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出版者:机械工业出版社

作者:美国生产力出版社开发团队

出品人:

页数:116

译者:

出版时间:2016-3-21

价格:CNY 29.00

装帧:平装

isbn号码:9787111526193

丛书系列:

图书标签:

• 精益
• 生产管理
• L
• 精益生产
• 车间管理
• 浪费识别
• 流程优化
• 生产效率
• 成本控制
• 现场改善
• 5S管理
• 价值流图
• 持续改进

图书简介：数字孪生驱动的智能制造系统优化与实践 书名： 数字孪生驱动的智能制造系统优化与实践 作者： [此处可留空，或填写一位资深工业工程专家或系统集成专家的名字] 出版社： [此处可留空，或填写一家专注于工业技术或信息技术的专业出版社] --- 内容概述 本书深入探讨了如何利用数字孪生（Digital Twin）技术这一前沿工业范式，对复杂的现代制造系统进行全生命周期、多维度、实时动态的仿真、分析与优化。我们聚焦于如何构建高保真度的虚拟模型，并将其与物理实体紧密耦合，从而实现生产效率的质的飞跃、资源利用率的最大化，以及系统韧性的全面增强。 本书的撰写严格基于当前工业4.0、智能制造和工业互联网的前沿研究成果与实际落地案例，内容涵盖了从理论基础到工程实践的完整路径，旨在为企业管理者、系统架构师、工艺工程师以及相关领域的研究人员提供一本可操作、可借鉴的系统优化指南。 --- 第一部分：数字孪生理论基石与构建方法论 本部分为读者打下坚实的理论基础，阐明数字孪生不再仅仅是三维建模或简单的仿真，而是一种深度融合了数据科学、物理模型和实时交互的动态映射系统。 第一章：智能制造范式下的数字孪生定位 从自动化到智能化： 制造系统演进的内在驱动力分析。 数字孪生的定义与层次： 区分描述型、诊断型、预测型和规范型孪生体。 信息物理系统（CPS）与数字孪生的关系： CPS作为实现孪生的硬件基础和数据接口。 制造系统中的核心价值主张： 强调对不确定性（如设备突发故障、需求波动）的提前应对能力。 第二章：高保真数字孪生模型的构建要素 多尺度建模策略： 如何在同一系统内集成宏观的物流模型、中观的产线模型和微观的设备运动模型。 案例侧重： 介绍如何平衡模型的精度与计算效率，避免“仿真黑洞”。 数据采集与清洗（OT/IT融合）： 传感器技术、边缘计算在数据预处理中的作用。 重点讨论时间同步、数据清洗和特征工程在孪生模型输入中的关键性。 物理引擎与软件平台选型： 探讨基于特定行业标准（如PLC、SCADA、MES数据接口）的平台集成策略。 第三章：实时同步与反馈机制的设计 双向数据流架构： 确保物理世界的状态能实时反映到数字世界，同时优化指令能安全下达到物理世界。 数据延迟与模型漂移的应对： 提出自适应校准算法，保证孪生体的长期有效性。 安全与可信赖性： 讨论在反馈回路中保障数据安全和控制指令可靠性的工程实践。 --- 第二部分：基于孪生的系统级优化技术 本部分将理论模型转化为实际的优化工具，重点关注如何利用数字孪生进行面向未来的、前瞻性的系统性能提升。 第四章：生产计划与排程的动态优化 虚拟调试（Virtual Commissioning）的应用： 在实际产线投产前，利用孪生模型进行PLC逻辑、机器人路径和节拍时间的验证与优化。 面向约束的实时排程（RTS）： 如何将孪生模型中的实时瓶颈信息（如缓存区水位、设备负荷率）注入到APS/MES系统中。 介绍基于强化学习（RL）的自适应调度策略，模型在虚拟环境中进行数百万次迭代训练，再部署到实际生产。 第五章：设备预测性维护与健康管理（PHM） 从状态监测到寿命预测： 利用孪生模型驱动的剩余使用寿命（RUL）预测。 区别于传统基于阈值的预警，本书详细阐述了如何结合疲劳模型和实际运行工况进行精准预测。 “假设-分析-干预”闭环： 工程师可以在孪生体上模拟不同维修策略（如提前更换、跳过维护窗口）对后续生产计划的影响，从而选择最优干预时机。 第六章：物流与供应链的集成优化 车间内部物料流的孪生映射： 对AGV/AMR群体的路径规划和交通管理进行仿真与优化。 优化缓冲区大小和物料补给策略，消除因等待导致的非计划停机。 跨工厂与供应链的协同孪生（Extended Digital Twin）： 如何将单一工厂的孪生模型延伸至供应链合作伙伴，实现柔性供应和风险缓冲。 --- 第三部分：实施路线图与工程挑战 本部分将视角转向企业如何规划和落地数字孪生项目，直面实际工程中的痛点。 第七章：数字孪生项目的分阶段实施路线图 价值驱动的试点选择： 并非所有流程都适合立即进行高精度孪生，本书提供了一套“最小可行孪生体（MVT）”的筛选模型。 技术栈的选型与集成策略： 针对中小型企业和大型集团的不同需求，提供灵活的软硬件集成建议。 组织架构的调整： 强调需要跨部门（IT、OT、工程、管理）的紧密协作文化，以及数据治理的重要性。 第八章：复杂系统中的不确定性管理与韧性构建 鲁棒性评估： 如何利用孪生模型对制造系统抵御随机扰动（如能源波动、极端天气、关键供应商中断）的能力进行量化评估。 “故障学习”机制： 确保每次生产中断或异常，都能被捕获并转化为孪生模型知识的迭代更新，形成持续学习的闭环。 人机协作界面设计（HMI）： 确保复杂的分析结果能够以直观、易懂的方式呈现给一线操作人员和高层管理者，促进决策效率。 --- 结语 《数字孪生驱动的智能制造系统优化与实践》提供了一个系统性的框架，用以指导读者从概念走向工程实践，实现对现代制造系统的深层理解、精准控制和前瞻性优化。它不仅仅是一本技术手册，更是一份面向未来工厂的路线图，帮助企业在高度复杂和快速变化的市场环境中，建立起可持续的竞争优势。 目标读者： 首席运营官（COO）、制造总监、工业互联网架构师、流程改进专家、自动化与控制工程师、以及相关专业的高年级本科生与研究生。

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