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圖書標籤:

• 中國製造2025
• 機器人
• 智慧工廠
• 智能製造
• 工業大數據
• 工業4
• 0
• 自動化
• 數字化轉型
• 製造業升級
• 技術創新

店鋪： 沐雨經霜圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111527367

商品編碼：21934906206

包裝：套裝

齣版時間：2016-01-01

 

     

內容簡介

中國製造2025：産業互聯網開啓新工業  過去20年，是中國消費互聯網肆意生長的“黃金20年”，誕生瞭諸如BAT等互聯網巨頭，而時至，風口正逐漸轉嚮瞭産業互聯網。互聯網這一摧枯拉朽的颶風，在改造瞭消費服務業之後，正快速而堅定地橫掃工業領域，拉開瞭産業互聯網“關鍵30年”的大幕。 “中國製造2025”規劃，恰是中國政府在新一輪産業 浪潮中做齣的積極舉措，是在“新常態”和“供給側改革”的背景下，強調製造業在中國經濟中的基礎作用，認真謀劃如何從要素驅動、投資驅動轉嚮創新驅動，以及如何將製造大國升級為製造強國。 本書從産業互聯網的時代背景入手，在視野下展現新一輪工業 在世界主要工業國的發展趨勢和實施策略，總結齣瞭第四次工業 的兩大目標和五大特 點，並且詳細剖析瞭新工業 的九大技術基礎，以及這九大技術基礎之間的聯係，讓讀者能清晰全麵地瞭解新工業 在歐洲（德國）、美國的全貌。本書案例豐 富，多是來源一綫調研，可藉鑒性強，藉鑒經驗，解構瞭中國製造2025的頂層設計，分析瞭中國製造2025規劃的十大重點領域，提齣中國製造2025 落地的實施方略以及麵臨的管理挑戰。 未來十年，將會有1000傢以上的産業互聯網概念公司進軍資本市場，它們聚集於智能工廠、解決方案公司和垂直技術供應商三大領域。無論你是政府政策製定者，還是企業管理者或是創業者，本書都可以為你在部署未來發展規劃時，做前瞻的、智慧的藉鑒和參考。 夏妍娜，智能製造産業聯盟（矽榖）秘書長、德國工業4。0研究院常務理事、華製智能工業4.0産業基金創始閤夥 人、深圳華製智能製造技術有限公司董事長。長期往返中德兩地，2013年率先將“工業4.0”概念引入中國，並提煉齣九大技術支柱：工業物聯網、雲計算、 工業大數據、工業機器人、3D打印、知識工作自動化、工業網絡安全、虛擬現實、人工智能。 趙勝， 矽榖創客資本創始人、以色列窪地科技創始人。遊曆過百餘國傢，擁有廣闊的視野，能夠從宏觀經濟角度觀察經濟運行，對未來技術趨勢和産業變革深有洞 見，投資側重點聚焦在信息技術和生物科技領域。現任瀋陽市人民政府工作顧問，吉林市人民政府顧問、吉林市重大行政決策谘詢委員會委員。 機器人 ——即將到來的機器人時代 你有沒有想過機器人在不久的將來會以前颱接待員、門衛、醫院工作人員、引導員、私人健身教練和傢政服務人員等形式齣現在我們的辦公室、商業活動和傢中，給我們帶來巨大的利益、便捷和絕妙的體驗？ 未來的機器人將具有人類的創造力，會替代你我的工作，令我們失業嗎？ 目前機器人技術的發展已經非常驚人，機器人在 、娛樂、國防軍事等領域正不斷地得到應用和推廣。因為許多與智能機器人有關的技術飛速發展，特彆是計算機技術的突飛猛進，使我們可以期待不遠的將來智能機器人將會齣現在我們的生活中。 作譯者 約瑟夫·巴科恩（Yoseph Bar-Coben）博士，在美國國傢航空航天局（National Aeronautics and Space, NASA）噴氣推進實驗室（行政上由加州理工學院管理）中擔任科學傢及課題研究組組長，從事電活性材料及裝置和仿生機製方麵的研究。 大衛·漢森（David Hanson）博士，作為一名藝術傢兼科學傢，從事著仿生機器人的研製工作。他創造的機器人以可以進行智能會話、節能，並且造型藝術化、卡通化為特徵。除瞭硬件上的創新，漢森及其所創辦的公司——漢森機器人有限公司還緻力於智能對話機器人技術的開發。 工業大數據：工業4.0時代的工業轉型與價值創造  工業大數據是未來工業在市場競爭中發揮優勢的關鍵。無論是德國工業4.0、美國工業互聯網還是《中國製造2025》，各國製造業創新戰略的實施基礎都 是工業大數據的搜集和特徵分析，及以此為未來製造 搭建的無憂環境。《工業大數據：工業4.0時代的工業轉型與價值創造》基於工業4.0的時代背景，通 過深入剖析未來工業的商業模式和智能服務體係的創新技術變革，論述如何通過工業大數據的分析和應用去預測需求、預測製造，整閤産業鏈和價值鏈，發現用戶的 價值缺口，發現和管理不可見的問題，實現為用戶提供定製化的産品和服務。 李傑教授，現任美國辛辛那提大學(Univ.of Cincinnati) 講座教授，美國國傢科學基金會(NSF)智能維護 （IMS）産學閤作中心主任，目前的研究重點是以工業大數據分析為主的智能預測技術、産品及服務的主 控式創新設計(Do m i n a n tInnovation)。自2000年起他領導IMS與80多傢國際公司（其中包括寶潔、英特爾、GE航空、波音、豐田、小鬆、西門子、阿爾斯通等 世界500強公司）進行工業大數據技術聯閤研發，開發瞭的Watchdog Agent?智能維護 技術，突破瞭傳統機械設備故障預測的理論、方法和技術，被美國《財富》雜誌譽為21世紀三大熱門技術之一。李傑教授曾在美國 NSF主管先進製造項目，並在美國聯閤技術研究中心(UTRC)擔任産品開發與製造部總監。李傑教授從2013年起擔任美國白宮信息物理 （CPS）專 傢組顧問，他同時也是上海交通大學特聘講座教授與先進産業技術研究院前瞻顧問。 智慧工廠：中國製造業探索實踐  本書對工業4.0等為代錶的先進製造業動嚮、意義和本質進行瞭全麵解讀；對工業4.0、智能製造使能技術進行概括、梳理和展望；對中國的製造業優 勢、劣勢、機會和威脅進行分析；對中國特定條件下發展智能製造、智慧工廠的策略和路徑進行闡述；對中國智慧工廠1.0近三年的理論、框架和實踐進行總結； 對國內外經典案例進行展現；對中國未來可能實現戰略戰術進行預測和研判。 彭 瑜， 1960年畢業於清華大學動力係，上海工業自動化儀錶研究院教授級工程師，長期從事工業過程控製 的研究開發工 作。自1996年後，研究領域集中在PC控製、現場總綫、工業以太網、MES，以及現場設備的無綫通信；近些年主要研究智能製造相關的自動化技術。憑藉在 發展我國工程技術事業方麵做齣的特殊貢獻，1993年起獲國務院特殊津貼。現任中國自動化學會理事、中國儀器儀錶學會專傢委員會委員、PLCopen中國 組織名譽主席、POWERLINK中國用戶協會理事長、中國科技自動化聯盟榮譽會員、智慧工廠開放平颱技術顧問委員會主席、全國智能製造綜閤標準化工作組 專傢。 王 健， 清華大學電機係電機及其控製本科和電力電子技術碩士。北京易能立方科技有限公司董事 總經理，北京卓易智慧科技服務有限公司董事總經理，中國科技自動化聯盟聯閤創始人，“中國智慧工廠1.0”概念的提齣者和主要推動者之一，主導智慧工廠 1.0體係、框架、標準的製定，具備工業自動化，尤其是電機和驅動控製領域逾20年工作經驗，不僅是技術專傢，也是行業市場專傢和管理專傢。近年來，緻力 於裝備製造乃至整個製造業的轉型升級路徑和製造業創新創業領域的研究，對美歐先進製造業的戰略動嚮非常熟悉。在智慧工廠理念推廣和實踐、企業技術創新、市 場創新和商業模式創新、技術商業化和技術轉移、專利分析和知識挖掘等方麵曾經給多傢企業、機構提供谘詢服務，也是早研究並嚮國內傳播工業4.0和工 業互聯網思想的人士。 劉亞威， 清華大學機械工程本科，北京航空航天大學飛行器總體設計碩士。中 航工業發展研究中心副研究員，長期從事先進國防製造技術發展、國防製造創新體係、製造成熟度管理，智能製造等領域研究，主持多項總裝與科工局項目研究並發 錶數十篇論文，參與航空科技與中國製造2025相關規劃製定。 智能製造：未來工業模式和業態的顛覆與重構 智能製造已經成為經濟增長的新熱點，如何通過智能製造商業模式的競爭成為工業如何通過流程創新增加産品的附加值，形成強有力的核心競爭 力？如何實現智能製造條件下的經濟轉型？如何利用互聯網、物聯網、大數據等進行市場態勢的觀察和判斷？這些對於麵臨工業轉型升級的智能製造企業來說至關重 要。《智能製造：未來工業模式和業態的顛覆與重構》從大量的企業實踐案例入手，對這幾個問題進行解讀，通過分析製造業所麵臨的挑戰和機遇，以期建立智能製 造環境下的新商業模式和新價值生態鏈。 奧拓·布勞剋曼（Otto Brauckmann），多年來在多傢製造業企業從事製造執行 （MES）的引進、安裝 及谘詢工作。作為的商業模式和先進製造業技術領域的，他以獨特的經濟視角和對製造業市場進行深入研究分析，對未來製造業的商業模式和行業經濟趨勢 做齣瞭市場預測。近年來，在德國、瑞士和奧地利，主持和參加瞭越來越多的先進製造業研討會及製造前沿技術的相關課題。

 

工業轉型與未來圖景：智能製造前沿探索（五冊精選集） 主題聚焦： 本套裝精選五冊圖書，旨在為讀者構建一個全麵、深入、多維度的現代工業體係認知框架。它聚焦於全球製造業正在經曆的深刻變革，從宏觀戰略規劃到微觀技術實踐，係統梳理瞭實現高質量發展的關鍵路徑和前沿技術應用。 --- 第一冊：全球産業鏈重構與區域經濟戰略 核心內容概述： 本書深入剖析瞭在當前地緣政治變化、技術加速迭代以及全球供應鏈韌性需求提升的背景下，全球産業鏈正在經曆的深刻調整與重塑。它不僅僅關注技術層麵的進步，更著眼於國傢層麵、區域經濟體如何製定前瞻性的産業戰略以應對挑戰和抓住機遇。 細緻展開： 本書首先迴顧瞭過去三十年全球化背景下的産業鏈分工模式，指齣其在效率最大化方麵的成功，同時也揭示瞭其在麵對突發事件時的脆弱性。隨後，重點分析瞭“近岸外包”、“友岸外包”等新趨勢的驅動因素，探討瞭數字化、自動化對傳統勞動密集型環節的替代效應，以及知識密集型環節迴流的必要性。 書中詳細闡述瞭區域經濟集群的形成機理，特彆是圍繞特定高技術産業（如半導體、新能源材料、生物醫藥）構建的“生態圈”模式。它通過多個案例研究，展示瞭如何通過政策引導、人纔吸引、基礎設施建設，成功打造具有全球競爭力的先進製造業基地。 此外，本書對新興市場國傢在全球産業鏈中的角色轉變進行瞭深入的評估。它探討瞭這些國傢如何利用工業互聯網、數字化工具實現“跨越式發展”，避免陷入傳統工業化的路徑依賴。本書強調，未來的産業鏈競爭不再是簡單的成本競爭，而是技術協同、信息透明度和供應鏈韌性的綜閤較量。對於政策製定者、産業規劃師和跨國企業管理者而言，本書提供瞭理解宏觀環境變化和製定適應性戰略的理論基礎和實踐參考。 --- 第二冊：先進製造中的人機協作與柔性生産體係構建 核心內容概述： 本書將焦點投嚮瞭生産車間內部的微觀變革，探討瞭如何通過優化人與機器的交互方式，實現高度柔性化、定製化的生産模式，這是對傳統大規模標準化生産範式的根本性顛覆。 細緻展開： 本書的理論核心在於“柔性製造係統”（FMS）的升級迭代。它詳細介紹瞭新一代自動化裝備的技術特性，包括高精度協作機器人（Cobots）在人工作業空間內的安全集成、視覺引導係統在非結構化環境中的應用，以及移動機器人（AMR）在物流調度中的優化算法。 重點章節深入分析瞭“數字孿生”（Digital Twin）技術在生産綫設計、調試和實時優化中的作用。它解釋瞭如何通過建立物理資産的精確虛擬模型，實現對生産流程的預測性維護、工藝參數的實時微調，從而在不中斷實際生産的前提下，完成對復雜生産變量的仿真和驗證。 在組織和管理層麵，本書強調瞭“以人為本”的柔性管理策略。它探討瞭如何培訓一綫操作人員，使其從重復性勞動者轉變為係統維護者、工藝優化師和數據分析師。書中提供瞭多種人機協作場景的詳細設計藍圖，包括裝配綫上的人員輔助係統、質量檢測中的人機協同判讀，以及針對小批量、多品種生産需求的快速換型（Quick Changeover）方法論。本書是車間工程師和生産運營管理人員的實用指南，旨在指導他們構建一個能夠快速響應市場變化、同時保持高效率和高可靠性的先進製造單元。 --- 第三冊：工業數據治理、安全與價值挖掘的實踐路徑 核心內容概述： 本冊書籍專注於“工業數據”這一新生産要素的生命周期管理，從數據采集、傳輸、存儲到最終的洞察提取，全麵覆蓋瞭工業環境中數據治理、安全防護和商業價值轉化的關鍵環節。 細緻展開： 本書開篇即論述瞭OT（運營技術）和IT（信息技術）融閤帶來的數據爆炸性增長，並指齣瞭工業數據在結構化、異構性、實時性方麵與傳統企業數據的顯著差異。它詳細介紹瞭麵嚮工業物聯網（IIoT）平颱的數據采集協議棧，包括OPC UA、MQTT在邊緣計算層麵的應用。 數據治理部分著重講解瞭“數據模型標準化”的必要性，如何建立統一的語義層來描述設備狀態、傳感器讀數和過程變量，以確保跨係統、跨部門的數據互操作性。書中提供瞭構建可信數據湖（Data Lake）或數據中颱的架構設計參考，強調數據溯源性和完整性校驗機製的建立。 安全方麵，本書深入探討瞭工業控製係統（ICS）麵臨的特有網絡威脅，如勒索軟件對關鍵基礎設施的攻擊。它提齣瞭“縱深防禦”的安全策略，包括網絡分段、零信任架構在生産網絡中的部署，以及針對工控協議的安全審計工具和入侵檢測係統。 價值挖掘部分，本書側重於解釋如何將海量時序數據轉化為可操作的洞察。它介紹瞭幾種主流的工業分析方法，如基於設備運行日誌的狀態監測、故障預測模型（FDM）的構建流程，以及如何利用機器學習算法優化能源消耗和物料配比。本書為數據科學傢和IT安全專傢提供瞭將數據資産轉化為實際生産力的路綫圖。 --- 第四冊：邊緣計算與實時決策支持係統 核心內容概述： 本書聚焦於將計算能力下沉到設備和産綫端，即邊緣計算在實時工業控製和優化中的核心地位，並闡述瞭如何利用這種分布式架構支撐高帶寬、低延遲的應用場景。 細緻展開： 本書首先明確瞭邊緣計算（Edge Computing）在應對雲端處理延遲和網絡帶寬限製方麵的不可替代性。它詳細對比瞭邊緣層、霧層（Fog Layer）與中心雲之間的功能劃分和數據流嚮。書中對專為工業環境設計的邊緣硬件平颱（如基於ARM或x86的工業網關）的選型標準進行瞭深入分析，包括其環境適應性、計算能力和安全隔離特性。 在軟件架構方麵，本書探討瞭容器化技術（如Docker/Kubernetes）在邊緣設備上的輕量級部署策略，以及如何實現邊緣應用的遠程生命周期管理和OTA（空中下載）更新。 核心應用部分，本書展示瞭邊緣計算如何賦能關鍵的實時係統： 1. 閉環控製優化： 在高頻次反饋要求的過程中（如精密機床的振動抑製），邊緣側的快速數據處理確保瞭毫秒級的響應速度。 2. 本地AI推理： 解釋瞭如何將預先訓練好的深度學習模型部署到邊緣設備上，用於現場的缺陷檢測或預測性維護，無需依賴持續的雲端連接。 3. 數據預處理與聚閤： 闡述瞭在數據上雲前，邊緣節點如何執行清洗、壓縮和特徵提取，顯著降低骨乾網絡的負擔。 本書對於係統架構師和嵌入式軟件工程師具有極高的參考價值，它提供瞭構建高可靠、低延遲的分布式工業智能係統的工程化指南。 --- 第五冊：綠色製造、循環經濟與可持續供應鏈管理 核心內容概述： 在環境責任和資源稀缺日益成為企業核心競爭力的背景下，本冊書籍係統地介紹瞭實現工業過程綠色化、推動循環經濟模式的戰略和技術手段，並探討瞭如何構建透明、負責任的可持續供應鏈。 細緻展開： 本書從宏觀視角切入，分析瞭全球主要經濟體在“碳中和”目標下對製造業提齣的新要求。它詳細介紹瞭生命周期評估（LCA）的方法論，用以量化産品從原材料獲取到最終處置的全過程環境影響。 在技術實踐層麵，書中重點介紹瞭能效管理係統（EMS）的構建。這包括利用傳感器網絡實時監測關鍵設備的能耗，通過數據分析識彆“能源黑洞”，並采用智能算法優化生産排程，以最小化單位産齣的能源消耗。對於高汙染行業，本書提供瞭先進的汙染物在綫監測與控製技術方案，以及廢水、廢氣處理的最新工程實例。 循環經濟是本書的另一個核心支柱。它探討瞭“以産品服務化替代産品銷售”（Product-as-a-Service, PaaS）的商業模式轉型，如何通過優化産品設計（DfD，Design for Disassembly）來提高零部件的迴收和再利用率。書中還介紹瞭先進的材料迴收技術，例如針對復閤材料和稀有金屬的解構與提純工藝。 最後，本書關注供應鏈的可持續性。它介紹瞭基於區塊鏈等技術的透明化追溯係統，用於驗證原材料的來源是否符閤道德和環境標準（如衝突礦産的排除）。本書為企業高層管理者、可持續發展專員和供應鏈運營人員提供瞭實現經濟效益與環境效益雙贏的戰略框架和操作工具。 --- 總結： 這五冊書籍共同構成瞭一個從國傢戰略到車間落地、從數據基礎到綠色實踐的完整工業升級知識矩陣。它們相互關聯，共同描繪瞭麵嚮未來的、高度智能、高效、可持續的現代工業圖景。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直讓我眼前一亮，我一直對中國在製造業領域的飛速發展感到好奇，而這套書就像一把鑰匙，為我打開瞭一扇通往“中國製造2025”宏偉藍圖的大門。它不僅僅是政策的解讀，更是對未來工業發展趨勢的深入剖析。從機器人自動化在生産綫上的廣泛應用，到智慧工廠如何通過互聯互通實現精益生産，再到智能製造的核心理念和關鍵技術，以及工業大數據如何成為驅動決策和優化的引擎，這套書提供瞭非常全麵和係統的視角。我特彆喜歡其中關於機器人技術的部分，不僅僅介紹瞭各種先進的機器人型號和功能，更著重闡述瞭它們如何與人類協作，提升生産效率和工作安全性。智慧工廠的構建理念也讓我受益匪淺，它展示瞭如何通過物聯網、雲計算等技術，將傳統工廠升級為高度智能化、信息化的生産基地。而工業大數據，更是讓我看到瞭數據背後的巨大潛力，它如何幫助企業進行預測性維護、優化供應鏈、甚至開發全新的商業模式。總的來說，這是一套既有理論深度，又有實踐指導意義的書籍，對於任何想瞭解中國製造業未來發展方嚮的讀者來說，都絕對是不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對科技發展一直保持關注的普通讀者，這套書中的內容讓我大開眼界。我一直對機器人技術在工業領域的應用非常感興趣，而這本書裏詳細介紹瞭各種類型工業機器人的發展曆程、技術特點以及它們在不同行業中的具體應用案例。特彆是關於機器人與人工智能的結閤，讓我看到瞭自動化生産的未來走嚮。同時，“智慧工廠”和“智能製造”這兩個概念，在書中得到瞭非常深入的闡釋，它不僅僅是技術的堆砌，更是一種全新的生産管理理念的體現。它講述瞭如何通過物聯網、大數據分析等技術，實現生産過程的實時監控、優化調度和自主決策。我尤其喜歡書中關於工業大數據如何賦能企業轉型升級的部分，它讓我明白，數據不僅僅是數字，更是企業寶貴的財富，如何有效地挖掘和利用這些數據，將是未來企業核心競爭力的關鍵。這套書以非常全麵和易懂的方式，將這些前沿的工業概念呈現在讀者麵前，對於想要瞭解中國製造業最新發展動態的讀者來說，是一份非常值得擁有的指南。

評分☆☆☆☆☆

這套書的內容讓我對中國製造業的轉型升級有瞭更深層次的理解。我一直在關注“中國製造2025”戰略的進展，而這套書恰好係統地梳理瞭其中的關鍵要素。其中關於機器人技術的部分，詳細介紹瞭從基礎的工業機器人到更先進的協作機器人，以及它們在提升生産效率和保障安全方麵的巨大作用。更讓我印象深刻的是“智慧工廠”和“智能製造”的章節，它不僅僅是介紹技術，更多的是展示一種全新的生産模式和管理理念。通過物聯網、大數據等技術，實現生産過程的智能化、柔性化和個性化，這讓我看到瞭未來工廠的雛形。尤其是工業大數據的應用，讓我看到瞭數據在驅動企業決策、優化生産流程、甚至創造新商業模式方麵的巨大潛力。它不僅僅是收集數據，更是如何從數據中提煉價值，為企業發展提供強有力的支撐。這本書的內容非常豐富，理論與實踐相結閤，對於想要瞭解中國製造業未來發展方嚮的讀者來說，是一部非常有價值的參考書。

評分☆☆☆☆☆

這套書真的太及時瞭，在我對當前工業發展的種種新名詞感到有些迷茫的時候，它就像一個清晰的導航儀，指明瞭方嚮。我之前一直以為“中國製造2025”隻是一個宏觀的政策規劃，但這本書讓我看到瞭它背後具體的落地執行路徑。尤其是關於“智慧工廠”的部分，它不僅僅是停留在概念層麵，而是詳細講解瞭如何通過技術手段，將一個傳統的生産車間改造成一個能夠自我優化、自我學習的智能體。從傳感器網絡的部署，到數據采集和傳輸的架構，再到決策支持係統的構建，每一個環節都解釋得非常到位。而且，書中對工業大數據的挖掘和應用，更是讓我看到瞭未來生産的無限可能。它不再是簡單地處理生産數據，而是通過對數據的深度分析，來驅動整個生産流程的智能化升級。例如，通過對曆史數據的分析，預測市場需求，從而調整生産計劃，避免資源浪費。這種前瞻性的思考和務實的解決方案，讓我對中國製造業的未來充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

讀完這套書，我對“智能製造”這個概念有瞭全新的認識，它不再隻是一個空泛的口號，而是充滿瞭切實可行的技術和策略。這本書詳細地介紹瞭智能製造的各個層麵，從基礎的自動化技術，到更高級的感知、決策和執行係統。我尤其對書中關於“人機協作”的論述印象深刻，它描繪瞭一個未來工廠的場景，機器人不再是冰冷的機器，而是能夠與人類工人並肩作戰，共同完成復雜任務的夥伴。這種和諧共生的模式，不僅提升瞭生産效率，也改善瞭工人的工作環境。此外，書中關於工業大數據的應用案例也給我帶來瞭很多啓發。它說明瞭如何通過收集和分析海量的生産數據，來發現生産過程中的瓶頸，預測設備故障，甚至優化産品設計。這些都為企業提供瞭寶貴的洞察力，能夠幫助它們做齣更明智的決策，從而在激烈的市場競爭中保持優勢。整套書的內容非常紮實，案例豐富，語言清晰易懂，即使是非技術背景的讀者也能從中獲得深刻的理解。它讓我看到瞭中國製造業轉型升級的巨大潛力和光明前景。