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出版者:Taylor & Francis

作者:Badiru, Adedeji Bodunde

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2007-8

价格:$ 135.54

装帧:HRD

isbn号码:9780849387739

丛书系列:

图书标签:

• 项目管理
• 工业项目
• 工程管理
• 流程优化
• 风险管理
• 进度控制
• 成本控制
• 质量管理
• 团队协作
• 工业工程

好的，这是一份为一本名为《Industrial Project Management》的图书量身定制的、不包含该书内容的详细图书简介： --- 《数字孪生时代的智能制造：面向工业4.0的未来工厂运营与优化》 书籍简介 在当前全球制造业加速向工业4.0和智能制造转型的浪潮中，传统的运营模式已无法适应对效率、柔性和可持续性的更高要求。《数字孪生时代的智能制造：面向工业4.0的未来工厂运营与优化》 一书，并非探讨项目管理的具体流程或组织结构，而是深入聚焦于 支撑未来工厂高效运行的核心技术、数据驱动的决策系统以及跨职能的敏捷运营策略。 本书旨在为制造企业的决策者、工程技术人员、系统集成商以及关注制造业升级的专业人士，提供一套关于如何构建、部署和优化基于数字孪生（Digital Twin）和人工智能（AI）的智能制造生态系统的全面指南。我们相信，未来的工厂成功，不再仅仅依赖于精确的项目交付，而在于其 持续的、自适应的运营能力。 --- 第一部分：智能制造的基石——数据、连接与模型化 本部分首先建立了理解未来工厂运营的理论基础，重点阐述了数据如何成为驱动生产力和创新的核心资产，以及如何利用先进的建模技术将物理世界映射到数字空间。 第一章：工业物联网（IIoT）与数据采集架构的重塑 本章详细分析了新一代传感器技术、边缘计算在实时数据捕获中的作用。我们探讨了如何设计一个具备高带宽、低延迟特性的IIoT网络，以确保海量工业数据的可靠传输。内容覆盖了OPC UA、MQTT等关键通信协议在异构设备集成中的应用，并强调了数据治理（Data Governance）在确保数据质量和合规性方面的重要性。 第二章：从数据到洞察——工业大数据分析与机器学习应用 我们跳出了传统统计分析的范畴，深入讲解了如何利用高级分析技术，从复杂的、多维度的生产数据中提取可操作的洞察。内容包括时间序列预测在需求波动管理中的应用、无监督学习在早期故障模式识别中的潜力，以及如何建立反馈回路，确保分析结果能够直接影响车间控制逻辑。 第三章：数字孪生核心：构建高保真度的虚拟工厂模型 本章是本书的核心技术章节之一。我们详细解析了数字孪生的层次结构——从组件级模型到系统级集成模型的构建过程。重点讨论了如何将CAD/CAE/PLM数据与实时运行数据（Operational Data）进行精确映射，实现虚拟模型与物理实体之间的双向同步。书中提供了构建行为模型（Behavioral Modeling）和性能评估模型的方法论，确保孪生体不仅是漂亮的3D展示，更是具备预测和仿真能力的工具。 --- 第二部分：运营优化与跨域集成——实现自适应生产 在打下了坚实的数据和模型基础后，本部分转向如何利用这些工具，实现生产运营层面的革命性变革，强调跨越传统车间孤岛的集成。 第四章：预测性维护（PdM）与资产性能管理（APM）的深度实施 本章聚焦于如何将数字孪生和AI算法转化为具体的维护策略。我们详细描述了从基于时间的维护（TBM）到基于状态的维护（CBM）的演进路径，并进一步阐述了预测性维护如何通过精确预测剩余使用寿命（RUL）来优化备件库存和调度资源。书中包含了一套评估和验证PdM模型准确性的实用框架。 第五章：柔性排程与动态调度系统（DDS） 面对多品种、小批量乃至个性化定制的趋势，静态的MRP/ERP计划已然失效。本章探讨了如何构建一个能够实时响应订单变化、机器故障和原材料延迟的动态调度系统。我们分析了基于约束规划（Constraint Programming）和强化学习（Reinforcement Learning）的调度优化算法，以及它们如何在不牺牲整体吞吐量的前提下，实现对交货期的精确承诺（Available-to-Promise）。 第六章：供应链的数字化协同与端到端透明度 未来工厂的优化不能孤立于其外部环境。本章探讨了如何通过区块链技术增强供应链的信任和可追溯性，以及如何利用预测分析来优化供应商绩效和物流路径。重点关注了如何将生产实时数据（如加工进度、质量批次信息）安全、高效地共享给上游供应商和下游分销网络，实现真正的“拉动式”协同。 --- 第三部分：人员赋能与可持续性——面向未来的组织与流程 先进的技术必须与先进的组织结构和可持续性目标相结合。本部分关注技术落地对人员能力和企业社会责任的影响。 第七章：人机协作（Cobots）与增强现实（AR）在操作层面的应用 本章关注一线员工的赋能。我们分析了人机协作机器人在复杂装配和高精度操作中的集成策略，强调了安全标准和交互界面的设计。此外，书中详细介绍了如何利用AR技术为现场工程师提供叠加式的操作指导、故障排除手册和实时数据可视化，极大地缩短了培训周期和错误率。 第八章：能源效率与碳足迹的实时监控与优化 在可持续发展成为核心竞争力的今天，本章提供了利用数字模型进行能源管理的实用方法。内容包括对高耗能设备的实时能耗建模、识别“幽灵能耗”，以及如何通过优化生产负荷和HVAC系统联动，实现碳排放和运营成本的双重降低。 第九章：构建敏捷的数字转型组织文化 技术实施的最终成败取决于组织对变革的接受程度。本章提供了将跨职能团队（如IT、OT、工程、运营）融合的组织框架。我们强调了持续学习、实验驱动的心态培养，以及如何建立一套衡量智能制造投资回报率（ROI）的成熟度模型，确保数字化举措与企业的长期战略目标保持一致。 --- 本书特色 深度聚焦运营而非管理流程： 明确区分项目交付与持续运营优化，本书着眼于生产线“运行时”的效率最大化。 技术与战略的平衡： 提供了从IIoT架构到AI算法落地的技术细节，同时为高层决策者提供了战略实施路线图。 案例驱动的洞察： 包含多个全球领先制造企业的实践案例分析（非项目案例，而是系统部署与运营改进案例），展示理论在复杂工业环境中的验证。 《数字孪生时代的智能制造》 为您提供了驾驭工业4.0复杂性的清晰蓝图，帮助您的企业构建一个真正具备自我学习、自我优化能力的未来工厂。 ---

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