Manufacturing Systems and Technologies for the New Frontier pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Mitsuishi, Mamoru (EDT)/ Ueda, Kanji (EDT)/ Kimura, Fumihiko (EDT)

出品人:

页数:572

译者:

出版时间:

价格:2385.00 元

装帧:

isbn号码:9781848002661

丛书系列:

图书标签:

• Manufacturing
• Industry 4
• 0
• Smart Manufacturing
• Automation
• Robotics
• Digitalization
• Advanced Manufacturing
• Production Systems
• Technology
• Innovation

好的，以下是一本关于先进制造与工业4.0技术应用的图书简介，内容将聚焦于该领域的核心议题、前沿技术及其在现代工业转型中的作用，完全不涉及您提到的《Manufacturing Systems and Technologies for the New Frontier》。 --- 书籍名称：《智能制造与工业生态系统：面向第四次工业革命的转型路径》 内容提要 在二十一世纪，全球制造业正经历一场深刻的范式转变，从大规模标准化生产迈向高度定制化、柔性化和数据驱动的智能制造新时代。本书旨在全面、系统地剖析驱动这场革命的核心技术、新兴商业模式以及组织结构变革，为企业、研究人员和政策制定者提供一套清晰的路线图，以驾驭工业4.0浪潮带来的机遇与挑战。 本书深度聚焦于智能制造系统的集成、工业物联网（IIoT）的深度应用、先进机器人技术、增材制造（AM）的产业化，以及数据驱动的决策优化。我们不仅探讨这些前沿技术的底层原理，更侧重于它们如何在复杂的制造环境中实现有效落地和价值创造。 第一部分：智能制造的理论基石与系统架构 第一部分奠定了理解现代制造系统的理论基础。我们首先回顾了从自动化到信息化的演进历程，确立了“信息物理系统”（CPS）作为智能制造核心的地位。 第一章：从自动化到智能化：制造范式的演进 本章详细阐述了工业革命的脉络，重点解析了第四次工业革命的本质特征——连接性、透明性、自主性与实时性。讨论了数字化孪生（Digital Twin）的概念框架，作为连接物理世界与数字世界的关键桥梁，及其在模拟、预测和优化制造流程中的核心作用。 第二章：工业物联网（IIoT）的骨干网络与数据采集 工业物联网是构建智能工厂的神经系统。本章深入探究了IIoT的架构，包括边缘计算、传感器技术、低延迟通信协议（如5G在工业场景的应用）和数据预处理技术。重点分析了如何实现海量、异构工业数据的实时、可靠采集与传输，并讨论了数据采集层面的网络安全考量。 第三章：制造执行系统（MES）与企业资源规划（ERP）的深度集成 在智能工厂中，生产调度与企业级管理必须无缝对接。本章论述了新一代MES系统如何利用实时数据流，实现对车间生产过程的动态优化、质量追溯和能源管理。我们详细对比了传统MES与基于云/边缘架构的智能MES在敏捷性方面的差异，并探讨了ERP系统如何通过API接口实现与车间层面的双向信息交互。 第二部分：核心使能技术与前沿应用 第二部分将聚光灯投向那些正在重塑产品设计、生产和供应链的颠覆性技术。 第四章：增材制造（AM）的工业化挑战与机遇 增材制造（3D打印）不再仅仅是原型制作的工具。本章分析了金属与高分子材料AM技术在复杂零部件制造、小批量定制化生产以及供应链缩短方面的潜力。深入探讨了AM在材料科学、打印质量控制（如孔隙率检测）以及后处理工艺标准化方面面临的工业级挑战，并提出了面向最终用途部件的验证方法。 第五章：协作机器人（Cobots）与人机协同的未来工作站 协作机器人的引入正在改变人与机器的互动模式。本章不仅描述了安全标准和操作流程，更着重分析了如何通过任务分解与功能分配，实现人机优势互补。讨论了基于视觉和触觉反馈的自主任务分配算法，以及如何通过低代码/无代码平台实现非专业人员对机器人任务的快速重配置。 第六章：先进质量控制：基于机器视觉与深度学习的实时检测 产品质量是制造的生命线。本章系统介绍了工业机器视觉系统在缺陷检测中的最新进展，特别是深度学习模型（如卷积神经网络）如何提高复杂表面缺陷识别的准确率和速度。探讨了如何将质量数据闭环反馈至上游工艺参数控制，实现预测性质量管理。 第三部分：数据驱动的决策与生态系统构建 现代制造的终极目标是通过数据洞察实现运营的持续优化和价值链的协同发展。 第七章：大数据分析在预测性维护中的应用 预测性维护（PdM）是智能制造最具投资回报率的应用之一。本章详细介绍了如何利用传感器数据、历史故障记录和运行工况数据，构建基于时间序列分析和故障模式识别的预测模型。重点讨论了剩余使用寿命（RUL）的精确估算方法，以及如何将维护需求无缝集成到供应链和备件管理流程中。 第八章：制造供应链的数字化韧性与透明度 全球事件凸显了供应链的脆弱性。本章探讨了如何利用区块链技术增强供应链的透明度和可追溯性，特别是在高价值或受监管行业的应用。此外，我们分析了数字供应链孪生的概念，用以模拟不同中断情景（如物流延误、产能波动）对整体交付能力的影响，从而增强企业的风险抵御能力。 第九章：面向智能生态系统的安全与互操作性标准 智能工厂的开放性带来了新的安全风险。本章深入研究了工业控制系统（ICS）的网络安全威胁模型和防御策略，包括纵深防御、零信任架构在OT（运营技术）环境中的部署。同时，探讨了如OPC UA等开放标准在促进跨厂商设备和系统互操作性方面的重要作用。 结论与展望 本书最后总结了迈向全面智能制造所需要的组织变革、人才培养战略和持续改进的文化重塑。我们认为，未来的制造企业必须具备数据素养和跨学科协作能力，才能在激烈的全球竞争中占据制高点。 --- 目标读者群： 制造业高层管理者、生产工程师、自动化与控制系统工程师、工业数据科学家、相关专业的研究生及教师。 本书特点： 理论与实践紧密结合： 每个章节都包含实际的案例分析和实施路线图。 前瞻性视角： 涵盖了从边缘计算到数字孪生等最新的行业热点。 系统化构建： 提供了从底层传感器到顶层企业战略的完整技术栈描述。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆