现代计量管理与测量管理体系 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:188

译者:

出版时间:2010-1

价格:31.00元

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isbn号码:9787502632168

丛书系列:

图书标签:

• 计量管理
• 测量管理
• 现代管理
• 质量管理
• 体系建设
• 标准化
• 精益生产
• 数据分析
• 绩效考核
• 持续改进

好的，这是一份针对您提供的书名《现代计量管理与测量管理体系》的、不包含该书内容的图书简介，侧重于其他相关但不同的技术和管理领域，以确保内容详实且自然流畅。 --- 图书简介： 《工业互联网时代下的智能制造集成与优化控制》 导言：数字化转型的核心驱动力 在当前全球制造业向工业4.0和智能制造迈进的关键时期，传统制造模式正经历深刻变革。生产效率、产品质量和资源利用率的提升，不再仅仅依赖于精密的物理工具或标准化的流程，而是越来越多地取决于信息流、控制流和数据流的有效集成。本书旨在深入探讨在工业互联网（IIoT）架构下，如何构建一个全面、高效且具有前瞻性的智能制造集成与优化控制系统。我们关注的重点在于将先进的传感技术、边缘计算能力、云计算平台与企业资源规划（ERP）及制造执行系统（MES）进行深度融合，实现从车间级到企业级的全方位智能化升级。 第一部分：工业互联网架构与数据基础 第一章：工业互联网平台的核心组件与部署策略 工业互联网不仅仅是简单的设备联网，它构建了一个复杂的多层级架构体系。本章首先解析了工业互联网平台（IIP）的关键层次，包括边缘层、PaaS层（平台即服务）和应用层。我们将详细阐述边缘计算在实时数据采集、初步分析和本地决策中的关键作用，尤其是在处理海量、高频次数据时的低延迟优势。同时，探讨了云计算在数据存储、模型训练和跨地域资源调度方面的强大能力。部署策略的制定，需充分考虑现有IT基础设施的兼容性、数据安全规范以及未来业务扩展的需求。本书将提供一个评估框架，帮助企业根据自身规模和行业特性，选择最适合的混合云或私有云部署方案。 第二章：异构设备的数据采集与标准化协议 智能制造的基石是数据的“可获取性”和“一致性”。然而，工业现场充斥着大量不同年代、不同品牌的设备，它们使用着如Modbus、OPC UA、EtherCAT等多种通信协议。本章聚焦于如何高效、安全地实现异构设备的数据采集（Data Acquisition, DA）。我们将详细介绍协议转换网关的设计与实现，以及数据在进入平台前进行清洗、预处理和标准化的必要性。重点分析了数据模型（如参照工业语义模型）的构建，确保来自不同源头的数据能够被系统统一理解和使用，为上层分析和控制打下坚实基础。 第二章：大数据分析在生产优化中的应用 海量工业数据本身不具备价值，关键在于如何从中挖掘洞察。本章深入探讨了大数据分析在优化生产过程中的实际应用。我们不侧重于通用的统计方法，而是聚焦于制造业特有的分析技术，如：基于时序分析的工艺参数漂移检测、异常事件的模式识别、以及生产节拍的瓶颈分析。此外，还将介绍如何利用实时大数据流处理技术，对生产过程中的关键绩效指标（KPIs）进行动态监控和预警，使管理者能够在问题恶化前采取干预措施。 第二部分：先进过程控制与优化算法 第三章：基于模型预测控制（MPC）的复杂系统优化 在化工、冶金、能源等连续或批量流程工业中，系统的动态复杂性极高，传统的PID控制往往难以达到最优性能。本章将详细介绍先进过程控制（APC）中的核心技术——模型预测控制（MPC）。我们将讲解如何建立精确的系统辨识模型，如何利用该模型在有限的预测时域内滚动优化控制器的未来操作，同时满足各种硬性约束（如温度、压力、流量的安全上下限）。本书将通过实例解析MPC在减少能耗、提高产品收率和抑制扰动方面的显著效果。 第四章：强化学习在动态调度与决策中的前沿应用 对于离散制造中的柔性生产线和复杂的车间调度问题，传统的运筹学方法在应对快速变化的需求和突发故障时显得力不从心。本部分将介绍强化学习（Reinforcement Learning, RL）在解决这类动态决策问题中的潜力。我们将探讨如何将车间环境抽象为马尔可夫决策过程（MDP），如何设计合适的奖励函数，以及如何利用深度Q网络（DQN）或策略梯度方法训练出能够自主学习最优调度策略的“智能体”。重点在于展示RL如何实现非预设规则下的最优资源分配和任务排序。 第三部分：系统集成、安全与可靠性 第五章：制造执行系统（MES）与企业资源规划（ERP）的深度集成 智能制造要求生产指令、物料流、质量信息和财务数据在企业内部无缝流转。本章探讨了MES与ERP之间数据接口的优化设计，特别是如何实现“计划-执行-反馈”的闭环。我们将分析如何将ERP层面的订单和产能计划，实时分解并下发至MES层面的工序控制，以及如何将MES采集的实际产量、工时和质量数据及时反馈给ERP进行成本核算和物料需求计划更新。这种深度集成是实现精益化运营和财务透明化的关键。 第六章：工业信息安全与系统弹性设计 随着控制系统与企业网络的融合，网络攻击面急剧扩大。保障工业控制系统的安全（Operational Technology Security, OT Security）成为首要任务。本章系统阐述了工业信息安全的风险评估方法，包括对OT/IT融合边界的加固策略。内容涵盖网络分段（Segmentation）、零信任架构在车间网络中的应用、以及对工控协议（如Modbus/TCP）的安全加固措施。此外，我们还将探讨系统弹性设计，即如何构建冗余备份和快速恢复机制，确保在遭受攻击或系统故障时，核心生产环节能够快速恢复运行，最小化停机损失。 结语：迈向自主化与自适应的未来工厂 本书总结了在工业互联网驱动下，如何从数据采集、建模分析到高级控制优化，构建一个完整、可靠且高效的智能制造集成体系。未来的工厂将是自主化和自适应的，它不仅能高效执行既定任务，更能基于实时数据和学习到的经验，自主调整策略以应对外部环境的变化。掌握这些先进的技术与管理理念，是企业在全球竞争中实现跨越式发展的关键。 ---

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