智能制造之路(数字化工厂) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 火把图书专营店

出版社： 机械工业

ISBN：9787111550730

商品编码：23637277761

开本：16

出版时间：2016-10-01

基本信息

• 商品名称：智能制造之路(数字化工厂)
• 作者：编者:陈明//梁乃明//方志刚//刘晋飞//唐堂等
• 定价：69
• 出版社：机械工业
• ISBN号：9787111550730

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2016-10-01
• 印刷时间：2016-10-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：272

内容提要

陈明、梁乃明、方志刚、刘晋飞、唐堂等编写的 《智能制造之路(数字化工厂)》阐述了智能制造的国 内外发展与应用状况、智能制造的内涵与特征；描绘 了智能制造参考模型、智能工厂体系架构以及智能工 厂解决方案要素；分享了数字化工厂三个不同维度的 数字化蓝图和实施路线图，通过三大集成篇与案例分 析篇，结合“西门子数字化企业软件套件”，帮助读 者*好地理解智能制造相关理念，促进企业打造新一 代智能创新平台，从而在设计研发、工艺开发、生产 制造、售后维护等产品全生命周期实行全面数字化与 智能管理，促进企业实现工业物联网与应用服务联网 的深度融合，*好地满足客户持续多变的个性化需求 。
    

目录

序
前言一
前言二
理论篇
**章 智能制造概述 2
1.1 智能制造**外发展与应用状况 2
1.1.1 美国智能制造的发展与应用 2
1.1.2 欧洲智能制造的发展与应用 5
1.1.3 亚太智能制造的发展与应用 10
1.2 工业4.0 16
1.2.1 工业4.0的背景 16
1.2.2 工业4.0的主要内容 17
1.2.3 工业4.0的执行情况 24
1.3 中国制造2025 28
1.3.1 中国制造2025的背景 28
1.3.2 中国制造2025的主要内容 30
1.3.3 中国制造2025的执行情况 31
1.4 智能制造的内涵与特征 32
1.4.1 **外对智能制造定义、内涵和特征的理解 32
1.4.2 智能制造与传统制造的异同 40
1.4.3 智能制造解读 40
1.5 智能制造参考模型 43
1.5.1 美国 44
1.5.2 德国 46
1.5.3 中国 48
第2章 智能工厂方案与体系 51
2.1 智能工厂的体系架构 52
2.1.1 智能工厂的架构与功能定义 52
2.1.2 智能工厂的雏形——安贝格数字化工厂 54
2.2 智能工厂解决方案要素 57
2.2.1 产品数字化建模与开发系统 57
2.2.2 产品全生命周期管理系统 60
2.2.3 生产制造执行系统 63
2.2.4 全集成自动化系统 64
2.2.5 企业资源计划 65
产品全生命周期管理篇
第3章 数字孪生模型 70
3.1 概述 70
3.1.1 数字孪生模型的概念及定义 70
3.1.2 数字孪生模型在制造中的作用 74
3.1.3 数字孪生模型的应用和进展 76
3.2 基于模型的企业 77
3.2.1 技术标准与规范 78
3.2.2 从MBD到MBE 81
3.3 MBE的体系建设 91
3.3.1 西门子MBE解决之道 91
3.3.2 西门子MBE解决方案的价值定位 95
第4章 数字孪生模型的组成 96
4.1 产品设计 96
4.1.1 MBD模型定义的挑战 96
4.1.2 MBD模型定义的解决方案 98
4.2 过程规划 116
4.3 生产布局 118
4.4 过程仿真 122
4.5 产量优化 123
4.6 维护保障管理 139
4.6.1 服务规划 139
4.6.2 服务手册管理 140
4.6.3 维护BOM管理 141
4.6.4 维护保障执行 143
4.6.5 服务调度和执行 143
4.6.6 维护保障知识库管理 144
4.6.7 FRACAS管理 145
4.6.8 维护保障报告和分析 146
4.6.9 维护物料管理 146
制造运营管理篇
第5章 制造执行系统概述 150
5.1 制造执行系统定义 150
5.1.1 MES的定义及内涵 150
5.1.2 MES的位置及与其他信息系统之间的关系 153
5.2 MES的体系架构简介 154
5.2.1 设计原则与项目目标 154
5.2.2 MES的体系架构 155
5.3 MES的发展趋势 161
5.3.1 MES朝着新一代MES的方向发展 161
5.3.2 MES成为智能工厂的核心 162
5.3.3 MES成为实现精益生产的关键环节 163
第6章 智能制造执行系统——SIMATIC IT 166
6.1 数据展现和功能系统 167
6.1.1 控制系统的数据管理 169
6.1.2 业务系统的数据管理 170
6.2 生产过程和生产管理 174
6.2.1 产品定义和产品生产 175
6.2.2 人员管理和生产规划 177
6.2.3 工单管理和制造执行 179
6.3 SIMATIC IT产品组合战略部署 181
6.3.1 SIMATIC IT生产套件 183
6.3.2 SIMATIC IT Preactor 189
6.3.3 SIMATIC IT智能套件 191
6.3.4 SIMATIC IT研发套件 193
6.3.5 SIMATIC IT eBR 195
全集成自动化篇
第7章 全集成的系统概念 198
7.1 客户对于自动化解决方案的需求 199
7.2 全集成自动化解决方案的优势 201
7.3 一体化的工程 202
7.3.1 TIA的统一性 202
7.3.2 TIA的开放性 204
7.3.3 联合调试与联合编程 205
7.3.4 远程维护 206
7.3.5 过程的模拟与仿真 206
7.3.6 通过TIA实现高效工程及其带来的效益 207
7.4 工业数据的管理 207
7.4.1 跨部门的横向集成 207
7.4.2 跨各层的纵向集成 207
7.4.3 工业数据管理可以提供多种维度和视角来视察与利用数据 207
7.5 故障安全集成 208
7.5.1 安全集成理念 209
7.5.2 设备安全的实现 209
7.6 工业通信 215
7.6.1 以太网和工业以太网 215
7.6.2 PROFINET 216
7.6.3 工业无线通信 219
7.6.4 PROFIBUS（IEC 61158/61784） 220
7.6.5 AS-Interface（EN 50295/IEC 62026） 221
7.6.6 IO-Link（IEC 61131-9） 221
7.7 工业信息安全 222
7.7.1 工业信息安全的防护理念 222
7.7.2 工厂安全 223
7.7.3 网络安全 224
7.7.4 系统完整性 228
系统集成篇
第8章 企业间价值网络的横向集成 234
8.1 横向集成 234
8.2 横向集成解决的问题 235
8.3 横向集成与车间 236
8.4 横向集成与网络化 236
第9章 全流程的端到端集成 237
9.1 全流程的端到端集成简介 238
9.2 端到端——供应链要达到*佳的状态? 239
9.3 端到端集成解决方案 240
9.4 全价值链端到端系统工程 240
**0章 网络化的纵向垂直集成与网络化制造 243
10.1 PDM与ERP集成 244
10.1.1 PDM与ERP集成的必要性 244
10.1.2 PDM与ERP的集成模式 244
10.2 ERP与MES集成 245
10.2.1 ERP与MES的集成分析 246
10.2.2 ERP与MES的集成模式与方法 247
10.2.3 SAP制造行业的ERP与MES集成架构 250
10.3 PLM与MES集成 251
10.3.1 PLM与MES的集成分析 251
10.3.2 西门子的PLM与MES集成架构 251
案例分析篇
制造运营管理案例 254
成功案例1青岛啤酒 254
成功案例2京信通信 258
产品全生命周期管理案例 264
全集成自动化案例 268

穿越信息洪流的航标：数据驱动的决策与企业重塑 图书名称：数据之海的领航者：从信息孤岛到智能决策 图书简介： 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动现代商业社会运转的核心引擎。然而，海量数据的堆积并未自然带来洞察力，反而可能加剧“信息过载”的困境。本书《数据之海的领航者：从信息孤岛到智能决策》并非探讨具体的工业技术革新，而是聚焦于更高维度的管理哲学、数据治理框架以及如何构建一个真正以数据为中心的组织。它是一部面向企业高层管理者、数据战略规划师以及渴望实现业务深刻变革的专业人士的实战指南。 本书旨在回答一个根本性问题：在一个数据无处不在的环境中，企业如何有效地“捕获价值”，而非仅仅“存储数据”？我们深入剖析了数据从采集、清洗、建模到转化为可执行洞察的全生命周期管理，强调了数据文化建设在数字化转型中的决定性作用。 第一部分：打破藩篱——重构数据生态系统 传统企业的组织结构往往是割裂的，数据分散在各个职能部门的“信息孤岛”中，形成壁垒，极大地阻碍了跨部门协作与统一决策。本书首先着手于解构这些壁垒。 1. 从信息孤岛到统一视图：数据治理的基石 我们详细阐述了建立有效数据治理体系的必要性与实施路径。这不仅仅是技术问题，更是关于“谁拥有数据定义权”、“谁对数据质量负责”的组织权责划分。书中提出了“数据资产化”的框架，将数据视为与人力、资本并重的核心资产，并探讨了如何建立跨部门的数据标准委员会（DSC），确保所有业务报告和分析基于同一套“可信赖的真相源”（Single Source of Truth）。 2. 数据的“生命线”：质量、血缘与元数据管理 数据质量是智能决策的生命线。本书着重介绍了数据血缘（Data Lineage）追踪的重要性。理解数据从源头到最终报告的每一步转换、清洗和聚合过程，是建立信任的关键。我们提供了一套实用的元数据管理策略，帮助企业清晰地记录数据的业务含义、技术结构和使用权限，确保业务人员在调用数据时能准确理解其背景，避免因语义不清导致的错误判断。 3. 组织变革：数据素养与文化重塑 技术工具的部署只是表面工程。真正的变革在于人的思维方式。本书深刻探讨了数据素养（Data Literacy）在不同层级员工中的培养策略。对于决策层，强调如何提出正确的数据问题；对于一线员工，则关注如何规范地输入和标记数据。我们分享了构建“实验文化”的案例，鼓励员工在小范围内进行数据驱动的假设检验，即使失败也是一种学习，从而将“凭感觉决策”逐步转化为“基于证据决策”。 第二部分：洞察的熔炉——从描述到预测的飞跃 当数据被有效地治理和集成后，下一步就是如何从历史信息中提炼出未来趋势和可执行的建议。本书将分析的深度从传统的描述性分析推向了更具前瞻性的预测性与规范性分析。 4. 分析的进化阶梯：超越仪表板的局限 许多企业停留在第一级分析——“发生了什么？”（描述性报告）。本书引导读者攀登至第二级（“为什么发生？”——诊断性分析）和第三级（“接下来会发生什么？”——预测性分析）。我们详细剖析了如何设计指标体系，确保关键绩效指标（KPIs）与战略目标高度对齐，并避免“指标的陷阱”，即为了优化某个局部指标而损害整体业务健康。 5. 商业智能的现代化：从报告到智能应用 我们探讨了新一代商业智能（BI）工具如何赋能非技术用户。重点不在于工具本身，而在于“嵌入式分析”的概念——将数据洞察无缝地嵌入到日常工作流程中。例如，CRM系统应能实时显示客户流失风险评分，而不是等待每月的数据报告。本书提供了构建动态“驱动型仪表板”的原则，这些仪表板能够根据用户的角色和当前任务，自动突出显示最需要关注的异常点和机会。 6. 数据的未来：机器学习的商业应用门槛 虽然本书不深入复杂的算法细节，但我们清晰地描绘了机器学习（ML）在商业场景中的落地路径。我们关注“模型可解释性”（Explainability），尤其是在金融、营销和供应链领域，决策者必须理解模型给出某一建议的原因。书中提供了评估“最小可行模型”（MVM）的框架，帮助企业避免陷入过度工程化的泥潭，快速验证数据预测的商业价值。 第三部分：价值的实现——数据驱动的战略转型 数据驱动的转型最终必须体现在商业价值的提升上。本部分聚焦于如何将数据能力转化为具体的竞争优势。 7. 客户旅程的数字化映射与个性化引擎 理解客户是商业的永恒主题。本书展示了如何通过整合来自前端（网站、App）和后端（交易、服务）的多源数据，构建“360度客户画像”。我们阐述了如何利用这些画像进行微细分（Micro-segmentation），并实施超个性化的营销和产品推荐策略。关键在于建立实时反馈回路，确保每一次互动都能丰富和校准客户模型。 8. 运营效率的优化：从经验驱动到流程自动化 在供应链和生产管理中，数据可以揭示隐藏的瓶颈和浪费。我们探讨了如何利用传感器数据、历史绩效数据和外部环境数据（如天气、交通）来建立“数字孪生”的概念模型（侧重于流程和系统的动态模拟，而非物理实体）。通过模拟不同干预措施的结果，企业可以预先优化库存水平、预测设备维护需求，从而实现资源利用率的最大化。 9. 风险的预警与合规性：数据安全与伦理边界 在数据价值日益凸显的同时，数据风险也同步增加。本书强调，数据战略必须与风险管理并行。我们深入讨论了数据隐私保护（如GDPR、CCPA等原则的内在精神）在设计阶段就嵌入到数据架构中的必要性（Privacy by Design）。同时，针对数据偏见（Bias）问题，我们提出了定性和定量相结合的审查机制，确保自动化决策的公平性和透明度，维护企业的长期信誉。 结语：永无止境的数据旅程 《数据之海的领航者》旨在向读者证明，数据驱动的未来不是一个终点，而是一个持续学习、适应和优化的循环过程。它要求组织具备极强的灵活性和对“不确定性”的容忍度。掌握这些方法论和框架，企业方能真正驾驭数据，成为信息洪流中的智慧领航者，实现持续、稳健的商业增长。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视野非常宏大，它不仅仅关注“制造本身”，更将智能制造置于全球供应链和可持续发展的宏大背景下去审视。作者对于“循环经济”和“绿色制造”在数字化转型中的推动作用进行了深入的分析，这在当前强调ESG的大环境下，显得尤为及时和重要。书中提出，通过精准的需求预测和物料追溯，智能工厂能够极大地减少生产过程中的浪费和能源消耗，这不光是社会责任，更是实打实的成本节约。我尤其欣赏作者在分析不同国家和地区的智能制造发展路径时的对比研究，揭示了文化、政策和市场需求对技术采纳速度的制约与促进作用。这种跨文化的、战略层面的比较，让读者能够更全面地理解，为什么有的技术在A地取得成功，却在B地遭遇瓶颈。总而言之，这是一本兼具深度、广度与前瞻性的行业参考书，能有效帮助决策者构建一个既高效又负责任的制造体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让人大开眼界，内容编排得非常用心，尤其是在工业4.0和数字化转型的宏大叙事中，作者巧妙地将理论深度与实操细节结合起来。书中对于智能工厂的系统架构分析得入木三分，从顶层设计到具体执行层面的数据采集、分析和反馈闭环，勾勒出了一幅清晰的未来制造蓝图。我印象最深的是其中关于柔性制造单元的案例剖析，不仅仅停留在概念层面，更是深入探讨了如何通过MES系统与机器人协作来实现快速换模和个性化定制，这对我们正在进行数字化升级的中小型企业来说，简直就是一份实用的操作手册。作者的语言风格非常严谨且富有逻辑性，没有过多的华丽辞藻，每一个段落都像是在搭建一个精密的工业模型，层层递进，让你在阅读的过程中，不断地思考如何将这些前沿理念落地到自己的生产线上。特别是关于物联网（IoT）在设备预测性维护中的应用，那些具体的算法思路和数据流向图，即便不是技术专家也能大致领会其精髓，这种化繁为简的能力，着实体现了作者深厚的行业功底。

评分☆☆☆☆☆

这本书的论述风格非常独特，它不像传统的教科书那样刻板，反而更像是一位经验丰富的老工程师在跟同行交流最新的项目心得。其中对于“精益生产”与“数字化”如何实现深度融合的探讨，尤其让我眼前一亮。很多企业在推行精益时，往往陷入了流程优化的死胡同，而这本书清晰地指出了，数字化工具不是简单的记录和报告，而是驱动精益持续改进的“神经系统”。作者用了很多篇幅去解析“数字孪生”技术的应用潜力，并且不回避其中的技术难点和高昂的初期投入，这种诚实的态度很受读者信赖。它没有一味鼓吹“上马新技术”，而是引导读者思考：我的生产流程中，哪些环节最能从实时仿真中获益？这种务实主义的笔调，使得全书的论证都建立在坚实的经济效益分析之上，避免了空谈概念。对于那些希望在现有生产基础上进行渐进式优化的企业管理者来说，这本书的价值是不可估量的。

评分☆☆☆☆☆

我向来对技术书籍的阅读持谨慎态度，因为很多书籍往往只停留在概念的堆砌和术语的罗列。但这本书在阐述“人机交互界面设计”与“操作人员培训”这部分内容时，展现出的细腻和体贴是令人赞叹的。作者深刻理解到，再先进的自动化系统，最终还是需要人去操作、去维护，因此，如何降低新系统的学习曲线，如何设计出符合人类认知习惯的HMI（人机界面），成为了全书一个非常人性化的切入点。书中引用了大量的认知心理学和人机工程学的研究成果来佐证其观点，这使得书中的建议不再是凭空想象，而是有科学依据的。读到这里，我几乎能想象到未来工厂里，技术人员是如何轻松地通过平板电脑诊断设备故障，而不是对着一堆复杂的指示灯发愁。这种关注“最终用户体验”的视角，使得这本书的覆盖面远超出了纯粹的硬核技术范畴，更像是一部关于“面向未来的工作场所设计指南”。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我立刻感受到一种扑面而来的、关于“效率革命”的紧迫感和兴奋感。它的叙事节奏非常快，像是一部快节奏的工业纪录片，不断地抛出新的技术点和趋势判断。作者对于数据治理和信息安全在智能制造中的核心地位的强调，在我看来是极具前瞻性的。我们常常谈论AI、谈论自动化，但往往忽略了支撑这一切的数据基础是否扎实可靠。这本书在这方面着墨颇多，详细阐述了如何建立一个统一的数据湖，如何打破车间“数据孤岛”，以及在跨平台数据交互中需要警惕的安全漏洞。这种全景式的视角，让我不再将数字化看作是孤立的技术升级，而是上升到了企业核心竞争力重塑的战略层面。文字中充满了对行业痛点的深刻洞察，比如对“人机协作的伦理边界”的探讨，虽然有些哲学意味，却反映出作者在思考技术进步的同时，也对社会影响保持着清醒的认识。读完后，感觉整个人对“未来工厂”的概念不再模糊，而是具体成了一系列可执行的、相互关联的模块。