具体描述
《建设监理招标投标实务》共九章。阐述了建设监理招标投标活动的内容及应遵循的法律、法规和程序、原则；重点介绍了建设监理招标投标文件编制的依据、内容和技巧；并搜集了国内用于实际工程项目中编制较为完善的招标投标文件作为示例；对建设监理合同及建设监理招标投标文件的贯彻实施经验作了介绍。
《建设监理招标投标实务》切近实用。可操作性强，可供建设单位、监理单位、建设主管部门在监理招标投标时应用，也可作为监理人员培训及高校教学参考之用。
智能制造时代下的先进制造技术与应用 本书聚焦于全球工业4.0浪潮中，智能制造领域最前沿的技术发展、核心理论框架以及在实际生产环境中的深度应用。它不是一本关于工程造价或招投标流程的工具书，而是一本旨在为工程技术人员、企业管理者以及科研人员提供全面、系统化智能制造知识体系的专业著作。 --- 第一章：智能制造的理论基石与演进逻辑 本章深入剖析了智能制造（Smart Manufacturing）的哲学思想与技术演变历程，将其置于全球工业革命的宏大背景下进行考察。 1.1 工业4.0的内涵与核心特征 定义与边界： 精确界定智能制造的范围，区分其与自动化、信息化的本质区别。探讨CPS（信息物理系统）、物联网（IoT）在智能工厂中的核心地位。 关键要素解析： 详细阐述互联互通性、信息透明化、技术辅助决策、分布式控制四大核心特征的内在逻辑。 国际标准与路线图： 对比分析德国工业4.0、美国智能制造伙伴关系（IMPartnership）以及中国“中国制造2025”在智能制造战略上的异同点及技术路线图的部署。 1.2 制造系统的演化模型 从大规模生产到大规模定制（Mass Customization）： 分析柔性制造系统（FMS）向敏捷制造系统（AMS）过渡的关键技术瓶颈与突破口。 数据驱动的决策逻辑： 探讨基于大数据的制造过程优化，从描述性分析到预测性维护、规范性控制的理论模型构建。 第二章：核心支撑技术：新一代信息技术在制造中的集成 本章是全书的技术核心，重点讲解支撑智能制造落地的关键技术栈，包括但不限于先进的传感、网络、计算和数据处理技术。 2.1 工业物联网（IIoT）的架构设计 边缘计算与雾计算： 探讨在设备端进行实时数据预处理的必要性，分析不同计算层级（云、雾、边）的数据流转策略与安全策略。 通信协议的选型与优化： 详细对比TSN（时间敏感网络）、5G-URLLC、OPC UA等工业通信协议在低延迟、高可靠性场景下的适用性与部署挑战。 2.2 工业大数据分析与人工智能 数据采集与治理： 聚焦于异构设备数据（如PLC、SCADA、MES）的统一接口标准与数据清洗方法。 机器学习在质量控制中的应用： 阐述如何利用深度学习模型（如CNN、RNN）实现产品缺陷的自动识别与分类，以及异常工况的早期预警。 数字孪生（Digital Twin）的构建与应用： 讲解如何基于仿真建模和实时数据反馈，构建高保真度的物理实体数字模型，用于工艺仿真、流程优化和虚拟调试。 第三章：智能制造系统中的自动化与机器人技术 本章深入探讨了执行层面的先进技术，重点在于提升生产线的柔性、效率和安全性。 3.1 先进运动控制与伺服系统 高精度伺服系统的集成： 分析高性能电机和驱动器在高速加工和精密装配中的作用，以及运动控制算法的优化。 协同机器人（Cobots）的应用： 探讨人机协作的工作空间设计、安全标准（如ISO/TS 15066）以及在非结构化环境下的任务规划。 3.2 智能物流与仓储系统 自主移动机器人（AMR）的路径规划： 介绍基于SLAM（即时定位与地图构建）技术的AMR在复杂工厂内部的动态调度算法。 智能仓储管理系统（WMS）： 讲解如何利用RF-ID、视觉识别等技术，实现物料的实时在库、出库和追溯管理。 第四章：增材制造（3D打印）与柔性生产线的整合 本章关注新兴的制造范式如何改变产品设计和供应链的结构。 4.1 增材制造的工艺链与优化 关键技术对比： 系统梳理SLM、EBM、Binder Jetting等工业级增材制造工艺的材料特性、精度与成本效益分析。 设计驱动制造（DfAM）： 探讨拓扑优化、点阵结构设计等先进设计方法如何最大化增材制造的潜力。 4.2 柔性生产线的集成与调度 MES（制造执行系统）的升级： 阐述现代MES如何从生产调度向资源优化、能耗管理扩展，实现对异构制造资源的统一调度。 实时反馈与自适应能力： 探讨如何通过闭环控制系统，使生产线能够根据原料波动或设备状态变化，自动调整加工参数。 第五章：智能制造的安全、运维与可持续发展 本章侧重于智能工厂的长期健康运行和企业社会责任的体现。 5.1 工业信息安全（OT Security） 攻击面分析： 识别工业控制系统（ICS）在网络化过程中暴露出的安全风险点（如PLC固件漏洞、远程访问风险）。 纵深防御策略： 介绍ISA/IEC 62443标准框架，以及如何部署网络分段、入侵检测与应急响应机制。 5.2 预测性维护（PdM）与资产绩效管理（APM） 健康状态评估模型： 介绍基于振动、温度、电流信号的RUL（剩余使用寿命）预测模型构建。 运维模式的转变： 分析PdM如何从被动/事后维护转向主动/预防性维护，并量化其带来的停机时间减少和维护成本节约。 5.3 绿色智能制造与能效优化 能源监控与优化： 探讨如何利用传感器网络和AI算法，实时监测和调控高能耗设备的运行负荷，实现生产过程的低碳化。 循环经济与智能回收： 研究如何将产品生命周期管理（PLM）数据与回收链对接，提高资源利用率。 --- 本书特点： 本书紧密围绕“技术驱动”和“系统集成”两大核心，全面覆盖了从底层传感器网络到顶层决策支持系统的全链条技术。内容深入浅出，理论结合实际案例，尤其强调了先进算法在解决复杂工程问题中的应用方法。它旨在帮助读者构建一个全面的、面向未来的智能制造知识框架，为推进企业数字化转型提供坚实的技术支撑和战略指引。本书的读者群涵盖了高级工程师、技术管理者、高校相关专业师生及所有致力于提升制造业核心竞争力的专业人士。
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