智能制造体系构建：面向中国制造2025的实施路线 胡成飞姜勇张旋|5894200 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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胡成飞，姜勇，张旋 著

图书标签:

• 智能制造
• 制造2025
• 工业转型
• 数字化转型
• 体系构建
• 实施路线
• 中国制造
• 工业互联网
• 生产力
• 工业自动化

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111567745

商品编码：13084607229

丛书名： 工业控制与智能制造丛书

出版时间：2017-06-01

书名：	智能制造体系构建：面向中国制造2025的实施路线|5894200
图书定价：	69元
图书作者：	胡成飞;姜勇;张旋
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2017/6/1 0:00:00
ISBN号：	9787111567745
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

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。

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。

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

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。

好的，这是一本关于信息技术与工业深度融合的图书的详细简介，内容旨在探讨数字化转型背景下，企业如何构建适应未来竞争的智能制造体系。 --- 《数字赋能：面向工业4.0与智能时代的体系重塑》 作者： 李明 教授，王晓东 博士，陈伟 工程师 ISBN： 978-7-111-XXX-X 出版社： 机械工业出版社 定价： 89.00 元 页数： 480页 开本： 16开 --- 内容简介 在当前全球新一轮科技革命和产业变革的浪潮中，以新一代信息技术为代表的颠覆性技术正以前所未有的速度渗透到传统制造业的每一个环节。从“中国制造”迈向“中国智造”，不再仅仅是简单的技术升级，而是一场涉及管理理念、生产模式、组织架构乃至商业生态的系统性重塑。本书深入剖析了这一转型过程中面临的复杂挑战与核心机遇，旨在为企业高层管理者、技术决策者及一线工程师提供一套全面、务实且具有前瞻性的“智能制造体系构建”的实战指南。 本书并非停留在理论阐述层面，而是紧密结合当前国内外先进实践经验，系统性地构建了一个多维度、分层次的智能制造体系框架。全书内容结构严谨，逻辑清晰，从战略规划到具体实施，层层递进，确保读者能够理解“为什么转”和“怎么转”的核心路径。 第一部分：智能制造的时代背景与战略基石 本部分首先为读者勾勒了全球制造业竞争格局的演变脉络，重点阐述了工业4.0、工业互联网等概念的内在逻辑与对中国制造业的深远影响。我们探讨了企业在启动数字化转型前必须完成的战略对标和能力评估。强调“顶层设计先行”的重要性，指出智能制造绝非技术采购项目，而是一项以价值创造为核心的长期战略投资。具体内容包括： 全球制造业生态重构： 剖析了平台化、服务化和柔性化对传统供应链的冲击。 智能制造的“四梁八柱”： 定义了支撑体系构建的关键要素，包括数据驱动、互联互通、柔性响应和知识内化。 成熟度模型与路线图制定： 介绍如何科学评估企业当前所处阶段，并据此量化未来三至五年的发展目标。 第二部分：核心技术集成与数据治理架构 构建智能制造体系，数据是驱动一切变革的“新石油”。本部分聚焦于实现“智能”所必需的关键技术栈的集成部署与高效管理。我们摒弃了对单一技术的盲目追捧，转而强调跨技术领域的协同效应。 信息物理系统（CPS）的落地应用： 详述了如何通过传感器、边缘计算和云计算的有效结合，实现物理世界与数字世界的实时映射与双向控制。 工业大数据与知识图谱构建： 阐述了如何从海量、多源的工业数据中提取有效洞察，构建企业级的知识库，支撑预测性维护、质量优化和工艺仿真。 网络安全与可信计算： 强调在万物互联环境下，保障生产数据的安全与系统的稳定运行是体系构建的生命线。探讨了OT（操作技术）与IT（信息技术）融合中的安全防护策略。 第三部分：智能工厂的精益化运营与柔性生产 智能制造的终极目标是实现更高效、更灵活的生产。本部分聚焦于智能工厂内部的流程优化与控制机制的革新。 数字化孪生（Digital Twin）的实战部署： 深入解析了如何利用数字孪生技术进行生产线设计验证、实时监控和故障预警，特别关注其在复杂装配流程中的应用价值。 自主化与协同化排产系统： 介绍如何运用先进优化算法（如AI驱动的APS系统），实现订单的快速响应、资源的动态调度和生产过程的透明化管理。 人机协作与增强现实（AR/VR）赋能： 探讨了新一代人机交互技术如何提升一线员工的操作精度、培训效率和作业安全性，实现人与机器的无缝协作。 第四部分：组织变革、人才培养与生态构建 技术只是工具，成功的体系构建依赖于组织能力的变革和人才的支撑。本书的后半部分着重探讨了“软实力”的建设。 面向敏捷响应的组织架构重塑： 分析了跨部门壁垒如何阻碍数据流和决策流，并提出了适应快速变化市场的扁平化、项目制的组织调整建议。 复合型人才的培养路径： 明确了未来制造业所需人才应具备的“T型”能力结构，并设计了从技能培训到创新激励的完整人才发展框架。 产业链协同与价值共享： 强调智能制造是生态系统层面的竞争，探讨了企业如何利用工业互联网平台，向上游供应商和下游客户开放数据接口，实现端到端的价值协同优化。 本书的特色与价值 本书的价值在于其系统性和实操性。它不是零散的技术手册，而是将战略、技术、管理和人才融为一体的完整方法论。书中穿插了大量的案例分析（涉及汽车、电子、高端装备等行业），辅以实施路线图模板和关键绩效指标（KPI）设定指南，确保读者在阅读后能立即将其转化为可执行的行动计划。对于致力于实现高质量发展的中国制造企业而言，本书是其迈向世界级智能制造强企的必备参考书。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我原本以为是一本关于“如何实现智能制造”的纯粹技术手册，毕竟书名里有“体系构建”和“实施路线”这样的字眼。然而，翻开后才发现，这本书的视野远比我想象的要宏大得多。它不仅仅是罗列技术细节，而是将智能制造置于中国经济发展的宏大叙事中来解读，尤其是与“中国制造2025”这样一个国家层面的战略紧密结合。作者们并没有直接给出一套放之四海而皆准的“银弹”方案，而是深入剖析了中国制造业当前面临的挑战、机遇，以及实现智能化转型所必须经历的阶段性变革。 我尤其对书中关于“顶层设计”和“人才培养”的论述印象深刻。很多企业在谈论智能制造时，往往急于上马各种自动化设备和信息化系统，却忽略了背后更深层次的战略规划和组织能力建设。这本书花了相当大的篇幅去阐述，为什么没有清晰的顶层设计，智能制造就可能沦为“信息化孤岛”或者“机械化堆砌”。同时，它也深刻地指出了当前中国制造业在高端技术人才、复合型人才方面的巨大缺口，并提出了一些切实可行的培养和引进思路。这些内容对于那些正在摸索智能制造道路的企业领导者来说，无疑具有非常重要的启示意义。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的写作风格与我之前读过的同类书籍大相径庭，它有一种深厚的理论底蕴，又不失对现实问题的深刻洞察。作者们在书中对智能制造的“内涵”和“外延”都进行了清晰的界定，并对其发展趋势进行了预测。我尤其对书中关于“工业互联网”和“智能工厂”的论述印象深刻。它们之间的关系，以及如何逐步构建一个互联互通、高度智能化的工厂，书中有非常系统的阐述。 让我印象深刻的是，书中对于“人”在智能制造中的作用的探讨，并没有被技术的光芒所掩盖。作者们强调，智能制造的最终目的是为了提升人的价值，而不是取代人。如何通过智能化手段，让工人从繁重、重复的劳动中解放出来，从事更高附加值的工作，如何构建一个支持员工持续学习和创新的环境，这些都是书中着重探讨的方面。这种以人为本的理念，让我对智能制造的未来充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在传统制造行业摸爬滚打多年的工程师，亲身体验过数字化转型的阵痛。这本书给我的感觉是，它不是一本“空中楼阁”式的理论著作，而是带有相当强的实践导向性和问题导向性。书中所探讨的许多问题，比如如何打破数据壁垒、如何构建柔性生产线、如何实现人机协同等，都是我们一线工程师经常会遇到的实际难题。作者们在分析这些问题时，不仅阐述了问题的根源，还结合了一些国内外先进企业的案例，提出了解决问题的可能路径。虽然书中的某些具体技术方案可能还需要我们根据自身情况进行裁剪和落地，但其整体的思路和方法论，为我们指明了方向。 让我感到欣慰的是，这本书并没有回避中国制造业在发展过程中可能遇到的困难和风险，而是以一种审慎而乐观的态度去探讨。例如，在谈到人工智能在制造业中的应用时，作者们并没有过度渲染其颠覆性，而是强调了其作为一种赋能工具，需要与现有生产流程深度融合，并需要解决数据安全、伦理等一系列挑战。这种务实的态度，对于我们这些希望稳妥推进智能制造的企业来说，是极其宝贵的。它提醒我们，智能制造的道路并非坦途，需要持续的投入、学习和创新。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，刚拿到这本书的时候，我对其篇幅之大以及所涉及的“体系构建”概念感到有些许畏惧，担心会过于枯燥和抽象。然而，阅读过程中，我发现作者的笔触相当具有条理性，并且善于用通俗易懂的语言来解释复杂的概念。本书并没有仅仅停留在概念层面，而是通过大量的图表、案例分析，将抽象的“体系”具象化。我尤其喜欢其中关于“制造能力维度”的分析，将企业在智能制造方面的能力分解为若干个可衡量、可提升的维度，为企业自查自评提供了很好的工具。 此外，这本书在“政策解读”方面也做得非常出色。对于“中国制造2025”这样涉及国家战略的宏大议题，普通读者往往难以把握其核心要义和落地细节。作者们在书中对相关政策进行了深入的剖析，并将其与智能制造的实际发展相结合，为我们理解政策的意图和潜在影响提供了清晰的视角。这种将宏观政策与微观实践相结合的写作方式，让这本书的价值不仅仅体现在技术层面，更具有了战略指导意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的感受是，它不是一本“速成宝典”，而是提供了一个“思考框架”。作者们并没有给出一套标准化的“模板”，让所有企业照搬照抄，而是强调了智能制造的“定制化”和“渐进性”。书中所探讨的“价值链协同”、“供应链韧性”等概念，都指向了制造业生态系统的重塑。我从中学习到，智能制造不仅仅是单个企业的内部革新，更需要与上下游伙伴共同协作，构建一个更加敏捷、高效、可持续的产业生态。 我个人特别欣赏书中对于“数据驱动”的强调。在信息爆炸的时代，如何有效采集、分析和利用数据，已经成为企业竞争力的核心。本书对此进行了深入的阐述，从数据采集的源头，到数据分析的工具，再到基于数据分析的决策优化，都进行了详细的介绍。这对于那些正在努力从“经验驱动”转向“数据驱动”的企业来说，具有非常重要的参考价值。书中也提到了人工智能、大数据、云计算等支撑技术，但并没有过度技术化，而是着重于其在制造场景中的应用价值。