智能製造之路(數字化工廠) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳明梁乃明方誌剛劉晉飛... 編

圖書標籤:

• 智能製造
• 數字化工廠
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• 工業互聯網
• 生産力
• 自動化
• 數字化轉型
• 精益生産
• 智能工廠
• 製造業升級

店鋪： 火把圖書專營店

齣版社： 機械工業

ISBN：9787111550730

商品編碼：23637277761

開本：16

齣版時間：2016-10-01

基本信息

• 商品名稱：智能製造之路(數字化工廠)
• 作者：編者:陳明//梁乃明//方誌剛//劉晉飛//唐堂等
• 定價：69
• 齣版社：機械工業
• ISBN號：9787111550730

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2016-10-01
• 印刷時間：2016-10-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：272

內容提要

陳明、梁乃明、方誌剛、劉晉飛、唐堂等編寫的 《智能製造之路(數字化工廠)》闡述瞭智能製造的國 內外發展與應用狀況、智能製造的內涵與特徵；描繪 瞭智能製造參考模型、智能工廠體係架構以及智能工 廠解決方案要素；分享瞭數字化工廠三個不同維度的 數字化藍圖和實施路綫圖，通過三大集成篇與案例分 析篇，結閤“西門子數字化企業軟件套件”，幫助讀 者*好地理解智能製造相關理念，促進企業打造新一 代智能創新平颱，從而在設計研發、工藝開發、生産 製造、售後維護等産品全生命周期實行全麵數字化與 智能管理，促進企業實現工業物聯網與應用服務聯網 的深度融閤，*好地滿足客戶持續多變的個性化需求 。
    

目錄

序
前言一
前言二
理論篇
**章 智能製造概述 2
1.1 智能製造**外發展與應用狀況 2
1.1.1 美國智能製造的發展與應用 2
1.1.2 歐洲智能製造的發展與應用 5
1.1.3 亞太智能製造的發展與應用 10
1.2 工業4.0 16
1.2.1 工業4.0的背景 16
1.2.2 工業4.0的主要內容 17
1.2.3 工業4.0的執行情況 24
1.3 中國製造2025 28
1.3.1 中國製造2025的背景 28
1.3.2 中國製造2025的主要內容 30
1.3.3 中國製造2025的執行情況 31
1.4 智能製造的內涵與特徵 32
1.4.1 **外對智能製造定義、內涵和特徵的理解 32
1.4.2 智能製造與傳統製造的異同 40
1.4.3 智能製造解讀 40
1.5 智能製造參考模型 43
1.5.1 美國 44
1.5.2 德國 46
1.5.3 中國 48
第2章 智能工廠方案與體係 51
2.1 智能工廠的體係架構 52
2.1.1 智能工廠的架構與功能定義 52
2.1.2 智能工廠的雛形——安貝格數字化工廠 54
2.2 智能工廠解決方案要素 57
2.2.1 産品數字化建模與開發係統 57
2.2.2 産品全生命周期管理係統 60
2.2.3 生産製造執行係統 63
2.2.4 全集成自動化係統 64
2.2.5 企業資源計劃 65
産品全生命周期管理篇
第3章 數字孿生模型 70
3.1 概述 70
3.1.1 數字孿生模型的概念及定義 70
3.1.2 數字孿生模型在製造中的作用 74
3.1.3 數字孿生模型的應用和進展 76
3.2 基於模型的企業 77
3.2.1 技術標準與規範 78
3.2.2 從MBD到MBE 81
3.3 MBE的體係建設 91
3.3.1 西門子MBE解決之道 91
3.3.2 西門子MBE解決方案的價值定位 95
第4章 數字孿生模型的組成 96
4.1 産品設計 96
4.1.1 MBD模型定義的挑戰 96
4.1.2 MBD模型定義的解決方案 98
4.2 過程規劃 116
4.3 生産布局 118
4.4 過程仿真 122
4.5 産量優化 123
4.6 維護保障管理 139
4.6.1 服務規劃 139
4.6.2 服務手冊管理 140
4.6.3 維護BOM管理 141
4.6.4 維護保障執行 143
4.6.5 服務調度和執行 143
4.6.6 維護保障知識庫管理 144
4.6.7 FRACAS管理 145
4.6.8 維護保障報告和分析 146
4.6.9 維護物料管理 146
製造運營管理篇
第5章 製造執行係統概述 150
5.1 製造執行係統定義 150
5.1.1 MES的定義及內涵 150
5.1.2 MES的位置及與其他信息係統之間的關係 153
5.2 MES的體係架構簡介 154
5.2.1 設計原則與項目目標 154
5.2.2 MES的體係架構 155
5.3 MES的發展趨勢 161
5.3.1 MES朝著新一代MES的方嚮發展 161
5.3.2 MES成為智能工廠的核心 162
5.3.3 MES成為實現精益生産的關鍵環節 163
第6章 智能製造執行係統——SIMATIC IT 166
6.1 數據展現和功能係統 167
6.1.1 控製係統的數據管理 169
6.1.2 業務係統的數據管理 170
6.2 生産過程和生産管理 174
6.2.1 産品定義和産品生産 175
6.2.2 人員管理和生産規劃 177
6.2.3 工單管理和製造執行 179
6.3 SIMATIC IT産品組閤戰略部署 181
6.3.1 SIMATIC IT生産套件 183
6.3.2 SIMATIC IT Preactor 189
6.3.3 SIMATIC IT智能套件 191
6.3.4 SIMATIC IT研發套件 193
6.3.5 SIMATIC IT eBR 195
全集成自動化篇
第7章 全集成的係統概念 198
7.1 客戶對於自動化解決方案的需求 199
7.2 全集成自動化解決方案的優勢 201
7.3 一體化的工程 202
7.3.1 TIA的統一性 202
7.3.2 TIA的開放性 204
7.3.3 聯閤調試與聯閤編程 205
7.3.4 遠程維護 206
7.3.5 過程的模擬與仿真 206
7.3.6 通過TIA實現高效工程及其帶來的效益 207
7.4 工業數據的管理 207
7.4.1 跨部門的橫嚮集成 207
7.4.2 跨各層的縱嚮集成 207
7.4.3 工業數據管理可以提供多種維度和視角來視察與利用數據 207
7.5 故障安全集成 208
7.5.1 安全集成理念 209
7.5.2 設備安全的實現 209
7.6 工業通信 215
7.6.1 以太網和工業以太網 215
7.6.2 PROFINET 216
7.6.3 工業無綫通信 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 工業信息安全 222
7.7.1 工業信息安全的防護理念 222
7.7.2 工廠安全 223
7.7.3 網絡安全 224
7.7.4 係統完整性 228
係統集成篇
第8章 企業間價值網絡的橫嚮集成 234
8.1 橫嚮集成 234
8.2 橫嚮集成解決的問題 235
8.3 橫嚮集成與車間 236
8.4 橫嚮集成與網絡化 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簡介 238
9.2 端到端——供應鏈要達到*佳的狀態? 239
9.3 端到端集成解決方案 240
9.4 全價值鏈端到端係統工程 240
**0章 網絡化的縱嚮垂直集成與網絡化製造 243
10.1 PDM與ERP集成 244
10.1.1 PDM與ERP集成的必要性 244
10.1.2 PDM與ERP的集成模式 244
10.2 ERP與MES集成 245
10.2.1 ERP與MES的集成分析 246
10.2.2 ERP與MES的集成模式與方法 247
10.2.3 SAP製造行業的ERP與MES集成架構 250
10.3 PLM與MES集成 251
10.3.1 PLM與MES的集成分析 251
10.3.2 西門子的PLM與MES集成架構 251
案例分析篇
製造運營管理案例 254
成功案例1青島啤酒 254
成功案例2京信通信 258
産品全生命周期管理案例 264
全集成自動化案例 268

穿越信息洪流的航標：數據驅動的決策與企業重塑 圖書名稱：數據之海的領航者：從信息孤島到智能決策 圖書簡介： 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動現代商業社會運轉的核心引擎。然而，海量數據的堆積並未自然帶來洞察力，反而可能加劇“信息過載”的睏境。本書《數據之海的領航者：從信息孤島到智能決策》並非探討具體的工業技術革新，而是聚焦於更高維度的管理哲學、數據治理框架以及如何構建一個真正以數據為中心的組織。它是一部麵嚮企業高層管理者、數據戰略規劃師以及渴望實現業務深刻變革的專業人士的實戰指南。 本書旨在迴答一個根本性問題：在一個數據無處不在的環境中，企業如何有效地“捕獲價值”，而非僅僅“存儲數據”？我們深入剖析瞭數據從采集、清洗、建模到轉化為可執行洞察的全生命周期管理，強調瞭數據文化建設在數字化轉型中的決定性作用。 第一部分：打破藩籬——重構數據生態係統 傳統企業的組織結構往往是割裂的，數據分散在各個職能部門的“信息孤島”中，形成壁壘，極大地阻礙瞭跨部門協作與統一決策。本書首先著手於解構這些壁壘。 1. 從信息孤島到統一視圖：數據治理的基石 我們詳細闡述瞭建立有效數據治理體係的必要性與實施路徑。這不僅僅是技術問題，更是關於“誰擁有數據定義權”、“誰對數據質量負責”的組織權責劃分。書中提齣瞭“數據資産化”的框架，將數據視為與人力、資本並重的核心資産，並探討瞭如何建立跨部門的數據標準委員會（DSC），確保所有業務報告和分析基於同一套“可信賴的真相源”（Single Source of Truth）。 2. 數據的“生命綫”：質量、血緣與元數據管理 數據質量是智能決策的生命綫。本書著重介紹瞭數據血緣（Data Lineage）追蹤的重要性。理解數據從源頭到最終報告的每一步轉換、清洗和聚閤過程，是建立信任的關鍵。我們提供瞭一套實用的元數據管理策略，幫助企業清晰地記錄數據的業務含義、技術結構和使用權限，確保業務人員在調用數據時能準確理解其背景，避免因語義不清導緻的錯誤判斷。 3. 組織變革：數據素養與文化重塑 技術工具的部署隻是錶麵工程。真正的變革在於人的思維方式。本書深刻探討瞭數據素養（Data Literacy）在不同層級員工中的培養策略。對於決策層，強調如何提齣正確的數據問題；對於一綫員工，則關注如何規範地輸入和標記數據。我們分享瞭構建“實驗文化”的案例，鼓勵員工在小範圍內進行數據驅動的假設檢驗，即使失敗也是一種學習，從而將“憑感覺決策”逐步轉化為“基於證據決策”。 第二部分：洞察的熔爐——從描述到預測的飛躍 當數據被有效地治理和集成後，下一步就是如何從曆史信息中提煉齣未來趨勢和可執行的建議。本書將分析的深度從傳統的描述性分析推嚮瞭更具前瞻性的預測性與規範性分析。 4. 分析的進化階梯：超越儀錶闆的局限 許多企業停留在第一級分析——“發生瞭什麼？”（描述性報告）。本書引導讀者攀登至第二級（“為什麼發生？”——診斷性分析）和第三級（“接下來會發生什麼？”——預測性分析）。我們詳細剖析瞭如何設計指標體係，確保關鍵績效指標（KPIs）與戰略目標高度對齊，並避免“指標的陷阱”，即為瞭優化某個局部指標而損害整體業務健康。 5. 商業智能的現代化：從報告到智能應用 我們探討瞭新一代商業智能（BI）工具如何賦能非技術用戶。重點不在於工具本身，而在於“嵌入式分析”的概念——將數據洞察無縫地嵌入到日常工作流程中。例如，CRM係統應能實時顯示客戶流失風險評分，而不是等待每月的數據報告。本書提供瞭構建動態“驅動型儀錶闆”的原則，這些儀錶闆能夠根據用戶的角色和當前任務，自動突齣顯示最需要關注的異常點和機會。 6. 數據的未來：機器學習的商業應用門檻 雖然本書不深入復雜的算法細節，但我們清晰地描繪瞭機器學習（ML）在商業場景中的落地路徑。我們關注“模型可解釋性”（Explainability），尤其是在金融、營銷和供應鏈領域，決策者必須理解模型給齣某一建議的原因。書中提供瞭評估“最小可行模型”（MVM）的框架，幫助企業避免陷入過度工程化的泥潭，快速驗證數據預測的商業價值。 第三部分：價值的實現——數據驅動的戰略轉型 數據驅動的轉型最終必須體現在商業價值的提升上。本部分聚焦於如何將數據能力轉化為具體的競爭優勢。 7. 客戶旅程的數字化映射與個性化引擎 理解客戶是商業的永恒主題。本書展示瞭如何通過整閤來自前端（網站、App）和後端（交易、服務）的多源數據，構建“360度客戶畫像”。我們闡述瞭如何利用這些畫像進行微細分（Micro-segmentation），並實施超個性化的營銷和産品推薦策略。關鍵在於建立實時反饋迴路，確保每一次互動都能豐富和校準客戶模型。 8. 運營效率的優化：從經驗驅動到流程自動化 在供應鏈和生産管理中，數據可以揭示隱藏的瓶頸和浪費。我們探討瞭如何利用傳感器數據、曆史績效數據和外部環境數據（如天氣、交通）來建立“數字孿生”的概念模型（側重於流程和係統的動態模擬，而非物理實體）。通過模擬不同乾預措施的結果，企業可以預先優化庫存水平、預測設備維護需求，從而實現資源利用率的最大化。 9. 風險的預警與閤規性：數據安全與倫理邊界 在數據價值日益凸顯的同時，數據風險也同步增加。本書強調，數據戰略必須與風險管理並行。我們深入討論瞭數據隱私保護（如GDPR、CCPA等原則的內在精神）在設計階段就嵌入到數據架構中的必要性（Privacy by Design）。同時，針對數據偏見（Bias）問題，我們提齣瞭定性和定量相結閤的審查機製，確保自動化決策的公平性和透明度，維護企業的長期信譽。 結語：永無止境的數據旅程 《數據之海的領航者》旨在嚮讀者證明，數據驅動的未來不是一個終點，而是一個持續學習、適應和優化的循環過程。它要求組織具備極強的靈活性和對“不確定性”的容忍度。掌握這些方法論和框架，企業方能真正駕馭數據，成為信息洪流中的智慧領航者，實現持續、穩健的商業增長。

評分☆☆☆☆☆

這本書的視野非常宏大，它不僅僅關注“製造本身”，更將智能製造置於全球供應鏈和可持續發展的宏大背景下去審視。作者對於“循環經濟”和“綠色製造”在數字化轉型中的推動作用進行瞭深入的分析，這在當前強調ESG的大環境下，顯得尤為及時和重要。書中提齣，通過精準的需求預測和物料追溯，智能工廠能夠極大地減少生産過程中的浪費和能源消耗，這不光是社會責任，更是實打實的成本節約。我尤其欣賞作者在分析不同國傢和地區的智能製造發展路徑時的對比研究，揭示瞭文化、政策和市場需求對技術采納速度的製約與促進作用。這種跨文化的、戰略層麵的比較，讓讀者能夠更全麵地理解，為什麼有的技術在A地取得成功，卻在B地遭遇瓶頸。總而言之，這是一本兼具深度、廣度與前瞻性的行業參考書，能有效幫助決策者構建一個既高效又負責任的製造體係。

評分☆☆☆☆☆

我嚮來對技術書籍的閱讀持謹慎態度，因為很多書籍往往隻停留在概念的堆砌和術語的羅列。但這本書在闡述“人機交互界麵設計”與“操作人員培訓”這部分內容時，展現齣的細膩和體貼是令人贊嘆的。作者深刻理解到，再先進的自動化係統，最終還是需要人去操作、去維護，因此，如何降低新係統的學習麯綫，如何設計齣符閤人類認知習慣的HMI（人機界麵），成為瞭全書一個非常人性化的切入點。書中引用瞭大量的認知心理學和人機工程學的研究成果來佐證其觀點，這使得書中的建議不再是憑空想象，而是有科學依據的。讀到這裏，我幾乎能想象到未來工廠裏，技術人員是如何輕鬆地通過平闆電腦診斷設備故障，而不是對著一堆復雜的指示燈發愁。這種關注“最終用戶體驗”的視角，使得這本書的覆蓋麵遠超齣瞭純粹的硬核技術範疇，更像是一部關於“麵嚮未來的工作場所設計指南”。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，我立刻感受到一種撲麵而來的、關於“效率革命”的緊迫感和興奮感。它的敘事節奏非常快，像是一部快節奏的工業紀錄片，不斷地拋齣新的技術點和趨勢判斷。作者對於數據治理和信息安全在智能製造中的核心地位的強調，在我看來是極具前瞻性的。我們常常談論AI、談論自動化，但往往忽略瞭支撐這一切的數據基礎是否紮實可靠。這本書在這方麵著墨頗多，詳細闡述瞭如何建立一個統一的數據湖，如何打破車間“數據孤島”，以及在跨平颱數據交互中需要警惕的安全漏洞。這種全景式的視角，讓我不再將數字化看作是孤立的技術升級，而是上升到瞭企業核心競爭力重塑的戰略層麵。文字中充滿瞭對行業痛點的深刻洞察，比如對“人機協作的倫理邊界”的探討，雖然有些哲學意味，卻反映齣作者在思考技術進步的同時，也對社會影響保持著清醒的認識。讀完後，感覺整個人對“未來工廠”的概念不再模糊，而是具體成瞭一係列可執行的、相互關聯的模塊。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓人大開眼界，內容編排得非常用心，尤其是在工業4.0和數字化轉型的宏大敘事中，作者巧妙地將理論深度與實操細節結閤起來。書中對於智能工廠的係統架構分析得入木三分，從頂層設計到具體執行層麵的數據采集、分析和反饋閉環，勾勒齣瞭一幅清晰的未來製造藍圖。我印象最深的是其中關於柔性製造單元的案例剖析，不僅僅停留在概念層麵，更是深入探討瞭如何通過MES係統與機器人協作來實現快速換模和個性化定製，這對我們正在進行數字化升級的中小型企業來說，簡直就是一份實用的操作手冊。作者的語言風格非常嚴謹且富有邏輯性，沒有過多的華麗辭藻，每一個段落都像是在搭建一個精密的工業模型，層層遞進，讓你在閱讀的過程中，不斷地思考如何將這些前沿理念落地到自己的生産綫上。特彆是關於物聯網（IoT）在設備預測性維護中的應用，那些具體的算法思路和數據流嚮圖，即便不是技術專傢也能大緻領會其精髓，這種化繁為簡的能力，著實體現瞭作者深厚的行業功底。

評分☆☆☆☆☆

這本書的論述風格非常獨特，它不像傳統的教科書那樣刻闆，反而更像是一位經驗豐富的老工程師在跟同行交流最新的項目心得。其中對於“精益生産”與“數字化”如何實現深度融閤的探討，尤其讓我眼前一亮。很多企業在推行精益時，往往陷入瞭流程優化的死鬍同，而這本書清晰地指齣瞭，數字化工具不是簡單的記錄和報告，而是驅動精益持續改進的“神經係統”。作者用瞭很多篇幅去解析“數字孿生”技術的應用潛力，並且不迴避其中的技術難點和高昂的初期投入，這種誠實的態度很受讀者信賴。它沒有一味鼓吹“上馬新技術”，而是引導讀者思考：我的生産流程中，哪些環節最能從實時仿真中獲益？這種務實主義的筆調，使得全書的論證都建立在堅實的經濟效益分析之上，避免瞭空談概念。對於那些希望在現有生産基礎上進行漸進式優化的企業管理者來說，這本書的價值是不可估量的。