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出版者:上海交通大学出版社

作者:〔美〕李杰（Jay Lee）

出品人:

页数:299

译者:刘宗长

出版时间:2019-6

价格:68.00

装帧:平装

isbn号码:9787313211798

丛书系列:

图书标签:

• 工业
• Tech
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• 工业人工智能
• 智能制造
• 机器学习
• 深度学习
• 物联网
• 边缘计算
• 数据分析
• 预测性维护
• 自动化
• 数字化转型

蓝图下的新尺度：智能驱动的制造变革 书籍名称： 《蓝图下的新尺度：智能驱动的制造变革》 目标读者： 资深工程师、生产管理人员、技术战略规划师、对工业数字化转型感兴趣的研究人员与决策者。 内容概述： 本书并非聚焦于特定算法或某类硬件的深度解析，而是致力于描绘一幅宏大而精密的图景——在当前全球产业竞争与技术迭代的浪潮中，制造业如何通过系统性的、跨学科的“智能”策略，实现从传统运营到高效、柔性、可持续生产模式的根本性跃迁。 我们将跳出单一技术模块的局限，深入探讨“智能”如何渗透并重塑制造企业的核心价值链，从研发设计、供应链协同，到车间执行与售后服务。 --- 第一部分：范式转移的基石——从自动化到认知化 本部分首先确立了现代制造业面临的核心挑战：日益缩短的产品生命周期、对个性化定制的需求激增，以及全球供应链的脆弱性。我们认为，单纯依靠“自动化”（即重复执行预设任务）已无法满足这些需求，真正的突破口在于实现“认知化”。 第一章：认知的觉醒：超越传统控制论 1.1 工业1.0到4.0的认知鸿沟： 分析传统基于流程图和固定逻辑的控制系统与现代需要实时决策和自我优化的系统之间的本质区别。我们重点讨论了“黑箱”与“白箱”模型的权衡，以及如何构建可解释的智能决策框架。 1.2 制造的“感知-理解-行动”循环： 将智能系统比作一个具备生命力的有机体。详细阐述了如何利用多模态传感器数据（视觉、振动、声学、热成像）构建精确的数字孪生体的“感知层”。 1.3 数据主权与治理的挑战： 智能系统的燃料是数据。本章深入剖析了在车间环境中，如何建立高效、安全的数据采集、清洗、标注和存储机制，尤其关注跨系统、跨地域数据流的标准化难题。 第二章：柔性的极限：面向需求的快速重构 传统的制造系统追求规模经济，而未来的系统必须追求“灵活的规模效益”。 2.1 模块化架构的再设计： 探讨如何将生产线设计为可快速插拔、重新配置的“乐高积木”。重点介绍面向服务的架构（SOA）在物理世界中的实现路径，使得设备和工艺流程可以像软件模块一样被调用和组合。 2.2 生产计划的动态优化： 放弃静态的、周期性的主生产计划（MPS）。引入基于实时需求拉动（Kanban Plus）和约束满足问题的动态调度算法，实现秒级甚至毫秒级的工单优先级调整。 2.3 知识迁移与技能传承： 探讨如何将资深操作员的隐性知识（经验、直觉）通过教学方法论固化到系统中，用于指导新设备或新工艺的快速调试，减少新产品导入（NPI）的时间窗口。 --- 第二部分：价值链的重塑——端到端的深度集成 智能的部署不能是孤立的，它必须贯穿从客户订单到最终交付的全过程。本部分着重讨论如何打破设计、采购、制造、物流和维护之间的信息孤岛。 第三章：协同设计与虚拟调试的闭环 3.1 从CAD到CAPP的无缝衔接： 分析参数化建模、拓扑优化与制造可行性分析（DFM）的早期集成。如何利用仿真工具提前识别和解决制造瓶颈，将设计迭代的成本降至最低。 3.2 数字孪生的生命周期管理： 深入探讨如何构建一个“活的”数字孪生体，它不仅模拟物理设备的运行状态，还能反映其当前的任务负载、能耗特征和预测的健康状况，作为实时决策的参考。 3.3 供应链的弹性与可见性： 讨论如何将外部供应商的产能、库存信息实时纳入内部生产排程。引入基于情景模拟的风险评估模型，预判潜在的供应中断，并自动生成替代方案。 第四章：现场执行的深度介入——车间的自主决策 本章聚焦于车间层面的智能化部署，强调的是系统间的互操作性和现场的自治能力。 4.1 异构系统的互联互通标准： 深入分析OPC UA、MQTT等在复杂车间网络中的应用策略，以及如何建立一个统一的信息模型（Data Model）来解析来自不同代工厂设备的信号。 4.2 质量控制的预测性转向： 从事后检测转向在线预测。探讨如何利用过程参数的微小漂移来提前预警产品缺陷的发生，实现“在错误发生前阻止错误”。 4.3 移动化与人机协作的边界扩展： 分析增强现实（AR）在设备维护指导、复杂装配流程导航中的实际应用案例，以及如何设计安全、高效的人机协作区域（Cobot Zones），确保工人能充分利用智能系统的辅助而不受干扰。 --- 第三部分：可持续性与未来的挑战 在追求效率的同时，环境责任和社会影响已成为现代制造不可分割的一部分。 第五章：能效优化与资源的精益化管理 5.1 制造过程的能耗足迹建模： 如何精确量化每一步工序的能耗，并将其作为优化目标之一。引入实时负载平衡策略，将高能耗任务安排在电网负荷较低的时段。 5.2 废弃物与副产品的价值回收： 超越传统的减少废弃物，聚焦于如何通过智能分类、材料特性识别，将原本的废料转化为可再利用的输入资源，实现循环经济的闭环。 第六章：技术部署的组织与人才基石 任何技术都不是孤立存在的，其成功部署依赖于组织结构的适应性和人才储备。 6.1 组织敏捷性的培养： 探讨如何构建跨职能的“敏捷制造团队”，打破传统的部门壁垒。强调决策权下放给具备必要工具和信息支持的现场团队的重要性。 6.2 跨学科人才画像的构建： 明确指出未来制造管理者需要具备的“T型”知识结构——既要有深厚的工程背景，又必须对数据科学、系统工程有足够的理解力，以有效地充当技术与业务之间的桥梁。 本书力求提供一个框架性、战略性的视角，指导企业高层和技术领导者理解如何系统性地、有章法地推进制造系统的智能化转型，确保技术投资能够真正转化为可量化的竞争优势和可持续发展的能力。

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读完《工业人工智能》这本书，我感觉像是打开了一扇通往未来工厂的大门。它不仅仅是一本技术手册，更像是一次深入的思考和前瞻性的探索。我一直对人工智能在现实世界中的应用充满好奇，尤其是在工业这个庞大且复杂的领域。《工业人工智能》这本书恰恰满足了我这种渴望，它没有空泛地谈论AI的宏大叙事，而是切实地将AI的触角延伸到了生产线的每一个环节。书中对工业场景中数据采集、处理、分析的详尽阐述，以及如何利用机器学习、深度学习等技术来优化生产流程、预测设备故障、提升产品质量，都让我印象深刻。我尤其欣赏作者在解释复杂概念时所采用的生动比喻和清晰的逻辑，即便是我这样并非AI领域的专业人士，也能大致理解其精髓。例如，书中关于“数字孪生”的章节，生动地描绘了一个虚拟工厂如何在现实中进行模拟和优化，这让我对“智能制造”有了更直观的认识。此外，书中还探讨了AI在供应链管理、仓储物流等方面的应用，这些都是我之前很少深入思考过的方面，但看完之后，我才意识到AI在这些领域同样潜力巨大。总的来说，《工业人工智能》为我勾勒出了一个更加高效、智能、可持续的工业未来蓝图，让我对这个领域充满了更浓厚的兴趣和期待。

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我是一个对新兴技术充满好奇的读者，《工业人工智能》这本书无疑满足了我这份好奇心。它以一种非常“接地气”的方式，向我展示了人工智能如何改变我们习以为常的工业世界。书中的内容并非枯燥乏味的技术说明，而是充满了对现实问题的思考和对未来趋势的洞察。我特别欣赏书中关于“能源效率优化”的章节，在当今社会对可持续发展的呼声日益高涨的背景下，AI如何在工业生产中帮助企业降低能耗，减少碳排放，这是一个非常重要且有价值的议题。作者对此进行了深入的分析，并提供了许多可行的技术方案。此外，书中关于“人机协作”的讨论也让我受益匪浅。AI并非要取代人类，而是要与人类协同工作，提升整体的生产效率和安全性。书中对这种协作模式的描绘，让我对未来工作场景有了更积极的预期。这本书的语言风格也十分吸引人，通俗易懂，即便是对于非技术背景的读者，也能轻松理解。它让我看到了人工智能在工业领域的巨大潜力，也让我对未来工业的发展充满了信心。

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《工业人工智能》这本书，为我打开了一扇通往工业4.0时代的大门。它以一种非常前瞻性的视角，探讨了人工智能在现代工业中的核心作用。我一直对“自动化”和“智能化”这两个词汇在工业中的应用感到好奇，而这本书则为我提供了清晰的答案。书中关于“生产线智能化升级”的章节，让我看到了AI如何赋予生产线“思考”和“决策”的能力，从而实现更高效、更灵活的生产。作者在介绍这些技术时，并没有回避其中的挑战，例如数据安全、算法的可解释性等，而是进行了深入的讨论，这使得整本书更加客观和全面。我特别欣赏书中关于“预测性维护”的案例分析，它详细展示了AI如何通过对设备运行数据的分析，提前预警故障，从而避免生产停机，节省了大量的维修成本。这本书让我深刻地认识到，人工智能并非遥不可及的技术，而是已经深入到工业生产的各个环节，并且正在不断推动着行业的进步。

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《工业人工智能》这本书，如同一次深度挖掘，将人工智能在工业领域的应用潜力层层揭示。它并非只是简单罗列技术名词，而是真正地深入到工业生产的“骨髓”之中。我一直对制造业的转型升级感到好奇，而这本书为我提供了绝佳的视角。书中对“个性化定制”的探讨让我眼前一亮，如何通过AI技术实现柔性生产，满足消费者日益多样化的需求，这在以前是难以想象的。作者在介绍相关技术时，也充分考虑到了工业环境的特殊性，例如对实时性、可靠性的高要求，并给出了相应的解决方案。我特别喜欢书中关于“工业物联网（IIoT）”与AI的结合部分的论述，它清晰地展现了数据采集、传输、分析的完整链条，以及AI在其中扮演的关键角色。这不仅仅是理论的堆砌，书中穿插的许多案例分析，都极具说服力，让我能够更具体地理解AI在不同工业场景中的实际应用效果。读完这本书，我感觉自己对工业AI的认识得到了极大的提升，也更加期待看到AI技术在未来工业中扮演越来越重要的角色。

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读完《工业人工智能》这本书，我的脑海中构建了一个更加清晰的工业未来图景。它不再是模糊的概念，而是具体的技术、应用和带来的变革。我之前一直认为，人工智能在工业领域的应用更多地体现在自动化层面，但这本书让我看到了AI更深层次的价值，例如“智能决策支持”和“运营风险管理”。书中关于“优化生产调度”的论述，让我看到了AI如何通过分析大量的变量，为企业制定最优的生产计划，从而最大化资源利用率，降低生产成本。作者在讲解这些内容时，非常注重理论与实践的结合，书中穿插的案例分析，都来自于真实的工业场景，让我能够更直观地感受到AI带来的实际效益。此外，书中还探讨了“工业AI伦理”等议题，这让我看到了作者对技术发展负责任的态度。这本书的阅读体验非常好，语言流畅，逻辑清晰，让我能够轻松地吸收其中的知识。它不仅拓宽了我的视野，更激发了我对未来工业发展的无限遐想。

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这本书简直是一本“工业AI入门指南”，但又远不止于此。它深入浅出地剖析了人工智能技术如何渗透到现代工业的每一个角落。作者巧妙地将抽象的技术概念与具体的工业应用场景相结合，让读者在阅读过程中能够产生强烈的代入感。我特别喜欢书中关于“预测性维护”的章节，它详细介绍了如何通过分析传感器数据来提前发现设备的潜在故障，从而避免生产中断带来的巨大损失。这不仅仅是理论上的探讨，书中还提供了许多实际案例，分析了不同行业在应用预测性维护时遇到的挑战以及相应的解决方案，这让我觉得内容非常落地。此外，书中关于“质量检测自动化”的论述也极具启发性。传统的质检方式往往效率低下且容易出现人为误差，而AI驱动的视觉检测系统则能实现高精度、高速度的检测，极大地提升了产品合格率。作者在介绍这些技术时，并没有回避其中的难点和挑战，例如数据标注的成本、模型的泛化能力等，反而进行了深入的讨论，这使得整本书更加客观和全面。对于任何想要了解工业AI如何改变制造业的人来说，《工业人工智能》绝对是一本不可多得的优秀读物，它不仅拓宽了我的视野，更激发了我对技术创新的思考。

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当我翻开《工业人工智能》这本书时，我期待的是一份能够让我了解人工智能如何改变工业的指南，而这本书的深度和广度远超我的预期。它不仅仅是一本技术书，更是一本关于未来工业的“百科全书”。书中关于“工艺参数优化”的论述，让我看到了AI如何通过海量数据的分析，精确地找到影响产品质量和生产效率的关键参数，并进行实时调整。这对于任何一个追求卓越的制造企业来说，都是一项极具吸引力的能力。作者在解释这些复杂的技术时，使用了大量图表和案例，使得整个阅读过程充满了趣味性，也更容易理解。我特别关注了书中关于“工业大数据分析”的部分，它强调了数据的重要性，以及如何从海量、异构的工业数据中提取有价值的信息，为AI模型的训练提供支撑。这本书让我意识到，人工智能在工业领域的应用，并非一蹴而就，而是需要系统性的规划和持续的投入。读完这本书，我感觉自己对工业AI的理解更加系统和深入，也更加渴望看到AI技术在工业领域的更多落地应用。

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最近读了《工业人工智能》，这本书给我带来了前所未有的震撼。我之前一直认为人工智能离我们很遥远，更多地存在于科幻电影或者实验室里，但这本书彻底颠覆了我的认知。作者以极其专业且严谨的态度，将人工智能与工业生产紧密地联系在一起，让我看到了一个正在发生的、且影响深远的变革。书中的内容非常扎实，从基础的算法原理到具体的应用落地，都进行了细致的阐述。我特别关注了书中关于“生产流程优化”的部分，它详细讲解了如何利用AI对复杂的生产数据进行分析，找出效率瓶颈，并提出改进方案。这让我深刻理解到，AI并非万能的“银弹”，而是需要与具体的工业场景相结合，通过精细化的数据分析和模型构建，才能发挥出最大的价值。书中还涉及到了“智能排产”和“机器人协同”等前沿话题，这些都让我对未来工厂的形态有了更清晰的想象。读完这本书，我感觉自己对工业AI的理解不再停留在表面，而是有了更深入的认识。它让我看到了AI在提升生产效率、降低运营成本、优化资源配置等方面的巨大潜力，也让我开始思考，作为一名普通读者，我应该如何更好地去拥抱和适应这个智能化的时代。

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《工业人工智能》这本书，让我重新审视了工业生产的定义。它所描绘的未来工业，不再是冰冷、机械的流水线，而是充满智慧、能够自我学习和优化的智能系统。我一直对“智能制造”这个概念很感兴趣，而这本书则为我揭示了实现这一目标的关键驱动力——人工智能。书中关于“缺陷检测与产品追溯”的章节，让我深刻理解了AI在保障产品质量和提升供应链透明度方面的重要性。想象一下，每一个产品都能被AI精准地检测出细微瑕疵，并且其整个生产过程都能被完整记录和追溯，这无疑将大大提升消费者对产品的信任度。作者在阐述这些技术时，并没有止步于技术的介绍，而是进一步探讨了其对整个产业生态的影响，例如如何构建更高效、更可靠的供应链。书中还涉及到了“风险管理与安全生产”等议题，这让我看到了AI在工业领域更为广泛的社会价值。总而言之，《工业人工智能》是一本极具启发性的著作，它不仅让我看到了技术的进步，更让我看到了技术如何服务于人类社会，创造更美好的未来。

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《工业人工智能》这本书，就像是一堂生动而深刻的工业AI公开课，让我这个非专业读者也受益匪浅。它没有使用晦涩难懂的专业术语，而是以一种清晰、易懂的方式，将人工智能在工业领域的应用展现得淋漓尽致。我特别喜欢书中关于“个性化制造”的章节，它描绘了一个未来工厂能够根据用户的需求，快速、高效地生产出定制化产品的场景，这让我对未来的消费体验充满了期待。作者在介绍这些技术时，非常注重逻辑的严谨性和内容的丰富性，从基础的概念到复杂的算法，再到具体的应用案例，都进行了详尽的阐述。我尤其关注了书中关于“工业机器人与AI的融合”的部分，它让我看到了AI如何赋予机器人更强的感知、学习和协作能力，从而在更复杂的工业场景中发挥更大的作用。这本书让我深刻地认识到，人工智能正在以前所未有的速度改变着工业的面貌，而这种改变，将为我们带来更高效、更智能、更美好的生产和生活。

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学理工的觉得数学少，学IE的觉得AI少，学AI的觉得IE少，难受

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李教授和刘博的新书，获益匪浅。

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人工智能普及读物

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科普吧 jee lee 李杰教授的新书，之前有本工业大数据，估计人工智能火了，书名直接改 工业人工智能了

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李教授和刘博的新书，获益匪浅。