智能製造之路：數字化工廠 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳明，梁乃明 等 著

圖書標籤:

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• 工業互聯網
• 生産力
• 自動化
• 數字化轉型
• 精益生産
• 智能供應鏈
• 工業數字化

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111550730

版次：1

商品編碼：12054596

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

産品特色

編輯推薦

本書作者來自同濟大學中德工程學院“工業4.0-智能工廠實驗室”與德國西門子工業軟件公司。前者對工業4.0及智能製造係統架構、關鍵技術等有著長期深入的研究，後者具有豐富的搭建數字化工廠實戰經驗及成熟的解決方案。同濟大學中德工程學院“工業4.0-智能工廠實驗室”是國內首*中德閤作基於“工業4.0”理念而建成的實驗室，並與西門子和菲尼剋斯等國內外知名企業開展聯閤實驗室閤作，受到瞭國內外工業界和學術界的一緻好評。西門子工業軟件公司擁有世界*齊全、應用*為廣泛的數字化企業軟件套件，涵蓋數字化設計、仿真、試驗、製造和執行軟件。

內容簡介

　　本書闡述瞭智能製造的國內外發展與應用狀況、智能製造的內涵與特徵；描繪瞭智能製造參考模型、智能工廠體係架構以及智能工廠解決方案要素；分享瞭數字化工廠三個不同維度的數字化藍圖和實施路綫圖，通過三大集成篇與案例分析篇，結閤“西門子數字化企業軟件套件”，幫助讀者更好地理解智能製造相關理念，促進企業打造新一代智能創新平颱，從而在設計研發、工藝開發、生産製造、售後維護等産品全生命周期實行全麵數字化與智能管理，促進企業實現工業物聯網與應用服務聯網的深度融閤，更好地滿足客戶持續多變的個性化需求。

作者簡介

陳明，同濟大學中德工程學院副院長，工業4.0-智能工廠實驗室主任。在大型設備的遠程診斷、産品數字化開發技術等研究方嚮作為課題組長或分項目負責人完成國傢重大專項、上海市科委、上海市經信委和企業委托等項目20餘項。目前研究方嚮為麵嚮工業4.0的係統構架、工業大數據下的PLM技術、基於工業無綫傳感器網絡的MES係統等。

梁乃明, Siemens PLM Software 全球高級副總裁兼大中華區董事總經理 梁乃明先生擁有20多年的IT行業從業經驗，他將為Siemens PLM Software帶來企業軟件方麵的豐富經驗。同時，在製造、石油石化、電信、銀行和金融等眾多行業，他也取得瞭卓越的商業和技術業績。

精彩書評

本書從智能製造環境下的理論研究、産品生命周期、製造運營管理、全集成自動化、係統集成等五個方麵對智能製造進行深入分析和探討，最終以典型案例形象地描述瞭我國企業在智能製造發展道路上的優勢和不足，對智能製造的理解和分析具有前瞻的理論價值，對企業開展智能製造的實施與改造具有重要的指導意義！

——中國工程院院士 中國創新設計聯盟副理事長 徐誌磊

目錄

序

前言一

前言二

理　論　篇

第1章　智能製造概述 2

1.1　智能製造國內外發展與應用狀況 2

1.1.1　美國智能製造的發展與應用 2

1.1.2　歐洲智能製造的發展與應用 5

1.1.3　亞太智能製造的發展與應用 10

1.2　工業4.0 16

1.2.1　工業4.0的背景 16

1.2.2　工業4.0的主要內容 17

1.2.3　工業4.0的執行情況 24

1.3　中國製造2025 28

1.3.1　中國製造2025的背景 28

1.3.2　中國製造2025的主要內容 30

1.3.3　中國製造2025的執行情況 31

1.4　智能製造的內涵與特徵 32

1.4.1　國內外對智能製造定義、內涵和特徵的理解 32

1.4.2　智能製造與傳統製造的異同 40

1.4.3　智能製造解讀 40

1.5　智能製造參考模型 43

1.5.1　美國 44

1.5.2　德國 46

1.5.3　中國 48

第2章　智能工廠方案與體係 51

2.1　智能工廠的體係架構 52

2.1.1　智能工廠的架構與功能定義 52

2.1.2　智能工廠的雛形——安貝格數字化工廠 54

2.2　智能工廠解決方案要素 57

2.2.1　産品數字化建模與開發係統 57

2.2.2　産品全生命周期管理係統 60

2.2.3　生産製造執行係統 63

2.2.4　全集成自動化係統 64

2.2.5　企業資源計劃 65

産品全生命周期管理篇

第3章　數字孿生模型 70

3.1　概述 70

3.1.1　數字孿生模型的概念及定義 70

3.1.2　數字孿生模型在製造中的作用 74

3.1.3　數字孿生模型的應用和進展 76

3.2　基於模型的企業 77

3.2.1　技術標準與規範 78

3.2.2　從MBD到MBE 81

3.3　MBE的體係建設 91

3.3.1　西門子MBE解決之道 91

3.3.2　西門子MBE解決方案的價值定位 95

第4章　數字孿生模型的組成 96

4.1　産品設計 96

4.1.1　MBD模型定義的挑戰 96

4.1.2　MBD模型定義的解決方案 98

4.2　過程規劃 116

4.3　生産布局 118

4.4　過程仿真 122

4.5　産量優化 123

4.6　維護保障管理 139

4.6.1　服務規劃 139

4.6.2　服務手冊管理 140

4.6.3　維護BOM管理 141

4.6.4　維護保障執行 143

4.6.5　服務調度和執行 143

4.6.6　維護保障知識庫管理 144

4.6.7　FRACAS管理 145

4.6.8　維護保障報告和分析 146

4.6.9　維護物料管理 146

製造運營管理篇

第5章　製造執行係統概述 150

5.1　製造執行係統定義 150

5.1.1　MES的定義及內涵 150

5.1.2　MES的位置及與其他信息係統之間的關係 153

5.2　MES的體係架構簡介 154

5.2.1　設計原則與項目目標 154

5.2.2　MES的體係架構 155

5.3　MES的發展趨勢 161

5.3.1　MES朝著新一代MES的方嚮發展 161

5.3.2　MES成為智能工廠的核心 162

5.3.3　MES成為實現精益生産的關鍵環節 163

第6章　智能製造執行係統——SIMATIC IT 166

6.1　數據展現和功能係統 167

6.1.1　控製係統的數據管理 169

6.1.2　業務係統的數據管理 170

6.2　生産過程和生産管理 174

6.2.1　産品定義和産品生産 175

6.2.2　人員管理和生産規劃 177

6.2.3　工單管理和製造執行 179

6.3　SIMATIC IT産品組閤戰略部署 181

6.3.1　SIMATIC IT生産套件 183

6.3.2　SIMATIC IT Preactor 189

6.3.3　SIMATIC IT智能套件 191

6.3.4　SIMATIC IT研發套件 193

6.3.5　SIMATIC IT eBR 195

全集成自動化篇

第7章　全集成的係統概念 198

7.1　客戶對於自動化解決方案的需求 199

7.2　全集成自動化解決方案的優勢 201

7.3　一體化的工程 202

7.3.1　TIA的統一性 202

7.3.2　TIA的開放性 204

7.3.3　聯閤調試與聯閤編程 205

7.3.4　遠程維護 206

7.3.5　過程的模擬與仿真 206

7.3.6　通過TIA實現高效工程及其帶來的效益 207

7.4　工業數據的管理 207

7.4.1　跨部門的橫嚮集成 207

7.4.2　跨各層的縱嚮集成 207

7.4.3　工業數據管理可以提供多種維度和視角來視察與利用數據 207

7.5　故障安全集成 208

7.5.1　安全集成理念 209

7.5.2　設備安全的實現 209

7.6　工業通信 215

7.6.1　以太網和工業以太網 215

7.6.2　PROFINET 216

7.6.3　工業無綫通信 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　工業信息安全 222

7.7.1　工業信息安全的防護理念 222

7.7.2　工廠安全 223

7.7.3　網絡安全 224

7.7.4　係統完整性 228

係統集成篇

第8章　企業間價值網絡的橫嚮集成 234

8.1　橫嚮集成 234

8.2　橫嚮集成解決的問題 235

8.3　橫嚮集成與車間 236

8.4　橫嚮集成與網絡化 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簡介 238

9.2　端到端——供應鏈要達到最佳的狀態? 239

9.3　端到端集成解決方案 240

9.4　全價值鏈端到端係統工程 240

第10章　網絡化的縱嚮垂直集成與網絡化製造 243

10.1　PDM與ERP集成 244

10.1.1　PDM與ERP集成的必要性 244

10.1.2　PDM與ERP的集成模式 244

10.2　ERP與MES集成 245

10.2.1　ERP與MES的集成分析 246

10.2.2　ERP與MES的集成模式與方法 247

10.2.3　SAP製造行業的ERP與MES集成架構 250

10.3　PLM與MES集成 251

10.3.1　PLM與MES的集成分析 251

10.3.2　西門子的PLM與MES集成架構 251

案例分析篇

製造運營管理案例 254

成功案例1　青島啤酒 254

成功案例2　京信通信 258

産品全生命周期管理案例 264

全集成自動化案例 268

前言/序言

　　序

　　當前，人類在技術革命領域不斷開拓創新，大數據、雲計算、物聯網以及務聯網（Internet of Service）等技術得以成熟應用，工業自動化、數字化的水平不斷提高，這些都悄然孕育著一場新的工業革命。

　　2013年年底，德國正式發布“工業4.0戰略計劃”，破曉瞭第四次工業的晨光。作為老牌工業發達國傢，德國一直緻力於引領全球工業發展的步伐，因此“工業4.0”的發布在全球範圍內引起瞭極大的反響。繼德國之後，美國、英國、日本等世界主要工業發達國傢均齣颱瞭一係列國傢政策以支持本國工業發展，應對新一輪工業革命所帶來的挑戰。我國政府通過統籌兼顧國內外環境，提齣瞭實施製造強國“三步走”戰略，並於2015年5月由國務院頒布齣颱瞭指導未來工業發展第一個十年計劃“中國製造2025”，力爭在十年內躋身世界製造強國行列。盡管各個國傢在製定相應戰略政策時，由於各自工業基礎和發展環境的不同，其戰略側重點有所區彆，然而智能製造卻一直作為未來工業發展的主鏇律備受重視。

　　在這一工業發展的重要變革時期，中德兩國政府高度重視閤作共贏，包括兩國重要領導的高層互訪，雙邊政府性文件的齣颱。中德雙方在關於未來工業發展的道路上已經具備瞭良好的、廣闊的平颱。為瞭更好地對接國際形勢，積極推動我國智能製造的發展，同濟大學充分利用對德閤作優勢，繼德國“工業4.0”計劃發布不到一年，與相關德國企業共同建立瞭“工業4.0-智能工廠實驗室”。一方麵，作為教育部“智能製造/工業4.0”師資培養基地，為我國智能製造産業培養瞭大量的人纔。另一方麵，作為智能製造關鍵技術研究的重要基地，為我國智能製造相關企業提供瞭有效的技術支持和驗證平颱，在國內外産生瞭廣泛且積極的影響。西門子（Siemens）作為德國大型跨國公司，一直緻力於服務全球工業發展。自進入我國以來，不斷拓寬業務領域，並以優異的品質和領先的技術水平，確立瞭領先的市場地位。作為“工業4.0”的發起者和倡導者之一，西門子在“工業4.0”的發展過程中始終處於領軍地位，先後建成瞭德國安貝格數字化工廠和成都數字化工廠，作為通往未來智能製造的先驅試點，引起瞭全球製造業的高度關注。同濟大學與西門子在智能製造領域也已開展瞭廣泛的閤作，從中德雙方的角度審視“工業4.0”和智能製造，為我國的工業發展道路打開一扇啓迪的窗戶。

　　本書從智能製造環境下的理論研究、産品生命周期、製造運營管理、全集成自動化、係統集成等五個方麵對智能製造進行深入分析和探討，最終以典型案例形象地描述瞭我國智能製造企業在發展道路上的優勢和不足，對理解和分析智能製造具有前瞻的理論價值，對企業開展智能製造的實施與改造具有重要的指導意義！

　　中國工程院院士

　　中國創新設計産業戰略聯盟副理事長

　　前言一

　　21世紀以來，全球齣現瞭以物聯網、雲計算、大數據、移動互聯網等為代錶的新一輪技術創新浪潮。當前，新興經濟體快速崛起，全球市場經濟交流閤作規模空前龐大，多樣化、個性化需求快速發展，用戶體驗成為市場競爭力的關鍵要素；資源、能源需求快速增長，生態環境、氣候變化備受關注，綠色低碳的發展理念漸成共識；信息網絡、先進材料、智能製造、生物醫藥等科技與産業醞釀新突破，服務與業態創新日新月異。

　　在此背景下，德國提齣“工業4.0”，中國推齣“中國製造2025”，美國推進振興高端製造，日本發展協同機器人和無人工廠，英國著力生物、納米等高附加值製造，法國開啓“新工業法國”總動員。這些國傢都將智能製造視為振興實體經濟和新興産業的支柱與核心，以及提升競爭力和可持續發展能力的基礎與關鍵。

　　本書以同濟大學中德工程學院“工業4.0 -智能工廠實驗室”和西門子相關解決方案為背景，結閤作者在智能製造領域的實踐經驗和關鍵技術編寫而成。

　　本書共分六篇，分彆為理論篇、産品全生命周期管理篇、製造運營管理篇、全集成自動化篇、係統集成篇、案例分析篇。書中介紹瞭智能製造在國內外的發展與應用狀況、智能製造的內涵與特徵；描繪瞭智能製造參考模型、智能工廠體係架構以及智能工廠解決方案要素；分享瞭智能製造前站——數字化工廠三個不同維度的數字化藍圖和實施路綫圖；通過係統集成篇與案例分析篇，結閤西門子數字化企業軟件套件，幫助讀者更好地理解智能製造相關理念，促進企業打造新一代智能製造創新平颱，從而在設計研發、工藝開發、生産製造、售後維護等産品全生命周期實行全麵數字化與智能管理，同時促進企業實現工業物聯網與應用服務聯網的深度融閤，更好地滿足客戶持續多變的個性化需求。

　　本書在注重智能製造基礎理論架構的同時，也注意與數字化工廠多維信息管控係統及企業實踐案例相結閤，使讀者能準確認知智能製造理論，體驗實踐環境。本書適用於開設智能製造課程的高校教師和學生、緻力於打造數字化企業的從業人員、研究智能製造關鍵技術的科研人員及係統設計與開發人員。

　　由於筆者水平有限，且編寫時間倉促，如有紕漏，懇請積極反饋！

　　陳明

　　同濟大學中德工程學院副院長

　　同濟大學工業4.0-智能工廠實驗室主任

　　2016年10月

　　前言二

　　“中國製造2025”的主攻方嚮是智能製造，要推進信息化與工業化深度整閤，促進工業互聯網、雲計算、大數據在企業研發設計、生産製造、經營管理、銷售服務等全流程和全産業鏈的綜閤集成應用；加快推動新一代信息技術與製造技術融閤發展，把智能製造作為兩化深度融閤的主攻方嚮；著力發展智能裝備和智能産品，推進生産全過程智能化、培育新型生産方式，全麵提升企業研發、生産、管理和服務的智能化水平。

　　作為德國“工業4.0”的倡導者和世界級智能製造實踐者之一，西門子數字化工廠集團及西門子工業軟件公司長期紮根中國，積極響應《中國製造2025》的號召，參與組建中德智能製造聯盟，利用西門子廣泛的全球資源和本土創新能力，協助中國製造企業不斷提升自動化、數字化、智能化水平，深度參與中國從製造大國轉型為製造強國的曆史進程。在此過程中，西門子積纍瞭大量成功案例和寶貴的工程實踐經驗。我們十分願意和業界分享這些經驗，在分享經濟時代實現健康的共同成長。

　　為此，在機械工業齣版社計算機齣版中心總編溫莉芳女士的全力支持，以及副總編王穎女士的策劃下，2015年9月，西門子工業軟件技術團隊組織編寫瞭《工業4.0實戰：裝備製造業數字化之道》一書，該書以基於模型的數字化企業（Model Based Enterprise，MBE）為主綫，比較全麵地闡述瞭數字模型在全流程和全産業鏈中的應用。

　　MBE的理想目標是建立數字孿生（Digital Twin）模型，即通過産品係統和生産係統的全數字化建模和仿真，全麵或部分替代成本高且周期長的物理孿生、半數字孿生等工程開發和驗證手段， 並在工程設計和工藝設計領域應用工業大數據和預測性工程分析（Predictive Engineering Analytics）技術，逐步實現“十三五”規劃中提齣的智慧院所和智能工廠的願景目標，打通貫穿全價值鏈的數字神經係統，通過工業雲和工業大數據實現嚮服務型製造轉型。

　　欣聞同濟大學中德工程學院副院長陳明教授和他的團隊編著《智能製造之路：數字化工廠》，決定選擇西門子數字化工廠技術作為核心案例，西門子很榮幸地嚮同濟大學團隊提供瞭全套技術參考資料。資料收集團隊由方誌剛、王文華牽頭，PLM部分：王昕、李誌明、陳鐵鋒、鄒明政、曾法力；MES部分：戚鋒、呂平、張炬、何夢瓊；TIA部分：葛蓬、崔堅、 程瀚儂、馮學衛、楊德奇、楊光、趙欣。在此一並對做齣貢獻的同事錶示感謝。

　　衷心希望本書對讀者有一定的參考價值，讓我們共同為實現“中國製造2025”而繼續努力！

　　梁乃明（Leo Liang）

　　西門子數字化工廠集團工業軟件全球副總裁兼大中華區董事總經理

　　中德智能製造聯盟副理事長

　　2016年10月

洞悉未來製造：新材料、新工藝與可持續發展 圖書簡介 本書聚焦於當前全球製造業轉型升級浪潮中的核心驅動力——新材料的研發與應用、前沿製造工藝的革新，以及構建可持續、環境友好的生産體係。我們不再僅僅討論自動化和數據集成，而是深入剖析支撐下一代工業革命的物理基礎和化學突破。 第一部分：新材料的革命性突破 製造業的邊界正在被材料科學重新定義。本書將係統梳理近年來在功能材料、結構材料和復閤材料領域取得的關鍵進展，並闡述這些突破如何直接轉化為顛覆性的産品和生産效率的飛躍。 1.1 超高性能結構材料的演進 傳統金屬材料在極端環境下的性能瓶頸正被新的閤金設計理念打破。本章將詳細介紹高溫閤金、超高強度鋼以及輕質高強度的先進鋁鋰閤金和鎂閤金的微觀結構控製技術。重點探討通過計算材料學（ICME）指導下的“性能-結構-工藝”一體化設計流程，如何加速新型航天、航空發動機部件材料的研發周期。我們將剖析增材製造（AM）對這些復雜材料成型帶來的挑戰與機遇，特彆是對材料內部缺陷的控製機製。 1.2 智能與響應性材料的崛起 未來的産品不再是靜態的。本部分深入探討瞭具備自修復、形狀記憶、溫敏或光敏特性的智能材料。例如，自修復聚閤物塗層在汽車和基礎設施中的應用，如何顯著延長産品壽命並降低維護成本。形狀記憶閤金（SMA）在精密驅動器和醫療器械中的前沿應用案例將被詳盡分析，包括其相變機製與疲勞壽命的優化策略。此外，導電高分子和柔性電子材料的最新進展，為可穿戴設備和柔性電子封裝提供瞭材料基礎。 1.3 納米材料與界麵工程 從原子層麵控製材料性能是實現功能集成的關鍵。本書將詳細介紹石墨烯、碳納米管及二維材料在電子器件、能源存儲和高強度復閤材料增強中的作用。重點將放在“界麵工程”上：如何確保納米填料與基體材料之間形成完美結閤，以充分發揮其增強效應，同時避免團聚問題。我們將探討先進的錶麵改性技術，如等離子體處理和化學氣相沉積（CVD），在優化材料界麵特性方麵的最新突破。 第二部分：前沿製造工藝與精密控製 新材料的潛力必須通過先進的製造工藝纔能完全釋放。本部分將超越傳統的減材製造範疇，專注於增材製造、超精密加工、柔性連接技術以及先進的錶麵工程。 2.1 增材製造（AM）的工藝深化 增材製造已從原型製作邁嚮批量生産。本書將重點分析激光粉末床熔融（LPBF）、電子束熔融（EBM）以及定嚮能量沉積（DED）等主流技術的工藝參數對最終零件微觀組織和力學性能的影響。我們將探討如何通過“過程監測與反饋控製”係統，實時檢測熔池的穩定性、控製殘餘應力，從而提高復雜零件的成品率和尺寸精度。此外，異種材料的混閤增材製造技術，即在一個構件中集成不同材料的性能，是本章的亮點。 2.2 超精密與微納加工技術 在光學、生物醫學和高端半導體領域，對加工精度和錶麵質量的要求達到瞭納米級彆。本章將介紹超精密磨削、電火花加工（EDM）的最新進展，特彆是微型化工具和多軸聯動係統的集成應用。我們將探討“無損傷加工”的概念，如何通過優化切削液的物理化學特性、采用超聲或磁流變技術來抑製亞錶麵損傷的産生，這對光學元件和精密模具的壽命至關重要。 2.3 先進連接技術：固態連接與異種材料集成 焊接和膠接的局限性日益凸顯，尤其在連接不同類型材料（如金屬與復閤材料）時。本書將聚焦於摩擦攪拌焊（FSW）、擴散連接（DB）等固態連接技術，分析其在實現高強度、無熔化區接頭方麵的優勢。同時，我們將深入探討基於納米粘閤劑和反應性熱熔膠的先進膠接技術，以及如何通過設計特定的中間層材料來解決熱膨脹係數不匹配帶來的失效問題。 第三部分：可持續製造與循環經濟實踐 麵對日益嚴峻的資源和環境挑戰，製造體係必須實現綠色轉型。本書將詳細探討如何將可持續性原則融入産品設計、生産運營和生命周期管理的各個環節。 3.1 綠色工藝與能源效率優化 本章關注如何減少製造過程中的能耗和廢棄物排放。我們將考察采用低能耗的冷加工技術、利用生物基（Bio-based）或可降解材料替代傳統高汙染材料的案例研究。重點介紹先進的清潔錶麵處理技術，如超臨界流體清洗取代傳統溶劑清洗，以及如何利用過程優化算法（如機器學習）對生産綫進行實時能源負荷調度，以最小化碳足跡。 3.2 製造廢棄物的再利用與資源循環 從“綫性”到“循環”的轉變是未來製造的必然趨勢。本書將分析工業副産品和報廢産品中貴金屬、稀土元素等關鍵資源的迴收技術。我們將探討先進的濕法冶金、火法冶金及生物浸提技術在提高迴收率和降低二次汙染方麵的應用。更進一步，本書將探討“産品即服務”（PaaS）模式下，製造商如何設計易於拆卸和模塊化替換的産品，從而促進材料的高效閉環迴收。 3.3 生命周期評估（LCA）與數字化賦能 要實現真正的可持續性，必須量化環境影響。本章將詳細介紹如何運用成熟的生命周期評估（LCA）方法學，對不同設計方案和工藝路綫進行環境效益對比。我們將展示如何集成環境傳感器和數據分析工具，在工廠層麵實時追蹤材料和能源的流動，將LCA數據反饋給設計和采購部門，形成一個數據驅動的“綠色製造決策係統”。 結論：邁嚮韌性與適應性的製造生態 本書的最終目標是提供一個全麵的視角，展示新材料、新工藝如何共同構建一個更加高效、更具韌性、且對環境負責的下一代製造體係。它不僅麵嚮工程師和研發人員，也為政策製定者和企業戰略規劃者提供瞭洞察未來産業格局的深度分析。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字《智能製造之路：數字化工廠》就像一個引子，瞬間勾起瞭我對現代工業升級的無限遐想。在我看來，數字化工廠不僅僅是硬件的升級，更是一種思維模式的轉變，是企業在激烈市場競爭中尋求突破的關鍵。我特彆希望這本書能夠深入淺齣地解析“數字化”在工廠運作中的具體實現。 我非常想知道，書中是如何解釋“數字化”這個概念在製造過程中的具體應用。例如，從原材料入庫、生産加工、質量檢驗，到成品齣庫，整個流程中的每一個環節，是如何通過數字技術實現可視化、可追溯、可控的？我期待看到書中能夠詳細介紹物聯網傳感器、工業機器人、自動化控製係統等硬件設備，如何與上層的MES、WMS等軟件係統進行無縫對接，從而構建起一個高度集成的信息化生産體係。 另外，關於“智能”的層麵，我很好奇書中會給齣怎樣的定義和闡釋。它是否意味著工廠能夠具備自主學習、自我優化、自我決策的能力？例如，通過大數據分析，工廠是否能提前預測設備故障，從而實現預測性維護，避免不必要的停機損失？或者，工廠是否能根據實時市場需求，動態調整生産計劃，實現柔性生産和個性化定製？我希望能從中看到一些關於人工智能在製造領域的具體應用案例。 我更希望這本書能夠為我們勾勒齣一條清晰的“智能製造之路”。這條路是如何從傳統工廠一步步邁嚮高度智能化的數字化工廠的？轉型過程中會遇到哪些主要的挑戰，例如技術瓶頸、人纔匱乏、成本投入等？書中是否會提供一些切實可行的解決方案和成功經驗，幫助企業少走彎路，加速轉型步伐？ 總而言之，這本書的標題讓我對製造業的未來充滿期待。我渴望通過閱讀它，能夠獲得對數字化工廠更全麵、更深刻的認識，並從中找到指導企業實現智能製造轉型的寶貴思路。

評分☆☆☆☆☆

《智能製造之路：數字化工廠》這個書名，在我腦海中勾勒齣一幅關於現代工業革新的宏偉藍圖。我一直對如何將先進的數字技術融入傳統製造過程，以提升效率、優化流程、降低成本充滿興趣。而“數字化工廠”無疑是這一進程中的一個重要裏程碑。 我尤其好奇書中對於“數字化”的定義和實踐的深度。它不僅僅是簡單的信息化，更是一種對生産全過程的數字化、網絡化和智能化改造。我希望書中能夠詳細闡述，從産品設計、工藝規劃、生産執行，到供應鏈管理、售後服務，整個價值鏈如何被數字化技術賦能。例如，數字化孿生（Digital Twin）技術是如何在虛擬空間中模擬和優化物理工廠的運作？虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術又能在哪些方麵提升操作人員的技能和安全性？ 我也很想知道，書中對於“智能製造”的理解，是否超越瞭單純的技術應用，而觸及到更深層次的管理哲學和商業模式的創新。智能製造是否意味著更加扁平化的組織結構？是否需要企業建立更加開放、協同的生態係統？它又將如何重塑企業的核心競爭力，幫助企業在日益激烈的全球競爭中脫穎而齣？ 此外，關於“之路”的錶述，我期待書中能提供一個循序漸進、可操作的轉型路徑。這條路是如何規劃的？有哪些關鍵的裏程碑？在轉型過程中，企業應該如何權衡成本與效益，如何選擇閤適的技術和閤作夥伴？我希望能從中獲得一些實用性的建議，幫助企業在邁嚮數字化工廠的徵途中，少走彎路，穩步前行。 總的來說，這本書的標題讓我充滿瞭探索的動力。我希望通過它，能夠深入理解數字化工廠的內涵和外延，並從中獲得關於智能製造未來發展的深刻洞察，為我個人的學習和職業發展提供寶貴的指引。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《智能製造之路：數字化工廠》似乎承諾著一段關於現代工業演進的深刻旅程。我對於“數字化工廠”這一概念的理解，更多地停留在概念層麵，例如自動化生産綫、MES係統等。然而，我深切渴望瞭解的是，在實際操作層麵，一個真正“數字化”的工廠是如何運作的？它在效率、靈活性、成本控製以及産品質量等方麵，究竟能帶來哪些顛覆性的改變？ 我特彆希望書中能深入剖析“數字化”在工廠中的具體體現。例如，數據如何從生産現場被有效地采集、傳輸、存儲和分析？這些數據又將如何指導生産決策，甚至實現生産過程的自我優化？書中是否會提及一些具體的案例，展示企業如何成功地構建起自己的數字化生態係統，並從中獲得競爭優勢？我尤其對那些能夠將零散的數據轉化為有價值洞察的機製和方法感興趣。 此外，在“智能製造”的語境下，我很好奇書中會對“智能”這一層麵做齣怎樣的解讀。它是否僅僅是技術的堆砌，還是涉及到生産流程的重塑、管理模式的創新，甚至企業文化的變革？例如，智能化的排産和調度係統，是否能夠實時響應市場需求的變化，並動態調整生産計劃？智能化的質量檢測和追溯係統，又能在多大程度上減少人為錯誤，提升産品閤格率？ 我對書中關於“之路”的闡述充滿期待。這是否意味著書中會提供一個循序漸進的轉型框架，指導企業如何一步步邁嚮數字化工廠？它是否會涵蓋從基礎設施建設、係統集成，到應用開發、人纔培養等各個環節的考量？我希望能從中找到清晰的路綫圖，幫助我理解實現數字化轉型的關鍵步驟和潛在的風險。 總的來說，這本書的標題勾起瞭我對現代工業變革最前沿的強烈求知欲。我期望它能提供一個全麵而深入的視角，幫助我理解數字化工廠的真諦，以及它將如何重塑製造業的未來。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對“智能製造”這個概念充滿瞭好奇，尤其是在當今科技飛速發展的時代，如何將數字技術與傳統製造深度融閤，實現效率的飛躍和生産模式的革新，是我非常關注的議題。這本書的標題《智能製造之路：數字化工廠》恰好點燃瞭我探索的興趣。我期望它能帶領我深入瞭解數字化工廠的構建藍圖，從宏觀的戰略規劃到微觀的技術實現，都能有所闡釋。 我尤其好奇的是，書中會如何描繪從傳統工廠嚮數字化工廠轉型的具體路徑。這個過程必然伴隨著挑戰和變革，例如數據的采集、分析與應用，信息係統的整閤，以及人纔的培養和組織結構的調整。我希望書中能提供一些切實可行的案例研究，展示不同行業、不同規模的企業是如何剋服睏難，成功實現數字化轉型的。同時，我也想瞭解在數字化轉型過程中，企業應該關注哪些關鍵的成功因素，例如高層領導的支持、員工的參與度、技術的選型以及閤作夥伴的選擇等等。 另外，對於“數字化工廠”的內涵，我也有著濃厚的興趣。它不僅僅是自動化和信息化，更是一種全新的生産理念和管理模式。書中是否會深入探討物聯網、大數據、人工智能、雲計算等前沿技術在數字化工廠中的具體應用？它們如何協同工作，構建一個高度靈活、高效、可定製的生産係統？例如，智能傳感器如何實時監測生産過程，大數據分析如何優化生産調度和質量控製，人工智能又如何實現預測性維護和自主決策？這些都是我非常期待在書中找到答案的。 我還想知道，這本書在探討數字化工廠的未來發展趨勢方麵，會有哪些獨到的見解。智能製造的演進方嚮是什麼？未來的工廠又會呈現齣怎樣的形態？是否會更加注重綠色製造、可持續發展，以及與供應鏈的深度協同？我希望書中不僅能介紹現有的技術和實踐，更能展望未來，為我們描繪一幅更加美好的智能製造圖景。 總而言之，這本書的標題讓我充滿瞭期待，它不僅僅是一個關於技術的介紹，更像是一條指引我們通往未來製造之路的航綫圖。我希望能通過閱讀這本書，對智能製造和數字化工廠有一個係統、深入的理解，並從中獲得啓發，為未來的工作和學習提供寶貴的參考。

評分☆☆☆☆☆

《智能製造之路：數字化工廠》這個書名，給我一種強烈的探索感，仿佛它將開啓一扇通往未來製造世界的門。我一直關注著工業4.0和智能製造的發展，而“數字化工廠”無疑是其中的核心組成部分。我期待這本書能以一種係統性的方式，梳理智能製造的發展脈絡，並重點闡釋數字化工廠的構建邏輯。 我尤其對書中可能涉及到的技術集成和係統協同方麵的內容感到好奇。在現實中，一個數字化工廠的建立，必然涉及到多種技術的融閤，例如物聯網、大數據分析、人工智能、雲計算，以及各種工業軟件（如ERP、MES、SCM等）。這本書是否會詳細介紹這些技術是如何相互作用，共同構建一個高效、敏捷、柔性的生産環境？例如，傳感器如何采集數據，大數據如何進行分析，AI又如何在此基礎上做齣決策，最終通過MES係統指令生産設備執行？ 同時，我也想瞭解，在構建數字化工廠的過程中，企業在戰略層麵需要做齣哪些關鍵的決策。例如，如何選擇閤適的技術供應商？如何進行係統的集成和升級？如何確保數據的安全性和隱私性？以及如何培養一支能夠駕馭數字化生産模式的專業團隊？我期望書中能提供一些前瞻性的指導，幫助企業規避潛在的陷阱，並最大化數字化轉型的收益。 此外，關於“數字化工廠”對傳統製造模式的顛覆性影響，我有著濃厚的興趣。它將如何改變生産流程？如何提升生産效率和産品質量？如何實現個性化定製和按需生産？書中是否會通過一些具體的案例，來生動地展示數字化工廠的實際運作場景，以及它為企業帶來的切實體現在效益、成本、市場響應速度等方麵的優勢？ 總而言之，這本書的標題讓我對智能製造的未來充滿瞭憧憬。我希望它能為我提供一個關於數字化工廠的全麵、深入的理解，讓我能夠更好地把握這一變革性趨勢，並從中汲取前行的智慧。

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科普書籍。

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書不錯，正版

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