互联网+智能制造（驱动制造业变革的新引擎） [Internet+Intelligent manufacturing] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郭宇 编

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出版社： 江苏凤凰科学技术出版社

ISBN：9787553776279

版次：1

商品编码：12082533

包装：精装

外文名称：Internet+Intelligent manufacturing

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

页数：283

字数：230000

正文语种：中文

内容简介

　　《互联网+智能制造（驱动制造业变革的新引擎）》作者在深入研究《中国制造2025》和美国的工业互联网及德国的工业4.0的基础上，分析了“互联网+智能制造”的提出背景和我国制造业的现状，并展示了智能制造的前景，对“互联网+智能制造”的内涵进行了解读，覆盖设计、生产、供应、服务、质保等方面，包含大数据、物联网、移动互联网、云计算和云制造等先进技术和多种制造工艺技术的应用。《互联网+智能制造（驱动制造业变革的新引擎）》既介绍了生产线装备还分析了企业软件的应用，不仅介绍生产过程还讨论管理变革，在关注企业内部的同时还重视外部的合作。《互联网+智能制造（驱动制造业变革的新引擎）》内容全面，通俗易懂，结合一些案例分析，有参考价值和实用意义。相信《互联网+智能制造（驱动制造业变革的新引擎）》的出版将会对推动我国“互联网+智能制造”的发展起到积作用，引发多企业对智能制造的关注，希望在智能制造的推进中有多的创新和可复制推广的经验出现。

目录

第一章 “互联网+智能制造”的昨天与今天
一、“互联网+”对产业链和产品生命周期的彻底改变
二、智能制造，互联网产业的下一个“台风眼”

第二章 智能化的产品设计：世界是平的
一、分布式协同设计
二、基于知识的复杂产品网络化制造
三、英特尔、苹果与波音案例

第三章 从“中国制造”到“中国智造”
一、升级企业级应用系统，事半功倍
二、车间中的通信及智能化管控
三、制造车间里的大数据
四、当电脑直接与机器对话

第四章 柔性供应链：将设备与市场连接
一、供应商管理的融合之道
二、准时制生产：Just In Time
三、永远不变的信条：顾客至上

第五章 让产品更智慧
一、智能制造的“制胜法宝”：用户体验
二、机器学习：让产品思考
三、智能产品就在你身边
四、跨界营销精彩案例

第六章 智能制造走进“云”时代——云制造
一、云制造的起源与特征
二、云制造平台
三、中小企业云制造平台案例
四、私有云、公有云与混合云的运行模式

第七章 产业革命新常态的新动力
一、如何理解新常态
二、中国的工业化进程和增长动力变化
三、如何培育新动力
参考文献

【书名】： 互联网+智能制造（驱动制造业变革的新引擎） 【图书简介】： 在新的时代浪潮中，制造业正经历着前所未有的深刻变革。这场变革的核心驱动力，便是以互联网技术为基石，融合人工智能、大数据、物联网等前沿科技，催生出的全新生产模式——智能制造。本书并非简单地罗列技术名词，而是深入剖析这一时代命题的本质、演进路径、核心要素及其对全球制造业格局产生的颠覆性影响。我们将一同探寻，智能制造如何从概念走向现实，如何重塑企业的竞争力，如何为区域经济发展注入新的活力。 第一篇：智能制造的时代背景与内涵解析 1. 全球制造业转型升级的必然性： 传统制造业面临的挑战： 随着全球化进程加速，劳动力成本上升，资源环境压力增大，以及消费者需求日益个性化和碎片化，传统的、以大规模生产为核心的制造业模式，正面临效率瓶颈、创新乏力、以及市场响应速度慢的困境。技术进步的日新月异，也使得传统工艺和设备加速被淘汰。 数字化浪潮的冲击： 互联网的普及，带来了信息的高度流动和共享，催生了数字经济的蓬勃发展。这种数字化浪潮不仅改变了信息传播和消费模式，也对生产制造过程提出了更高的数字化、网络化要求。从“中国制造”到“中国智造”，背后是整个国家制造业发展战略的深刻调整，旨在摆脱低端代工的模式，迈向价值链高端。 “互联网+”的赋能效应： “互联网+”并非简单的技术叠加，而是对传统产业的业务流程、组织模式、甚至是商业生态的重塑。它为制造业带来了前所未有的连接能力、数据驱动能力以及智能化决策能力，为突破传统瓶颈提供了全新的解决方案。 2. 智能制造的定义与核心特征： 超越自动化，迈向智能化： 智能制造并非简单的自动化生产线，而是将自动化、信息化、数字化、网络化与人工智能深度融合的制造系统。它意味着生产过程能够自我感知、自我决策、自我执行、自我优化，实现生产过程的智能化和柔性化。 人机协同的智能化生产： 智能制造强调的是人与机器在生产过程中的高效协同。机器承担重复性、高强度、高精度的工作，而人类则专注于更具创造性、复杂性和决策性的任务，实现“机器善用，人才尽展”。 全生命周期的数字化贯穿： 从产品设计、研发，到生产制造、质量控制，再到仓储物流、售后服务，乃至废弃物处理，智能制造力求实现产品全生命周期的数字化管理和智能化运营，打通信息孤岛，形成高效的闭环。 数据驱动的决策与优化： 大数据是智能制造的“血液”，通过采集、分析和应用生产过程中产生的海量数据，可以实现对生产状态的实时监控、故障预警、质量追溯、工艺优化以及市场需求预测，从而做出更精准、更及时的决策。 网络化协同的制造生态： 智能制造打破了企业内部的界限，也模糊了企业之间的界限。通过工业互联网平台，企业可以实现与供应商、客户、服务商之间的实时信息共享和协同作业，构建起开放、协作、共赢的制造生态系统。 第二篇：构建智能制造的核心技术基石 1. 工业物联网（IIoT）——连接万物的神经系统： 传感器技术与数据采集： 各种类型的传感器，如温度、压力、位移、视觉等，构成了IIoT的基础，它们能够将物理世界的运行状态转化为可被识别和处理的数字信号。 通信网络与连接能力： 从有线到无线，从Wi-Fi到5G，工业级通信网络为海量设备提供了稳定、可靠、低延迟的连接，确保数据的实时传输。NB-IoT、LoRa等技术也为低功耗、远距离的设备连接提供了可能。 边缘计算与实时处理： 在靠近数据源的边缘端进行数据预处理、分析和决策，可以大大降低网络传输压力，提高响应速度，尤其适用于对实时性要求极高的工业场景。 云平台与大数据存储分析： 工业云平台为海量工业数据的存储、管理和分析提供了强大的基础设施。通过云计算和大数据分析技术，可以挖掘数据价值，实现生产优化和预测性维护。 2. 大数据与人工智能（AI）——智慧大脑与决策引擎： 海量工业数据的价值挖掘： 智能制造产生了天文数字般的数据，这些数据包含了生产工艺、设备状态、质量信息、市场反馈等丰富内容。如何有效地清洗、整合、分析这些数据，提取有价值的洞察，是智能制造成功的关键。 机器学习与深度学习的应用： 机器学习算法可以用于模式识别、异常检测、故障预测、质量控制等，例如通过分析设备运行数据，预测其可能发生的故障，提前进行维护，避免停机损失。深度学习则在图像识别、自然语言处理等领域展现出强大能力，可用于产品缺陷检测、人机交互等。 专家系统与知识图谱： 将人类专家的知识和经验编码成规则和模型，形成专家系统，可以辅助工程师进行故障诊断和工艺优化。知识图谱则能够将分散的工业知识结构化，实现更智能的知识检索和推理。 智能调度与优化算法： 利用AI技术，可以实现生产计划的动态优化、资源的最优配置、以及物流路线的智能规划，提高生产效率和资源利用率。 3. 数字孪生（Digital Twin）——虚拟世界的镜像映射： 物理世界的数字映射： 数字孪生是通过传感器等技术，将现实世界中的物理对象（如设备、生产线、工厂）在虚拟空间中创建出与之实时同步的数字模型。 仿真、预测与优化： 在数字孪生模型上，可以进行各种场景的仿真测试，例如新工艺的验证、设备性能的预测、生产流程的优化等，而无需在物理世界中进行实际操作，大大降低了试错成本和风险。 实时监控与远程运维： 数字孪生能够实时反映物理对象的状态，支持远程监控和诊断，帮助操作人员和维护人员更直观地了解设备运行情况，并进行远程指导或故障排除。 4. 云计算与边缘计算——灵活高效的计算架构： 云计算的强大算力与存储能力： 为海量数据的处理、AI模型的训练和部署提供了强大的计算资源和存储空间，尤其适合离线分析和全局优化。 边缘计算的实时响应与数据本地化： 在靠近设备端处理数据，减少数据传输延迟，提高实时性，同时也能更好地保护敏感的生产数据。 混合云的优势融合： 结合公有云的灵活性与私有云的安全性，构建混合云架构，可以根据业务需求灵活地分配计算和存储资源。 5. 先进制造技术与自动化设备： 机器人技术与自动化产线： 协作机器人、自主移动机器人（AMR）等智能机器人，以及高度自动化的生产线，是实现柔性生产和高效作业的重要载体。 增材制造（3D打印）： 3D打印技术能够实现复杂结构件的快速原型制造和按需生产，为产品创新和定制化生产提供了新的可能。 先进传感器与视觉检测： 高精度传感器和智能视觉系统能够实现对产品质量的实时、精准检测，减少人为误差。 第三篇：智能制造的应用场景与价值实现 1. 柔性化生产与大规模定制： 摆脱“千篇一律”的束缚： 智能制造的核心在于“柔性”，它使得生产系统能够快速响应市场需求的变化，根据不同客户的个性化需求，灵活调整生产计划、工艺参数和生产流程，实现小批量、多品种的生产，甚至是一件起订的“大规模定制”。 价值链的重塑： 从大规模标准化生产到大规模个性化定制的转变，要求企业在产品设计、生产调度、供应链管理等各个环节进行深度变革，从而构建起以客户为中心的新型价值链。 2. 预测性维护与质量控制： 从“被动维修”到“主动预防”： 通过IIoT采集设备的运行数据，利用大数据和AI算法对设备状态进行实时监测和分析，可以预测设备可能发生的故障，并提前进行维护，从而最大限度地减少因设备故障造成的停机时间和生产损失。 全流程质量追溯与提升： 智能制造系统能够记录产品生产过程中的每一个环节、每一个参数，实现从原材料到成品的全流程质量追溯。通过对海量质量数据的分析，可以找出影响产品质量的关键因素，并进行针对性的改进，持续提升产品质量。 3. 智能供应链与物流优化： 透明高效的供应链： 通过工业互联网平台，实现供应商、制造商、物流商、客户之间的信息实时共享，构建起透明、高效、协同的智能供应链。 动态的库存管理与需求预测： 利用大数据分析，可以更准确地预测市场需求，优化库存水平，减少积压和缺货现象。 智能物流调度： AI算法可以根据订单情况、交通状况、车辆载重等因素，规划最优的物流配送路线，降低物流成本，提高配送效率。 4. 数字化车间与智能工厂： 无纸化办公与信息可视化： 生产过程中的信息通过电子屏幕、终端设备等进行实时展示，实现无纸化办公，提高信息传递效率。 设备互联与数据联动： 车间内的所有设备实现互联互通，数据实时采集和分析，形成全方位的生产状态感知。 人机协作的智能化操作： 操作员通过人机交互界面，接收智能指令，与机器人协同作业，提高生产效率和操作安全性。 能源效率的优化： 通过对能源消耗数据的实时监测和分析，找出能源浪费的环节，并进行针对性的节能改造，实现绿色制造。 5. 新商业模式的涌现： 服务型制造： 将产品销售与服务深度融合，从单纯的“卖产品”转变为“提供解决方案”或“按需服务”，例如设备租赁、设备远程运维服务等。 平台化制造： 建立开放的工业互联网平台，汇聚供需信息，连接中小企业，提供设计、生产、销售等一站式服务，降低创新门槛。 数据资产化： 生产过程中产生的大量数据本身就成为一种宝贵的资产，可以通过数据分析和挖掘，创造新的商业价值。 第四篇：智能制造面临的挑战与未来展望 1. 挑战与痛点： 高昂的初期投入： 智能制造系统的构建需要大量的资金投入，包括设备升级、软件采购、技术人才引进等，这对于许多中小企业而言是一笔巨大的负担。 技术人才的短缺： 智能制造需要具备跨领域知识和技能的复合型人才，包括IT、OT、数据分析、AI等，目前这类人才的供给严重不足。 数据安全与隐私保护： 生产数据的泄露或滥用可能导致企业机密信息暴露、生产安全受到威胁。如何建立健全的数据安全和隐私保护机制，是亟待解决的问题。 标准与互操作性： 工业设备、软件系统之间的标准不统一，互操作性差，阻碍了信息的流畅流动和系统的集成。 企业文化与组织变革： 智能制造的推行需要企业内部组织结构、管理模式、员工思维方式的深刻变革，这通常会遇到阻力。 2. 未来展望： 深度融合与自主化： 随着AI技术的不断发展，未来的智能制造将更加自主化，生产系统能够实现更高级别的自我学习、自我优化和自我决策。 人机共生的生产模式： 人类将与更智能的机器协同工作，AI助手将辅助人类完成更复杂的任务，创造更具价值的工作。 普惠化的智能制造： 随着技术成熟和成本下降，智能制造将惠及更多的中小企业，形成更加普惠的制造业生态。 绿色、可持续的制造： 智能制造将助力实现更加高效的资源利用和更低的碳排放，推动制造业向绿色、可持续的方向发展。 虚实结合的制造体系： 数字孪生技术将更加成熟，实现虚拟世界与物理世界的无缝连接，进一步提升制造效率和创新能力。 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，理解“互联网+智能制造”的时代意义，掌握其核心技术原理，洞悉其应用前景，并预见其发展趋势。希望本书能成为您探索和实践智能制造之旅的有力助手。

评分☆☆☆☆☆

一本关于“互联网+智能制造”的书，听起来就充满了未来感和科技感。我一直对制造业的转型升级很感兴趣，特别是如何将互联网的赋能与智能化的技术深度融合，从而推动整个产业的革新。想象一下，传统的工厂不再是冰冷、高能耗的巨兽，而是通过数据驱动、智能互联的“大脑”来运作，每一个环节都精确可控，效率飞升。书中会不会详细阐述这种“互联网+”的赋能具体体现在哪些方面？比如，是不是会讲到如何利用大数据分析来优化生产流程，如何通过物联网技术实现设备间的无缝连接和远程监控？又或者，会不会深入探讨人工智能在智能制造中的角色，例如机器学习在产品质量检测、故障预测方面的应用，以及机器人技术如何进一步解放人力，提升生产精度和速度。而且，“新引擎”这个词让我对书中的内容充满了期待，它暗示着这本书不仅仅是理论的探讨，更可能蕴含着切实可行的指导和前瞻性的思考，能够真正为制造业的转型提供强大的动力和方向。我希望书中能够提供一些案例分析，让我看到这些理论是如何在现实世界中落地生根，开花结果的，能够感受到这种变革的真实力量。

评分☆☆☆☆☆

“互联网+智能制造”，这几个关键词组合在一起，在我脑海里勾勒出一幅未来制造场景的蓝图：高度自动化、智能化、柔性化的生产线，高效的供应链协同，以及以数据为驱动的决策机制。我特别好奇书中对于“驱动制造业变革的新引擎”这一副标题的解读。它是否会深入探讨互联网技术，如云计算、大数据、人工智能、物联网等，是如何成为推动制造业升级换代的关键要素？我希望书中能够不仅仅是罗列这些技术，而是能够深入分析它们之间是如何相互作用，形成一股强大的合力，最终实现制造业的根本性变革。例如，会不会有章节专门讲解如何构建一个智能制造的生态系统，在这个系统中，不同企业、不同设备、不同环节如何通过互联网实现信息的互联互通和资源的优化配置？我对于书中可能包含的行业案例和解决方案也充满了兴趣，能否看到一些成功的转型范例，了解它们是如何克服挑战，实现技术创新和商业模式的突破？这本书能否为我提供一些切实可行的思路和方法，帮助我理解和应对制造业面临的转型挑战，甚至在我自己的工作或研究中找到新的启发？

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字“互联网+智能制造”，让我联想到的是一股强大的变革力量，仿佛一股洪流正在席卷传统的制造行业。我之前接触过一些关于工业4.0或者智能工厂的概念，但总觉得有些概念化的东西，不够落地。我期待这本书能够更加具体地描绘出“互联网+”如何为智能制造注入活力。比如，在供应链管理方面，它会怎么讲？是不是可以通过互联网实现更高效的协同，让原材料的采购、产品的生产、物流的配送更加顺畅，减少中间环节的损耗？或者，在客户关系管理上，“互联网+”又会带来怎样的改变？是不是能够通过数字化手段，更精准地捕捉用户需求，提供定制化、个性化的产品和服务，从而提升客户满意度和品牌忠诚度？我尤其好奇书中对于“智能制造”的定义和解读，它是否会涵盖从设计、研发到生产、销售、服务全生命周期的智能化转型？如果书中能够深入浅出地解释这些复杂的技术和概念，并提供一些实践性的建议，那将对我理解制造业的未来发展趋势非常有帮助。我希望这本书能给我一种“茅塞顿开”的感觉，让我对这个领域的认识更加清晰和深刻。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目“互联网+智能制造（驱动制造业变革的新引擎）”，瞬间就抓住了我的注意力。我一直认为，传统制造业的升级转型是当前时代的一个重要议题，而“互联网+”与“智能制造”的结合，无疑是这场变革的核心驱动力。我非常好奇书中会如何具体地阐述这种“驱动”机制。是否会深入探讨云计算、大数据、人工智能、物联网等新兴技术，是如何被整合到制造过程中，从而实现生产效率、产品质量、柔性化生产等方面的飞跃？我特别想知道，书中对于“智能制造”的定义是否能够跳出狭隘的技术层面，而是从更宏观的角度，比如如何构建一个全新的制造生态系统，如何实现企业间的协同创新，如何满足日益个性化的市场需求等方面进行探讨。另外，副标题中的“新引擎”让我对书中可能包含的创新理念和实践模式充满了期待。我希望这本书能够提供一些具有前瞻性的观点，帮助我理解制造业的未来发展方向，甚至能给我带来一些在实际工作或学习中的启发，让我能够更好地把握这个时代赋予的机会。

评分☆☆☆☆☆

读到“互联网+智能制造”这个书名，我脑海里首先浮现的是一个充满科技感和未来感的画面。我一直关注着制造业的动态，深知传统的制造模式正在面临巨大的挑战，而“互联网+”和“智能制造”无疑是解决这些挑战的关键。我期待这本书能够深入剖析，互联网技术是如何赋能传统制造业，使其焕发新的生命力。比如，书中是否会详细阐述如何利用大数据分析来优化生产效率，如何通过物联网技术实现设备之间的互联互通，从而实现远程监控和故障预警？又或者，人工智能在智能制造中的具体应用，例如在产品设计、质量检测、生产流程优化等方面的作用，是否会有详细的介绍？“驱动制造业变革的新引擎”这个副标题让我觉得这本书不仅仅是停留在理论层面，而是更具实践指导意义。我希望书中能提供一些真实的行业案例，展示企业是如何成功地运用“互联网+”和“智能制造”的理念，实现生产效率的提升、成本的降低，以及产品竞争力的增强。我想了解，这些变革究竟是如何发生的，它们对整个制造业生态系统又产生了怎样的影响？