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页数:216

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出版时间:2009-7

价格:29.00元

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isbn号码:9787122055163

丛书系列:

图书标签:

• 供应链
• 物流管理
• 采购
• 库存管理
• 运营管理
• 企业管理
• 商业
• 经济
• 管理学
• 效率提升

《数字孪生：重塑未来制造与运营》 内容简介 本书深入探讨了数字孪生技术从概念到实际应用的完整图景，聚焦于它如何成为驱动工业4.0和智能制造转型的核心引擎。我们不仅仅停留于理论阐述，而是通过大量的案例研究和前沿技术解析，展示数字孪生如何赋能复杂系统的实时监控、预测性维护、性能优化乃至全生命周期管理。 第一部分：数字孪生的基石与概念框架 本部分旨在为读者奠定坚实的理论基础。首先，我们将追溯数字孪生的历史演进，明确其与传统仿真、建模技术的本质区别，特别是其对“实时性”、“双向连接”和“高保真度”的要求。 1.1 定义与核心要素： 我们将严格界定数字孪生的五大核心要素——物理实体、虚拟模型、连接数据、服务和反馈机制。通过对这些要素的解构，读者将清晰理解一个功能完备的数字孪生系统应具备哪些关键组成部分。 1.2 技术栈的剖析： 详细剖析支撑数字孪生落地的关键技术集群。这包括物联网（IoT）在数据采集层的角色、云计算与边缘计算在数据处理与模型运行中的架构选择、高级数据分析与人工智能（AI/ML）在实现预测与决策优化中的应用。我们还会探讨增强现实（AR）/虚拟现实（VR）技术如何提升人机交互的沉浸感和操作效率。 1.3 分层模型与成熟度评估： 引入业界公认的数字孪生分层模型（如从描述性孪生到使能性孪生的演进路径）。通过一套可量化的成熟度评估框架，帮助企业识别自身在数字孪生应用上的当前阶段，并规划进阶路径。 第二部分：数字孪生的应用场景与行业实践 本部分是本书的核心实践部分，通过深入剖析不同行业的应用案例，展示数字孪生如何解决现实世界中的复杂工程和运营难题。 2.1 智能制造与生产线优化： 重点关注离散制造和流程制造中的应用。 柔性制造系统设计： 如何利用数字孪生在虚拟环境中模拟和验证产线布局调整、工艺流程变更，以最小化停机时间和资源浪费。 预测性维护（PdM）： 阐述如何通过传感器数据驱动的孪生模型，精确预测设备故障时间点，从被动维修转向主动干预，从而实现设备综合效率（OEE）的最大化。 质量控制闭环： 探讨如何将生产过程中的实时参数反馈至孪生模型，识别导致缺陷的根本原因，并自动调整生产参数以确保产品质量一致性。 2.2 基础设施与城市规划： 聚焦于大型、长生命周期资产的管理。 建筑信息模型（BIM）与运营（FM）的融合： 探讨如何将静态的BIM数据与动态的传感器数据融合，创建“活的建筑孪生”，用于能源管理、空间利用率分析和应急响应预案的演练。 智能交通系统（ITS）： 分析数字孪生如何模拟城市交通流量、优化信号灯配时、测试自动驾驶场景的安全性，并预测突发事件的影响。 2.3 产品全生命周期管理（PLM）： 关注从设计到报废的全过程优化。 设计验证与虚拟测试： 阐述在物理样机制造前，如何利用孪生模型进行极端工况和长期可靠性测试，加速研发周期。 售后服务与远程诊断： 讨论如何通过客户端的孪生副本，远程诊断产品运行状态，指导现场服务人员进行精确维修，甚至通过软件更新远程修复问题。 第三部分：构建与实施数字孪生系统的挑战与策略 成功的数字孪生部署并非易事，本部分侧重于解决实施过程中的技术障碍、数据治理难题和组织变革需求。 3.1 数据治理与互操作性： 深入探讨异构数据源的集成挑战。如何建立统一的数据模型和语义标准，确保来自不同设备、不同系统的海量数据能够被数字孪生模型有效理解和利用。强调数据安全、隐私保护和数据清洗的必要性。 3.2 模型的精度与保真度： 讨论如何平衡模型的复杂性、计算效率和物理现实的贴合程度。介绍先进的校准（Calibration）和验证（Validation）技术，确保孪生模型的预测结果具有商业可信度。 3.3 架构选型与云边协同： 对比本地部署、公有云、私有云以及混合云架构在数字孪生场景下的优劣。重点分析边缘计算在需要低延迟决策（如实时控制）的应用中不可替代的作用，以及如何设计可靠的云边协同机制。 3.4 组织变革与人才培养： 强调数字孪生是一种跨学科的、需要组织结构调整的转型。分析需要哪些新的角色（如孪生模型架构师、数据科学家），以及如何培养员工的数字素养，以适应这种新型的工作模式。 第四部分：数字孪生的未来展望与伦理考量 展望数字孪生技术在未来十年可能的发展方向，并严肃探讨随之而来的伦理和社会责任。 4.1 自适应与自治孪生： 探讨下一代孪生系统如何实现更高级别的自主性，即模型能够基于环境变化进行自我学习、自我优化，甚至在无需人工干预的情况下执行复杂任务。 4.2 联邦孪生与跨域协作： 探讨不同组织或不同系统间的数字孪生如何进行安全、受控的数据共享与协作，以解决如城市交通管理或区域能源网格优化等宏观问题。 4.3 伦理、监管与信任： 鉴于数字孪生能够模拟和影响物理世界，必须审视其决策过程的透明度、算法的公平性以及系统失控的风险。提出建立可信赖的数字孪生系统的必要框架。 结语 《数字孪生：重塑未来制造与运营》旨在成为工程技术人员、企业决策者、系统架构师和研究人员的权威参考手册，引导他们掌握利用数字孪生技术驾驭复杂性、实现运营卓越的实战能力。本书提供了一个清晰的路线图，指导读者如何从“感知”世界走向“预测”和“重塑”世界。

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如果要用一个词来概括这本书带给我的最终感受，那一定是“系统性重塑”。它没有提供任何立竿见影的“快速致富秘籍”，而是引导读者进行一场深刻的思维范式转变。最后一个模块，关于“可持续发展与循环经济的供应链重构”，更是将全书的主题推向了高潮。作者没有停留在企业社会责任（CSR）的表面，而是将其融入到运营的每一个环节。他详细推演了“产品即服务（PaaS）”商业模式下，如何设计易于回收、模块化拆解的产品，以及如何反向规划物流网络以最大化回收材料的价值。其中关于“逆向物流网络优化”的数学模型构建，虽然略显复杂，但其清晰的逻辑推导，让“闭环供应链”的概念不再是空洞的口号，而是可以量化、可以核算的商业目标。这本书的结尾并非一个结束，而更像是一个开放的邀请函，邀请读者带着一套全新的、更具前瞻性和责任感的视角，去重新审视和设计自己所处的商业环境，其思想的深度和广度，远超出了我阅读过的任何同类资料。

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这本书的阅读体验是分层的，它像一个俄罗斯套娃，你以为已经触及了核心，但总有更深层次的洞见等待发掘。当我读到关于“最后一公里”的配送优化时，我原本以为会看到无人机、自动驾驶卡车这类老生常谈的内容。出乎意料的是，作者将重点放在了“社区化仓储网络的社会资本构建”上。他提出了一个极具创意的理论：在高密度城市区域，如何通过与本地小型商户（如便利店、夫妻老婆店）建立基于数据共享和共同利益的合作网络，来实现比传统大型配送中心更快的响应速度和更低的逆向物流成本。这简直是颠覆了我对“效率”的传统认知——效率不只是技术堆砌，更是社会关系的重塑。书中引用的一个关于某亚洲城市生鲜配送的案例，展示了如何利用闲置的商业空间作为微型分拣中心，通过激励机制让社区居民参与到简单的包裹暂存和分发中，这不仅降低了人力成本，更提升了社区粘性。这种将人文关怀与商业逻辑完美融合的叙述方式，是许多纯粹的工程学著作所缺乏的“温度”。

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整本书的结构布局非常考验读者的专注力，它不是一本可以轻松翻阅的消遣读物，而更像是一份需要不断标记和回顾的案头工具书。尤其是在探讨“数字化转型与数据孤岛的跨越”这一部分时，作者展现了令人惊叹的广博知识面。他不仅涵盖了区块链在可追溯性上的应用，更深入剖析了物联网（IoT）传感器在资产追踪中的局限性，并重点阐述了“数字孪生（Digital Twin）”模型在预测性维护中的复杂部署。书中详尽地描述了构建一个端到端实时可视化的数据架构所需克服的技术障碍，例如不同企业系统间的数据清洗、标准统一的难度，以及数据安全和隐私保护的法律合规性挑战。我特别关注了作者关于“主数据管理（MDM）”在供应链集成中的核心地位的论述，他强调，没有统一的物料编码和标准化的流程描述，任何高级的AI算法都只是建立在沙滩上的城堡。阅读到此处，我清晰地意识到，技术的堆砌往往是表象，底层数据治理的深度，才是决定一个供应链数字化水平的真正天花板。

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我花了一个下午的时间，沉浸在关于“全球采购策略的博弈论解析”这一章节中，体验感只能用“酣畅淋漓”来形容。很多同类书籍在谈论供应商选择时，总是停留在价格谈判和质量控制的层面，显得格局太小。然而，这本书的作者显然具备深厚的国际贸易和地缘政治理解力。他将采购决策提升到了战略层面，用非常清晰的案例分析了不同关税壁垒、知识产权保护力度以及特定区域政治稳定性如何共同重塑跨国企业的“制造版图”。我特别欣赏作者引入的“风险对冲组合”的概念，它不再是简单的单一供应商分散，而是涉及货币波动、法律诉讼成本甚至国家间关系缓和或紧张所带来的潜在中断成本的综合考量。阅读过程中，我不得不频繁地停下来，对着书中的图表进行推演，特别是关于“近岸外包（Nearshoring）”与“友岸外包（Friendshoring）”两种模式的成本效益对比分析，数据详实且论证严密，让我对当前热议的供应链重构有了更具象化的理解。这本书的价值在于，它将供应链管理从一个技术职能，彻底转化为一个核心的战略决策职能。

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这本书的装帧设计着实令人眼前一亮，那深沉的靛蓝色封皮，配上烫金的字体，散发着一种沉稳而专业的质感。刚拿到手时，我本以为会是一本枯燥的教科书，但翻开目录才发现，作者的叙事手法颇为巧妙。它没有直接陷入那些晦涩难懂的理论模型，而是从一个全球化背景下的零售巨头面临的“不可能三角”——成本、速度与客户满意度——的困境切入，仿佛置身于一场真实的商业博弈之中。前几章对于“需求预测的艺术与科学”的探讨，尤其让我印象深刻。作者并非简单罗列统计学公式，而是深入剖析了如何将市场情绪、突发事件（比如社交媒体上的病毒式传播）纳入传统的时间序列分析中，这对于我这种在市场一线摸爬滚打的人来说，无疑是极具操作性的指导。特别是关于“黑天鹅事件”下的敏捷反应机制设计，那套建立在分布式信任网络基础上的快速决策流程，简直如同为现代企业量身定做的“抗震指南”。我甚至因此重新审视了我们内部供应链的预警系统，发现了很多过去被忽略的软指标的价值。整体而言，这本书的开篇并非是冷冰冰的知识灌输，而是一次引人入胜的行业透视，让人迫不及待地想深入探索后文的精髓。

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