Smart Workshop Solutions

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出版者:Random House Inc
作者:Anthony, Paul
出品人:
页数:176
译者:
出版时间:2004-4
价格:$ 22.54
装帧:Pap
isbn号码:9781561585786
丛书系列:
图书标签:
  • DIY
  • 工坊
  • 维修
  • 家居
  • 工具
  • 技能
  • 项目
  • 动手能力
  • 实用指南
  • 生活技巧
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具体描述

Having the right fixtures and accessories can mean a big difference in how well your woodworking workshop works for you. In this book, the author has collected some of the best ideas for shop tools, workstations, jigs and storage solutions. With the help of detailed drawings and step-by-step instructions and photographs, you can build and install these ingenious shop additions. The result is a more efficient workshop and woodworking which is safer and easier.

《工业物联网与智能制造:驱动新时代的生产力革命》 本书深入探讨了工业物联网(IIoT)如何与智能制造深度融合,共同构建未来工厂的蓝图。我们不仅仅关注技术的冰山一角,而是从战略高度、技术落地、应用场景和未来趋势等多个维度,系统性地阐释这一变革性力量。 第一部分:工业物联网的基石与架构 本部分将首先为读者勾勒出工业物联网的宏大图景。我们将详细解析IIoT的核心组成部分,包括各类传感器、执行器、嵌入式系统、通信协议(如MQTT, CoAP, OPC UA)以及云平台和边缘计算的协同作用。您将了解到,IIoT并非单一技术堆叠,而是由一系列相互依存、协同工作的技术要素构成的复杂生态系统。我们将深入探讨数据采集、传输、存储和处理的关键环节,以及如何确保工业数据的安全性、可靠性和实时性。此外,我们还将介绍不同IIoT架构模式(如中心化、去中心化、混合式)的优劣势,帮助读者理解如何根据自身业务需求选择最合适的解决方案。 第二部分:智能制造的驱动力与核心技术 智能制造是IIoT赋能的核心目标。本部分将聚焦于驱动智能制造的关键技术,并解释IIoT如何为其注入活力。我们将详细阐述人工智能(AI)和机器学习(ML)在智能制造中的应用,包括预测性维护、质量检测、工艺优化、智能排程等。您将了解到,通过分析海量的生产数据,AI能够发现隐藏的模式,预测设备故障,识别潜在的质量问题,甚至自主优化生产参数,实现前所未有的效率提升。此外,我们还将探讨大数据分析在智能制造中的作用,如何从庞杂的数据中提取有价值的洞察,支持决策制定。机器人自动化、数字孪生(Digital Twin)以及增强现实(AR)/虚拟现实(VR)等技术也将被纳入讨论范畴,展示它们如何与IIoT协同工作,创造更加灵活、高效和安全的生产环境。 第三部分:IIoT与智能制造的典型应用场景 理论的学习最终需要回归实践。本部分将通过详实的案例分析,展示IIoT和智能制造在各个工业领域的实际应用。我们将覆盖制造业的关键流程,例如: 智能生产线: 如何通过IIoT实现生产线的实时监控、动态调整和故障预警,提升生产柔性和效率。 预测性维护: 如何利用传感器数据和AI算法,提前预测设备故障,减少停机时间,降低维护成本。 质量管理: 如何通过IIoT连接的视觉检测系统和数据分析,实现产品质量的实时监控和精准追溯。 供应链协同: 如何利用IIoT打通生产、物流、仓储等各个环节,实现端到端的可见性和优化。 能源管理: 如何通过IIoT监测和分析能源消耗,实现能源的高效利用和节能减排。 定制化生产: 如何利用IIoT和灵活的生产系统,实现大规模定制化生产,满足个性化客户需求。 我们还将探讨这些技术在汽车制造、电子信息、航空航天、消费品生产等不同行业中的具体落地实践,为读者提供丰富的借鉴经验。 第四部分:实施IIoT与智能制造的挑战与策略 推动IIoT和智能制造的转型并非一帆风顺。本部分将直面实施过程中的关键挑战,并提供切实可行的解决方案。我们将深入分析数据安全和隐私保护的风险,以及相应的防护措施。同时,我们将探讨网络连接的稳定性和带宽需求,以及如何构建可靠的网络基础设施。此外,我们将重点关注技术人才的培养和组织文化的变革,强调员工技能的提升和接受新技术的意愿对于成功转型的至关重要性。我们将提供关于制定清晰的IIoT战略、选择合适的合作伙伴、循序渐进地推进项目以及持续优化的实施策略。 第五部分:未来展望:工业4.0与更广阔的智能生态 在本书的最后,我们将目光投向未来。我们将探讨工业4.0的深层含义,以及IIoT和智能制造如何成为其核心驱动力。我们将展望未来的工厂将如何更加智能化、互联化和自主化。此外,我们还将探讨智能制造如何与更广泛的智慧城市、可持续发展以及新一代信息技术(如5G, 6G, 区块链)深度融合,构建一个更加高效、绿色、普惠的智能社会。 本书旨在成为工业界从业者、技术专家、管理者和政策制定者的重要参考,帮助他们理解工业物联网和智能制造的巨大潜力,掌握实施的关键技术和策略,最终驱动企业迈向新时代的生产力革命。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的结构设计非常巧妙,它采用了“问题定义—理论基础—工具箱—案例分析—未来展望”的递进式结构,非常适合不同层次的读者进行深入学习。对于初接触智能制造概念的人来说,前几章对基本概念的梳理清晰明了,不会让人感到迷茫。而对于我这种有一定经验的工程师而言,书中关于“网络安全”在OT(运营技术)层面的防护策略,以及如何构建具有弹性架构的工业控制网络的部分,价值尤其巨大。作者详细分析了当前工业协议在面对高级持续性威胁时的潜在漏洞,并提供了一套基于“零信任”原则的微分段安全部署方案,这在当前地缘政治紧张的背景下,具有极强的现实意义。此外,作者对“边缘计算”和“云端协同”的权衡分析也十分中肯,没有盲目推崇任何一方,而是根据应用场景的需求,给出了清晰的选型指导。总而言之,这本书的价值在于其平衡性——它既有战略高度,又不乏战术细节,是一本真正能陪伴读者从入门到精通的案头宝典。

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翻开《智能车间之道》这本书,我立刻被一种前所未有的紧迫感和清晰的洞察力所吸引。作者似乎拥有洞悉未来制造业脉络的“水晶球”,书中对当前传统生产模式的弊病进行了毫不留情的剖析。特别是关于“数据孤岛”的描述,简直是说出了我们这些一线工程师的心声——信息碎片化严重阻碍了效率的提升,而这本书则提供了一个宏大的、系统性的解决方案框架。它没有停留在空泛的理论层面,而是深入探讨了如何通过集成化的信息系统,实现从设计、生产到售后服务的全生命周期管理。书中关于“柔性制造”的章节尤为精彩,它详细阐述了如何利用模块化设计和快速换型技术,使生产线能够像变色龙一样适应多品种、小批量的市场需求。我特别欣赏作者在强调技术应用的同时,也关注了组织结构和人才培养的变革,认为技术升级的最终落地,依然取决于人的适应与革新。这本书的结构逻辑严密,论证充分,对于任何想在下一波工业浪潮中占据先机的企业决策者来说,这都是一本不可多得的战略指南,它迫使你重新审视自己车间里那些习以为常却效率低下的流程,并提供了一张清晰的改进蓝图。

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这本书简直是一本实操性极强的“车间优化圣经”,特别是它对物联网(IoT)在实际生产环境中的部署细节着墨甚多,这一点远超我之前读过的许多理论书籍。我尤其对其中关于“预测性维护”的案例分析印象深刻,作者并非只是简单地罗列了传感器技术,而是详细分解了数据采集、清洗、模型训练到最终报警触发的完整闭环。举例来说,书中用一个详细的流程图展示了如何通过分析特定设备的振动频谱数据,提前数周预测轴承的失效风险,从而将非计划停机时间压缩到了极限。这种详尽到位的描述,让我这种需要立刻将理论付诸实践的技术人员感到无比踏实。此外,书中对“数字孪生”的应用前景描绘得非常务实,它不是把它当作一个遥不可及的概念,而是分解成了可分阶段实施的小项目,比如首先建立关键设备的虚拟模型进行负荷模拟,逐步迭代直至形成整个车间的数字映射。读完后,我感觉手里握着的不再是知识,而是一套可以立刻在车间里落地执行的“行动手册”,对于提升生产线的实时监控和响应能力,有着立竿见影的指导意义。

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我必须说,《智慧车间指南》提供了一种令人耳目一新的视角来看待“效率”的本质。它颠覆了我过去认为单纯提高机器速度就是提高效率的传统观念。作者巧妙地引入了“流的视角”,强调了消除瓶颈和优化信息传输速度的重要性,远胜于单纯的硬件堆砌。书中关于“拉动式生产”与“自动化集成”如何协同作用的论述,构建了一个非常精妙的理论模型。它指出,没有高效的信息流,再快的自动化设备也只会制造出更多积压的半成品。令人印象深刻的是,作者在探讨人机协作时,非常强调“认知负荷”的管理,这在其他许多工业书籍中是很少被深入讨论的。他们建议通过优化HMI(人机界面)设计,减少操作员在应对突发状况时的决策时间,从而间接提高了系统的整体可靠性。整本书的语言风格非常流畅,夹杂着对行业发展趋势的深刻洞察,读起来完全没有传统技术手册的枯燥感,更像是一次与行业顶尖专家的深度对话,让人在获取知识的同时,还能享受到思想碰撞的愉悦。

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这本书的哲学深度远远超出了我预期中一本关于车间管理的书籍应有的范畴。它探讨的不仅仅是“如何制造”,更是“为何制造”以及“未来制造应该是什么样子”。特别是关于“可持续性”与“智能制造”的融合部分,观点极具前瞻性。作者提出,真正的智能车间必须是环境友好的,资源的优化利用(如能源消耗和材料浪费的最小化)是衡量智能水平的重要标准之一。书中引用的几个欧洲先进制造企业的案例,清晰地展示了如何通过精密的能源调度系统,在保证产出的同时,实现了碳排放的显著下降,这为我们这类注重企业社会责任的公司提供了宝贵的实践参考。这本书的叙述方式极富感染力,它没有使用过于复杂的数学公式或晦涩的专业术语,而是用清晰的逻辑和丰富的类比,将复杂的系统工程问题转化成易于理解的商业决策点。读完后,我感觉自己的视野被拓宽了,不再仅仅局限于眼前的生产指标,而是开始从一个更宏观、更具社会责任感的高度来规划车间的未来形态。

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