具体描述
《数控加工技术》介绍了数控机床的加工基础和数控系统的概况，重点介绍了宝鸡机床厂的SK40P数控车床（配华中世纪星HNC-21T数控系统）的基本操作及数控编程、数控车削加工工艺，大河机床厂的V600立式数控铣床（配FANUC Oi Mate系统）的基本操作及数控编程、数控铣削加工工艺，友嘉精机的FV-800A加工中心（配SINUMERIK 810D系统）的基本操作及数控编程。其中，数控车床、数控铣床和加工中心加工技术与实训部分各有独立性和完整性，可以方便学习；基本技能实训可以强化学生专业技术应用能力的培养。
本教材适用于高等职业技术院校机械设计与制造类专业，也适用于数控加工技术人员的培训。
好的，这是为您撰写的一份图书简介，内容完全聚焦于其他技术领域，避免提及任何关于“数控加工技术”的内容： --- 《现代智能制造与工业物联网：赋能数字化转型》 一本深入剖析未来工厂核心驱动力的权威指南 在全球制造业面临深刻变革的浪潮中，效率、柔性和可持续性已成为衡量企业竞争力的核心标尺。本书《现代智能制造与工业物联网：赋能数字化转型》并非聚焦于传统的机械加工工艺，而是将目光投向了驱动第四次工业革命的关键技术框架——智能制造系统（Smart Manufacturing System, SMS）与工业物联网（Industrial Internet of Things, IIoT）。 本书旨在为工程技术人员、企业管理者、系统集成商以及相关专业研究人员提供一套系统化、前瞻性的知识体系，帮助他们理解、规划并实施全面的数字化转型战略。我们深入探讨了如何利用前沿的信息物理系统（Cyber-Physical Systems, CPS）来连接物理世界与数字世界，从而实现生产流程的透明化、决策的智能化和资源的优化配置。 第一部分：智能制造的理论基石与架构蓝图 本部分首先为读者搭建了理解现代智能制造的宏观框架。我们摒弃了对单一设备操作的描述，转而聚焦于系统层面的集成与协同。 1.1 智能制造的演进与哲学 深入解析从自动化到信息化的历史脉络，重点阐述智能制造的核心理念：自感知、自优化、自决策。讨论智能制造与传统离散/流程制造在管理哲学上的根本区别，强调数据驱动决策的重要性。 1.2 工业物联网（IIoT）的技术栈剖析 IIoT是实现智能制造的神经系统。本书详细解构了其复杂的技术栈： 感知层技术： 重点介绍高精度传感器、边缘计算设备（Edge Computing Devices）在实时数据采集中的应用，例如高频振动分析、非接触式环境监测技术在预测性维护中的实践。 网络与通信层： 详尽对比5G/TSN（时间敏感网络）在工厂环境中的部署优势，讨论低延迟、高可靠性网络如何支持实时控制回路的构建。 平台与应用层： 探讨云平台（如PaaS, SaaS）在数据汇聚、存储和分析中的作用，以及如何构建面向生产运营管理（MOM）的集成平台。 1.3 信息物理系统（CPS）在生产线上的建模 CPS是智能制造的执行单元。本书通过案例分析，展示如何利用数字孪生（Digital Twin）技术对复杂的生产线进行高保真映射。读者将学习到如何通过实时数据流驱动孪生模型，从而进行工艺模拟、负载均衡分析和系统故障预警。 第二部分：数据驱动的决策与高级分析 数据是智能工厂的“血液”。本部分侧重于如何将海量的、异构的OT（运营技术）数据转化为可执行的商业洞察。 2.1 工业大数据架构与治理 介绍构建工业大数据湖（Data Lake）的最佳实践，关注数据清洗、标准化和上下文关联（Contextualization）。重点阐述时间序列数据库在处理工业过程数据时的性能优化策略。 2.2 机器学习在运营优化中的应用 本书提供了大量针对工业场景的算法应用实例，而非通用统计： 预测性维护（PdM）： 详细讲解基于深度学习的设备健康指数（HI）构建方法，如何优化维护窗口，最大限度延长设备无故障运行时间。 质量预测与过程优化： 探讨如何利用回归模型和分类模型实时监控关键过程参数（CPPs），并在出现质量偏差前进行主动干预。 能源管理优化： 介绍基于强化学习的系统，用于动态调整生产计划和设备运行模式，以最小化单位产出的能耗。 2.3 边缘智能与分布式计算 在数据产生源头进行实时分析至关重要。本章深入探讨了边缘计算在保证低延迟决策（如运动控制修正、快速异常检测）中的必要性，并讨论了如何在资源受限的边缘设备上部署轻量化模型。 第三部分：人机协作与柔性化生产系统 现代制造强调的不仅是自动化，更是人类智慧与机器能力的有机结合。 3.1 先进机器人学与人机协作（Cobots） 本书超越了传统工业机器人的编程范畴，着重探讨了协作机器人的安全标准、任务分配算法，以及如何通过直观的人机界面（HMI）实现非专业人员对复杂任务的快速部署和重构。 3.2 柔性化生产调度与重构 面对多品种、小批量的市场需求，静态的生产调度已无法适应。我们详细介绍： 动态调度系统： 如何集成实时订单数据和设备状态，利用先进的优化算法（如遗传算法、模拟退火）在数秒内生成新的最优生产路径。 面向服务的架构（SOA）与微服务： 探讨如何解耦传统的单体式制造执行系统（MES），采用微服务架构实现生产功能的快速增减和系统韧性（Resilience）。 3.3 供应链的数字化集成与可视化 讲解如何通过区块链技术增强供应链的透明度和可追溯性，同时利用高级可视化工具（如三维沉浸式操作台）为供应链管理者提供端到端的实时视图，实现从原材料采购到最终交付的协同优化。 结论：通往下一代工厂的路线图 本书的最后一部分总结了实施数字化转型的关键挑战，包括安全风险管理、遗留系统（Legacy Systems）的集成策略，以及培养适应新工种的复合型人才。它为读者提供了一个务实的、分阶段的路线图，以确保技术投资能够最大化地转化为可持续的竞争优势。 《现代智能制造与工业物联网：赋能数字化转型》是您在信息技术与运营技术深度融合时代，实现生产力飞跃的必备参考书。 ---
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有