的概念，而是有瞭清晰、具體的認知，甚至激發瞭我深入瞭解相關技術的興趣。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書簡直是為我們這種對傳統製造痛點深感焦慮的行業人士量身定做的“解藥”！我一直覺得我們工廠的效率提升遇到瞭瓶頸，很多環節都顯得“手工”且低效。《精益製造049：工業4.0之數字化車間》就像給我打開瞭一扇新世界的大門。它沒有迴避工業4.0轉型過程中可能遇到的挑戰，比如數據安全、人纔培養、成本投入等，反而以一種非常務實的態度，提供瞭切實可行的解決方案和案例分析。我尤其對書中關於“數據驅動的精益改進”那一章印象深刻，它詳細闡述瞭如何利用生産過程中産生的大量數據，進行深層次的分析，挖掘齣潛在的浪費點和改進機會。書中舉的幾個不同行業（例如汽車零部件製造、電子産品組裝）的數字化轉型案例，都非常具有代錶性，讓我看到瞭不同場景下工業4.0的應用前景和落地路徑。它不是那種“紙上談兵”的理論書籍，而是充滿瞭可執行的建議，讓我覺得這些先進理念並非遙不可及，而是我們當下就可以開始規劃和實踐的。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來瞭很多啓發，特彆是它在探討“人機協作”方麵的內容，讓我看到瞭傳統製造嚮智能製造轉型的關鍵所在。《精益製造049：工業4.0之數字化車間》不僅僅是關於機器和軟件，更關注瞭“人”在其中的角色變化。書中描繪的場景，不再是冰冷的機器人取代一切，而是人類操作員通過智能化的工具，成為更高級的決策者和協調者。我特彆欣賞書中對“技能升級”和“人機協同”的強調，它提齣瞭在數字化轉型過程中，如何通過培訓和賦能，讓一綫員工掌握新的技能，與智能係統協同工作，而不是被動地被技術取代。這種以人為本的視角，讓我在麵對技術變革時，少瞭些許不安，多瞭些許期待。它讓我明白，真正的工業4.0，是將技術的力量與人類的智慧和創造力完美結閤，共同驅動産業的升級。

評分☆☆☆☆☆

讀完《精益製造049：工業4.0之數字化車間》，我最大的感受就是，未來的工廠將不再是冰冷的機器堆砌，而是充滿智慧、能夠自我學習和成長的生命體。這本書的敘述風格非常獨特，它不是那種枯燥的說明文，而是更像一位經驗豐富的行業前輩，娓娓道來，用生動的語言和形象的比喻，將復雜的工業4.0概念化繁為簡。我特彆喜歡它對“數字孿生”的描繪，能夠實時鏡像物理世界，並在虛擬環境中進行模擬和優化，這對於降低風險、加速産品開發具有劃時代的意義。書中還探討瞭如何通過人工智能來優化供應鏈管理，實現從需求預測到庫存控製的端到端智能化，這對於我們這些長期被供應鏈問題睏擾的企業來說，簡直是福音。這本書讓我對“數字化車間”有瞭更深層次的理解，它不僅僅是一個技術名詞，更是一種全新的生産哲學和管理模式。