精益制造049：工业4.0之数字化车间 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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日经制造杂志社著

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精益制造
工业4
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数字化车间
智能制造
生产管理
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自动化
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制造业
数字化转型

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出版社：东方出版社

ISBN：9787506099585

版次：1

商品编码：12341852

包装：平装

开本：32开

出版时间：2018-03-01

用纸：纯质纸

具体描述

内容简介

本书的构架分为四部分内容：

第一部分是制造业高手的全局观。在制造业复盘，全面调整的新形势下，管理者需要在四个方面做好布局：一是回归国内，瞄准海外无法实现的价值、速度与成本；而是放眼海外，找到真正的伙伴；三是掌握数字化车间的信息管理和机器运转知识；四是把我新的商机，即需求链的强化，提早发现客户真正需要做的事并实现它。

第二部分是魅力工厂的进化型组织架构。主要列举了四个代表性案例。分别为：①打碎功能区分型组织体制运转壁垒的“大房间合作制”；②从产品设计到量产准备均由一位技术人员负责的“单人货摊式设计”，其*大的优点在于交货快、成本低、品质高，较以往的方法高出很多的水平；③提供生产制造专业技术知识，因为当今市场对制造业专业知识的需求正在与日俱增；④海外CAD/ERP供应商给予协助，CAD/ERP在开发前都会有一个测试版，能够积极参与设计，会给企业带来效率和成本上的双回报。日本国内的用户也会同样对正式版发行前的测试等给予大力协助，这些都值得中国的制造企业深思。

第三部分是超强工厂的运转模式。主要列举了三菱电机、本田、丘比、理光四大著名企业的真实案例：三菱电机研发了能够迅速精准整理零件的机器人；本田的寄居工厂是日本国内*新的成车工厂，每天生产新型“飞度”1050辆，这一速度已经低于每辆工时50秒；丘比进行了新厂房的物流整改，尽管使用的是将近20年的老设备，确实现了高生产率；理光的特色在于它的零件策划、设计和库存管理，而取得傲人成绩的背后是大数据的JIZHI运用。

第四部分介绍了数字化车间的未来。本章主要从动向、案例、技术三方面介绍了新型制造业的发展趋势，指出有效利用迄今为止被人们扔掉了的“大数据”，如机器的运转情况和生产现场的作业记录等，成为制造业正在日趋上涨的新动向。尤其活跃的是，运用能在问题发生之前提高质量和生产效率，提高急躁预防出现问题的服务等的“进击”的大数据。

作者简介

《日经制造》是日本国内一本汇集了“制造”相关综合信息的技术杂志，以辅助制造业解决课题，为制造业提供技术革新信息为目标，旨在为从事制造业的工作者提供实用的信息。所涉及的内容有新材料、新机器技术信息，生产线改善等业务改革事例，设计和生产之间的合作方法，品质管理，设计开发系统、IT系统的应用事例及动向。通过图和照片，对帮助解决生产现场存在的课题的实用信息进行简明易懂的解说。

精彩书评

日本制造商将产品引回国内生产，追求的是高附加价值和超短交货期。尽管常常提及QCD（质量、成本、交货期），但仅靠质量稳定和遵守交货期是不够的。更为出众的便利性和交货速度让“日本制造”具有了更重要的意义。

随着海外生产能力的扩大，汽车制造商强烈要求应商在距离汽车工厂近的海外网点生产、供应零件。理由有三点：其一，出现异常情况时，可在尽可能短的时间内解决问题；其二，和从外国进口零件相比，没有关税或者关税不高；其三，易于减少库存量。

新一代互联网工厂技术攻坚：1，从大量数据中提取真正有用的数据信息，给予操作负责人更进一步的帮助；2，工厂导入的所有机器（物件）均运用互联网相连的“物联网”技术，从而使高度复杂的工作也能由设备本身自主执行； 3，在没有熟练技术人员的情况下，也能应对突发事件。

日本国内使用的CAD和ERP软件主要是欧美产品。这些软件的开发商在开发新版本之际，都会和日本国内的用户密切接触并积极听取他们的意见。而日本国内的用户也会同样对正式版发行前的测试等给予大力协助。

当生产量发生巨大变动时，需要对人员进行重新分配，随之而来的对人员的再教育也需要花费时间，这是一个重要课题。若将单元式生产机器人化，在解决这一课题的基础上，也有望通过自动化实现生产品质的稳定和生产率的提高。

丘比公司新建的低脂蛋黄酱厂房顺应了日益增长的市场需求。因为建厂房，丘比没有足够的资金对生产设备进行投资，运转的大多是旧设备。在使用旧设备的同时，如何严把卫生管理关口、提高生产率，都是低脂蛋黄酱厂房面临的课题。

物联网让日本工厂开始了转变。通过获取并分析从安装在设备上的诸多传感器传出的大量

数据，就能够在实现先进的自动化的同时，彻底削减生产活动的浪费。顺应工业发展趋势的日本工厂，正在采取毫不逊色于美国“Industrial Internet”以及德国“Industry 4.0”的新举措。

有效利用迄今为止被人们扔掉了的“大数据”，如机器的运转情况和生产现场的作业记录等，成为制造业正在日趋上涨的新动向。尤其活跃的是，运用能在问题发生之前提高质量和生产效率，提高急躁预防出现问题的服务等的“进击的大数据”。

前言/序言

精益制造049：工业4.0之数字化车间 - 开启智能制造新纪元引言在当今瞬息万变的全球市场中，企业面临着前所未有的挑战与机遇。消费者需求日益个性化、定制化，产品生命周期不断缩短，同时，成本压力、质量要求以及环保法规也在不断收紧。传统的制造模式已难以应对这些复杂的需求，企业亟需一次深刻的变革，以提升效率、优化资源配置、增强柔性生产能力，并最终在激烈的市场竞争中立于不败之地。《精益制造049：工业4.0之数字化车间》正是为应对这一时代挑战而生。本书深入剖析了工业4.0的核心理念，并聚焦于其在实际车间落地应用的关键——数字化车间。我们并非仅仅停留在理论层面，而是将目光投向每一个生产环节，探讨如何通过一系列先进的技术和管理方法，将传统的制造车间转化为一个高度智能化、网络化、柔性化的数字生态系统。本书旨在为广大制造业从业者、管理者、工程师以及对智能制造感兴趣的读者提供一套全面、实操性强的指南，帮助他们理解数字化车间的构成要素、核心价值，并指明实现转型的具体路径。我们将从工业4.0的宏观背景出发，逐步深入到数字化车间的微观运作，最终勾勒出未来智能制造的美好蓝图。第一章：工业4.0——智能制造的时代浪潮本章将为读者勾勒出工业4.0的全景图。我们将回顾工业革命的历史进程，从蒸汽机驱动的第一次工业革命，到电力和流水线作业引领的第二次，再到信息技术和自动化技术推动的第三次，理解每一次技术飞跃是如何重塑制造业的。在此基础上，我们将深入探讨工业4.0的核心特征：互联互通（Connectivity）：物联网（IoT）和工业互联网（IIoT）将机器、设备、产品、人员和系统紧密连接起来，实现数据的实时采集、传输和共享。信息透明化（Information Transparency）：通过传感器和数据分析，对生产过程进行实时监控和可视化，为决策提供可靠依据。技术协助（Technical Assistance）：智能系统能够辅助人类完成复杂任务，甚至在某些情况下做出独立判断，例如通过增强现实（AR）技术指导操作员，或利用人工智能（AI）进行故障预测。分散式决策（Decentralized Decisions）：智能系统能够根据实时数据和预设规则，在局部范围内自主做出决策，从而提高响应速度和效率。我们将重点阐述这些特征如何共同作用，催生出“智能工厂”的概念，以及工业4.0对传统生产模式带来的颠覆性影响，包括提升生产效率、降低制造成本、改善产品质量、实现个性化定制，以及增强企业的可持续发展能力。第二章：数字化车间——智能制造的基石在理解了工业4.0的宏观框架后，本章将聚焦于数字化车间这一核心载体。我们将详细解读数字化车间的内涵、关键技术以及它在整个智能制造体系中的作用。数字化车间的定义与目标：明确数字化车间并非简单的设备自动化，而是以信息技术为驱动，实现生产过程的全面数字化、网络化和智能化。其核心目标在于提高生产的柔性、效率、质量和可持续性。核心技术解析：物联网（IoT）与工业物联网（IIoT）：传感器、嵌入式系统、网络通信技术如何实现设备与设备、设备与系统之间的数据互联。大数据与云计算：海量生产数据的采集、存储、处理与分析，以及云计算在支撑海量数据处理和应用部署中的作用。人工智能（AI）与机器学习（ML）：如何利用AI/ML进行数据分析、模式识别、预测性维护、质量检测、流程优化等。数字孪生（Digital Twin）：物理资产的虚拟模型，通过实时数据同步，实现对物理资产的监控、模拟、预测和优化。自动化与机器人技术：协作机器人、自主移动机器人（AMR）等如何融入生产流程，提升效率和安全性。信息物理系统（Cyber-Physical Systems, CPS）：物理世界与数字世界的深度融合，实现对生产过程的智能控制与管理。网络安全：在高度互联的环境下，保障生产数据和系统安全至关重要。我们将逐一分析这些技术在数字化车间中的具体应用场景，并强调它们之间的协同作用，共同构建一个高效、灵活、智能的生产单元。第三章：数据驱动的生产流程优化数据是数字化车间的“血液”。本章将深入探讨如何利用采集到的海量数据，实现生产流程的持续优化。生产过程的实时监控与可视化：通过SCADA、MES等系统，实现对生产计划、设备状态、物料流动、质量指标等关键信息的实时掌握。大数据分析的应用：生产效率分析： Identifying bottlenecks, optimizing takt time, and improving overall equipment effectiveness (OEE). 质量分析与追溯：实时监测产品质量，分析不合格品产生的原因，并实现全生命周期的质量追溯。能耗与资源优化：监测能源消耗，优化生产调度，最大限度地节约资源。供应链协同：通过数据共享，与供应商和客户实现更紧密的协同，提升供应链的响应速度和韧性。预测性维护（Predictive Maintenance）：利用传感器数据和AI算法，提前预测设备故障，安排维护计划，避免非计划停机，延长设备寿命。生产计划与调度优化：基于实时数据和AI算法，动态调整生产计划和调度，以应对订单变化、设备故障等突发情况，最大化生产效率。我们将通过实际案例，展示数据驱动的优化是如何带来显著的效益提升，例如生产周期缩短、废品率下降、设备稼动率提高等。第四章：柔性制造与个性化生产的实现在消费者需求日益多样化的今天，柔性制造和个性化生产已成为企业竞争力的重要体现。本章将探讨数字化车间如何赋能企业实现这一目标。模块化与标准化设计：通过标准化和模块化的生产单元，能够快速重组和调整生产线，以适应不同产品和订单的需求。配置式定制（Configure-to-Order）：允许客户根据自己的需求，通过简单的配置生成个性化产品，数字化车间能够高效地支持这一模式。小批量、多品种生产的挑战与应对：传统生产模式难以应对小批量、多品种的生产，数字化车间通过灵活的生产调度、快速的换线能力以及智能化的质量控制，有效解决了这一难题。人机协作的柔性生产：协作机器人与人类员工协同工作，将机器人擅长的重复性、高强度任务与人类的灵活性、判断力相结合，提升生产效率和安全性。数字化设计与制造的无缝衔接： CAD/CAM/CAE与MES等系统的集成，使得产品设计信息能够直接转化为生产指令，缩短产品上市时间。我们将重点分析数字化车间如何打破传统生产模式的僵化，构建一个能够快速响应市场变化的柔性生产体系。第五章：智能化质量管理质量是企业的生命线。本章将聚焦于数字化车间如何通过智能化手段，实现卓越的质量管理。全流程质量监控：从原材料进厂到成品出库，实现对每一个环节的质量参数进行实时监控和记录。机器视觉与AI辅助检测：利用高精度相机和AI算法，对产品进行自动化、高效率的缺陷检测，减少人为误差。 SPC（Statistical Process Control）的智能化应用：运用统计学方法，对生产过程进行实时监控和分析，及时发现潜在的质量问题。根因分析（Root Cause Analysis）与纠正措施：通过数据分析，快速定位质量问题的根本原因，并制定有效的纠正和预防措施。数字化质量文档与追溯：确保所有质量相关信息都被完整记录和可追溯，满足合规性要求，并在出现问题时快速定位。持续改进的质量文化：数字化工具为建立一种基于数据的持续改进文化提供了强大的支撑。我们将通过具体案例，展示智能化质量管理如何显著提升产品合格率，降低返工和报废成本，并赢得客户的信任。第六章：数字化车间的实施路径与挑战理论再美好，落地方为真。本章将为读者提供数字化车间实施的实际指导，并探讨过程中可能遇到的挑战。战略规划与目标设定：明确企业转型的愿景、目标和关键里程碑。技术选型与系统集成：如何选择适合自身需求的数字化技术和平台，并确保不同系统之间的顺畅集成。数据采集与治理：建立有效的数据采集机制，并对数据进行规范化管理，确保数据的准确性和可用性。人才培养与组织变革：数字化转型需要具备新技能的人才，以及相应的组织结构和文化支持。实施步骤与试点项目：建议从小规模试点项目开始，逐步推广，降低风险。可能面临的挑战：高昂的初期投资：数字化技术的引入需要大量的资金投入。技术复杂性与集成难度：不同技术之间的兼容性和集成是一个巨大的挑战。数据安全与隐私问题：保护敏感的生产数据至关重要。员工的接受度与培训：推动员工适应新的工作模式和技术。投资回报率（ROI）的衡量：如何准确评估数字化转型的效益。我们将提供一套行之有效的实施路线图，并分享克服挑战的经验和策略。第七章：未来展望——人机共生的智能制造生态本章将放眼未来，描绘工业4.0和数字化车间发展的更广阔前景。更高度的自动化与智能化： AI将在决策、规划、控制等更多层面发挥作用，实现更高程度的自主运行。人机协同的新模式：更加强调人与机器之间的协作与共生，机器辅助人类，人类监督与创新。可持续制造与循环经济：数字化技术将助力企业实现更高效的资源利用，推动绿色制造和循环经济的发展。网络化与生态化：数字化车间将不再是孤立的个体，而是融入更广阔的智能制造生态系统，实现跨企业、跨行业的协同。面向未来制造业的挑战与机遇：探讨新兴技术（如5G、边缘计算、区块链等）将如何进一步赋能数字化车间。我们将展望一个更加智能、高效、可持续的未来制造业图景，并鼓励读者积极拥抱变革，把握智能制造带来的巨大机遇。结语《精益制造049：工业4.0之数字化车间》不仅仅是一本技术手册，更是一份引领企业走向未来的战略指南。通过深入学习本书内容，读者将能够深刻理解数字化车间的价值，掌握实现转型的关键技术和方法，并有信心应对未来的挑战。我们坚信，数字化车间是通往智能制造未来的必由之路，它将为企业带来前所未有的竞争优势，并为整个制造业的升级和发展注入强劲动力。开启数字化车间的探索之旅，就是把握未来制造业的脉搏，赢得无限可能。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来了很多启发，特别是它在探讨“人机协作”方面的内容，让我看到了传统制造向智能制造转型的关键所在。《精益制造049：工业4.0之数字化车间》不仅仅是关于机器和软件，更关注了“人”在其中的角色变化。书中描绘的场景，不再是冰冷的机器人取代一切，而是人类操作员通过智能化的工具，成为更高级的决策者和协调者。我特别欣赏书中对“技能升级”和“人机协同”的强调，它提出了在数字化转型过程中，如何通过培训和赋能，让一线员工掌握新的技能，与智能系统协同工作，而不是被动地被技术取代。这种以人为本的视角，让我在面对技术变革时，少了些许不安，多了些许期待。它让我明白，真正的工业4.0，是将技术的力量与人类的智慧和创造力完美结合，共同驱动产业的升级。

评分☆☆☆☆☆

哇！这本书绝对是我近期读到最让人耳目一新的科技读物了！虽然名字是《精益制造049：工业4.0之数字化车间》，但我一开始以为会是一本枯燥的技术手册，结果完全颠覆了我的想象。它不是那种空洞地列举术语和概念的书，而是以一种非常生动、贴近实际的方式，把我带入了未来工厂的脉搏之中。我特别喜欢它对“数字化车间”这个概念的解读，不是简单地堆砌智能设备，而是强调了“人”与“技术”的协同进化。书中详细描述了通过物联网、大数据、人工智能等技术，如何实现生产流程的实时监控、精准预测和智能决策，甚至是如何通过虚拟现实和增强现实技术，让操作员以一种前所未有的方式与机器互动，大大提升了工作效率和安全性。读到后面，我甚至能想象到自己置身于一个完全自动化、数据驱动的生产线上，机器之间默契配合，信息畅通无阻，而我作为一名技术人员，则扮演着智慧的管理者和优化者的角色。这种沉浸式的阅读体验，让我对工业4.0不再是模糊的概念，而是有了清晰、具体的认知，甚至激发了我深入了解相关技术的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我大开眼界的读物，它不仅仅是关于技术，更是关于思维方式的革新！《精益制造049：工业4.0之数字化车间》打破了我对“制造”的刻板印象，让我看到了它所蕴含的无限可能性。书中对于“智能化”的定义，不仅仅是自动化，更是强调了“学习能力”和“适应性”。我被书中描绘的“自优化生产线”深深吸引，想象着机器能够根据市场需求、原材料供应甚至设备自身状态，自主调整生产计划和参数，实现柔性生产和个性化定制。这简直是科幻小说里的场景，但这本书却用详实的理论和案例，证明了这一切并非遥不可及。它让我意识到，在工业4.0时代，制造的边界正在模糊，从设计、生产、交付到服务的全生命周期都在被数字化重塑。这本书的价值在于，它提供了一个宏观的视角，让我能够理解整个工业生态系统的演进方向，以及我们在其中应该扮演的角色。

评分☆☆☆☆☆

读完《精益制造049：工业4.0之数字化车间》，我最大的感受就是，未来的工厂将不再是冰冷的机器堆砌，而是充满智慧、能够自我学习和成长的生命体。这本书的叙述风格非常独特，它不是那种枯燥的说明文，而是更像一位经验丰富的行业前辈，娓娓道来，用生动的语言和形象的比喻，将复杂的工业4.0概念化繁为简。我特别喜欢它对“数字孪生”的描绘，能够实时镜像物理世界，并在虚拟环境中进行模拟和优化，这对于降低风险、加速产品开发具有划时代的意义。书中还探讨了如何通过人工智能来优化供应链管理，实现从需求预测到库存控制的端到端智能化，这对于我们这些长期被供应链问题困扰的企业来说，简直是福音。这本书让我对“数字化车间”有了更深层次的理解，它不仅仅是一个技术名词，更是一种全新的生产哲学和管理模式。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书简直是为我们这种对传统制造痛点深感焦虑的行业人士量身定做的“解药”！我一直觉得我们工厂的效率提升遇到了瓶颈，很多环节都显得“手工”且低效。《精益制造049：工业4.0之数字化车间》就像给我打开了一扇新世界的大门。它没有回避工业4.0转型过程中可能遇到的挑战，比如数据安全、人才培养、成本投入等，反而以一种非常务实的态度，提供了切实可行的解决方案和案例分析。我尤其对书中关于“数据驱动的精益改进”那一章印象深刻，它详细阐述了如何利用生产过程中产生的大量数据，进行深层次的分析，挖掘出潜在的浪费点和改进机会。书中举的几个不同行业（例如汽车零部件制造、电子产品组装）的数字化转型案例，都非常具有代表性，让我看到了不同场景下工业4.0的应用前景和落地路径。它不是那种“纸上谈兵”的理论书籍，而是充满了可执行的建议，让我觉得这些先进理念并非遥不可及，而是我们当下就可以开始规划和实践的。