智能制造体系构建：面向中国制造2025的实施路线 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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编辑推荐

本书涵盖企业智能制造体系的认识、设计、实施、评估及项目申报等环节，理论联系实际，将制造业转型升级理念、技术与制造场景、企业管理相融合，用制造管理语言讲述，图文并茂，具有较强的可读行、实用性，使智能制造体系可执行、可落地，可以让企业在智能制造的道路上少走弯路，节约成本，快速占领产业高地，打造核心竞争力，实现企业转型升级。本书适合企业各级管理人员、咨询服务顾问、智能制造相关专业本科生和研究生、在职管理人员学习和参考。

内容简介

本书着重以下几部分：先是智能制造的背景和定义，目的在认识上达成一致，是统一思想的基础。其次，对智能制造总体模型和基础模型进行整体阐述，包括对各子系统位阶进行划分并深入对智能制造应用模型进行阐述，涵盖基于动作分析和工艺的智能生产运营模型、基于BOM 和流程的经营管理模型、基于工业大数据的智能决策模型和基于产品和服务的智能商业模型。第三是智能制造体系的设计，主要描述智能制造实现的融合方向，智能制造体系设计原则和智能制造闭环生态系统的建立。最后对智能制造体系评估系统和行动路线进行设计，以及对智能制造项目的实施进行阐述。还特别介绍了企业如何申报智能制造项目。

作者简介

　　胡成飞，MBA，高级咨询顾问，具有多年制造、信息化实战管理经验，擅长企业智能制造、智慧园区、智慧城市咨询规划。

　　姜勇，毕业于华东理工大学，江苏维科信息科技有限公司董事长，多年从事制造业相关工作，在智能制造、智慧园区、智慧城市领域有较深造诣，专注于相关咨询、培训、规划、实施。

　　张旋，EMBA，曾任职于Apple、Tesla公司，先后担任智能制造领域公司的中国区渠道总监、副总裁。现任江苏维科信息科技有限公司总经理，对智能制造、智慧园区、智慧城市有着深刻的理解以及实践经验。

目录

前言

第1章　智能制造概述 1

1.1　智能制造的背景 1

1.1.1　国外智能制造的背景 1

1.1.2　中国制造2025 7

1.1.3　智能制造体系建设的意义 9

1.2　智能制造定义 10

第2章　智能制造模型 17

2.1　智能制造模型概论 17

2.1.1　企业应用系统位阶 17

2.1.2　智能制造总体模型 26

2.2　传统经典管理技术是智能制造体系的基石 28

2.2.1　工业工程 29

2.2.2　精益生产 29

2.2.3　六西格玛 37

2.2.4　管理体系 38

2.2.5　智能管理综合体的形成 38

2.3　基于识别传感和设备如新管理的智能设备模型 38

2.3.1　智能设备的典型应用 39

2.3.2　设备如新管理 42

2.3.3　识别技术的应用 45

2.3.4　设备联网 48

2.4　少人化、无人化的自动化模型 53

2.4.1　智能存储系统 53

2.4.2　智能搬运系统 58

2.4.3　生产自动化系统 60

2.5　基于业务需求的基础网络架构 62

2.5.1　硬件基础设施 62

2.5.2　网络基础设施 64

第3章　智能制造应用模型 65

3.1　基于动作分析和工艺的智能生产模型 65

3.1.1　智能工序 65

3.1.2　智能产线 66

3.1.3　智能车间 67

3.1.4　智能工厂 99

3.2　基于BOM和流程的运营管理模型 112

3.2.1　智能研发管理 113

3.2.2　企业资源计划 120

3.2.3　供应链管理 125

3.2.4　移动APP管理 127

3.3　基于工业大数据的智能决策模型 129

3.4　基于产品和服务的智能商业模型 131

3.4.1　智能产品 132

3.4.2　智能服务 136

第4章　智能制造体系设计 141

4.1　智能制造实现的融合方向 141

4.1.1　虚拟与现实的融合 141

4.1.2　设备与设备的融合 142

4.1.3　地域/组织与管理的融合 142

4.1.4　作业与管理的融合 143

4.1.5　信息化与自动化的融合 144

4.1.6　产品与服务的融合 144

4.2　智能制造体系设计原则 144

4.3　智能制造体系闭环生态建设 169

4.3.1　智能制造体系闭环控制管理的目的与原则 169

4.3.2　研产供销的闭环管理 170

4.4　工业园区的智能制造体系设计 172

第5章　智能制造体系评估系统及行动路线 175

5.1　智能制造体系评估系统 175

5.1.1　基于智能制造能力成熟度模型评估方法 175

5.1.2　定量评估方法 182

5.2　智能制造体系行动路线 208

5.2.1　基础应用阶段 208

5.2.2　初步形成阶段 210

5.2.3　产供销集成阶段 212

5.2.4　价值链集成阶段 213

5.2.5　智能制造体系实现阶段 215

5.2.6　智能化协同与创新阶段 216

5.3　智能制造展现形式——C2M 216

5.3.1　定制平台 218

5.3.2　企业服务平台 221

第6章　智能制造项目的实施 223

6.1　建立智能制造推进组织 223

6.1.1　智能制造推进组织架构图 223

6.1.2　智能制造推进组织领导需具备的特质 225

6.1.3　组织人员的职责、权限 226

6.2　智能制造现状调研 229

6.2.1　现状调研 229

6.2.2　需求分析报告撰写 234

6.3　供应商的选择 246

6.3.1　供应商选择的途径 246

6.3.2　智能制造供应商需具备的基本特质 246

6.3.3　供应商选择的步骤 248

6.4　项目实施管理 250

6.4.1　项目工程过程 250

6.4.2　项目组织架构 254

6.4.3　项目进度控制 257

6.4.4　项目沟通与变更 257

6.4.5　项目质量控制 261

6.4.6　项目风险控制 262

第7章　智能制造项目申报指南 265

7.1　两化融合管理体系贯标 265

7.1.1　体系建立阶段 265

7.1.2　体系实施阶段 268

7.1.3　体系评定准备 268

7.1.4　体系评定阶段 268

7.1.5　体系持续改进阶段 270

7.2　智能制造试点示范项目申报 270

7.2.1　离散型智能制造模式 270

7.2.2　流程型智能制造模式 274

7.2.3　网络协同制造模式 275

7.2.4　大规模个性化定制模式 276

7.2.5　远程运维服务模式 277

参考文献 279

精彩书摘

　　《智能制造体系构建：面向中国制造2025的实施路线》：
　　实现并行计算：实现各个指定节点计算能力的充分发挥，实现TB／PB级数据分析秒级响应，最终实现并行计算。
　　实现库内计算：支持所有专业统计函数设定及应用，由大数据分析引擎指定最优化的计算方式，将计算量大、费用较高的计算在数据存储的地方直接进行计算，保证数据分析的高性能，减少数据移动，降低通信负担。
　　4.数据分析和挖掘
　　建立从局部到全局、从建模到决策的层级化数据分析，挖掘数据中隐藏的内在规律，形成可视化图表，预测和分析未知错误和潜在问题。同时需注重企业内部数据与外部行业数据相结合，挖掘内部或外部数据间的相互关系、内部数据与外部数据的关系和差异；实现数据质量和数据管理、预测性分析、可视化分析、挖掘算法高处理量和处理速度、管理语义翻译等功能。对已有数据挖掘技术和机器学习技术进行改进提升挖掘技术、特异群组技术、网络技术、图技术等，通过大数据融合技术实现数据连接（包括相似性连接）、过程分析、行为分析、管理语义分析等大数据挖掘技术。
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前言/序言

　　制造业是国民经济的主体，是国家保持竞争力、经济健康运行和社会稳定的基础，是科技创新的主战场，一直受到各国政府的高度重视。特别是在国际金融危机发生后，欧美等发达国家纷纷推出“再工业化”战略，力图抢占国际竞争的制高点，把制造业的发展上升为国家战略之一，全球新一轮工业转型升级竞赛就此展开，各国都希望更多地参与全球产业分工、争夺产业链和价值链高地，因此推进了国际产业分工重塑，中国的制造业也再次迎来了历史性机遇与挑战。为了建设制造强国，2015年我国制定了实施制造强国战略的第一个十年行动纲领——《中国制造2025》，其中智能制造将作为新一代信息技术与制造技术深度融合的主攻方向。

　　智能制造是先进制造发展的最新形态，是企业实现转型升级的有力工具，为了更好地促进企业智能制造体系的推进，作者撰写了本书，以期为广大读者提供一定的帮助。

　　本书分以下几章：

　　第1章是对智能制造的概述，目的是让企业各层级了解智能制造的背景和定义，在认识上达成一致，这是统一思想的基础。

　　第2章是对智能制造总体模型和基础模型进行整体阐述，包括企业应用系统位阶划分、传统经典管理技术应用描述、基于识别传感和设备如新管理的智能设备模型的介绍，以及对企业无人化、少人化的自动化模型和基于业务需求的企业基础网络架构进行深入描述。

　　第3章是对智能制造应用模型进行阐述，包含基于动作分析和工艺的智能生产模型、基于BOM和流程的运营管理模型、基于工业大数据的智能决策模型、基于产品和服务的智能商业模型。

　　第4章介绍智能制造体系设计，主要描述智能制造实现的融合方向、智能制造体系设计原则和智能制造体系闭环生态建设。

　　第5章对智能制造体系评估系统及行动路线进行阐述。

　　第6章对智能制造项目的实施进行阐述。

　　第7章介绍如何协助企业进行智能制造项目申报。

　　本书从管理、技术的角度阐述智能制造体系，清晰地描绘出智能制造场景，衷心希望广大制造业管理者有所收获。鉴于时间仓促和编写人员水平有限，本书内容难免有不当或遗漏之处，诚请各位读者批评指正。

　　编者

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