Reconfigurable Manufacturing Systems and Transformable Factories pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Dashchenko, Anatoli I. (EDT)

出品人:

页数:759

译者:

出版时间:

价格:259

装帧:HRD

isbn号码:9783540293910

丛书系列:

图书标签:

• 再配置制造系统
• 柔性制造
• 智能工厂
• 工业4
• 0
• 数字化转型
• 生产系统
• 工厂改造
• 模块化制造
• 可重构性
• 新兴技术

好的，这里有一份关于“先进制造系统与未来工厂架构”的详细图书简介，内容严格围绕该主题展开，不涉及“可重构制造系统”或“可变形工厂”的具体概念，旨在详尽阐述现代、高效能制造环境的设计、运作与管理。 --- 书籍名称：先进制造系统与未来工厂架构 (Advanced Manufacturing Systems and Future Factory Architectures) 内容简介 本书深入剖析了在工业4.0时代背景下，现代制造业所面临的复杂性挑战、技术驱动的变革，以及支撑未来生产模式所需的关键系统集成与架构设计原则。本书的焦点在于构建适应性强、资源效率高、数据驱动的制造环境，而非侧重于物理形态的快速重构能力。我们探讨的是如何通过先进的控制理论、信息物理系统（CPS）的深度融合，以及智能化的生产资源调度，实现柔性化、个性化的大规模生产目标。 全书分为五个核心部分，系统性地构建了一个理解和设计未来工厂的理论与实践框架。 --- 第一部分：现代制造系统的演进与基础范式转变 本部分首先回顾了从自动化到智能化的制造系统演进历程，确立了本书对“先进制造”的定义——即利用数据分析、连接性与自主性来优化整个价值流。 1.1 工业4.0核心要素的系统化理解： 我们详细解读了支撑未来工厂的四大支柱：大规模互联、实时数据处理、分布式决策制定和产品生命周期管理（PLM）的数字化集成。重点分析了物联网（IoT）在生产现场的部署挑战与机遇，特别是传感器数据采集的精确性与可靠性保证。 1.2 柔性化与定制化生产的系统要求： 阐述了如何从传统的刚性流水线转向高度柔性的生产单元设计。这包括对不同批量规模、产品变种和生产速度进行动态适应的系统能力要求。我们引入了“系统弹性模型”，用以量化工厂应对外部需求波动的能力，关注于设备通用性、工艺路径规划的灵活性，而非设备或车间结构的物理可变性。 1.3 制造资源建模与虚拟化： 深入探讨了数字孪生（Digital Twin）技术在系统层面的应用。它不仅仅是物理资产的映射，更是对整个生产流程、物流网络和控制逻辑的实时虚拟表达。本章详述了如何利用高保真度的数字孪生体进行工艺验证、性能预测和系统级的故障诊断，从而在不中断实际生产的前提下优化系统性能。 --- 第二部分：信息物理系统（CPS）与制造控制架构 本部分聚焦于实现高度集成和自主控制的关键技术——信息物理系统。我们关注于软件定义制造（Software-Defined Manufacturing）的实现路径。 2.1 分布式控制与边缘计算： 探讨了如何将传统的集中式控制架构解构为分布式的、具备自主决策能力的智能控制节点。详细介绍了边缘计算在实时数据处理、本地优化和快速响应中的关键作用，确保了系统在面对网络延迟时的操作完整性与安全性。 2.2 互操作性标准与数据语义： 强调了异构设备间有效通信的必要性。深入分析了当前主流的通信协议（如OPC UA、MQTT）在制造环境下的性能表现，并阐述了通过建立统一的数据模型和语义描述，实现跨系统、跨供应商设备的无缝集成。 2.3 闭环反馈与自适应控制策略： 本章侧重于先进控制理论在制造中的应用。研究了如何利用机器学习模型实时分析生产过程中的质量参数和效率指标，并自动调整控制参数（如机器人路径、材料输送速率），形成高效的自适应闭环系统，以维持最优的系统运行状态。 --- 第三部分：智能物流与内部供应链优化 先进的制造系统必须辅以高效、智能的物料搬运与库存管理。本部分专门探讨了如何设计一个与生产过程深度耦合的内部物流网络。 3.1 自动化导引车（AGV）与自主移动机器人（AMR）的网络化调度： 超越单一设备的介绍，本章侧重于构建一个基于全局优化的AMR/AGV集群调度系统。分析了如何利用强化学习算法来解决动态交通拥堵、路径冲突和多任务分配问题，实现物料的按需、准时输送。 3.2 智能仓储与库存精益化： 探讨了集成自动化存储与检索系统（AS/RS）与生产调度系统的连接。重点在于如何利用预测性分析来动态调整安全库存水平，最小化在制品（WIP）的积压，同时确保关键零部件的供应冗余，以应对上游的波动。 3.3 跨工厂与供应链的可视化集成： 扩展到工厂边界之外，讨论了如何通过区块链技术或安全数据共享平台，实现供应链上游供应商和下游分销网络的实时信息同步，从而使内部生产计划能够快速响应外部环境的突发变化。 --- 第四部分：生产运营管理与数据驱动的决策支持 本部分关注于如何利用大数据分析、人工智能和优化算法来指导制造系统的整体运营。 4.1 生产计划与排程的动态优化： 批判性地分析了传统MRP/ERP系统在处理高变异性生产环境时的局限性。介绍了混合整数规划（MIP）、元启发式算法在复杂约束下的实时排程应用，以及如何通过AI驱动的“假设分析”（What-If Analysis）工具辅助决策者进行快速的运营调整。 4.2 预测性维护与资产性能管理（APM）： 详细阐述了如何从被动维修转向基于剩余使用寿命（RUL）预测的维护策略。内容涵盖了振动分析、热成像数据采集以及深度学习模型在早期故障信号识别中的应用，旨在最大化设备正常运行时间（Uptime）。 4.3 质量保证的内嵌化与全流程追溯： 强调质量控制不再是最终的检验环节，而是内嵌于每一个制造步骤中。介绍了机器视觉、无损检测技术与生产执行系统（MES）的集成，以及如何利用工业大数据平台实现从原材料到最终产品的全方位、不可篡改的质量追溯链。 --- 第五部分：人机协作与安全、可持续性设计 本书的最后一部分着眼于系统的可持续发展、人员安全与人机交互的最佳实践。 5.1 高效与安全的人机协作界面设计： 探讨了新型协作机器人（Cobots）在复杂装配任务中的应用，重点在于设计直观、低认知负荷的人机交互界面（HMI）。分析了如何通过空间感知和意图预测技术，确保协作区域内的操作安全与效率平衡。 5.2 资源能效与可持续性工程： 讨论了工厂系统层面的能源管理策略。内容包括实时能源消耗建模、负载均衡调度以削峰填谷，以及如何将可持续性指标（如碳足迹）集成到产品设计和生产优化目标函数中，以实现环境效益最大化。 5.3 网络安全与系统韧性： 鉴于制造系统的深度互联性，网络安全已成为系统完整性的核心要素。本章详细分析了针对工业控制系统（ICS）的威胁模型，并介绍了分层防御架构（如Purdue模型扩展）以及零信任原则在工厂网络中的实施方案，以确保系统决策和数据的机密性与完整性。 --- 目标读者 本书面向对下一代制造技术感兴趣的工程管理人员、系统架构师、自动化工程师、工业信息技术专家，以及相关专业的高年级本科生和研究生。它提供了一个全面、深入且注重实操的视角，指导读者如何规划、设计和运营面向未来的、高效能的先进制造系统。

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