智能制造之路：数字化工厂 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈明，梁乃明 等 著

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• 生产力
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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111550730

版次：1

商品编码：12054596

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

产品特色

编辑推荐

本书作者来自同济大学中德工程学院“工业4.0-智能工厂实验室”与德国西门子工业软件公司。前者对工业4.0及智能制造系统架构、关键技术等有着长期深入的研究，后者具有丰富的搭建数字化工厂实战经验及成熟的解决方案。同济大学中德工程学院“工业4.0-智能工厂实验室”是国内首*中德合作基于“工业4.0”理念而建成的实验室，并与西门子和菲尼克斯等国内外知名企业开展联合实验室合作，受到了国内外工业界和学术界的一致好评。西门子工业软件公司拥有世界*齐全、应用*为广泛的数字化企业软件套件，涵盖数字化设计、仿真、试验、制造和执行软件。

内容简介

　　本书阐述了智能制造的国内外发展与应用状况、智能制造的内涵与特征；描绘了智能制造参考模型、智能工厂体系架构以及智能工厂解决方案要素；分享了数字化工厂三个不同维度的数字化蓝图和实施路线图，通过三大集成篇与案例分析篇，结合“西门子数字化企业软件套件”，帮助读者更好地理解智能制造相关理念，促进企业打造新一代智能创新平台，从而在设计研发、工艺开发、生产制造、售后维护等产品全生命周期实行全面数字化与智能管理，促进企业实现工业物联网与应用服务联网的深度融合，更好地满足客户持续多变的个性化需求。

作者简介

陈明，同济大学中德工程学院副院长，工业4.0-智能工厂实验室主任。在大型设备的远程诊断、产品数字化开发技术等研究方向作为课题组长或分项目负责人完成国家重大专项、上海市科委、上海市经信委和企业委托等项目20余项。目前研究方向为面向工业4.0的系统构架、工业大数据下的PLM技术、基于工业无线传感器网络的MES系统等。

梁乃明, Siemens PLM Software 全球高级副总裁兼大中华区董事总经理 梁乃明先生拥有20多年的IT行业从业经验，他将为Siemens PLM Software带来企业软件方面的丰富经验。同时，在制造、石油石化、电信、银行和金融等众多行业，他也取得了卓越的商业和技术业绩。

精彩书评

本书从智能制造环境下的理论研究、产品生命周期、制造运营管理、全集成自动化、系统集成等五个方面对智能制造进行深入分析和探讨，最终以典型案例形象地描述了我国企业在智能制造发展道路上的优势和不足，对智能制造的理解和分析具有前瞻的理论价值，对企业开展智能制造的实施与改造具有重要的指导意义！

——中国工程院院士 中国创新设计联盟副理事长 徐志磊

目录

序

前言一

前言二

理　论　篇

第1章　智能制造概述 2

1.1　智能制造国内外发展与应用状况 2

1.1.1　美国智能制造的发展与应用 2

1.1.2　欧洲智能制造的发展与应用 5

1.1.3　亚太智能制造的发展与应用 10

1.2　工业4.0 16

1.2.1　工业4.0的背景 16

1.2.2　工业4.0的主要内容 17

1.2.3　工业4.0的执行情况 24

1.3　中国制造2025 28

1.3.1　中国制造2025的背景 28

1.3.2　中国制造2025的主要内容 30

1.3.3　中国制造2025的执行情况 31

1.4　智能制造的内涵与特征 32

1.4.1　国内外对智能制造定义、内涵和特征的理解 32

1.4.2　智能制造与传统制造的异同 40

1.4.3　智能制造解读 40

1.5　智能制造参考模型 43

1.5.1　美国 44

1.5.2　德国 46

1.5.3　中国 48

第2章　智能工厂方案与体系 51

2.1　智能工厂的体系架构 52

2.1.1　智能工厂的架构与功能定义 52

2.1.2　智能工厂的雏形——安贝格数字化工厂 54

2.2　智能工厂解决方案要素 57

2.2.1　产品数字化建模与开发系统 57

2.2.2　产品全生命周期管理系统 60

2.2.3　生产制造执行系统 63

2.2.4　全集成自动化系统 64

2.2.5　企业资源计划 65

产品全生命周期管理篇

第3章　数字孪生模型 70

3.1　概述 70

3.1.1　数字孪生模型的概念及定义 70

3.1.2　数字孪生模型在制造中的作用 74

3.1.3　数字孪生模型的应用和进展 76

3.2　基于模型的企业 77

3.2.1　技术标准与规范 78

3.2.2　从MBD到MBE 81

3.3　MBE的体系建设 91

3.3.1　西门子MBE解决之道 91

3.3.2　西门子MBE解决方案的价值定位 95

第4章　数字孪生模型的组成 96

4.1　产品设计 96

4.1.1　MBD模型定义的挑战 96

4.1.2　MBD模型定义的解决方案 98

4.2　过程规划 116

4.3　生产布局 118

4.4　过程仿真 122

4.5　产量优化 123

4.6　维护保障管理 139

4.6.1　服务规划 139

4.6.2　服务手册管理 140

4.6.3　维护BOM管理 141

4.6.4　维护保障执行 143

4.6.5　服务调度和执行 143

4.6.6　维护保障知识库管理 144

4.6.7　FRACAS管理 145

4.6.8　维护保障报告和分析 146

4.6.9　维护物料管理 146

制造运营管理篇

第5章　制造执行系统概述 150

5.1　制造执行系统定义 150

5.1.1　MES的定义及内涵 150

5.1.2　MES的位置及与其他信息系统之间的关系 153

5.2　MES的体系架构简介 154

5.2.1　设计原则与项目目标 154

5.2.2　MES的体系架构 155

5.3　MES的发展趋势 161

5.3.1　MES朝着新一代MES的方向发展 161

5.3.2　MES成为智能工厂的核心 162

5.3.3　MES成为实现精益生产的关键环节 163

第6章　智能制造执行系统——SIMATIC IT 166

6.1　数据展现和功能系统 167

6.1.1　控制系统的数据管理 169

6.1.2　业务系统的数据管理 170

6.2　生产过程和生产管理 174

6.2.1　产品定义和产品生产 175

6.2.2　人员管理和生产规划 177

6.2.3　工单管理和制造执行 179

6.3　SIMATIC IT产品组合战略部署 181

6.3.1　SIMATIC IT生产套件 183

6.3.2　SIMATIC IT Preactor 189

6.3.3　SIMATIC IT智能套件 191

6.3.4　SIMATIC IT研发套件 193

6.3.5　SIMATIC IT eBR 195

全集成自动化篇

第7章　全集成的系统概念 198

7.1　客户对于自动化解决方案的需求 199

7.2　全集成自动化解决方案的优势 201

7.3　一体化的工程 202

7.3.1　TIA的统一性 202

7.3.2　TIA的开放性 204

7.3.3　联合调试与联合编程 205

7.3.4　远程维护 206

7.3.5　过程的模拟与仿真 206

7.3.6　通过TIA实现高效工程及其带来的效益 207

7.4　工业数据的管理 207

7.4.1　跨部门的横向集成 207

7.4.2　跨各层的纵向集成 207

7.4.3　工业数据管理可以提供多种维度和视角来视察与利用数据 207

7.5　故障安全集成 208

7.5.1　安全集成理念 209

7.5.2　设备安全的实现 209

7.6　工业通信 215

7.6.1　以太网和工业以太网 215

7.6.2　PROFINET 216

7.6.3　工业无线通信 219

7.6.4　PROFIBUS（IEC 61158/61784） 220

7.6.5　AS-Interface（EN 50295/IEC 62026） 221

7.6.6　IO-Link（IEC 61131-9） 221

7.7　工业信息安全 222

7.7.1　工业信息安全的防护理念 222

7.7.2　工厂安全 223

7.7.3　网络安全 224

7.7.4　系统完整性 228

系统集成篇

第8章　企业间价值网络的横向集成 234

8.1　横向集成 234

8.2　横向集成解决的问题 235

8.3　横向集成与车间 236

8.4　横向集成与网络化 236

第9章　全流程的端到端集成 237

9.1　全流程的端到端集成简介 238

9.2　端到端——供应链要达到最佳的状态? 239

9.3　端到端集成解决方案 240

9.4　全价值链端到端系统工程 240

第10章　网络化的纵向垂直集成与网络化制造 243

10.1　PDM与ERP集成 244

10.1.1　PDM与ERP集成的必要性 244

10.1.2　PDM与ERP的集成模式 244

10.2　ERP与MES集成 245

10.2.1　ERP与MES的集成分析 246

10.2.2　ERP与MES的集成模式与方法 247

10.2.3　SAP制造行业的ERP与MES集成架构 250

10.3　PLM与MES集成 251

10.3.1　PLM与MES的集成分析 251

10.3.2　西门子的PLM与MES集成架构 251

案例分析篇

制造运营管理案例 254

成功案例1　青岛啤酒 254

成功案例2　京信通信 258

产品全生命周期管理案例 264

全集成自动化案例 268

前言/序言

　　序

　　当前，人类在技术革命领域不断开拓创新，大数据、云计算、物联网以及务联网（Internet of Service）等技术得以成熟应用，工业自动化、数字化的水平不断提高，这些都悄然孕育着一场新的工业革命。

　　2013年年底，德国正式发布“工业4.0战略计划”，破晓了第四次工业的晨光。作为老牌工业发达国家，德国一直致力于引领全球工业发展的步伐，因此“工业4.0”的发布在全球范围内引起了极大的反响。继德国之后，美国、英国、日本等世界主要工业发达国家均出台了一系列国家政策以支持本国工业发展，应对新一轮工业革命所带来的挑战。我国政府通过统筹兼顾国内外环境，提出了实施制造强国“三步走”战略，并于2015年5月由国务院颁布出台了指导未来工业发展第一个十年计划“中国制造2025”，力争在十年内跻身世界制造强国行列。尽管各个国家在制定相应战略政策时，由于各自工业基础和发展环境的不同，其战略侧重点有所区别，然而智能制造却一直作为未来工业发展的主旋律备受重视。

　　在这一工业发展的重要变革时期，中德两国政府高度重视合作共赢，包括两国重要领导的高层互访，双边政府性文件的出台。中德双方在关于未来工业发展的道路上已经具备了良好的、广阔的平台。为了更好地对接国际形势，积极推动我国智能制造的发展，同济大学充分利用对德合作优势，继德国“工业4.0”计划发布不到一年，与相关德国企业共同建立了“工业4.0-智能工厂实验室”。一方面，作为教育部“智能制造/工业4.0”师资培养基地，为我国智能制造产业培养了大量的人才。另一方面，作为智能制造关键技术研究的重要基地，为我国智能制造相关企业提供了有效的技术支持和验证平台，在国内外产生了广泛且积极的影响。西门子（Siemens）作为德国大型跨国公司，一直致力于服务全球工业发展。自进入我国以来，不断拓宽业务领域，并以优异的品质和领先的技术水平，确立了领先的市场地位。作为“工业4.0”的发起者和倡导者之一，西门子在“工业4.0”的发展过程中始终处于领军地位，先后建成了德国安贝格数字化工厂和成都数字化工厂，作为通往未来智能制造的先驱试点，引起了全球制造业的高度关注。同济大学与西门子在智能制造领域也已开展了广泛的合作，从中德双方的角度审视“工业4.0”和智能制造，为我国的工业发展道路打开一扇启迪的窗户。

　　本书从智能制造环境下的理论研究、产品生命周期、制造运营管理、全集成自动化、系统集成等五个方面对智能制造进行深入分析和探讨，最终以典型案例形象地描述了我国智能制造企业在发展道路上的优势和不足，对理解和分析智能制造具有前瞻的理论价值，对企业开展智能制造的实施与改造具有重要的指导意义！

　　中国工程院院士

　　中国创新设计产业战略联盟副理事长

　　前言一

　　21世纪以来，全球出现了以物联网、云计算、大数据、移动互联网等为代表的新一轮技术创新浪潮。当前，新兴经济体快速崛起，全球市场经济交流合作规模空前庞大，多样化、个性化需求快速发展，用户体验成为市场竞争力的关键要素；资源、能源需求快速增长，生态环境、气候变化备受关注，绿色低碳的发展理念渐成共识；信息网络、先进材料、智能制造、生物医药等科技与产业酝酿新突破，服务与业态创新日新月异。

　　在此背景下，德国提出“工业4.0”，中国推出“中国制造2025”，美国推进振兴高端制造，日本发展协同机器人和无人工厂，英国着力生物、纳米等高附加值制造，法国开启“新工业法国”总动员。这些国家都将智能制造视为振兴实体经济和新兴产业的支柱与核心，以及提升竞争力和可持续发展能力的基础与关键。

　　本书以同济大学中德工程学院“工业4.0 -智能工厂实验室”和西门子相关解决方案为背景，结合作者在智能制造领域的实践经验和关键技术编写而成。

　　本书共分六篇，分别为理论篇、产品全生命周期管理篇、制造运营管理篇、全集成自动化篇、系统集成篇、案例分析篇。书中介绍了智能制造在国内外的发展与应用状况、智能制造的内涵与特征；描绘了智能制造参考模型、智能工厂体系架构以及智能工厂解决方案要素；分享了智能制造前站——数字化工厂三个不同维度的数字化蓝图和实施路线图；通过系统集成篇与案例分析篇，结合西门子数字化企业软件套件，帮助读者更好地理解智能制造相关理念，促进企业打造新一代智能制造创新平台，从而在设计研发、工艺开发、生产制造、售后维护等产品全生命周期实行全面数字化与智能管理，同时促进企业实现工业物联网与应用服务联网的深度融合，更好地满足客户持续多变的个性化需求。

　　本书在注重智能制造基础理论架构的同时，也注意与数字化工厂多维信息管控系统及企业实践案例相结合，使读者能准确认知智能制造理论，体验实践环境。本书适用于开设智能制造课程的高校教师和学生、致力于打造数字化企业的从业人员、研究智能制造关键技术的科研人员及系统设计与开发人员。

　　由于笔者水平有限，且编写时间仓促，如有纰漏，恳请积极反馈！

　　陈明

　　同济大学中德工程学院副院长

　　同济大学工业4.0-智能工厂实验室主任

　　2016年10月

　　前言二

　　“中国制造2025”的主攻方向是智能制造，要推进信息化与工业化深度整合，促进工业互联网、云计算、大数据在企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链的综合集成应用；加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向；着力发展智能装备和智能产品，推进生产全过程智能化、培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。

　　作为德国“工业4.0”的倡导者和世界级智能制造实践者之一，西门子数字化工厂集团及西门子工业软件公司长期扎根中国，积极响应《中国制造2025》的号召，参与组建中德智能制造联盟，利用西门子广泛的全球资源和本土创新能力，协助中国制造企业不断提升自动化、数字化、智能化水平，深度参与中国从制造大国转型为制造强国的历史进程。在此过程中，西门子积累了大量成功案例和宝贵的工程实践经验。我们十分愿意和业界分享这些经验，在分享经济时代实现健康的共同成长。

　　为此，在机械工业出版社计算机出版中心总编温莉芳女士的全力支持，以及副总编王颖女士的策划下，2015年9月，西门子工业软件技术团队组织编写了《工业4.0实战：装备制造业数字化之道》一书，该书以基于模型的数字化企业（Model Based Enterprise，MBE）为主线，比较全面地阐述了数字模型在全流程和全产业链中的应用。

　　MBE的理想目标是建立数字孪生（Digital Twin）模型，即通过产品系统和生产系统的全数字化建模和仿真，全面或部分替代成本高且周期长的物理孪生、半数字孪生等工程开发和验证手段， 并在工程设计和工艺设计领域应用工业大数据和预测性工程分析（Predictive Engineering Analytics）技术，逐步实现“十三五”规划中提出的智慧院所和智能工厂的愿景目标，打通贯穿全价值链的数字神经系统，通过工业云和工业大数据实现向服务型制造转型。

　　欣闻同济大学中德工程学院副院长陈明教授和他的团队编著《智能制造之路：数字化工厂》，决定选择西门子数字化工厂技术作为核心案例，西门子很荣幸地向同济大学团队提供了全套技术参考资料。资料收集团队由方志刚、王文华牵头，PLM部分：王昕、李志明、陈铁锋、邹明政、曾法力；MES部分：戚锋、吕平、张炬、何梦琼；TIA部分：葛蓬、崔坚、 程瀚侬、冯学卫、杨德奇、杨光、赵欣。在此一并对做出贡献的同事表示感谢。

　　衷心希望本书对读者有一定的参考价值，让我们共同为实现“中国制造2025”而继续努力！

　　梁乃明（Leo Liang）

　　西门子数字化工厂集团工业软件全球副总裁兼大中华区董事总经理

　　中德智能制造联盟副理事长

　　2016年10月

洞悉未来制造：新材料、新工艺与可持续发展 图书简介 本书聚焦于当前全球制造业转型升级浪潮中的核心驱动力——新材料的研发与应用、前沿制造工艺的革新，以及构建可持续、环境友好的生产体系。我们不再仅仅讨论自动化和数据集成，而是深入剖析支撑下一代工业革命的物理基础和化学突破。 第一部分：新材料的革命性突破 制造业的边界正在被材料科学重新定义。本书将系统梳理近年来在功能材料、结构材料和复合材料领域取得的关键进展，并阐述这些突破如何直接转化为颠覆性的产品和生产效率的飞跃。 1.1 超高性能结构材料的演进 传统金属材料在极端环境下的性能瓶颈正被新的合金设计理念打破。本章将详细介绍高温合金、超高强度钢以及轻质高强度的先进铝锂合金和镁合金的微观结构控制技术。重点探讨通过计算材料学（ICME）指导下的“性能-结构-工艺”一体化设计流程，如何加速新型航天、航空发动机部件材料的研发周期。我们将剖析增材制造（AM）对这些复杂材料成型带来的挑战与机遇，特别是对材料内部缺陷的控制机制。 1.2 智能与响应性材料的崛起 未来的产品不再是静态的。本部分深入探讨了具备自修复、形状记忆、温敏或光敏特性的智能材料。例如，自修复聚合物涂层在汽车和基础设施中的应用，如何显著延长产品寿命并降低维护成本。形状记忆合金（SMA）在精密驱动器和医疗器械中的前沿应用案例将被详尽分析，包括其相变机制与疲劳寿命的优化策略。此外，导电高分子和柔性电子材料的最新进展，为可穿戴设备和柔性电子封装提供了材料基础。 1.3 纳米材料与界面工程 从原子层面控制材料性能是实现功能集成的关键。本书将详细介绍石墨烯、碳纳米管及二维材料在电子器件、能源存储和高强度复合材料增强中的作用。重点将放在“界面工程”上：如何确保纳米填料与基体材料之间形成完美结合，以充分发挥其增强效应，同时避免团聚问题。我们将探讨先进的表面改性技术，如等离子体处理和化学气相沉积（CVD），在优化材料界面特性方面的最新突破。 第二部分：前沿制造工艺与精密控制 新材料的潜力必须通过先进的制造工艺才能完全释放。本部分将超越传统的减材制造范畴，专注于增材制造、超精密加工、柔性连接技术以及先进的表面工程。 2.1 增材制造（AM）的工艺深化 增材制造已从原型制作迈向批量生产。本书将重点分析激光粉末床熔融（LPBF）、电子束熔融（EBM）以及定向能量沉积（DED）等主流技术的工艺参数对最终零件微观组织和力学性能的影响。我们将探讨如何通过“过程监测与反馈控制”系统，实时检测熔池的稳定性、控制残余应力，从而提高复杂零件的成品率和尺寸精度。此外，异种材料的混合增材制造技术，即在一个构件中集成不同材料的性能，是本章的亮点。 2.2 超精密与微纳加工技术 在光学、生物医学和高端半导体领域，对加工精度和表面质量的要求达到了纳米级别。本章将介绍超精密磨削、电火花加工（EDM）的最新进展，特别是微型化工具和多轴联动系统的集成应用。我们将探讨“无损伤加工”的概念，如何通过优化切削液的物理化学特性、采用超声或磁流变技术来抑制亚表面损伤的产生，这对光学元件和精密模具的寿命至关重要。 2.3 先进连接技术：固态连接与异种材料集成 焊接和胶接的局限性日益凸显，尤其在连接不同类型材料（如金属与复合材料）时。本书将聚焦于摩擦搅拌焊（FSW）、扩散连接（DB）等固态连接技术，分析其在实现高强度、无熔化区接头方面的优势。同时，我们将深入探讨基于纳米粘合剂和反应性热熔胶的先进胶接技术，以及如何通过设计特定的中间层材料来解决热膨胀系数不匹配带来的失效问题。 第三部分：可持续制造与循环经济实践 面对日益严峻的资源和环境挑战，制造体系必须实现绿色转型。本书将详细探讨如何将可持续性原则融入产品设计、生产运营和生命周期管理的各个环节。 3.1 绿色工艺与能源效率优化 本章关注如何减少制造过程中的能耗和废弃物排放。我们将考察采用低能耗的冷加工技术、利用生物基（Bio-based）或可降解材料替代传统高污染材料的案例研究。重点介绍先进的清洁表面处理技术，如超临界流体清洗取代传统溶剂清洗，以及如何利用过程优化算法（如机器学习）对生产线进行实时能源负荷调度，以最小化碳足迹。 3.2 制造废弃物的再利用与资源循环 从“线性”到“循环”的转变是未来制造的必然趋势。本书将分析工业副产品和报废产品中贵金属、稀土元素等关键资源的回收技术。我们将探讨先进的湿法冶金、火法冶金及生物浸提技术在提高回收率和降低二次污染方面的应用。更进一步，本书将探讨“产品即服务”（PaaS）模式下，制造商如何设计易于拆卸和模块化替换的产品，从而促进材料的高效闭环回收。 3.3 生命周期评估（LCA）与数字化赋能 要实现真正的可持续性，必须量化环境影响。本章将详细介绍如何运用成熟的生命周期评估（LCA）方法学，对不同设计方案和工艺路线进行环境效益对比。我们将展示如何集成环境传感器和数据分析工具，在工厂层面实时追踪材料和能源的流动，将LCA数据反馈给设计和采购部门，形成一个数据驱动的“绿色制造决策系统”。 结论：迈向韧性与适应性的制造生态 本书的最终目标是提供一个全面的视角，展示新材料、新工艺如何共同构建一个更加高效、更具韧性、且对环境负责的下一代制造体系。它不仅面向工程师和研发人员，也为政策制定者和企业战略规划者提供了洞察未来产业格局的深度分析。

评分☆☆☆☆☆

《智能制造之路：数字化工厂》这个书名，给我一种强烈的探索感，仿佛它将开启一扇通往未来制造世界的门。我一直关注着工业4.0和智能制造的发展，而“数字化工厂”无疑是其中的核心组成部分。我期待这本书能以一种系统性的方式，梳理智能制造的发展脉络，并重点阐释数字化工厂的构建逻辑。 我尤其对书中可能涉及到的技术集成和系统协同方面的内容感到好奇。在现实中，一个数字化工厂的建立，必然涉及到多种技术的融合，例如物联网、大数据分析、人工智能、云计算，以及各种工业软件（如ERP、MES、SCM等）。这本书是否会详细介绍这些技术是如何相互作用，共同构建一个高效、敏捷、柔性的生产环境？例如，传感器如何采集数据，大数据如何进行分析，AI又如何在此基础上做出决策，最终通过MES系统指令生产设备执行？ 同时，我也想了解，在构建数字化工厂的过程中，企业在战略层面需要做出哪些关键的决策。例如，如何选择合适的技术供应商？如何进行系统的集成和升级？如何确保数据的安全性和隐私性？以及如何培养一支能够驾驭数字化生产模式的专业团队？我期望书中能提供一些前瞻性的指导，帮助企业规避潜在的陷阱，并最大化数字化转型的收益。 此外，关于“数字化工厂”对传统制造模式的颠覆性影响，我有着浓厚的兴趣。它将如何改变生产流程？如何提升生产效率和产品质量？如何实现个性化定制和按需生产？书中是否会通过一些具体的案例，来生动地展示数字化工厂的实际运作场景，以及它为企业带来的切实体现在效益、成本、市场响应速度等方面的优势？ 总而言之，这本书的标题让我对智能制造的未来充满了憧憬。我希望它能为我提供一个关于数字化工厂的全面、深入的理解，让我能够更好地把握这一变革性趋势，并从中汲取前行的智慧。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《智能制造之路：数字化工厂》似乎承诺着一段关于现代工业演进的深刻旅程。我对于“数字化工厂”这一概念的理解，更多地停留在概念层面，例如自动化生产线、MES系统等。然而，我深切渴望了解的是，在实际操作层面，一个真正“数字化”的工厂是如何运作的？它在效率、灵活性、成本控制以及产品质量等方面，究竟能带来哪些颠覆性的改变？ 我特别希望书中能深入剖析“数字化”在工厂中的具体体现。例如，数据如何从生产现场被有效地采集、传输、存储和分析？这些数据又将如何指导生产决策，甚至实现生产过程的自我优化？书中是否会提及一些具体的案例，展示企业如何成功地构建起自己的数字化生态系统，并从中获得竞争优势？我尤其对那些能够将零散的数据转化为有价值洞察的机制和方法感兴趣。 此外，在“智能制造”的语境下，我很好奇书中会对“智能”这一层面做出怎样的解读。它是否仅仅是技术的堆砌，还是涉及到生产流程的重塑、管理模式的创新，甚至企业文化的变革？例如，智能化的排产和调度系统，是否能够实时响应市场需求的变化，并动态调整生产计划？智能化的质量检测和追溯系统，又能在多大程度上减少人为错误，提升产品合格率？ 我对书中关于“之路”的阐述充满期待。这是否意味着书中会提供一个循序渐进的转型框架，指导企业如何一步步迈向数字化工厂？它是否会涵盖从基础设施建设、系统集成，到应用开发、人才培养等各个环节的考量？我希望能从中找到清晰的路线图，帮助我理解实现数字化转型的关键步骤和潜在的风险。 总的来说，这本书的标题勾起了我对现代工业变革最前沿的强烈求知欲。我期望它能提供一个全面而深入的视角，帮助我理解数字化工厂的真谛，以及它将如何重塑制造业的未来。

评分☆☆☆☆☆

《智能制造之路：数字化工厂》这个书名，在我脑海中勾勒出一幅关于现代工业革新的宏伟蓝图。我一直对如何将先进的数字技术融入传统制造过程，以提升效率、优化流程、降低成本充满兴趣。而“数字化工厂”无疑是这一进程中的一个重要里程碑。 我尤其好奇书中对于“数字化”的定义和实践的深度。它不仅仅是简单的信息化，更是一种对生产全过程的数字化、网络化和智能化改造。我希望书中能够详细阐述，从产品设计、工艺规划、生产执行，到供应链管理、售后服务，整个价值链如何被数字化技术赋能。例如，数字化孪生（Digital Twin）技术是如何在虚拟空间中模拟和优化物理工厂的运作？虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术又能在哪些方面提升操作人员的技能和安全性？ 我也很想知道，书中对于“智能制造”的理解，是否超越了单纯的技术应用，而触及到更深层次的管理哲学和商业模式的创新。智能制造是否意味着更加扁平化的组织结构？是否需要企业建立更加开放、协同的生态系统？它又将如何重塑企业的核心竞争力，帮助企业在日益激烈的全球竞争中脱颖而出？ 此外，关于“之路”的表述，我期待书中能提供一个循序渐进、可操作的转型路径。这条路是如何规划的？有哪些关键的里程碑？在转型过程中，企业应该如何权衡成本与效益，如何选择合适的技术和合作伙伴？我希望能从中获得一些实用性的建议，帮助企业在迈向数字化工厂的征途中，少走弯路，稳步前行。 总的来说，这本书的标题让我充满了探索的动力。我希望通过它，能够深入理解数字化工厂的内涵和外延，并从中获得关于智能制造未来发展的深刻洞察，为我个人的学习和职业发展提供宝贵的指引。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对“智能制造”这个概念充满了好奇，尤其是在当今科技飞速发展的时代，如何将数字技术与传统制造深度融合，实现效率的飞跃和生产模式的革新，是我非常关注的议题。这本书的标题《智能制造之路：数字化工厂》恰好点燃了我探索的兴趣。我期望它能带领我深入了解数字化工厂的构建蓝图，从宏观的战略规划到微观的技术实现，都能有所阐释。 我尤其好奇的是，书中会如何描绘从传统工厂向数字化工厂转型的具体路径。这个过程必然伴随着挑战和变革，例如数据的采集、分析与应用，信息系统的整合，以及人才的培养和组织结构的调整。我希望书中能提供一些切实可行的案例研究，展示不同行业、不同规模的企业是如何克服困难，成功实现数字化转型的。同时，我也想了解在数字化转型过程中，企业应该关注哪些关键的成功因素，例如高层领导的支持、员工的参与度、技术的选型以及合作伙伴的选择等等。 另外，对于“数字化工厂”的内涵，我也有着浓厚的兴趣。它不仅仅是自动化和信息化，更是一种全新的生产理念和管理模式。书中是否会深入探讨物联网、大数据、人工智能、云计算等前沿技术在数字化工厂中的具体应用？它们如何协同工作，构建一个高度灵活、高效、可定制的生产系统？例如，智能传感器如何实时监测生产过程，大数据分析如何优化生产调度和质量控制，人工智能又如何实现预测性维护和自主决策？这些都是我非常期待在书中找到答案的。 我还想知道，这本书在探讨数字化工厂的未来发展趋势方面，会有哪些独到的见解。智能制造的演进方向是什么？未来的工厂又会呈现出怎样的形态？是否会更加注重绿色制造、可持续发展，以及与供应链的深度协同？我希望书中不仅能介绍现有的技术和实践，更能展望未来，为我们描绘一幅更加美好的智能制造图景。 总而言之，这本书的标题让我充满了期待，它不仅仅是一个关于技术的介绍，更像是一条指引我们通往未来制造之路的航线图。我希望能通过阅读这本书，对智能制造和数字化工厂有一个系统、深入的理解，并从中获得启发，为未来的工作和学习提供宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《智能制造之路：数字化工厂》就像一个引子，瞬间勾起了我对现代工业升级的无限遐想。在我看来，数字化工厂不仅仅是硬件的升级，更是一种思维模式的转变，是企业在激烈市场竞争中寻求突破的关键。我特别希望这本书能够深入浅出地解析“数字化”在工厂运作中的具体实现。 我非常想知道，书中是如何解释“数字化”这个概念在制造过程中的具体应用。例如，从原材料入库、生产加工、质量检验，到成品出库，整个流程中的每一个环节，是如何通过数字技术实现可视化、可追溯、可控的？我期待看到书中能够详细介绍物联网传感器、工业机器人、自动化控制系统等硬件设备，如何与上层的MES、WMS等软件系统进行无缝对接，从而构建起一个高度集成的信息化生产体系。 另外，关于“智能”的层面，我很好奇书中会给出怎样的定义和阐释。它是否意味着工厂能够具备自主学习、自我优化、自我决策的能力？例如，通过大数据分析，工厂是否能提前预测设备故障，从而实现预测性维护，避免不必要的停机损失？或者，工厂是否能根据实时市场需求，动态调整生产计划，实现柔性生产和个性化定制？我希望能从中看到一些关于人工智能在制造领域的具体应用案例。 我更希望这本书能够为我们勾勒出一条清晰的“智能制造之路”。这条路是如何从传统工厂一步步迈向高度智能化的数字化工厂的？转型过程中会遇到哪些主要的挑战，例如技术瓶颈、人才匮乏、成本投入等？书中是否会提供一些切实可行的解决方案和成功经验，帮助企业少走弯路，加速转型步伐？ 总而言之，这本书的标题让我对制造业的未来充满期待。我渴望通过阅读它，能够获得对数字化工厂更全面、更深刻的认识，并从中找到指导企业实现智能制造转型的宝贵思路。

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一下买了两本，需要认真学习下

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我要赚京豆，我要赚京豆

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一下买了两本，需要认真学习下

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喜欢书很不错，建议喜欢的购买看看，预购从速啊，内容简介精彩，

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好书，这是购买的第二本。

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制造业的宝典

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不错的书，价格实惠，建议以后买书如果一次超过3本，最好从一家买，免得被拆成好多个包裹，一次一本、两本的发过来，快递小哥也隔三差五的打电话叫你下楼取快递，关键是写评价还要一本一本的写......

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还没看，leader 推荐的书，先买了

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书讲得太好了，普及数字化工厂的常见概念。。。。。。。。。。。。。