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日本日经制造编辑部 编

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• 智能工厂
• 数字化转型
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• 智能制造
• 流程优化
• 制造业

出版社： 东方出版社

ISBN：9787520702638

版次：1

商品编码：12368654

包装：平装

开本：32开

出版时间：2018-07-01

用纸：纯质纸

页数：248

内容简介

智能工厂将智能设备、信息技术等进行了完美融合，从工厂制造的设计、生产，到物流等环节，都由智能系统、工具、设备完成或辅助整个流程。随着工业4.0概念的提出，数字化车间、智能工厂将成为智能制造的下一个聚焦点。本书将把实践中的日本的智能工厂介绍给读者。

作者简介

日本日经制造编辑部

《日经制造》是一本汇集了“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、新设备、新技术信息，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。

目录

第一章 智能工厂结合云技术
第二章 智能终端的现场应用
第三章 智能生产、技术与管理
第四章 “互联工厂”开始行动
第五章 工业化农业开始起步

精彩书摘

　　将云端比喻成“自来水管”“公共交通系统”“银行”并加以说明
　　业界经常将云计算或者云系统比喻成不同事物以便于对其加以说明。比较形象的有“自来水管”“公共交通系统”“银行”，这些比喻贴切地表现出了云计算的几大特点。即使实现云的IT技术有所变化，但这几大特性的本质都不会改变。
　　“自来水管”是将连接上网络就可以享受各种服务比喻成一拧开自来水龙头就会从水管中流出水。自来水管是由地方自治体提供的公共设施，而提供云的企业即使是私企，也可以将其看成提供计算能力和存储容量的基础设施。使用者不必再像从前一样自己准备服务器，可以利用同样的计算资源服务。
　　用水的人即便不知道所用的水来源于哪个净水厂，仍可正常用水。这形象地对用户即便不知道服务的提供方是谁仍可享受服务做出了比喻。
　　“公共交通系统”的比喻是将在本公司内构筑IT系统比喻成私家车，而将云服务比喻成轨道交通等公共交通部门。乘车者必须按照轨道交通部门制定的列车运行时刻表乘车，交通费便宜，乘车者不必对设备进行维护。并且，和汽车相比，单位运输量所消耗的能源更少。而汽车与其相比，不利因素是需要使用者自行对汽车进行维护，并且需要承担交通事故等责任，有利因素是出行更加方便，可随时开车去自己想去的地方，使用灵活方便。将云比喻成公共交通系统，也表现出其很难满足用户的全部细微需求，如实时控制设备所要求的100μs（微秒）内必须应答等要求。
　　“银行”的比喻经常用来说明云服务的质量及数据的安全性。一般来说，云服务必须在相当程度上保证对用户的服务连续性及数据安全性，具备应对异常情况的应急体制以及备份体制。用户很难自己做好备份工作，和很多情况下用户自身仅能进行有限的操作相比，云服务可确保更高的安全性。
　　很多人将关系到身家性命的钱财存入银行。如果藏入柜子中，一旦发生偷窃或遭遇火灾，就可能会蒙受损失。人们普遍认为银行更加安全。也有人认为，云和银行一样，存在将公司内的重要数据泄露给云端工作人员的风险。
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前言/序言

精益制造053：工业4.0之智能工厂 摘要 本书深入探讨了工业4.0时代下，智能工厂的演进、核心要素、关键技术以及其对传统制造模式的颠覆性影响。作者以精益制造的理念为基石，详细阐述了如何通过物联网、大数据、人工智能、云计算、边缘计算、数字孪生、增材制造等前沿技术，构建高度自动化、智能化、网络化、柔性化的新型生产体系。书中不仅提供了丰富的理论框架和实践指导，还结合了大量行业案例，展示了智能工厂在提升生产效率、优化资源配置、加速产品创新、改善产品质量、实现个性化定制以及应对复杂市场变化等方面的巨大潜力。本书旨在帮助制造业企业理解并拥抱工业4.0的浪潮，解锁智能制造的无限可能，最终实现可持续发展和核心竞争力的跃升。 引言：时代洪流中的制造革新 我们正处在一个前所未有的技术变革时代，工业4.0的浪潮以摧枯拉朽之势席卷全球，深刻地改变着生产、组织和商业的运作模式。传统制造的边界正在模糊，取而代之的是一个更加互联、智能、高效的新型制造范式——智能工厂。本书《精益制造053：工业4.0之智能工厂》正是聚焦于这一关键转型，以前瞻性的视角和深度的分析，为读者描绘出智能工厂的蓝图，并提供实现这一蓝图的路径。 精益制造，作为一种追求零浪费、持续改进的生产哲学，在过去几十年里极大地提升了制造业的效率和质量。然而，在工业4.0的背景下，精益的内涵被极大地丰富和拓展。智能工厂不仅仅是自动化和信息化的简单叠加，更是将精益的理念与尖端技术深度融合，实现了更深层次的优化和协同。它标志着制造业从劳动密集型、规模化生产向知识密集型、个性化定制的根本性转变。 本书的核心目标在于揭示智能工厂的内在逻辑和外在表现。我们将从理论层面梳理智能工厂的概念框架，深入剖析其构成要素，包括但不限于互联的设备、智能化的决策系统、柔性的生产线以及敏捷的供应链。更重要的是，我们将聚焦于实现智能工厂所需的关键技术，并探讨这些技术如何相互赋能，共同驱动制造的智能化升级。 第一章：工业4.0的宏大愿景与智能工厂的崛起 工业4.0并非空中楼阁，而是基于前三次工业革命的自然延伸和集成。前三次工业革命分别以蒸汽机、电力和信息技术为标志，极大地解放了生产力，改变了人类社会的面貌。工业4.0则是在此基础上，以前所未有的速度和广度，将物理世界与数字世界深度融合，开启了“智能制造”的新纪元。 智能工厂是工业4.0的核心载体和最终体现。它不再是孤立的生产单元，而是具备自主学习、自主决策、自主执行能力的“智慧生命体”。它能够实时感知生产环境的变化，分析海量数据，并据此做出最优化的生产调度和资源配置。这种高度的智能化和自主性，使得工厂能够以前所未有的效率和灵活性响应市场需求，实现“大规模定制”的生产模式。 本章将带领读者回顾工业4.0的演进历程，理解其核心驱动力，并深入解析智能工厂之所以成为必然趋势的原因。我们将探讨智能工厂将如何重塑传统的生产组织方式，打破信息孤岛，实现全流程的透明化和可追溯性，从而为企业带来颠覆性的竞争优势。 第二章：智能工厂的基石：互联互通的物联网（IoT） 物联网（IoT）是构建智能工厂的基石。它赋予了生产设备、物料、环境乃至人员之间“对话”的能力。通过部署传感器、RFID标签、二维码等感知设备，物理世界的各种信息得以被实时采集、传输和分析。 在智能工厂中，IoT的应用贯穿于生产的每一个环节： 设备互联与状态监控： 机器设备通过网络连接，实时上传运行状态、产量、能耗、故障信息等，实现远程监控、故障预警和预测性维护。 物料追踪与管理： 通过RFID或二维码，实现物料从入库、生产过程到成品出库的全程追踪，确保物料的准确性和流转效率，减少盘点和寻觅的时间。 环境监测与优化： 实时监测车间温度、湿度、光照、空气质量等环境参数，并通过智能系统进行调节，为生产提供最优化的环境条件，保障产品质量和员工健康。 人员定位与安全： 通过可穿戴设备或定位系统，实现对员工位置的掌握，优化人员调度，并在紧急情况下提供安全保障。 IoT技术的发展，特别是低功耗广域网（LPWAN）和5G技术的普及，极大地降低了连接成本，提升了连接密度和传输速率，为构建大规模、高可靠性的智能工厂网络奠定了坚实的基础。 第三章：数据驱动的智慧决策：大数据与人工智能（AI） 如果说IoT是智能工厂的“感官”，那么大数据和人工智能（AI）则是其“大脑”。海量生产数据经过采集、存储、清洗和分析，转化为有价值的信息，而AI则赋予了工厂“思考”和“决策”的能力。 大数据分析： 智能工厂每天都会产生 PB 级别的数据，包括设备运行日志、传感器数据、生产报表、质量检验数据、供应链信息等。通过大数据分析技术，可以挖掘出隐藏在数据背后的规律、趋势和潜在问题。例如，通过分析设备故障数据，可以预测未来可能发生的故障，并提前采取预防措施。 人工智能在生产优化中的应用： 预测性维护： 基于历史运行数据和机器学习算法，AI模型可以预测设备何时可能发生故障，从而实现从被动维修到主动维护的转变，减少非计划停机时间。 质量控制与检测： 利用机器视觉和深度学习技术，AI可以自动识别产品缺陷，提高检测的准确性和效率，甚至实现对生产过程的实时监控和调整，从源头控制质量。 生产调度与优化： AI可以根据订单需求、设备可用性、物料供应、人员情况等多种因素，动态地生成最优的生产计划和调度方案，最大化生产效率，最小化生产成本。 机器人与自动化： AI赋能的机器人能够执行更复杂、更精密的任务，例如协作机器人（Cobots）可以与人类工人协同工作，提高生产柔性和效率。 需求预测与库存管理： 通过分析销售数据、市场趋势、促销活动等信息，AI可以更准确地预测产品需求，从而优化库存水平，降低积压和缺货的风险。 大数据和AI的深度融合，使得智能工厂能够实现前所未有的智能化水平，从被动的执行者转变为主动的管理者和优化者。 第四章：云端大脑与边缘智慧：云计算与边缘计算 云计算和边缘计算是支撑智能工厂数据处理和智能决策的两种关键架构。它们各司其职，又相互补充，共同构成了智能工厂的算力网络。 云计算： 为海量数据存储、复杂的模型训练和全局的资源调度提供了强大的算力支持。企业可以将庞大的数据中心迁移到云端，降低IT基础设施的投入和维护成本，并按需获取计算资源。云端强大的计算能力能够支撑复杂的AI模型训练和大数据分析。 边缘计算： 将计算能力部署在靠近数据源的设备或服务器上，用于处理实时性要求高、对带宽敏感的数据。在智能工厂中，边缘计算可以实现对生产现场数据的即时分析和响应，例如，在生产线上对机器视觉检测结果进行实时判断，并立即调整生产参数，避免不良品的产生。边缘计算可以降低网络延迟，提高数据处理效率，并增强系统的鲁棒性。 云计算和边缘计算的协同工作，使得智能工厂能够在全局范围内进行资源优化和战略决策，同时又能在局部实现快速、精准的实时控制，真正做到“智慧随处在”。 第五章：虚拟的现实：数字孪生（Digital Twin） 数字孪生是智能工厂中一项革命性的技术，它通过创建物理实体（如设备、生产线、甚至整个工厂）在数字空间的精确映射，实现物理世界和数字世界的实时同步和交互。 数字孪生的构建通常包括以下几个层面： 物理实体： 真实世界的设备、产品、流程等。 数字模型： 基于CAD、CAE等技术构建的精确的几何模型、物理模型和行为模型。 数据连接： 通过IoT传感器实时采集物理实体的数据，并与数字模型进行双向绑定。 分析与仿真： 对数字模型进行模拟、分析和预测，从而了解物理实体的运行状态、性能表现，并进行各种“what-if”场景的推演。 数字孪生的价值体现在： 产品设计与验证： 在产品生产前，通过数字孪生进行虚拟测试和验证，优化设计方案，缩短研发周期。 生产过程仿真与优化： 在实际生产前，通过对数字孪生进行仿真，优化生产线布局、工艺流程和调度方案，提高生产效率。 设备状态监控与预测性维护： 通过数字孪生，可以实时可视化设备的运行状态，并通过模拟预测未来可能出现的故障，提前进行维护。 远程操作与监控： 在某些高风险或难以到达的环境下，可以通过数字孪生进行远程操作和监控。 人员培训与演练： 利用数字孪生构建虚拟的培训环境，对操作人员进行安全培训和操作演练。 数字孪生为智能工厂提供了一个强大的虚拟实验平台，使得企业能够在不干扰实际生产的情况下，进行各种测试、优化和决策，从而极大地降低了试错成本，提高了决策的准确性。 第六章：颠覆性的制造方式：增材制造（3D打印） 增材制造，俗称3D打印，作为一种颠覆性的制造技术，正在深刻地改变着产品的生产方式，并与智能工厂的理念高度契合。 增材制造的核心优势在于： 高度的复杂性与自由度： 能够制造出传统减材制造难以实现的复杂几何形状，为产品设计带来了前所未有的自由度。 个性化定制： 能够根据 individual 的需求，快速、经济地生产定制化产品，实现“大规模定制”。 分布式制造与本地化生产： 3D打印设备可以部署在离客户更近的地方，实现按需生产，减少运输成本和交货时间。 快速原型制作与小批量生产： 极大地缩短了产品从设计到原型验证的时间，并能够经济地进行小批量生产。 在智能工厂中，增材制造可以与其它技术深度融合： 与设计软件结合： 设计人员可以直接将数字模型上传至3D打印机进行生产。 与传感器集成： 打印过程中可以实时监测打印参数，确保打印质量。 与供应链管理结合： 按需打印，减少库存，实现柔性供应链。 增材制造正在从“制造”走向“智造”，通过与智能技术的结合，将成为智能工厂不可或缺的一部分，为产品的设计、制造和交付带来革命性的变革。 第七章：智能工厂的实施路径与挑战 构建一个成功的智能工厂并非一蹴而就，需要周密的规划、系统的部署和持续的优化。本书将探讨智能工厂的实施路径，包括： 战略规划与顶层设计： 明确智能工厂的目标、愿景和实施步骤，确保与企业整体战略相一致。 技术选型与集成： 选择适合自身需求的IoT、大数据、AI、云计算、边缘计算、数字孪生、增材制造等技术，并实现有效的集成。 数据治理与安全： 建立完善的数据管理体系，确保数据的准确性、一致性和安全性，并重视网络安全和数据隐私保护。 组织变革与人才培养： 建立适应智能工厂运行的新型组织架构，培养具备跨领域知识和技能的复合型人才。 试点项目与逐步推广： 从小范围的试点项目入手，验证技术的可行性和商业价值，再逐步推广至整个工厂。 同时，本书也将深入分析在智能工厂建设过程中可能遇到的挑战，例如： 高昂的初期投资： 新技术和设备的引入需要较大的资金投入。 技术整合的复杂性： 不同供应商、不同技术之间可能存在兼容性问题。 数据孤岛与信息壁垒： 打破企业内部各部门之间的数据孤岛是关键。 人才短缺与技能差距： 缺乏具备相关技能的专业人才。 企业文化与组织惯性： 传统企业文化可能阻碍变革的推进。 标准化与互操作性： 缺乏统一的行业标准可能影响系统的互联互通。 结论：迈向智能制造的未来 《精益制造053：工业4.0之智能工厂》不仅是一本技术指南，更是一份引领企业拥抱未来的战略蓝图。通过对物联网、大数据、人工智能、云计算、边缘计算、数字孪生、增材制造等核心技术的深入解析，本书为读者提供了构建和运营智能工厂的全面视角。 智能工厂的最终目标是实现一种更加高效、灵活、可持续的制造模式。它能够更好地满足消费者日益增长的个性化需求，应对复杂多变的全球市场挑战，并为企业带来前所未有的竞争优势。 我们相信，本书的读者将在理解工业4.0的宏大愿景、掌握关键技术、洞察实施路径和应对潜在挑战的过程中，获得宝贵的知识和启示。未来已来，智能工厂的浪潮正势不可挡，抓住机遇，先行一步，将是企业赢得未来竞争的关键。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，与其说是一次学习，不如说是一次“认知升级”。《精益制造053：工业4.0之智能工厂》这本书，最让我震撼的是它对“持续创新”在智能工厂中的意义的重新定义。在传统的精益制造模式下，我们强调的是持续改进，而在这本书中，作者指出，在工业4.0的浪潮下，企业不仅需要持续改进，更需要建立一个能够驱动“持续创新”的机制。它详细阐述了如何利用物联网、大数据分析等技术，发现新的生产瓶颈，寻找新的工艺优化方向，甚至孵化出全新的商业模式。我尤其喜欢书中关于“数字孪生”（Digital Twin）的章节，它详细讲解了如何为物理世界中的每一个产品、每一条生产线，甚至整个工厂，创建一个逼真的虚拟模型。通过对这个数字孪生进行模拟、测试和优化，可以在不影响实际生产的情况下，发现潜在的问题，并找到最优的解决方案。这种“先虚拟，后现实”的模式，极大地降低了创新的风险和成本。书中还提到了“平台化”的思维，即智能工厂不仅仅是一个孤立的生产单元，更可以成为一个开放的平台，吸引更多的合作伙伴和技术，共同创造价值。这是一种非常前瞻性的视角，让我对制造业的未来发展充满了无限的想象。

评分☆☆☆☆☆

这本书，坦白说，最初吸引我的是“工业4.0”这个闪耀的标签，但深入阅读后，我发现它远不止于此，而是对“精益制造”这一核心理念在全新技术背景下的深刻重塑。作者对“价值流”（Value Stream）在智能工厂中的演变进行了非常独到的见解。传统的价值流分析，更多是关注物理流程和时间浪费。但在智能工厂里，作者提出了“信息价值流”和“决策价值流”的概念，强调数据和信息的流动同样重要，甚至比物理流程的优化更为关键。我印象特别深刻的是，书中详细解析了如何通过数字化手段，实现对产品全生命周期的可追溯性。从原材料入厂，到生产制造，再到客户使用，每一个环节产生的数据都能被有效记录和分析，这不仅有利于质量追溯和产品改进，更重要的是，它能够帮助企业更精准地理解客户需求，并快速响应市场变化。书中还提到了“柔性化生产”的实现路径，如何在同一条生产线上，快速切换生产不同型号、不同配置的产品，而无需进行大规模的设备调整。这种灵活性，在当前快速变化的市场环境下，简直是企业生存和发展的生命线。这本书提供了非常系统化的方法论，让我认识到精益制造的精髓是如何在智能工厂的土壤中，焕发出新的生机。

评分☆☆☆☆☆

我一直对制造业的未来发展趋势感到好奇，而《精益制造053：工业4.0之智能工厂》这本书，就像一盏明灯，照亮了我的探索之路。我特别欣赏作者在“智能化”与“人性化”之间取得的微妙平衡。很多人谈论工业4.0，往往会想到冰冷的机器和算法，但这本书却强调了“人机协作”的重要性。它详细描述了如何设计智能化的工作站，让机器人和人类工人能够高效、安全地协同工作。比如，机器人可以承担繁重、重复或危险的任务，而人类工人则专注于需要判断力、创造力或精细操作的部分。书中还探讨了如何通过虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，为工人提供实时的操作指导和培训，这对于新员工的学习和老员工技能的提升都非常有帮助。此外，我对书中关于“敏捷制造”的论述也印象深刻。在智能工厂的体系下，企业如何能够快速响应客户的个性化需求，甚至实现“按需制造”，这一点对于提升客户满意度和市场竞争力至关重要。这本书并没有停留在理论层面，而是提供了大量的实践案例和技术路线图，让我觉得它是一本非常实用的指南，能够指导企业一步步迈向智能化。

评分☆☆☆☆☆

读完《精益制造053：工业4.0之智能工厂》，我感觉自己像是踏入了一个全新的制造业维度。这本书对我而言，最深刻的启发在于它如何将抽象的“智能工厂”概念，通过一个个生动形象的场景和严谨的逻辑推理，变得触手可及。我特别喜欢其中关于“数据驱动决策”的部分。以往我们的生产决策，更多依赖经验和直觉，而这本书则详细阐述了如何利用传感器、MES（制造执行系统）等技术，实时采集海量的生产数据，并运用大数据分析技术，从中挖掘出有价值的信息。例如，它分析了如何通过分析机床的震动、温度等参数，预测设备故障，从而实现预防性维护，避免 unplanned downtime（计划外停机）。这种从“事后补救”到“事前预警”的转变，无疑能够极大地提升生产效率和设备利用率。此外，书中还重点强调了供应链的协同优化，如何在智能工厂的框架下，实现与供应商、客户之间信息的无缝对接，从而构建更具韧性和响应速度的供应链。这一点对于我们在面对日益复杂的市场变化时，显得尤为重要。它不仅仅是生产线的智能化，更是整个企业生态系统的智能化升级，让我对制造业的未来充满了更清晰的愿景。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书真的让我眼前一亮！作为一个在传统制造业摸爬滚打多年的老兵，总觉得行业在进步，但很多概念总像是雾里看花，直到我翻开这本《精益制造053：工业4.0之智能工厂》。我尤其欣赏作者对“人”在智能工厂中的角色进行了深入的探讨。以往我们谈论工业4.0，很多时候都聚焦于技术和设备，比如物联网、大数据、人工智能这些闪亮的词汇。但这本书却花了相当大的篇幅去阐述，即便有了最先进的技术，如果一线工人跟不上，或者不能有效地与这些技术协同工作，那么智能工厂的目标将难以实现。它详细地描绘了未来工厂中，工人不再是简单的重复劳动者，而是需要具备分析数据、理解系统、甚至参与系统优化的“知识型工人”。书中举了很多具体的例子，比如通过AR（增强现实）技术指导工人进行复杂的装配和维修，或者通过数据分析平台让工人直观地了解生产过程中的瓶颈和改进空间。这种将技术与人的能力相结合的视角，让我觉得非常接地气，也为我思考如何在现有企业中推动智能化转型提供了新的思路。书中还讨论了持续改进（Kaizen）的理念如何融入到智能工厂的日常运作中，这对于我们这些习惯了精益制造原则的人来说，是一种很好的传承和发展。总而言之，这本书不仅是技术手册，更是一本关于制造业未来发展哲学和实践指南的书，让我受益匪浅。