具体描述
《数控技术》分为数控机床基础、数控机床加工零件前的准备、数控机床加工程序的编制、数控机床加工实例、数控机床使用中的日常维护等五个部分。
现代制造业的脉搏：工业自动化与智能制造的崛起 本书并非一本介绍“数控技术”的书籍，而是深入探讨现代制造业最核心的驱动力——工业自动化与智能制造的宏大图景。我们将一起揭示，在信息技术、人工智能、物联网等尖端科技的催化下，传统制造模式如何经历颠覆性的变革，迈向一个前所未有的高效、柔性、智能化的新时代。 第一章：工业自动化的基石与演进 工业自动化并非一蹴而就，而是经历了一个漫长而曲折的演进过程。本章将追溯其发展脉络，从早期机械化时代的蒸汽动力、电力驱动，到20世纪中叶PLC（可编程逻辑控制器）的出现，再到DCS（分布式控制系统）的普及，直至如今MES（制造执行系统）和ERP（企业资源计划）的集成。我们将深入剖析各个阶段的关键技术突破，理解自动化技术如何从简单的重复劳动替代，逐步演变为能够处理复杂生产流程、优化资源配置的智能系统。 早期自动化： 机械化与电力驱动下的初步解放。探讨流水线生产模式的诞生，以及其对提高生产效率的革命性影响。 PLC时代： 控制技术的飞跃。详细介绍PLC的工作原理、编程方式以及其在离散制造业中的广泛应用，例如在装配线、包装设备中的控制逻辑实现。 DCS与SCADA： 连续过程控制的革新。分析DCS在石油化工、电力、制药等连续生产过程中的核心作用，以及SCADA系统在远程监控和数据采集方面的优势。 MES与ERP集成： 制造流程与企业管理的深度融合。讲解MES如何实现生产计划、调度、质量管理、物料追踪等环节的实时监控与优化，以及ERP如何整合企业全局资源，实现协同管理。 第二章：智能制造的核心要素：互联互通的物联网 如果说自动化是制造业的“肌肉”，那么物联网（IoT）就是其“神经系统”。本章将聚焦于工业物联网（IIoT）在智能制造中的关键作用，阐述如何通过传感器、网络通信、数据平台等技术，实现设备、产品、人员乃至整个供应链的实时互联。我们将探讨工业数据的采集、传输、存储和处理，以及这些数据如何为决策提供支撑。 工业传感器技术： 洞察物理世界的“眼睛”。介绍各种工业传感器（温度、压力、流量、位移、视觉等）的原理、选型与应用，以及其在实时数据采集中的重要性。 工业网络通信： 数据传输的“血管”。分析工业以太网、Wi-Fi、5G、NB-IoT等通信技术在工业环境下的部署与优势，以及不同通信协议（如Modbus, OPC UA）的作用。 边缘计算与云计算： 数据处理的“大脑”。探讨边缘计算如何实现数据的本地化实时分析与响应，以及云计算如何提供强大的存储、计算和分析能力，支持大数据应用。 数字孪生： 虚拟世界中的实体映射。深入理解数字孪生技术，如何通过实时数据构建物理实体的虚拟副本，实现模拟、预测、优化和远程控制。 第三章：人工智能赋能制造业：从预测性维护到柔性生产 人工智能（AI）是点燃智能制造引擎的“火种”。本章将深入剖析AI在制造业的各个应用场景，重点关注机器学习、深度学习、计算机视觉等技术如何驱动生产效率、产品质量和运营管理的全面提升。 预测性维护： 告别意外停机。讲解机器学习算法如何通过分析设备运行数据，预测潜在故障，实现主动式维护，从而大幅减少停机时间和维修成本。 质量检测与缺陷识别： 精准无误的“火眼金睛”。阐述计算机视觉和深度学习技术如何实现产品外观、尺寸、装配等方面的自动化、高精度质量检测，有效提升产品合格率。 智能排产与优化： 动态适应市场变化。分析AI如何基于实时订单、生产能力、物料情况等信息，进行动态、优化的生产排产，提高生产计划的执行度和资源利用率。 机器人与自动化装备的协同： 更高的灵活性与效率。探讨AI在机器人路径规划、自主避障、人机协作等方面的应用，以及如何实现更复杂的自动化任务。 自然语言处理（NLP）与智能助手： 优化人机交互。介绍NLP技术在理解操作指令、生成报告、辅助决策等方面的应用，提升人机交互的便捷性和效率。 第四章：智能制造的体系构建与实施策略 构建一个成功的智能制造体系，并非简单堆砌技术，而是需要系统性的规划与精心的实施。本章将从战略层面出发，探讨智能制造的整体框架、关键技术融合以及落地过程中面临的挑战与对策。 智能工厂的顶层设计： 从愿景到蓝图。阐述智能工厂的架构模型，包括感知层、网络层、平台层、应用层等，以及如何根据企业自身特点进行定制化设计。 数据驱动的决策与运营： 让数据“说话”。强调数据分析、可视化以及数据挖掘在驱动生产运营决策中的重要性，如何从海量数据中提炼有价值的信息。 柔性制造与个性化定制： 满足多变的市场需求。探讨如何通过模块化设计、敏捷的生产流程和先进的自动化技术，实现小批量、多品种的生产模式，甚至满足个性化定制需求。 供应链的智能化协同： 全链条的优化。讲解如何将物联网、大数据、AI技术应用于供应商管理、物流配送、库存控制等环节，构建端到端的智能化供应链。 人才培养与组织变革： 驱动变革的“软实力”。分析智能制造转型对人才结构、技能需求带来的挑战，以及如何进行有效的培训和组织变革，以适应新的技术和管理模式。 第五章：面向未来的制造：工业4.0与更远展望 本章将目光投向智能制造的未来发展趋势，探讨工业4.0的深刻内涵，以及人工智能、5G、区块链等新兴技术将如何进一步重塑制造业的格局。我们将展望一个更加互联、智能、可持续的未来制造。 工业4.0的核心理念： 智能互联与自主决策。深入解析工业4.0的十大关键技术主题，以及其对制造业模式的颠覆性影响。 5G技术在制造业的应用： 超低延迟与海量连接。分析5G通信在实时控制、AR/VR应用、远程协作等方面的巨大潜力。 区块链技术在供应链金融与追溯中的应用： 建立信任与透明。探讨区块链如何解决产品溯源、知识产权保护、交易安全等问题。 可持续制造与绿色工厂： 环保与效益并重。分析智能技术如何在能源管理、资源循环利用、降低排放等方面发挥作用，推动制造业向绿色可持续发展。 人机协作的未来形态： 共生与增效。展望人与机器人、AI系统之间更加紧密的协作模式，以及如何充分发挥人类的创造力与AI的计算能力。 通过对工业自动化与智能制造的全面解析，本书旨在为读者勾勒出现代制造业的核心发展方向。它将帮助读者理解当前制造业转型的根本原因、关键技术及其应用，以及未来发展趋势。这不仅仅是一场技术的革新，更是一场生产模式、组织模式乃至商业模式的深刻重塑，是驱动全球经济发展的重要引擎。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有