Handbook of Research on Ubiquitous Computing Technology for Real Time Enterprises pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Muhlhauser, Max (EDT)/ Gurevych, Iryna (EDT)

出品人:

页数:619

译者:

出版时间:

价格:245

装帧:

isbn号码:9781599048321

丛书系列:

图书标签:

• Ubiquitous Computing
• Real-Time Systems
• Enterprise Computing
• Mobile Computing
• IoT
• Sensor Networks
• Cloud Computing
• Big Data
• Data Analytics
• Artificial Intelligence

好的，这是一份关于一本未提及书目的图书简介，内容详实，旨在提供一个独立、深入的阅读导向。 深入探索：现代制造系统的演进与未来图景 导言：工业范式的深刻变革 在当前的全球经济格局中，制造业正经历着一场前所未有的、由技术驱动的深刻变革。传统的、刚性的生产模式正在迅速被更具适应性、更智能化的系统所取代。本书《现代制造系统的演进与未来图景》旨在对这一复杂且多维度的转型进行系统性的梳理、批判性分析，并展望其下一阶段的可能形态。我们不仅仅关注单个技术的突破，更着重于探讨这些技术如何在系统层面产生协同效应，重塑生产力的定义和价值链的结构。 本书建立在一个核心洞察之上：未来的工厂不再仅仅是一个物理空间，而是一个由信息、能源和物理资产交织构成的复杂适应性系统。理解这一系统的内在机制、驱动力量及其面临的挑战，是任何希望在全球竞争中保持领先地位的工业界人士、政策制定者和研究人员的当务之急。 第一部分：基础构建模块的重塑 本书的第一部分专注于解构当前推动制造系统升级的关键技术基石，并深入分析其对传统工程学范式的冲击。 第一章：数字孪生与物理世界的桥梁 本章详细考察了数字孪生（Digital Twin）技术的成熟与应用边界。我们超越了其作为简单三维模型的定义，将其视为一个动态的、实时的、具备预测能力的虚拟镜像。讨论内容涵盖了从高保真建模、传感器数据融合（特别是物联网边缘计算对实时性的贡献）到模型驱动的仿真与优化策略。重点分析了数字孪生在产品全生命周期管理（PLM）中的集成路径，并探讨了如何通过多尺度建模（从微观材料行为到宏观生产线调度）实现真正的跨域洞察。 第二章：材料科学的范式转向：增材制造的工业化深度 增材制造（Additive Manufacturing, AM）已从原型制作工具演变为关键的、可扩展的生产技术。本章深入研究了工业级AM技术（如SLM、EBM、DED）在航空航天、医疗器械和汽车行业中的实际部署案例。核心分析集中于材料科学的突破如何支撑高可靠性部件的制造，包括材料性能的表征、残余应力的控制，以及与传统减材制造的混合集成策略。此外，我们对AM在供应链弹性方面的潜在作用进行了定量评估。 第三章：边缘智能与数据主权的平衡 随着计算能力的下沉，边缘计算（Edge Computing）在现代工厂中的作用愈发关键。本章探讨了在车间层面部署AI和机器学习模型的需求，重点关注低延迟决策制定、本地数据处理的安全与合规性问题。讨论涉及联邦学习（Federated Learning）在保护知识产权的同时实现跨工厂模型优化的潜力，以及如何设计鲁棒的通信架构以应对工业环境中的网络波动。 第二部分：系统集成与运营优化 第二部分将视角从单个技术单元扩展到整个制造生态系统的集成层面，探讨如何利用先进的信息技术实现更高效、更灵活的运营。 第四章：柔性生产网络的构建：面向需求的变化管理 面对日益碎片化和个性化的市场需求，柔性制造系统（Flexible Manufacturing Systems, FMS）的设计哲学正在发生演变。本章分析了基于资源池化（Resource Pooling）和动态任务分配的新型调度算法。我们引入了基于马尔可夫决策过程（MDPs）和强化学习（RL）的动态重构框架，用以指导生产线在面对原材料中断或订单突变时，如何进行最优的资源重定向和流程调整，以最小化停机时间和质量损失。 第五章：预测性维护的成熟路径：从异常检测到干预策略 预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）已成为降低运营成本的核心手段。本章详细剖析了 PdM 的技术栈，从振动分析、声学监测到基于热成像和电流指纹的深度学习模型。关键内容在于探讨如何将预测结果转化为可执行的维护指令，包括自动生成工作订单、优化备件库存（基于剩余使用寿命 RUL 的动态预测），以及如何构建维护决策支持系统，确保干预的时机和方式既能避免故障，又不会造成过度维护。 第六章：人机协作的未来形态：增强现实与流程指导 本章聚焦于劳动力的增强，而非替代。我们深入研究了增强现实（AR）技术在复杂装配、远程专家指导和质量检测中的应用。讨论内容包括如何设计直观且无干扰的AR叠加界面，确保操作员在执行高精度任务时能获得即时、情境相关的反馈。同时，我们也探讨了基于眼动追踪和手势识别的新一代人机交互模式，以期提升培训效率和操作的准确性。 第三部分：供应链的韧性与可持续性驱动 现代制造不再是孤立的生产活动，而是全球供应链网络中的一个关键节点。第三部分关注如何通过技术实现供应链的透明度、韧性以及环境责任。 第七章：区块链在供应链可追溯性中的应用与局限 本章对区块链技术在追溯关键部件来源、确保合规性以及优化贸易金融方面的潜力进行了批判性评估。我们详细分析了许可链（Permissioned Blockchains）在工业联盟中的实施架构，并重点讨论了数据输入环节的“信任难题”——即如何确保物理世界数据的真实性进入数字账本。同时，我们也探讨了其在应对快速响应召回事件中的优势。 第八章：循环经济与智能制造的交汇点 面对日益严格的环境法规和资源稀缺性，制造业必须转向更可持续的模式。本章探讨了智能制造技术如何促进“产品即服务”（Product-as-a-Service）和逆向物流的优化。内容包括利用传感器数据追踪产品使用情况，从而设计更易于拆解和回收的模块化产品；以及利用优化算法规划高效的回收和再制造流程，实现资源利用率的最大化。 第九章：网络安全与工业控制系统的韧性 随着OT（运营技术）与IT网络的融合，工业控制系统（ICS）面临前所未有的网络威胁。本章将深度剖析针对SCADA和PLC系统的攻击向量，并提出基于零信任架构（Zero Trust Architecture）的防御模型。重点讨论了在保证生产连续性的前提下，如何实现ICS的网络隔离、流量异常检测和快速事件响应机制。 结论：迈向自主与自适应的工业未来 本书最后部分总结了当前技术集成所呈现的宏观趋势，并对未来十年工业系统的发展提出深刻见解。我们认为，真正的下一代制造系统将是一个高度自治、能够自我诊断、自我优化并能主动适应外部环境波动的生态系统。本书为读者提供了理解和塑造这一复杂未来的必要理论框架和实践蓝图。

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