具体描述
本书共十章，主要内容包括：电力系统及电力网概述；配电网概述；配电网工程；基本建设程序；工程建设造价的编制和管理；工程合同管理；计算机在预算中的应用和管理以预算案例等。并附有《电力建设110KV及以下送变电工程限额设计参考指标》供参考。
全书注重电力工程定额与造价的编制，着重讲述配电网工程概预算编制的基础知识和工程造价的管理，并附有案例，具有较强的实用性和可操作性。它不仅适用于城网、农网改造工程建设和管理的技术经济人员学习和掌握配电网建设工程造价的编制和管理，而且是施工投标标底和报价编制的参考用书，并可作为电力系统配电网工程技术经济专业人员、执业造价工程师岗位培训的教材和电力网工程建设业主、施工承包商、电力设计院、建设监理、工程审计等单位设计、施工、审计、管理人员的参考书。
智能制造与工业4.0：转型升级的关键路径 本书简介 随着全球制造业格局的深刻变革，以数字化、网络化、智能化为核心的“工业4.0”浪潮正以前所未有的速度重塑传统产业。本书《智能制造与工业4.0：转型升级的关键路径》旨在为企业高层管理者、技术决策者、工程技术人员以及相关领域的研究人员提供一套全面、系统且富有实践指导意义的理论框架与实施蓝图。本书深刻剖析了智能制造的内涵、核心技术要素、集成策略以及实施过程中的挑战与应对之道，聚焦于如何通过系统性的数字化转型，实现生产效率、产品质量与运营柔性的质的飞跃。 第一部分：智能制造的宏观图景与战略定位 本部分首先对“工业4.0”的起源、发展脉络及其在全球范围内的技术竞争态势进行了深入梳理。我们探讨了智能制造不仅仅是单一技术的叠加，而是一种面向未来生产范式的系统性变革。 第一章：工业4.0的时代背景与核心驱动力 本章详细分析了驱动第四次工业革命的关键宏观因素，包括全球供应链的重塑、消费者需求的个性化与快速迭代、劳动力结构的变化以及可持续发展对生产方式提出的更高要求。重点阐述了信息物理系统（Cyber-Physical Systems, CPS）在构建未来工厂中的基础性地位。我们探讨了云计算、大数据、物联网（IoT）和人工智能（AI）如何从根本上改变传统制造的价值链，并强调了数据作为新生产要素的核心价值。 第二章：智能制造的总体架构与关键特征 本书提出了一套通用的智能制造参考架构模型，涵盖了从底层设备层到顶层决策层的全方位集成。重点解析了智能制造区别于传统自动化制造的几个核心特征：互联性（设备、系统、人员间的实时数据交换）、透明性（生产过程的完全可视化与可追溯性）、去中心化决策（基于实时数据的自主优化与调度）、以及产品生命周期管理的数字化贯穿。本章还对比分析了不同国家和地区在智能制造战略上的侧重点，为我国企业的战略定位提供国际视野参考。 第二章：战略规划与路线图设计 成功的转型并非一蹴而就，需要清晰的战略规划。本章指导读者如何根据自身行业的特点、技术成熟度和资源禀赋，制定差异化的智能制造路线图。内容包括：现状诊断（能力成熟度评估模型）、目标设定（短期、中期、长期目标）、投资回报分析（ROI评估框架）以及风险识别与缓解。我们强调，路线图的制定必须与企业的中长期业务战略紧密对齐，避免陷入“为技术而技术”的误区。 第二部分：核心技术赋能与集成实践 智能制造的实现依赖于一系列前沿技术的深度融合与应用。本部分聚焦于这些关键技术在制造场景中的落地实施。 第三章：工业物联网（IIoT）与边缘计算 本章深入探讨了IIoT在连接海量工业设备、采集高频实时数据方面的技术挑战与解决方案。重点解析了传感器技术、无线通信协议（如5G在工业环境中的应用）的最新进展。同时，系统阐述了边缘计算的必要性，说明了数据在靠近源头处进行预处理、分析和决策响应的重要性，尤其是在对延迟敏感的关键控制环节。我们提供了IIoT平台选型与部署的实践指南。 第四章：大数据分析与人工智能在制造中的应用 数据是智能制造的血液。本章详细介绍了大数据在生产运营中的应用场景，包括质量预测性维护（PdM）、能耗优化、供应链需求预测等。重点剖析了机器学习和深度学习模型如何从海量历史与实时数据中提取深层规律，实现从描述性分析向预测性乃至规范性决策的跨越。我们提供了实际案例中模型训练、验证与部署的最佳实践。 第五章：数字孪生（Digital Twin）与虚拟仿真 数字孪生技术是连接物理世界与数字世界的桥梁。本章详尽阐述了数字孪生的构建原理、多尺度建模方法（从部件级到工厂级）以及其在研发、生产、运维全生命周期中的应用价值。通过详细的案例分析，读者将了解到如何利用数字孪生进行工艺优化、瓶颈分析、复杂系统调试和人员培训，显著降低物理试错成本。 第六章：增材制造（3D打印）与柔性生产线集成 本章探讨了增材制造如何突破传统减材制造的局限，实现复杂结构件的快速制造与定制化生产。重点分析了增材制造如何与柔性生产系统相结合，支撑小批量、多品种的快速换型需求。内容涵盖从材料选择、工艺参数优化到后处理流程的数字化管理，以确保制造成品的质量一致性。 第三部分：运营优化与组织变革 技术只是工具，真正的转型成功需要运营流程的再造和组织文化的重塑。 第七章：智能供应链与物流自动化 现代制造要求供应链具备高度的敏捷性和透明度。本章讨论了如何通过区块链技术增强供应链数据的可信性与可追溯性，实现跨企业的协同管理。同时，介绍了自动化立体仓库（AS/RS）、自主移动机器人（AMR）在工厂内部物流中的集成部署，以实现“黑灯工厂”的物料配送愿景。 第八章：网络安全与数据治理 随着工厂的全面互联，网络攻击面急剧扩大，工业控制系统的安全防护成为重中之重。本章系统梳理了针对OT（运营技术）环境的风险评估方法、纵深防御体系的构建原则，以及安全事件的快速响应机制。此外，还阐述了在数据驱动的运营中，如何建立有效的数据治理框架，确保数据的准确性、完整性和合规性。 第九章：组织结构重塑与人才发展 智能制造对人员技能提出了全新的要求。本章分析了传统制造岗位面临的挑战，并提出了面向未来的“数据科学家”、“机器人协调员”、“跨域系统集成师”等新角色的能力模型。本书提供了构建终身学习体系、推动跨职能团队协作、以及培育数字化思维的企业文化建设的实操建议，强调人机协同是智能制造的最高境界。 结语：迈向可持续与韧性的未来制造 本书最后总结了智能制造在实现可持续发展目标中的潜力，特别是在能效优化和资源循环利用方面的作用。本书不仅是技术的指南，更是企业迎接第四次工业革命，实现高质量、高效率、高韧性生产的战略路线图。 --- 本书特点： 1. 理论与实践并重： 融合了最新的学术研究成果与国内外领先企业的成功应用案例。 2. 系统集成视角： 强调各关键技术间的协同作用和系统工程方法论。 3. 可操作性强： 提供从战略规划到具体技术选型的分步实施建议和评估工具。 4. 前瞻性视野： 覆盖了未来十年内可能影响制造业格局的关键技术发展趋势。
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