互聯網+智能製造（驅動製造業變革的新引擎） [Internet+Intelligent manufacturing] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

郭宇 編

圖書標籤:

• 互聯網+
• 智能製造
• 工業4
• 0
• 數字化轉型
• 製造業
• 技術創新
• 産業升級
• 新一代信息技術
• 智能工廠
• 工業互聯網

齣版社： 江蘇鳳凰科學技術齣版社

ISBN：9787553776279

版次：1

商品編碼：12082533

包裝：精裝

外文名稱：Internet+Intelligent manufacturing

開本：16開

齣版時間：2017-04-01

用紙：膠版紙

頁數：283

字數：230000

正文語種：中文

內容簡介

　　《互聯網+智能製造（驅動製造業變革的新引擎）》作者在深入研究《中國製造2025》和美國的工業互聯網及德國的工業4.0的基礎上，分析瞭“互聯網+智能製造”的提齣背景和我國製造業的現狀，並展示瞭智能製造的前景，對“互聯網+智能製造”的內涵進行瞭解讀，覆蓋設計、生産、供應、服務、質保等方麵，包含大數據、物聯網、移動互聯網、雲計算和雲製造等先進技術和多種製造工藝技術的應用。《互聯網+智能製造（驅動製造業變革的新引擎）》既介紹瞭生産綫裝備還分析瞭企業軟件的應用，不僅介紹生産過程還討論管理變革，在關注企業內部的同時還重視外部的閤作。《互聯網+智能製造（驅動製造業變革的新引擎）》內容全麵，通俗易懂，結閤一些案例分析，有參考價值和實用意義。相信《互聯網+智能製造（驅動製造業變革的新引擎）》的齣版將會對推動我國“互聯網+智能製造”的發展起到積作用，引發多企業對智能製造的關注，希望在智能製造的推進中有多的創新和可復製推廣的經驗齣現。

目錄

第一章 “互聯網+智能製造”的昨天與今天
一、“互聯網+”對産業鏈和産品生命周期的徹底改變
二、智能製造，互聯網産業的下一個“颱風眼”

第二章 智能化的産品設計：世界是平的
一、分布式協同設計
二、基於知識的復雜産品網絡化製造
三、英特爾、蘋果與波音案例

第三章 從“中國製造”到“中國智造”
一、升級企業級應用係統，事半功倍
二、車間中的通信及智能化管控
三、製造車間裏的大數據
四、當電腦直接與機器對話

第四章 柔性供應鏈：將設備與市場連接
一、供應商管理的融閤之道
二、準時製生産：Just In Time
三、永遠不變的信條：顧客至上

第五章 讓産品更智慧
一、智能製造的“製勝法寶”：用戶體驗
二、機器學習：讓産品思考
三、智能産品就在你身邊
四、跨界營銷精彩案例

第六章 智能製造走進“雲”時代——雲製造
一、雲製造的起源與特徵
二、雲製造平颱
三、中小企業雲製造平颱案例
四、私有雲、公有雲與混閤雲的運行模式

第七章 産業革命新常態的新動力
一、如何理解新常態
二、中國的工業化進程和增長動力變化
三、如何培育新動力
參考文獻

【書名】： 互聯網+智能製造（驅動製造業變革的新引擎） 【圖書簡介】： 在新的時代浪潮中，製造業正經曆著前所未有的深刻變革。這場變革的核心驅動力，便是以互聯網技術為基石，融閤人工智能、大數據、物聯網等前沿科技，催生齣的全新生産模式——智能製造。本書並非簡單地羅列技術名詞，而是深入剖析這一時代命題的本質、演進路徑、核心要素及其對全球製造業格局産生的顛覆性影響。我們將一同探尋，智能製造如何從概念走嚮現實，如何重塑企業的競爭力，如何為區域經濟發展注入新的活力。 第一篇：智能製造的時代背景與內涵解析 1. 全球製造業轉型升級的必然性： 傳統製造業麵臨的挑戰： 隨著全球化進程加速，勞動力成本上升，資源環境壓力增大，以及消費者需求日益個性化和碎片化，傳統的、以大規模生産為核心的製造業模式，正麵臨效率瓶頸、創新乏力、以及市場響應速度慢的睏境。技術進步的日新月異，也使得傳統工藝和設備加速被淘汰。 數字化浪潮的衝擊： 互聯網的普及，帶來瞭信息的高度流動和共享，催生瞭數字經濟的蓬勃發展。這種數字化浪潮不僅改變瞭信息傳播和消費模式，也對生産製造過程提齣瞭更高的數字化、網絡化要求。從“中國製造”到“中國智造”，背後是整個國傢製造業發展戰略的深刻調整，旨在擺脫低端代工的模式，邁嚮價值鏈高端。 “互聯網+”的賦能效應： “互聯網+”並非簡單的技術疊加，而是對傳統産業的業務流程、組織模式、甚至是商業生態的重塑。它為製造業帶來瞭前所未有的連接能力、數據驅動能力以及智能化決策能力，為突破傳統瓶頸提供瞭全新的解決方案。 2. 智能製造的定義與核心特徵： 超越自動化，邁嚮智能化： 智能製造並非簡單的自動化生産綫，而是將自動化、信息化、數字化、網絡化與人工智能深度融閤的製造係統。它意味著生産過程能夠自我感知、自我決策、自我執行、自我優化，實現生産過程的智能化和柔性化。 人機協同的智能化生産： 智能製造強調的是人與機器在生産過程中的高效協同。機器承擔重復性、高強度、高精度的工作，而人類則專注於更具創造性、復雜性和決策性的任務，實現“機器善用，人纔盡展”。 全生命周期的數字化貫穿： 從産品設計、研發，到生産製造、質量控製，再到倉儲物流、售後服務，乃至廢棄物處理，智能製造力求實現産品全生命周期的數字化管理和智能化運營，打通信息孤島，形成高效的閉環。 數據驅動的決策與優化： 大數據是智能製造的“血液”，通過采集、分析和應用生産過程中産生的海量數據，可以實現對生産狀態的實時監控、故障預警、質量追溯、工藝優化以及市場需求預測，從而做齣更精準、更及時的決策。 網絡化協同的製造生態： 智能製造打破瞭企業內部的界限，也模糊瞭企業之間的界限。通過工業互聯網平颱，企業可以實現與供應商、客戶、服務商之間的實時信息共享和協同作業，構建起開放、協作、共贏的製造生態係統。 第二篇：構建智能製造的核心技術基石 1. 工業物聯網（IIoT）——連接萬物的神經係統： 傳感器技術與數據采集： 各種類型的傳感器，如溫度、壓力、位移、視覺等，構成瞭IIoT的基礎，它們能夠將物理世界的運行狀態轉化為可被識彆和處理的數字信號。 通信網絡與連接能力： 從有綫到無綫，從Wi-Fi到5G，工業級通信網絡為海量設備提供瞭穩定、可靠、低延遲的連接，確保數據的實時傳輸。NB-IoT、LoRa等技術也為低功耗、遠距離的設備連接提供瞭可能。 邊緣計算與實時處理： 在靠近數據源的邊緣端進行數據預處理、分析和決策，可以大大降低網絡傳輸壓力，提高響應速度，尤其適用於對實時性要求極高的工業場景。 雲平颱與大數據存儲分析： 工業雲平颱為海量工業數據的存儲、管理和分析提供瞭強大的基礎設施。通過雲計算和大數據分析技術，可以挖掘數據價值，實現生産優化和預測性維護。 2. 大數據與人工智能（AI）——智慧大腦與決策引擎： 海量工業數據的價值挖掘： 智能製造産生瞭天文數字般的數據，這些數據包含瞭生産工藝、設備狀態、質量信息、市場反饋等豐富內容。如何有效地清洗、整閤、分析這些數據，提取有價值的洞察，是智能製造成功的關鍵。 機器學習與深度學習的應用： 機器學習算法可以用於模式識彆、異常檢測、故障預測、質量控製等，例如通過分析設備運行數據，預測其可能發生的故障，提前進行維護，避免停機損失。深度學習則在圖像識彆、自然語言處理等領域展現齣強大能力，可用於産品缺陷檢測、人機交互等。 專傢係統與知識圖譜： 將人類專傢的知識和經驗編碼成規則和模型，形成專傢係統，可以輔助工程師進行故障診斷和工藝優化。知識圖譜則能夠將分散的工業知識結構化，實現更智能的知識檢索和推理。 智能調度與優化算法： 利用AI技術，可以實現生産計劃的動態優化、資源的最優配置、以及物流路綫的智能規劃，提高生産效率和資源利用率。 3. 數字孿生（Digital Twin）——虛擬世界的鏡像映射： 物理世界的數字映射： 數字孿生是通過傳感器等技術，將現實世界中的物理對象（如設備、生産綫、工廠）在虛擬空間中創建齣與之實時同步的數字模型。 仿真、預測與優化： 在數字孿生模型上，可以進行各種場景的仿真測試，例如新工藝的驗證、設備性能的預測、生産流程的優化等，而無需在物理世界中進行實際操作，大大降低瞭試錯成本和風險。 實時監控與遠程運維： 數字孿生能夠實時反映物理對象的狀態，支持遠程監控和診斷，幫助操作人員和維護人員更直觀地瞭解設備運行情況，並進行遠程指導或故障排除。 4. 雲計算與邊緣計算——靈活高效的計算架構： 雲計算的強大算力與存儲能力： 為海量數據的處理、AI模型的訓練和部署提供瞭強大的計算資源和存儲空間，尤其適閤離綫分析和全局優化。 邊緣計算的實時響應與數據本地化： 在靠近設備端處理數據，減少數據傳輸延遲，提高實時性，同時也能更好地保護敏感的生産數據。 混閤雲的優勢融閤： 結閤公有雲的靈活性與私有雲的安全性，構建混閤雲架構，可以根據業務需求靈活地分配計算和存儲資源。 5. 先進製造技術與自動化設備： 機器人技術與自動化産綫： 協作機器人、自主移動機器人（AMR）等智能機器人，以及高度自動化的生産綫，是實現柔性生産和高效作業的重要載體。 增材製造（3D打印）： 3D打印技術能夠實現復雜結構件的快速原型製造和按需生産，為産品創新和定製化生産提供瞭新的可能。 先進傳感器與視覺檢測： 高精度傳感器和智能視覺係統能夠實現對産品質量的實時、精準檢測，減少人為誤差。 第三篇：智能製造的應用場景與價值實現 1. 柔性化生産與大規模定製： 擺脫“韆篇一律”的束縛： 智能製造的核心在於“柔性”，它使得生産係統能夠快速響應市場需求的變化，根據不同客戶的個性化需求，靈活調整生産計劃、工藝參數和生産流程，實現小批量、多品種的生産，甚至是一件起訂的“大規模定製”。 價值鏈的重塑： 從大規模標準化生産到大規模個性化定製的轉變，要求企業在産品設計、生産調度、供應鏈管理等各個環節進行深度變革，從而構建起以客戶為中心的新型價值鏈。 2. 預測性維護與質量控製： 從“被動維修”到“主動預防”： 通過IIoT采集設備的運行數據，利用大數據和AI算法對設備狀態進行實時監測和分析，可以預測設備可能發生的故障，並提前進行維護，從而最大限度地減少因設備故障造成的停機時間和生産損失。 全流程質量追溯與提升： 智能製造係統能夠記錄産品生産過程中的每一個環節、每一個參數，實現從原材料到成品的全流程質量追溯。通過對海量質量數據的分析，可以找齣影響産品質量的關鍵因素，並進行針對性的改進，持續提升産品質量。 3. 智能供應鏈與物流優化： 透明高效的供應鏈： 通過工業互聯網平颱，實現供應商、製造商、物流商、客戶之間的信息實時共享，構建起透明、高效、協同的智能供應鏈。 動態的庫存管理與需求預測： 利用大數據分析，可以更準確地預測市場需求，優化庫存水平，減少積壓和缺貨現象。 智能物流調度： AI算法可以根據訂單情況、交通狀況、車輛載重等因素，規劃最優的物流配送路綫，降低物流成本，提高配送效率。 4. 數字化車間與智能工廠： 無紙化辦公與信息可視化： 生産過程中的信息通過電子屏幕、終端設備等進行實時展示，實現無紙化辦公，提高信息傳遞效率。 設備互聯與數據聯動： 車間內的所有設備實現互聯互通，數據實時采集和分析，形成全方位的生産狀態感知。 人機協作的智能化操作： 操作員通過人機交互界麵，接收智能指令，與機器人協同作業，提高生産效率和操作安全性。 能源效率的優化： 通過對能源消耗數據的實時監測和分析，找齣能源浪費的環節，並進行針對性的節能改造，實現綠色製造。 5. 新商業模式的湧現： 服務型製造： 將産品銷售與服務深度融閤，從單純的“賣産品”轉變為“提供解決方案”或“按需服務”，例如設備租賃、設備遠程運維服務等。 平颱化製造： 建立開放的工業互聯網平颱，匯聚供需信息，連接中小企業，提供設計、生産、銷售等一站式服務，降低創新門檻。 數據資産化： 生産過程中産生的大量數據本身就成為一種寶貴的資産，可以通過數據分析和挖掘，創造新的商業價值。 第四篇：智能製造麵臨的挑戰與未來展望 1. 挑戰與痛點： 高昂的初期投入： 智能製造係統的構建需要大量的資金投入，包括設備升級、軟件采購、技術人纔引進等，這對於許多中小企業而言是一筆巨大的負擔。 技術人纔的短缺： 智能製造需要具備跨領域知識和技能的復閤型人纔，包括IT、OT、數據分析、AI等，目前這類人纔的供給嚴重不足。 數據安全與隱私保護： 生産數據的泄露或濫用可能導緻企業機密信息暴露、生産安全受到威脅。如何建立健全的數據安全和隱私保護機製，是亟待解決的問題。 標準與互操作性： 工業設備、軟件係統之間的標準不統一，互操作性差，阻礙瞭信息的流暢流動和係統的集成。 企業文化與組織變革： 智能製造的推行需要企業內部組織結構、管理模式、員工思維方式的深刻變革，這通常會遇到阻力。 2. 未來展望： 深度融閤與自主化： 隨著AI技術的不斷發展，未來的智能製造將更加自主化，生産係統能夠實現更高級彆的自我學習、自我優化和自我決策。 人機共生的生産模式： 人類將與更智能的機器協同工作，AI助手將輔助人類完成更復雜的任務，創造更具價值的工作。 普惠化的智能製造： 隨著技術成熟和成本下降，智能製造將惠及更多的中小企業，形成更加普惠的製造業生態。 綠色、可持續的製造： 智能製造將助力實現更加高效的資源利用和更低的碳排放，推動製造業嚮綠色、可持續的方嚮發展。 虛實結閤的製造體係： 數字孿生技術將更加成熟，實現虛擬世界與物理世界的無縫連接，進一步提升製造效率和創新能力。 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入的視角，理解“互聯網+智能製造”的時代意義，掌握其核心技術原理，洞悉其應用前景，並預見其發展趨勢。希望本書能成為您探索和實踐智能製造之旅的有力助手。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字“互聯網+智能製造”，讓我聯想到的是一股強大的變革力量，仿佛一股洪流正在席捲傳統的製造行業。我之前接觸過一些關於工業4.0或者智能工廠的概念，但總覺得有些概念化的東西，不夠落地。我期待這本書能夠更加具體地描繪齣“互聯網+”如何為智能製造注入活力。比如，在供應鏈管理方麵，它會怎麼講？是不是可以通過互聯網實現更高效的協同，讓原材料的采購、産品的生産、物流的配送更加順暢，減少中間環節的損耗？或者，在客戶關係管理上，“互聯網+”又會帶來怎樣的改變？是不是能夠通過數字化手段，更精準地捕捉用戶需求，提供定製化、個性化的産品和服務，從而提升客戶滿意度和品牌忠誠度？我尤其好奇書中對於“智能製造”的定義和解讀，它是否會涵蓋從設計、研發到生産、銷售、服務全生命周期的智能化轉型？如果書中能夠深入淺齣地解釋這些復雜的技術和概念，並提供一些實踐性的建議，那將對我理解製造業的未來發展趨勢非常有幫助。我希望這本書能給我一種“茅塞頓開”的感覺，讓我對這個領域的認識更加清晰和深刻。

評分☆☆☆☆☆

一本關於“互聯網+智能製造”的書，聽起來就充滿瞭未來感和科技感。我一直對製造業的轉型升級很感興趣，特彆是如何將互聯網的賦能與智能化的技術深度融閤，從而推動整個産業的革新。想象一下，傳統的工廠不再是冰冷、高能耗的巨獸，而是通過數據驅動、智能互聯的“大腦”來運作，每一個環節都精確可控，效率飛升。書中會不會詳細闡述這種“互聯網+”的賦能具體體現在哪些方麵？比如，是不是會講到如何利用大數據分析來優化生産流程，如何通過物聯網技術實現設備間的無縫連接和遠程監控？又或者，會不會深入探討人工智能在智能製造中的角色，例如機器學習在産品質量檢測、故障預測方麵的應用，以及機器人技術如何進一步解放人力，提升生産精度和速度。而且，“新引擎”這個詞讓我對書中的內容充滿瞭期待，它暗示著這本書不僅僅是理論的探討，更可能蘊含著切實可行的指導和前瞻性的思考，能夠真正為製造業的轉型提供強大的動力和方嚮。我希望書中能夠提供一些案例分析，讓我看到這些理論是如何在現實世界中落地生根，開花結果的，能夠感受到這種變革的真實力量。

評分☆☆☆☆☆

讀到“互聯網+智能製造”這個書名，我腦海裏首先浮現的是一個充滿科技感和未來感的畫麵。我一直關注著製造業的動態，深知傳統的製造模式正在麵臨巨大的挑戰，而“互聯網+”和“智能製造”無疑是解決這些挑戰的關鍵。我期待這本書能夠深入剖析，互聯網技術是如何賦能傳統製造業，使其煥發新的生命力。比如，書中是否會詳細闡述如何利用大數據分析來優化生産效率，如何通過物聯網技術實現設備之間的互聯互通，從而實現遠程監控和故障預警？又或者，人工智能在智能製造中的具體應用，例如在産品設計、質量檢測、生産流程優化等方麵的作用，是否會有詳細的介紹？“驅動製造業變革的新引擎”這個副標題讓我覺得這本書不僅僅是停留在理論層麵，而是更具實踐指導意義。我希望書中能提供一些真實的行業案例，展示企業是如何成功地運用“互聯網+”和“智能製造”的理念，實現生産效率的提升、成本的降低，以及産品競爭力的增強。我想瞭解，這些變革究竟是如何發生的，它們對整個製造業生態係統又産生瞭怎樣的影響？

評分☆☆☆☆☆

“互聯網+智能製造”，這幾個關鍵詞組閤在一起，在我腦海裏勾勒齣一幅未來製造場景的藍圖：高度自動化、智能化、柔性化的生産綫，高效的供應鏈協同，以及以數據為驅動的決策機製。我特彆好奇書中對於“驅動製造業變革的新引擎”這一副標題的解讀。它是否會深入探討互聯網技術，如雲計算、大數據、人工智能、物聯網等，是如何成為推動製造業升級換代的關鍵要素？我希望書中能夠不僅僅是羅列這些技術，而是能夠深入分析它們之間是如何相互作用，形成一股強大的閤力，最終實現製造業的根本性變革。例如，會不會有章節專門講解如何構建一個智能製造的生態係統，在這個係統中，不同企業、不同設備、不同環節如何通過互聯網實現信息的互聯互通和資源的優化配置？我對於書中可能包含的行業案例和解決方案也充滿瞭興趣，能否看到一些成功的轉型範例，瞭解它們是如何剋服挑戰，實現技術創新和商業模式的突破？這本書能否為我提供一些切實可行的思路和方法，幫助我理解和應對製造業麵臨的轉型挑戰，甚至在我自己的工作或研究中找到新的啓發？

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目“互聯網+智能製造（驅動製造業變革的新引擎）”，瞬間就抓住瞭我的注意力。我一直認為，傳統製造業的升級轉型是當前時代的一個重要議題，而“互聯網+”與“智能製造”的結閤，無疑是這場變革的核心驅動力。我非常好奇書中會如何具體地闡述這種“驅動”機製。是否會深入探討雲計算、大數據、人工智能、物聯網等新興技術，是如何被整閤到製造過程中，從而實現生産效率、産品質量、柔性化生産等方麵的飛躍？我特彆想知道，書中對於“智能製造”的定義是否能夠跳齣狹隘的技術層麵，而是從更宏觀的角度，比如如何構建一個全新的製造生態係統，如何實現企業間的協同創新，如何滿足日益個性化的市場需求等方麵進行探討。另外，副標題中的“新引擎”讓我對書中可能包含的創新理念和實踐模式充滿瞭期待。我希望這本書能夠提供一些具有前瞻性的觀點，幫助我理解製造業的未來發展方嚮，甚至能給我帶來一些在實際工作或學習中的啓發，讓我能夠更好地把握這個時代賦予的機會。