具体描述
《现代物流工程技术与系统装备》是物流工程师培训系列教材之一。在借鉴和吸收国内外物流的基本理论和最新研究成果与实践基础上，密切结合我国物流工程发展和实践，从基本理论人手，注重理论性与实用性相结合，全面论述了现代物流工程的基本内容、基本理论、基本学说和最新发展。
《现代物流工程技术与系统装备》内容共分11章，包括：物流工程技术的现状与发展、起重技术与装备、输送技术与设备、集装化技术与装备、装卸技术与装备、成件物品仓储与技术装备、散料物体仓储技术与装备、流通加工与包装技术、分拣系统与技术装备、物流信息与控制技术、物流工程系统集成。
《现代物流工程技术与系统装备》亦可用作高等院校物流相关专业的教学参考书，物流工程技术和物流管理人员的参考用书，以及企业物流培训用书。
工业物联网与智能制造前沿技术应用指南 图书简介 图书名称： 工业物联网与智能制造前沿技术应用指南 作者： [此处可填写真实作者姓名或留空] 出版社： [此处可填写真实出版社名称或留空] 出版年份： [此处可填写真实出版年份或留空] --- 深入探析智能制造的核心驱动力与实践路径 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的框架，用以理解和掌握当前以工业物联网（IIoT）为核心驱动力的智能制造（Smart Manufacturing）前沿技术及其在产业升级中的关键应用。我们聚焦于“连接、数据、智能”这三大支柱，剖析如何构建下一代高效率、高柔性和高可靠性的工业生产系统。 第一部分：工业物联网（IIoT）基础架构与关键技术 本部分详细阐述了支撑智能制造的神经系统——工业物联网的构成要素、技术栈及其演进趋势。内容涵盖从底层传感器、边缘计算到云端平台的完整技术链条。 第一章：工业物联网的时代背景与战略定位 本章首先梳理了全球制造业向数字化、网络化、智能化转型的历史脉络与驱动因素。重点分析了信息物理系统（CPS）在重塑传统生产模式中的核心作用。阐述了 IIoT 不仅仅是技术的堆砌，更是生产力范式转移的战略布局。 第二章：传感器、执行器与数据采集技术 深入探讨了新一代工业传感器和执行器的技术特性与选型原则。内容包括高精度MEMS传感器、非接触式测量技术（如激光、视觉）以及在严苛工业环境下（高温、高压、强电磁干扰）的数据可靠传输方案。强调了数据预处理和标准化在采集阶段的重要性。 第三章：边缘计算在工业控制中的应用 边缘计算是实现低延迟、高实时性控制的关键。本章细致解析了边缘计算的架构模式（Fog Computing, Edge AI），重点讲解了如何在本地网关和控制器上实现数据清洗、实时决策和部分AI模型的部署。通过具体案例分析了边缘计算在远程故障诊断和闭环控制中的优势。 第四章：工业网络与通信协议的革新 探讨了支撑海量设备连接的工业通信技术。详细对比了传统现场总线（如Profibus, Foundation Fieldbus）与基于IP技术的工业以太网（如Profinet, EtherCAT）。特别关注了TSN（时间敏感网络）在确保确定性通信、实现OT与IT深度融合方面的突破性进展。同时，对5G技术在工业制造中的专网部署模式和应用场景进行了前瞻性分析。 第二部分：智能制造的核心驱动力：数据分析与人工智能 数据是智能制造的血液。本部分聚焦于如何将海量工业数据转化为可执行的洞察力，并引入人工智能技术提升决策的智能化水平。 第五章：工业大数据架构与存储策略 针对工业环境中特有的时间序列数据、非结构化日志数据等特点，本章构建了面向工业场景的大数据平台架构（Lambda/Kappa架构的适用性）。讨论了时序数据库（TSDB）的选择、数据湖与数据仓库的协同工作模式，以及数据治理在确保数据质量和安全中的基础地位。 第六章：数据可视化与人机交互界面（HMI/SCADA的演进） 强调了高效数据可视化在辅助操作员和管理层决策中的作用。讲解了现代SCADA系统和MES系统如何集成，并引入虚拟现实（VR/AR）技术，探讨沉浸式操作界面在设备维护、远程协作中的应用潜力。 第七章：预测性维护（PdM）与机器学习 本章是本书的技术核心之一。详细介绍了基于传感器数据的设备健康状态评估（SHM）方法。涵盖了从特征工程、数据降噪到不同机器学习模型（如LSTM、Transformer）在剩余使用寿命预测（RUL）中的应用。提供了构建、训练和部署工业预测模型的完整流程指导。 第八章：制造过程的质量优化与过程控制AI 探讨了AI技术在提高生产质量一致性方面的应用。包括计算机视觉在产品缺陷检测（AOI）中的高精度实现、强化学习在复杂工艺参数自适应优化中的探索，以及利用因果推断技术识别生产瓶颈的深层原因。 第三部分：智能工厂的集成与运营管理 智能制造的最终目标是实现柔性化、高效能的工厂运营。本部分关注系统集成、数字化孪生和运营决策的智能化。 第九章：制造执行系统（MES）的数字化升级 分析了新一代MES系统如何集成IIoT数据，实现从计划到执行的闭环管理。重点讨论了MES在生产排程（APS）、工单管理、质量追溯和能源管理等关键功能模块中的数字化转型路径。 第十章：数字孪生（Digital Twin）的技术构建与应用 详细介绍了数字孪生体的核心要素：物理模型、实时数据绑定、仿真模型和分析层。讲解了如何利用多物理场仿真软件与实时数据流相结合，构建高保真的数字孪生体，以支持“What-if”场景分析、虚拟调试和远程优化。 第十一章：工业网络安全与数据隐私保护 随着OT与IT的融合，工业控制系统的安全风险显著增加。本章系统阐述了工业信息安全的风险点分布（从PLC到云端），并介绍了零信任架构在工业环境中的部署策略，包括入侵检测系统（IDS）和安全审计的最佳实践。 第十二章：智能工厂的柔性化生产与供应链协同 探讨了如何通过全要素互联实现生产线的快速重构和产品定制化。分析了在智能工厂运营中，如何利用区块链技术增强供应链中各参与方的数据信任和透明度，实现端到端（E2E）的柔性协同。 目标读者 本书面向从事制造业技术研发、生产管理、自动化工程及信息化的工程师、技术人员、企业高管以及相关专业的院校师生。阅读本书，读者将能够清晰地把握智能制造的技术蓝图，并掌握实施关键IIoT项目所需的理论知识和实战技能。
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