精益製造053：工業4.0之智能工廠 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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日本日經製造編輯部 編

圖書標籤:

• 精益製造
• 工業4
• 0
• 智能工廠
• 數字化轉型
• 生産管理
• 自動化
• 工業互聯網
• 智能製造
• 流程優化
• 製造業

齣版社： 東方齣版社

ISBN：9787520702638

版次：1

商品編碼：12368654

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2018-07-01

用紙：純質紙

頁數：248

內容簡介

智能工廠將智能設備、信息技術等進行瞭完美融閤，從工廠製造的設計、生産，到物流等環節，都由智能係統、工具、設備完成或輔助整個流程。隨著工業4.0概念的提齣，數字化車間、智能工廠將成為智能製造的下一個聚焦點。本書將把實踐中的日本的智能工廠介紹給讀者。

作者簡介

日本日經製造編輯部

《日經製造》是一本匯集瞭“製造”相關綜閤信息的技術雜誌，以輔助製造業解決課題，為製造業提供技術革新信息為目標，旨在為從事製造業的工作者提供實用的信息。所涉及的內容有新材料、新設備、新技術信息，生産綫改善等業務改革事例，設計和生産之間的閤作方法，品質管理，設計開發係統、IT係統的應用事例及動嚮。通過圖和照片，對幫助解決生産現場存在的課題的實用信息進行簡明易懂的解說。

目錄

第一章 智能工廠結閤雲技術
第二章 智能終端的現場應用
第三章 智能生産、技術與管理
第四章 “互聯工廠”開始行動
第五章 工業化農業開始起步

精彩書摘

　　將雲端比喻成“自來水管”“公共交通係統”“銀行”並加以說明
　　業界經常將雲計算或者雲係統比喻成不同事物以便於對其加以說明。比較形象的有“自來水管”“公共交通係統”“銀行”，這些比喻貼切地錶現齣瞭雲計算的幾大特點。即使實現雲的IT技術有所變化，但這幾大特性的本質都不會改變。
　　“自來水管”是將連接上網絡就可以享受各種服務比喻成一擰開自來水龍頭就會從水管中流齣水。自來水管是由地方自治體提供的公共設施，而提供雲的企業即使是私企，也可以將其看成提供計算能力和存儲容量的基礎設施。使用者不必再像從前一樣自己準備服務器，可以利用同樣的計算資源服務。
　　用水的人即便不知道所用的水來源於哪個淨水廠，仍可正常用水。這形象地對用戶即便不知道服務的提供方是誰仍可享受服務做齣瞭比喻。
　　“公共交通係統”的比喻是將在本公司內構築IT係統比喻成私傢車，而將雲服務比喻成軌道交通等公共交通部門。乘車者必須按照軌道交通部門製定的列車運行時刻錶乘車，交通費便宜，乘車者不必對設備進行維護。並且，和汽車相比，單位運輸量所消耗的能源更少。而汽車與其相比，不利因素是需要使用者自行對汽車進行維護，並且需要承擔交通事故等責任，有利因素是齣行更加方便，可隨時開車去自己想去的地方，使用靈活方便。將雲比喻成公共交通係統，也錶現齣其很難滿足用戶的全部細微需求，如實時控製設備所要求的100μs（微秒）內必須應答等要求。
　　“銀行”的比喻經常用來說明雲服務的質量及數據的安全性。一般來說，雲服務必須在相當程度上保證對用戶的服務連續性及數據安全性，具備應對異常情況的應急體製以及備份體製。用戶很難自己做好備份工作，和很多情況下用戶自身僅能進行有限的操作相比，雲服務可確保更高的安全性。
　　很多人將關係到身傢性命的錢財存入銀行。如果藏入櫃子中，一旦發生偷竊或遭遇火災，就可能會濛受損失。人們普遍認為銀行更加安全。也有人認為，雲和銀行一樣，存在將公司內的重要數據泄露給雲端工作人員的風險。
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前言/序言

精益製造053：工業4.0之智能工廠 摘要 本書深入探討瞭工業4.0時代下，智能工廠的演進、核心要素、關鍵技術以及其對傳統製造模式的顛覆性影響。作者以精益製造的理念為基石，詳細闡述瞭如何通過物聯網、大數據、人工智能、雲計算、邊緣計算、數字孿生、增材製造等前沿技術，構建高度自動化、智能化、網絡化、柔性化的新型生産體係。書中不僅提供瞭豐富的理論框架和實踐指導，還結閤瞭大量行業案例，展示瞭智能工廠在提升生産效率、優化資源配置、加速産品創新、改善産品質量、實現個性化定製以及應對復雜市場變化等方麵的巨大潛力。本書旨在幫助製造業企業理解並擁抱工業4.0的浪潮，解鎖智能製造的無限可能，最終實現可持續發展和核心競爭力的躍升。 引言：時代洪流中的製造革新 我們正處在一個前所未有的技術變革時代，工業4.0的浪潮以摧枯拉朽之勢席捲全球，深刻地改變著生産、組織和商業的運作模式。傳統製造的邊界正在模糊，取而代之的是一個更加互聯、智能、高效的新型製造範式——智能工廠。本書《精益製造053：工業4.0之智能工廠》正是聚焦於這一關鍵轉型，以前瞻性的視角和深度的分析，為讀者描繪齣智能工廠的藍圖，並提供實現這一藍圖的路徑。 精益製造，作為一種追求零浪費、持續改進的生産哲學，在過去幾十年裏極大地提升瞭製造業的效率和質量。然而，在工業4.0的背景下，精益的內涵被極大地豐富和拓展。智能工廠不僅僅是自動化和信息化的簡單疊加，更是將精益的理念與尖端技術深度融閤，實現瞭更深層次的優化和協同。它標誌著製造業從勞動密集型、規模化生産嚮知識密集型、個性化定製的根本性轉變。 本書的核心目標在於揭示智能工廠的內在邏輯和外在錶現。我們將從理論層麵梳理智能工廠的概念框架，深入剖析其構成要素，包括但不限於互聯的設備、智能化的決策係統、柔性的生産綫以及敏捷的供應鏈。更重要的是，我們將聚焦於實現智能工廠所需的關鍵技術，並探討這些技術如何相互賦能，共同驅動製造的智能化升級。 第一章：工業4.0的宏大願景與智能工廠的崛起 工業4.0並非空中樓閣，而是基於前三次工業革命的自然延伸和集成。前三次工業革命分彆以蒸汽機、電力和信息技術為標誌，極大地解放瞭生産力，改變瞭人類社會的麵貌。工業4.0則是在此基礎上，以前所未有的速度和廣度，將物理世界與數字世界深度融閤，開啓瞭“智能製造”的新紀元。 智能工廠是工業4.0的核心載體和最終體現。它不再是孤立的生産單元，而是具備自主學習、自主決策、自主執行能力的“智慧生命體”。它能夠實時感知生産環境的變化，分析海量數據，並據此做齣最優化的生産調度和資源配置。這種高度的智能化和自主性，使得工廠能夠以前所未有的效率和靈活性響應市場需求，實現“大規模定製”的生産模式。 本章將帶領讀者迴顧工業4.0的演進曆程，理解其核心驅動力，並深入解析智能工廠之所以成為必然趨勢的原因。我們將探討智能工廠將如何重塑傳統的生産組織方式，打破信息孤島，實現全流程的透明化和可追溯性，從而為企業帶來顛覆性的競爭優勢。 第二章：智能工廠的基石：互聯互通的物聯網（IoT） 物聯網（IoT）是構建智能工廠的基石。它賦予瞭生産設備、物料、環境乃至人員之間“對話”的能力。通過部署傳感器、RFID標簽、二維碼等感知設備，物理世界的各種信息得以被實時采集、傳輸和分析。 在智能工廠中，IoT的應用貫穿於生産的每一個環節： 設備互聯與狀態監控： 機器設備通過網絡連接，實時上傳運行狀態、産量、能耗、故障信息等，實現遠程監控、故障預警和預測性維護。 物料追蹤與管理： 通過RFID或二維碼，實現物料從入庫、生産過程到成品齣庫的全程追蹤，確保物料的準確性和流轉效率，減少盤點和尋覓的時間。 環境監測與優化： 實時監測車間溫度、濕度、光照、空氣質量等環境參數，並通過智能係統進行調節，為生産提供最優化的環境條件，保障産品質量和員工健康。 人員定位與安全： 通過可穿戴設備或定位係統，實現對員工位置的掌握，優化人員調度，並在緊急情況下提供安全保障。 IoT技術的發展，特彆是低功耗廣域網（LPWAN）和5G技術的普及，極大地降低瞭連接成本，提升瞭連接密度和傳輸速率，為構建大規模、高可靠性的智能工廠網絡奠定瞭堅實的基礎。 第三章：數據驅動的智慧決策：大數據與人工智能（AI） 如果說IoT是智能工廠的“感官”，那麼大數據和人工智能（AI）則是其“大腦”。海量生産數據經過采集、存儲、清洗和分析，轉化為有價值的信息，而AI則賦予瞭工廠“思考”和“決策”的能力。 大數據分析： 智能工廠每天都會産生 PB 級彆的數據，包括設備運行日誌、傳感器數據、生産報錶、質量檢驗數據、供應鏈信息等。通過大數據分析技術，可以挖掘齣隱藏在數據背後的規律、趨勢和潛在問題。例如，通過分析設備故障數據，可以預測未來可能發生的故障，並提前采取預防措施。 人工智能在生産優化中的應用： 預測性維護： 基於曆史運行數據和機器學習算法，AI模型可以預測設備何時可能發生故障，從而實現從被動維修到主動維護的轉變，減少非計劃停機時間。 質量控製與檢測： 利用機器視覺和深度學習技術，AI可以自動識彆産品缺陷，提高檢測的準確性和效率，甚至實現對生産過程的實時監控和調整，從源頭控製質量。 生産調度與優化： AI可以根據訂單需求、設備可用性、物料供應、人員情況等多種因素，動態地生成最優的生産計劃和調度方案，最大化生産效率，最小化生産成本。 機器人與自動化： AI賦能的機器人能夠執行更復雜、更精密的任務，例如協作機器人（Cobots）可以與人類工人協同工作，提高生産柔性和效率。 需求預測與庫存管理： 通過分析銷售數據、市場趨勢、促銷活動等信息，AI可以更準確地預測産品需求，從而優化庫存水平，降低積壓和缺貨的風險。 大數據和AI的深度融閤，使得智能工廠能夠實現前所未有的智能化水平，從被動的執行者轉變為主動的管理者和優化者。 第四章：雲端大腦與邊緣智慧：雲計算與邊緣計算 雲計算和邊緣計算是支撐智能工廠數據處理和智能決策的兩種關鍵架構。它們各司其職，又相互補充，共同構成瞭智能工廠的算力網絡。 雲計算： 為海量數據存儲、復雜的模型訓練和全局的資源調度提供瞭強大的算力支持。企業可以將龐大的數據中心遷移到雲端，降低IT基礎設施的投入和維護成本，並按需獲取計算資源。雲端強大的計算能力能夠支撐復雜的AI模型訓練和大數據分析。 邊緣計算： 將計算能力部署在靠近數據源的設備或服務器上，用於處理實時性要求高、對帶寬敏感的數據。在智能工廠中，邊緣計算可以實現對生産現場數據的即時分析和響應，例如，在生産綫上對機器視覺檢測結果進行實時判斷，並立即調整生産參數，避免不良品的産生。邊緣計算可以降低網絡延遲，提高數據處理效率，並增強係統的魯棒性。 雲計算和邊緣計算的協同工作，使得智能工廠能夠在全局範圍內進行資源優化和戰略決策，同時又能在局部實現快速、精準的實時控製，真正做到“智慧隨處在”。 第五章：虛擬的現實：數字孿生（Digital Twin） 數字孿生是智能工廠中一項革命性的技術，它通過創建物理實體（如設備、生産綫、甚至整個工廠）在數字空間的精確映射，實現物理世界和數字世界的實時同步和交互。 數字孿生的構建通常包括以下幾個層麵： 物理實體： 真實世界的設備、産品、流程等。 數字模型： 基於CAD、CAE等技術構建的精確的幾何模型、物理模型和行為模型。 數據連接： 通過IoT傳感器實時采集物理實體的數據，並與數字模型進行雙嚮綁定。 分析與仿真： 對數字模型進行模擬、分析和預測，從而瞭解物理實體的運行狀態、性能錶現，並進行各種“what-if”場景的推演。 數字孿生的價值體現在： 産品設計與驗證： 在産品生産前，通過數字孿生進行虛擬測試和驗證，優化設計方案，縮短研發周期。 生産過程仿真與優化： 在實際生産前，通過對數字孿生進行仿真，優化生産綫布局、工藝流程和調度方案，提高生産效率。 設備狀態監控與預測性維護： 通過數字孿生，可以實時可視化設備的運行狀態，並通過模擬預測未來可能齣現的故障，提前進行維護。 遠程操作與監控： 在某些高風險或難以到達的環境下，可以通過數字孿生進行遠程操作和監控。 人員培訓與演練： 利用數字孿生構建虛擬的培訓環境，對操作人員進行安全培訓和操作演練。 數字孿生為智能工廠提供瞭一個強大的虛擬實驗平颱，使得企業能夠在不乾擾實際生産的情況下，進行各種測試、優化和決策，從而極大地降低瞭試錯成本，提高瞭決策的準確性。 第六章：顛覆性的製造方式：增材製造（3D打印） 增材製造，俗稱3D打印，作為一種顛覆性的製造技術，正在深刻地改變著産品的生産方式，並與智能工廠的理念高度契閤。 增材製造的核心優勢在於： 高度的復雜性與自由度： 能夠製造齣傳統減材製造難以實現的復雜幾何形狀，為産品設計帶來瞭前所未有的自由度。 個性化定製： 能夠根據 individual 的需求，快速、經濟地生産定製化産品，實現“大規模定製”。 分布式製造與本地化生産： 3D打印設備可以部署在離客戶更近的地方，實現按需生産，減少運輸成本和交貨時間。 快速原型製作與小批量生産： 極大地縮短瞭産品從設計到原型驗證的時間，並能夠經濟地進行小批量生産。 在智能工廠中，增材製造可以與其它技術深度融閤： 與設計軟件結閤： 設計人員可以直接將數字模型上傳至3D打印機進行生産。 與傳感器集成： 打印過程中可以實時監測打印參數，確保打印質量。 與供應鏈管理結閤： 按需打印，減少庫存，實現柔性供應鏈。 增材製造正在從“製造”走嚮“智造”，通過與智能技術的結閤，將成為智能工廠不可或缺的一部分，為産品的設計、製造和交付帶來革命性的變革。 第七章：智能工廠的實施路徑與挑戰 構建一個成功的智能工廠並非一蹴而就，需要周密的規劃、係統的部署和持續的優化。本書將探討智能工廠的實施路徑，包括： 戰略規劃與頂層設計： 明確智能工廠的目標、願景和實施步驟，確保與企業整體戰略相一緻。 技術選型與集成： 選擇適閤自身需求的IoT、大數據、AI、雲計算、邊緣計算、數字孿生、增材製造等技術，並實現有效的集成。 數據治理與安全： 建立完善的數據管理體係，確保數據的準確性、一緻性和安全性，並重視網絡安全和數據隱私保護。 組織變革與人纔培養： 建立適應智能工廠運行的新型組織架構，培養具備跨領域知識和技能的復閤型人纔。 試點項目與逐步推廣： 從小範圍的試點項目入手，驗證技術的可行性和商業價值，再逐步推廣至整個工廠。 同時，本書也將深入分析在智能工廠建設過程中可能遇到的挑戰，例如： 高昂的初期投資： 新技術和設備的引入需要較大的資金投入。 技術整閤的復雜性： 不同供應商、不同技術之間可能存在兼容性問題。 數據孤島與信息壁壘： 打破企業內部各部門之間的數據孤島是關鍵。 人纔短缺與技能差距： 缺乏具備相關技能的專業人纔。 企業文化與組織慣性： 傳統企業文化可能阻礙變革的推進。 標準化與互操作性： 缺乏統一的行業標準可能影響係統的互聯互通。 結論：邁嚮智能製造的未來 《精益製造053：工業4.0之智能工廠》不僅是一本技術指南，更是一份引領企業擁抱未來的戰略藍圖。通過對物聯網、大數據、人工智能、雲計算、邊緣計算、數字孿生、增材製造等核心技術的深入解析，本書為讀者提供瞭構建和運營智能工廠的全麵視角。 智能工廠的最終目標是實現一種更加高效、靈活、可持續的製造模式。它能夠更好地滿足消費者日益增長的個性化需求，應對復雜多變的全球市場挑戰，並為企業帶來前所未有的競爭優勢。 我們相信，本書的讀者將在理解工業4.0的宏大願景、掌握關鍵技術、洞察實施路徑和應對潛在挑戰的過程中，獲得寶貴的知識和啓示。未來已來，智能工廠的浪潮正勢不可擋，抓住機遇，先行一步，將是企業贏得未來競爭的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

我一直對製造業的未來發展趨勢感到好奇，而《精益製造053：工業4.0之智能工廠》這本書，就像一盞明燈，照亮瞭我的探索之路。我特彆欣賞作者在“智能化”與“人性化”之間取得的微妙平衡。很多人談論工業4.0，往往會想到冰冷的機器和算法，但這本書卻強調瞭“人機協作”的重要性。它詳細描述瞭如何設計智能化的工作站，讓機器人和人類工人能夠高效、安全地協同工作。比如，機器人可以承擔繁重、重復或危險的任務，而人類工人則專注於需要判斷力、創造力或精細操作的部分。書中還探討瞭如何通過虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術，為工人提供實時的操作指導和培訓，這對於新員工的學習和老員工技能的提升都非常有幫助。此外，我對書中關於“敏捷製造”的論述也印象深刻。在智能工廠的體係下，企業如何能夠快速響應客戶的個性化需求，甚至實現“按需製造”，這一點對於提升客戶滿意度和市場競爭力至關重要。這本書並沒有停留在理論層麵，而是提供瞭大量的實踐案例和技術路綫圖，讓我覺得它是一本非常實用的指南，能夠指導企業一步步邁嚮智能化。

評分☆☆☆☆☆

讀完《精益製造053：工業4.0之智能工廠》，我感覺自己像是踏入瞭一個全新的製造業維度。這本書對我而言，最深刻的啓發在於它如何將抽象的“智能工廠”概念，通過一個個生動形象的場景和嚴謹的邏輯推理，變得觸手可及。我特彆喜歡其中關於“數據驅動決策”的部分。以往我們的生産決策，更多依賴經驗和直覺，而這本書則詳細闡述瞭如何利用傳感器、MES（製造執行係統）等技術，實時采集海量的生産數據，並運用大數據分析技術，從中挖掘齣有價值的信息。例如，它分析瞭如何通過分析機床的震動、溫度等參數，預測設備故障，從而實現預防性維護，避免 unplanned downtime（計劃外停機）。這種從“事後補救”到“事前預警”的轉變，無疑能夠極大地提升生産效率和設備利用率。此外，書中還重點強調瞭供應鏈的協同優化，如何在智能工廠的框架下，實現與供應商、客戶之間信息的無縫對接，從而構建更具韌性和響應速度的供應鏈。這一點對於我們在麵對日益復雜的市場變化時，顯得尤為重要。它不僅僅是生産綫的智能化，更是整個企業生態係統的智能化升級，讓我對製造業的未來充滿瞭更清晰的願景。

評分☆☆☆☆☆

哇，這本書真的讓我眼前一亮！作為一個在傳統製造業摸爬滾打多年的老兵，總覺得行業在進步，但很多概念總像是霧裏看花，直到我翻開這本《精益製造053：工業4.0之智能工廠》。我尤其欣賞作者對“人”在智能工廠中的角色進行瞭深入的探討。以往我們談論工業4.0，很多時候都聚焦於技術和設備，比如物聯網、大數據、人工智能這些閃亮的詞匯。但這本書卻花瞭相當大的篇幅去闡述，即便有瞭最先進的技術，如果一綫工人跟不上，或者不能有效地與這些技術協同工作，那麼智能工廠的目標將難以實現。它詳細地描繪瞭未來工廠中，工人不再是簡單的重復勞動者，而是需要具備分析數據、理解係統、甚至參與係統優化的“知識型工人”。書中舉瞭很多具體的例子，比如通過AR（增強現實）技術指導工人進行復雜的裝配和維修，或者通過數據分析平颱讓工人直觀地瞭解生産過程中的瓶頸和改進空間。這種將技術與人的能力相結閤的視角，讓我覺得非常接地氣，也為我思考如何在現有企業中推動智能化轉型提供瞭新的思路。書中還討論瞭持續改進（Kaizen）的理念如何融入到智能工廠的日常運作中，這對於我們這些習慣瞭精益製造原則的人來說，是一種很好的傳承和發展。總而言之，這本書不僅是技術手冊，更是一本關於製造業未來發展哲學和實踐指南的書，讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，與其說是一次學習，不如說是一次“認知升級”。《精益製造053：工業4.0之智能工廠》這本書，最讓我震撼的是它對“持續創新”在智能工廠中的意義的重新定義。在傳統的精益製造模式下，我們強調的是持續改進，而在這本書中，作者指齣，在工業4.0的浪潮下，企業不僅需要持續改進，更需要建立一個能夠驅動“持續創新”的機製。它詳細闡述瞭如何利用物聯網、大數據分析等技術，發現新的生産瓶頸，尋找新的工藝優化方嚮，甚至孵化齣全新的商業模式。我尤其喜歡書中關於“數字孿生”（Digital Twin）的章節，它詳細講解瞭如何為物理世界中的每一個産品、每一條生産綫，甚至整個工廠，創建一個逼真的虛擬模型。通過對這個數字孿生進行模擬、測試和優化，可以在不影響實際生産的情況下，發現潛在的問題，並找到最優的解決方案。這種“先虛擬，後現實”的模式，極大地降低瞭創新的風險和成本。書中還提到瞭“平颱化”的思維，即智能工廠不僅僅是一個孤立的生産單元，更可以成為一個開放的平颱，吸引更多的閤作夥伴和技術，共同創造價值。這是一種非常前瞻性的視角，讓我對製造業的未來發展充滿瞭無限的想象。

評分☆☆☆☆☆

這本書，坦白說，最初吸引我的是“工業4.0”這個閃耀的標簽，但深入閱讀後，我發現它遠不止於此，而是對“精益製造”這一核心理念在全新技術背景下的深刻重塑。作者對“價值流”（Value Stream）在智能工廠中的演變進行瞭非常獨到的見解。傳統的價值流分析，更多是關注物理流程和時間浪費。但在智能工廠裏，作者提齣瞭“信息價值流”和“決策價值流”的概念，強調數據和信息的流動同樣重要，甚至比物理流程的優化更為關鍵。我印象特彆深刻的是，書中詳細解析瞭如何通過數字化手段，實現對産品全生命周期的可追溯性。從原材料入廠，到生産製造，再到客戶使用，每一個環節産生的數據都能被有效記錄和分析，這不僅有利於質量追溯和産品改進，更重要的是，它能夠幫助企業更精準地理解客戶需求，並快速響應市場變化。書中還提到瞭“柔性化生産”的實現路徑，如何在同一條生産綫上，快速切換生産不同型號、不同配置的産品，而無需進行大規模的設備調整。這種靈活性，在當前快速變化的市場環境下，簡直是企業生存和發展的生命綫。這本書提供瞭非常係統化的方法論，讓我認識到精益製造的精髓是如何在智能工廠的土壤中，煥發齣新的生機。