具体描述
《船舶集成制造管理理论与方法》内容简介：船舶是复杂产品，船舶制造管理是复杂的系统工程。《船舶集成制造管理理论与方法》是在现代造船模式基础上，以敏捷造船为目标，以交货期与成本控制为中心，以流程优化为前提，以信息技术为支撑，基于信息资源的集成管理平台，实现对生产要素资源、制造过程、管理环节的集成管理，实现设计、生产、管理、信息一体化下均衡、连续、高效的总装造船管理模式。
《船舶集成制造管理理论与方法》在对船舶工业的发展概况、我国船舶工业发展存在的主要问题、船舶集成制造管理的理论基础、船舶制造流程、船舶集成制造管理体系进行探讨的基础上，详细讨论了船舶集成制造环境下的船舶设计管理、工程计划管理、物流管理、成本管理和质量管理，最后，对船舶集成制造管理的信息化平台的功能架构、信息集成模型、关键技术进行了分析，介绍了编者开发的船舶集成管理软件的部分功能。
《船舶集成制造管理理论与方法》可作为船舶工程管理、系统科学、管理科学与工程学科的教师、科研人员的参考用书，也可供工程领域的实践人员参考。
好的，为您提供一本图书的详细简介，该书内容与《船舶集成制造管理理论与方法》无关。 --- 图书名称：《数字孪生驱动的智能工厂优化与实践》 图书简介 第一部分：数字孪生技术基础与智能工厂的演进 本书深入剖析了数字孪生技术在现代制造业，特别是面向智能工厂环境中的核心作用与演进历程。我们首先界定了数字孪生的概念，将其置于工业4.0的宏大背景之下，明确了其区别于传统仿真和模型的三大关键特征：实时性、双向交互性与生命周期贯穿性。 在技术基础部分，我们详细阐述了构建数字孪生体的关键技术栈。这包括了物联网（IoT）传感器网络的数据采集与融合、云计算/边缘计算架构对大规模数据流的处理能力、高保真度的三维建模技术（如CAD/CAE/PLM集成），以及先进的仿真与可视化技术。我们特别关注了数据层面的挑战，如异构数据源的集成、数据清洗与标准化，以及构建稳定可靠的数据总线，确保物理实体与虚拟模型之间的信息同步与一致性。 随后，本书探讨了智能工厂的演进路径。我们分析了从自动化车间到柔性制造系统（FMS），再到完全互联的智能工厂的跨越。数字孪生在此过程中的角色并非仅仅是观察工具，而是实现主动控制和预测性维护的核心驱动力。通过案例分析，我们展示了如何利用数字孪生模型来模拟生产流程的瓶颈，评估新的生产布局对整体效率的影响，从而指导工厂的智能化转型决策。 第二部分：数字孪生在智能工厂运营中的应用 本书的核心部分聚焦于数字孪生技术在智能工厂实际运营环节的具体应用。我们将其划分为三大应用领域：设计优化、生产控制与运维管理。 1. 制造流程与系统设计优化： 在工厂规划阶段，数字孪生提供了一个“先验验证”的平台。读者将学习如何利用孪生模型对生产线布局、物料流转路径、人机协作区域进行迭代优化。我们详细介绍了离散事件仿真（DES）与基于主体的建模（ABM）如何集成到数字孪生框架中，以评估不同排产策略下的吞吐量、在制品库存和资源利用率。书中还包含如何利用孪生模型来验证和调试自动化设备（如机器人、AGV）的离线编程和协同工作流程，显著缩短了调试周期。 2. 实时生产控制与决策支持： 数字孪生在实时生产控制中的价值在于其强大的“洞察力”。我们深入探讨了如何将实时生产数据（OEE、质量检测数据、能耗数据）回馈至孪生模型，实现对当前状态的精确映射。书中重点阐述了基于孪生模型的实时调度优化。当生产计划发生变更或设备突发故障时，系统能够快速在虚拟环境中测试多种恢复方案，并推荐最优的调度指令，实现生产的快速重构。此外，还介绍了如何利用孪生模型进行能耗监控与优化，识别能源浪费点，并优化设备运行参数以降低碳足迹。 3. 预测性维护与资产性能管理（APM）： 预测性维护是数字孪生最具商业价值的应用之一。本书详细阐述了如何将历史运行数据、实时振动/温度/声学传感器数据输入到孪生模型中，结合机器学习算法（如深度学习分类器），预测设备的关键部件的剩余使用寿命（RUL）。我们不仅关注于故障的预测，更强调如何利用孪生模型来模拟不同维护干预措施的效果，从而制定出最高效、最低成本的维护计划，从被动维修转向主动、基于状态的维护。 第三部分：构建与实施数字孪生体系的挑战与方法论 本书并未止步于应用层面的介绍，而是为实施者提供了系统化的方法论。我们首先讨论了构建企业级数字孪生体的架构选择：集中式、分布式还是混合式。随后，重点分析了实施过程中的关键挑战：数据治理、模型准确性验证（Model Validation & Verification, V&V）以及跨部门协同。 在模型准确性方面，我们提供了一套量化的验证流程，确保虚拟模型与物理实体在特定运行条件下的偏差在可接受范围内。这涉及到对仿真结果的敏感性分析和不确定性量化。 在数据治理与安全部分，我们强调了工业数据资产的重要性，并探讨了在实施数字孪生过程中如何确保数据流动的安全性和隐私性，特别是在涉及多供应商或跨组织协作的场景下。 最后，本书提出了一个数字孪生实施路线图。这个路线图将实施过程分解为基础数据准备、试点应用、范围扩展和全面集成四个阶段，并为每个阶段定义了关键绩效指标（KPIs），帮助企业管理者清晰地评估投资回报（ROI）并循序渐进地推进智能化建设。 目标读者： 本书适合于制造业企业的生产管理人员、精益生产工程师、工厂IT/OT技术人员、工业自动化系统集成商，以及对工业4.0技术应用感兴趣的高校师生和研究人员。它旨在提供一套从理论到实践，可操作性强的数字孪生解决方案蓝图。
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