具体描述
本书是围绕经济社会发展和国家安全重大需求，由中国工程院会同工业和信息化部、国家质量监督检验检疫总局联合组织开展的“制造强国战略研究”重大战略咨询研究项目的成果之一。智能制造是实施“中国制造2025”的主攻方向。本书深入阐述了智能制造的内涵和特征，介绍了大数据时代的数据分析的变革、挑战和应用、云制造的技术和应用案例、智能制造标准化工作面临的挑战及我国智能制造体系的初步设想，分析了工业互联网的发展状况和关键问题。此外，本书还分别介绍了智能制造试点示范专项行动、“数控一代”和“智能一代”的实施成效和总体情况。本书可为政府部门、制造业企业和研究机构中从事制造业政策制定、管理决策和咨询研究的人员提供参考，也可以供高等院校相关专业师生和其他关心中国制造业发展的人士阅读。
作者简介
目录信息
智能制造――“中国制造2025”的主攻方向 //001
一、实施“中国制造2025”的意义和部署 //002
二、两化融合是“中国制造2025”的主线，智能制造是“中国制造2025”的主攻方向 //010
三、“中国制造2025”要以创新驱动发展为主要动力 //033
智能制造的内涵和特征 //039
一、制造与智能 //040
二、智能制造概念的产生与发展 //042
三、智能制造的定义 //044
四、智能制造的目标 //047
五、智能制造的技术体系 //049
六、智能制造的系统特征 //066
七、关于智能制造的一些思考 //068
参考文献 //071
大数据技术的关键是数据分析 //073
一、大数据的发展、定义和特征 //074
二、数据分析流程简介 //077
三、大数据时代的数据分析变革与挑战 //081
四、数据分析关键技术和应用 //087
五、大数据分析软件工具介绍 //100
六、大数据在智能制造中的应用 //116
参考文献 //127
云制造―― 一种智能制造的模式与手段 //129
一、引言 //130
二、云制造1．0 简介 //132
三、智慧云制造（云制造2．0）概论 //137
四、航天云网的云制造应用范例 //159
五、智慧云制造研究与实施中值得关注的几个问题 //172
六、本章小结 //176
参考文献 //178
标准化是智能制造的重要基础 //183
一、迫切性 //184
二、智能制造标准化的范围 //186
三、智能制造标准化工作面临的挑战 //187
四、智能制造相关国际标准活动 //190
五、我国智能制造标准体系的初步设想 //197
参考文献 //212
工业互联网发展状况及关键问题 //213
一、工业互联网的作用和意义 //214
二、国外工业互联网发展布局策略 //216
三、工业互联网发展的关键问题 //221
四、工业互联网主要应用场景和案例 //228
五、产业界加快工业互联网布局和实践 //231
六、我国加快发展工业互联网的初步建议 //235
智能制造试点示范专项行动 //239
一、智能制造试点示范工作开展情况 //241
二、智能制造试点示范推进目标 //249
三、智能制造试点示范典型案例 //252
四、智能制造试点示范几点体会和思考 //285
参考文献 //288
“数控一代”和“智能一代”机械产品创新工程 //289
一、实施“数控一代”和“智能一代”是“中国制造2025”战略目标的核心内容，是实现中国“工业4．0”的有效途径 //290
二、“数控一代”机械产品创新应用示范工程概述 //292
三、“数控一代”示范工程（一期）总体实施效果良好，涌现了一批典型案例 //299
四、开展“智能一代”机械产品创新应用示范工程的一些思考 //315
五、撰写小组 //319
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读后感
评分
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用户评价
这本《智能制造》的书，说实话，我本来是满怀期待的，毕竟这个名字听起来就充满了未来感和前沿科技的味道。我以为它会深入探讨工业 4.0 的核心技术，比如物联网、大数据分析在生产线上的具体应用，甚至是机器人协作和柔性制造系统的设计哲学。结果呢？读完之后，我感觉自己像是在看一本技术手册的导读，而不是一本深入的专著。书中对“智能”的诠释显得有些空泛和概念化，很多地方只是罗列了行业热词，却没有给出扎实的案例分析或者可操作性的框架。比如，关于如何构建一个真正意义上的“数字孪生”系统，书里只是提到了它的重要性，但对于底层数据采集的难点、模型构建的复杂性以及如何保证孪生体的实时性和准确性，几乎没有着墨。这对于我们这些希望在实际工作中推进数字化转型的工程师来说，帮助实在有限。感觉作者更多地是在描绘一个美好的愿景，而不是提供一张实现这个愿景的路线图。如果想了解智能制造的皮毛，或许它还算个入门，但若想探究其骨髓，那这本书的深度显然是远远不够的，留给读者的更多是“知道了”而非“学会了”。
评分从排版和语言风格来看，这本书的作者似乎更偏爱使用学术化的、略显晦涩的表达方式。我理解探讨前沿技术需要一定的专业术语，但这本书似乎将“专业”与“晦涩”划了等号。很多句子冗长，逻辑推导过程跳跃，经常需要我来回翻阅前面的章节才能理解作者在此刻想表达的核心观点。这极大地影响了阅读的流畅性和理解效率。举个例子，在讨论数据治理的重要性时，书中用了一大段话来阐述“信息熵与系统不确定性的关系”，而真正应该被强调的——数据清洗的标准流程、异构数据源的集成策略——却一带而过。这让我不禁怀疑，这本书的目标读者究竟是理论研究者，还是需要将技术转化为生产力的企业管理者或工程师？如果它想成为一本面向应用的书籍，那么它的语言应该更直观、更具指导性；如果它想成为一本学术著作，那么它的论证深度又显得不够严谨和系统。总之，阅读体验算不上愉快，更像是一场艰涩的攀爬。
评分翻开这本书，我首先被它那宏大的叙事结构所吸引，它似乎想把整个制造业的转型升级史都囊括进去。然而，这种包罗万象的尝试，反而导致了内容的碎片化和跳跃性。比如，它花了大量篇幅去介绍一些基础的自动化概念，这些内容在任何一本基础的工业工程教材中都能找到，对于一本定位为“智能”制造的书籍来说，显得有些赘余。更让我感到困惑的是，书中对不同行业智能化的侧重点把握得不够精准。汽车制造的柔性需求和电子元件的精密装配，它们在智能化路径上有着本质的区别，但这本书却试图用一套通用的理论去套用所有场景，结果就是“什么都讲了，但什么都没讲透”。我期待看到的是针对特定垂直领域的深度剖析，比如在新材料研发领域如何利用AI进行分子结构预测，或者在复杂供应链管理中如何利用区块链技术保障溯源的透明性。很遗憾，这些具体到“落地”层面的挑战和解决方案，在这本书里几乎找不到踪影，读起来总有一种悬浮在空中的感觉，缺乏脚踏实地的力量。
评分这本书在探讨技术趋势时，给我的感觉是滞后于行业发展的。虽然名字叫《智能制造》，但其中引用的很多案例和技术成熟度描述，似乎停留在几年前的行业水平。比如，书中对于边缘计算在制造现场的应用，描述的仍是概念验证阶段的潜力，而现在，边缘计算的实时决策能力已经成为许多先进工厂标配的一部分。对于人工智能在质量检测中的应用，它主要集中在传统的计算机视觉识别瑕疵，却很少提及近年来发展迅猛的生成式AI在模拟复杂故障场景、辅助设计优化方面的突破。阅读过程中，我需要不断地在脑海中将书中的内容与我了解的最新技术进展进行“对冲”和“修正”，这无疑增加了阅读的心理负担。一本优秀的行业书籍，理应是引领者，能够预见并阐述未来的发展方向，而不是仅仅对过去的技术进行梳理和总结。这本书更像是对已发生历史的记录，而非对未来变革的预言或指南。
评分最让我感到遗憾的是，这本书完全缺乏对“人”在智能制造中的角色的深入探讨。智能制造的核心，在我看来，不仅仅是机器和算法的协同，更关键的是如何重塑人类的工作流程、提升员工的技能结构，以及处理自动化带来的社会和伦理问题。书中对人机协作的描述，停留在简单的机械臂辅助操作层面，没有触及到如何设计更直观的人机交互界面（HMI），如何通过虚拟现实/增强现实（VR/AR）技术对一线工人进行沉浸式培训，或者如何平衡自动化带来的效率提升与员工的职业安全感。智能制造的成功实施，最终要靠懂技术、会管理的人来实现。这本书似乎将“人”简化为了一个操作节点，忽略了创新、适应性和跨学科协作能力对于智能工厂的决定性作用。一本面向未来的制造书籍，如果忽视了对“人才培养”和“组织变革”的着墨，那它的价值自然大打折扣，读完后留下的，只有冰冷的设备图谱，而没有对驱动这一切的“智慧”的描绘。
评分对国家战略的解读，有技术有案例，纯干货
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评分工业4.0科普图书 里面吴澄和范玉顺对大数据算法的科普不错
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