9787111376330 設備管理 第2版 機械工業齣版社 高誌堅 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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高誌堅 著

圖書標籤:

• 設備管理
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• 教材
• 第二版
• 9787111376330
• 工業工程
• 管理學
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• 設備

店鋪： 聚雅圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111376330

商品編碼：29424228326

包裝：平裝

齣版時間：2012-06-01

基本信息

書名：設備管理 第2版

定價：24.00元

作者：高誌堅

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2012-06-01

ISBN：9787111376330

字數：

頁碼：

版次：2

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.259kg

編輯推薦

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內容提要

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　　《中等職業教育國傢規劃教材：設備管理（機電設備安裝與維修專業）（第2版）》是2002年齣版的中等職業教育國傢規劃教材《設備管理》的修訂版。全書根據設備整個壽命周期管理中的各個環節，係統地敘述瞭設備的資産管理、前期管理、使用與維護、潤滑管理、技術狀態管理，設備的維修，備件管理、特種設備的使用管理、設備傷害及其預防，以及網絡計劃技術在設備管理中的應用等內容。內容簡明扼要，語言通俗、流暢。
　　《中等職業教育國傢規劃教材：設備管理（機電設備安裝與維修專業）（第2版）》可以作為中等職業學校機電設備安裝與維修、機電技術應用專業教材及其他機械類專業選學課程教材，也可作為從事設備管理工作的工程技術人員的參考用書和企業培訓設備管理與維修人員的培訓教材。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《智能製造時代的設備管理實踐》 引言 在當前以數字化、網絡化、智能化為核心特徵的第四次工業革命浪潮中，製造業正經曆著前所未有的深刻變革。智能製造不再是一個遙遠的概念，而是驅動企業轉型升級、提升核心競爭力的關鍵所在。而在這場變革中，設備作為生産活動中最直接、最核心的物質載體，其管理水平的優劣，直接關係到企業的生産效率、産品質量、成本控製、安全可靠以及最終的市場競爭力。傳統的設備管理模式，往往側重於事後維修和被動響應，已難以適應智能製造對柔性化、智能化、精益化生産的嚴苛要求。因此，構建一套符閤智能製造時代特徵的、係統化、前瞻性的設備管理體係，成為當前製造業企業迫切需要解決的戰略性課題。 本書《智能製造時代的設備管理實踐》正是基於這一時代背景，深入剖析智能製造環境下設備管理的機遇與挑戰，係統地闡述瞭先進的設備管理理念、方法與技術，旨在為廣大設備管理從業者、企業管理者以及相關領域的學者提供一套全麵、實用的理論指導和實踐參考。本書力求跳齣傳統設備管理的局限，聚焦於如何將大數據、人工智能、物聯網、雲計算等新興技術深度融入設備全生命周期管理，以實現設備的智能化、網絡化和自主化，最終助力企業邁嚮卓越製造。 第一部分：智能製造與設備管理的時代變革 本部分旨在為讀者構建一個宏觀的認知框架，理解智能製造的內涵及其對設備管理提齣的新要求。 智能製造的驅動力與特徵： 深入探討智能製造的核心驅動力，如技術進步（人工智能、大數據、IoT等）、市場需求變化（個性化定製、快速響應）、全球競爭加劇以及政策引導等。詳細闡述智能製造的主要特徵，包括數據驅動、互聯互通、柔性化生産、協同化運作、智能化決策等。 傳統設備管理模式的局限性： 迴顧並分析傳統設備管理的主要模式，如事後維修、預防性維護等，分析其在麵對復雜多變的市場環境、快速的技術迭代以及對生産效率和質量的更高追求時所暴露齣的不足，例如響應滯後、資源浪費、預測能力弱、難以實現精益化等。 智能製造對設備管理提齣的新挑戰： 明確智能製造環境下，設備管理需要應對的新挑戰，包括設備數據的海量化與復雜性、實時性要求的提高、設備故障診斷與預測的精度要求、設備運行狀態的遠程監控與可視化需求、設備集成與互操作性問題、網絡安全威脅的齣現、以及對管理人員專業技能的全新要求等。 智能製造時代設備管理的新定位與目標： 重新定義設備管理在智能製造體係中的核心地位，從傳統的“保障運行”轉變為“賦能增效”的關鍵環節。明確智能製造時代設備管理的新目標，如最大化設備綜閤效率（OEE）、最小化生産總成本（TCO）、提升設備預測性維護能力、實現設備智能化自主運行、保障生産過程的綠色與安全、以及支持生産模式的靈活調整與創新等。 第二部分：智能設備管理的核心理念與技術支撐 本部分將聚焦於構成智能設備管理基石的先進理念和關鍵技術，為讀者提供可操作的理論依據。 數據驅動的設備管理： 強調“一切皆數據”的理念，闡述如何從設備本體、生産過程、環境因素等多個維度采集、清洗、存儲和分析海量設備相關數據。重點介紹物聯網（IoT）技術在設備數據采集中的應用，如傳感器技術、無綫通信技術（LoRa, NB-IoT, 5G等）、邊緣計算等，以及數據采集的全麵性、實時性和準確性原則。 人工智能（AI）在設備管理中的應用： 故障診斷與預測： 深入探討如何利用機器學習（ML）和深度學習（DL）算法，對設備運行數據進行模式識彆和異常檢測，實現對設備早期故障的精準診斷和提前預測，從而實現從被動維修嚮預測性維護（PdM）的轉變。介紹常用的AI模型，如支持嚮量機（SVM）、神經網絡（NN）、隨機森林（Random Forest）、長短期記憶網絡（LSTM）等。 設備狀態監測與評估： 利用AI分析設備的振動、溫度、壓力、電流等關鍵參數，實時評估設備的健康狀況，並對設備的剩餘使用壽命（RUL）進行預測。 優化維護策略： 基於AI的預測結果，動態調整維護計劃，實現“按需維護”，避免不必要的停機和維護成本。 智能故障排除與指導： 開發智能助手或專傢係統，為操作人員和維修人員提供實時的故障排除指導和解決方案。 設備全生命周期管理（E-LCM）的智能化升級： 設計與選型智能化： 利用仿真技術和數據分析，優化設備設計，提高設備的可維護性、可靠性和能效。基於大數據分析，為生産需求選擇最適閤的設備。 製造與安裝智能化： 引入數字孿生（Digital Twin）技術，在虛擬環境中模擬設備的製造、安裝和調試過程，提前發現潛在問題，縮短上綫周期。 運行與維護智能化： 這是本書的核心關注點，將詳細闡述如何將IoT、AI等技術應用於設備的實時監控、狀態評估、故障預測、維護優化等環節。 退役與處置智能化： 運用數據分析評估設備殘值，優化退役決策，實現綠色、高效的設備處置。 數字化孿生（Digital Twin）技術： 詳細介紹數字化孿生在設備管理中的價值，包括創建高保真度的設備虛擬模型，實現設備運行狀態的實時映射、虛擬調試、性能預測、維護模擬以及風險評估，從而提升決策的科學性和前瞻性。 雲計算與大數據平颱： 闡述雲計算平颱如何提供強大的數據存儲、計算和分析能力，支撐海量設備數據的處理和AI模型的訓練。介紹構建統一的設備管理大數據平颱的重要性，以及平颱在數據集成、可視化、共享和協同方麵發揮的作用。 第三部分：智能設備管理在企業中的實踐應用 本部分將聚焦於如何將先進的理念和技術落地到企業的實際運營中，提供可行的實施路徑和策略。 智能設備管理的體係構建： 組織架構與流程再造： 探討如何根據智能製造的需求，調整設備管理部門的組織架構，明確崗位職責，並對現有的設備管理流程進行優化和重塑，以適應數據驅動和智能化決策的新模式。 技術集成與平颱建設： 介紹構建智能設備管理平颱的關鍵技術選型，包括IoT網關、數據采集係統、數據湖/數據倉庫、AI分析引擎、可視化展示工具、以及與其他企業信息係統（如MES, ERP, CMMS）的集成策略。 數據治理與標準化： 強調建立完善的數據治理體係，確保數據的質量、安全和一緻性，為智能分析提供可靠基礎。推進設備數據和維護數據的標準化，便於信息的流動和共享。 預測性維護（PdM）的實施路徑： 從預防性維護（PM）到預測性維護（PdM）的演進： 係統闡述從傳統的定期維護嚮基於狀態和預測的維護模式轉變的過程，以及其帶來的效益。 PdM實施的關鍵步驟： 包括設備狀態監測點的選擇、傳感器部署、數據采集與傳輸、特徵工程、模型選擇與訓練、閾值設定、預警與響應機製的建立等。 PdM的效益評估： 如何量化PdM帶來的停機時間減少、維修成本降低、設備壽命延長、生産效率提升等效益。 設備績效管理與持續改進： 關鍵績效指標（KPIs）的智能化： 建立一套基於實時數據的智能化KPIs體係，如OEE的動態監測與分析、設備故障率趨勢分析、維護響應時間優化、備件消耗預測等。 可視化看闆與決策支持： 利用 BI 工具和可視化技術，構建直觀的設備績效看闆，為管理層提供實時、準確的決策支持。 根源分析與持續改進循環： 結閤數據分析和AI工具，深入挖掘設備故障的根本原因，形成閉環的持續改進機製。 設備安全與可靠性管理： 網絡安全防護： 針對智能設備互聯互通帶來的網絡安全風險，提齣相應的防護策略，包括訪問控製、數據加密、入侵檢測、漏洞管理等。 運行風險評估與預警： 利用AI分析設備運行數據，識彆潛在的安全隱患，並進行實時預警。 失效模式與影響分析（FMEA）的智能化： 將AI技術引入FMEA分析，提高風險評估的準確性和效率。 人員技能提升與文化建設： 專業人纔的培養： 強調對設備管理人員在數據分析、AI應用、IoT技術等方麵的培訓需求，以及培養復閤型人纔的重要性。 人機協作模式： 探討在智能製造環境下，如何實現人與智能設備的高效協作，發揮各自優勢。 打造數據驅動的設備管理文化： 鼓勵全員參與，形成重視數據、善用數據、持續改進的組織文化。 第四部分：智能設備管理的未來發展趨勢與展望 本部分將放眼未來，探討智能設備管理的最新發展趨勢和潛在的創新方嚮。 自主運行與自愈閤設備： 展望未來設備嚮更高級彆的自主化發展，能夠自主診斷、自主決策、自主修復，實現“無人化”運維。 綠色與可持續設備管理： 關注設備在整個生命周期內的能耗、排放以及資源利用效率，推動綠色製造和循環經濟。 設備即服務（Equipment-as-a-Service, EaaS）模式： 探討設備製造商通過提供基於性能和結果的服務，而非僅僅是設備本身，來重塑設備管理和商業模式。 區塊鏈技術在設備管理中的潛在應用： 考慮區塊鏈技術在設備數據溯源、供應鏈協同、資産管理等方麵的應用潛力。 與工業互聯網平颱的深度融閤： 闡述設備管理將深度融入更廣泛的工業互聯網生態係統，實現跨企業、跨行業的協同優化。 結語 《智能製造時代的設備管理實踐》並非一本單純的技術手冊，更是一套關於如何擁抱變革、驅動創新的管理哲學。本書旨在引導讀者超越傳統思維，將目光投嚮智能製造的廣闊前景，充分利用新興技術的力量，重塑設備管理體係，從而在日益激烈的市場競爭中贏得先機，實現可持續發展。我們相信，通過係統地學習和實踐本書的內容，廣大製造業企業將能夠有效提升設備管理水平，加速嚮智能化、數字化、高效化邁進，最終在智能製造的浪潮中脫穎而齣，成為行業的佼佼者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計給我留下瞭深刻的印象，那種沉穩而又不失現代感的封麵，初次拿到手裏就感覺很有分量。內頁的紙張質量也相當不錯，拿在手裏閱讀時觸感舒適，即便是長時間翻閱也不會覺得刺眼。更值得稱贊的是，排版布局非常科學閤理，章節的劃分清晰明瞭，關鍵術語和核心概念都有特彆的處理，比如加粗或者用不同的字體標識齣來，這對於我們這些需要頻繁查閱和深入學習的讀者來說，無疑是極大的便利。而且，書中的圖錶製作得極為精良，那些復雜的機械結構圖和流程示意圖，綫條流暢，標注清晰，即便是初學者也能很快地捕捉到重點。我特彆留意瞭一下目錄結構，發現它不是簡單地羅列知識點，而是像在搭建一個知識體係的框架，層層遞進，邏輯性極強，讓人在閱讀過程中能自然而然地建立起完整的認知網絡。整體來看，齣版社在書籍的製作工藝上確實下瞭不少功夫，體現瞭他們對專業書籍齣版的嚴謹態度。

評分☆☆☆☆☆

我是一個非常注重知識更新速度的人，尤其是在技術領域，知識的半衰期越來越短。坦白說，我最初對這本“第2版”的更新幅度是持保留態度的，但深入閱讀後，發現它在緊跟時代前沿方麵做得非常齣色。它不僅保留瞭傳統設備管理中那些經過時間檢驗的經典理論，更大量融入瞭近年來興起的如物聯網（IoT）在設備狀態監測中的應用，以及一些前沿的預測性維護（PdM）模型的初步介紹。我尤其欣賞作者對數字化轉型背景下管理思維轉變的討論，這絕非簡單的技術堆砌，而是對管理理念的深刻反思。這種與時俱進的視角，讓這本書立刻擺脫瞭傳統教材的沉悶感，成為瞭一個能夠指導未來工作方嚮的指南針。對於希望從傳統設備管理嚮智能運維轉型的專業人士來說，這個更新的價值無可估量。

評分☆☆☆☆☆

從整體閱讀體驗來看，這本書在細節處理上的打磨，透露齣作者對讀者群體的深刻理解。比如，在處理那些復雜的數學模型或者概率統計部分時，作者非常體貼地提供瞭直觀的圖形解釋，避免瞭讓非數學背景的讀者望而卻步。而且，當你遇到某個專業術語感到睏惑時，它通常會在第一次齣現時就給齣簡潔明瞭的定義，不像有些書那樣需要你翻到附錄去查找，極大地保持瞭閱讀的流暢性。這種對讀者體驗的持續關注，使得整本書的“可用性”非常高。它不是高高在上地教授知識，而是俯下身子，耐心地陪伴讀者完成從理論入門到實際應用的全過程，讓人感到非常親切和可靠。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格實在是太對我的胃口瞭，它不像某些技術書籍那樣晦澀難懂、充斥著生硬的術語堆砌，而是采用瞭非常貼近實際工作場景的敘述方式。作者在闡述理論概念時，總能巧妙地穿插一些具體的案例分析或者實際操作中的“坑點”提醒，讓人感覺像是一位經驗豐富的前輩在耳邊娓娓道來，而不是冷冰冰的教科書。比如，在講解設備維護計劃製定那一章節，作者不僅給齣瞭標準的流程模型，還詳細對比瞭不同行業（如流程工業與離散製造業）在實際應用中需要做齣的微調，這種兼顧理論深度和實踐廣度的寫法，極大地增強瞭可讀性和實用價值。讀起來絲毫沒有枯燥感，反而時不時會讓人産生“原來是這樣！”的頓悟感。這種將“為什麼”和“怎麼做”完美結閤的寫作手法，是很多技術書籍所欠缺的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節組織脈絡，簡直像是一張精心繪製的作戰地圖，引導讀者一步步攻剋設備管理這座堡壘。它的結構劃分非常清晰，從宏觀的戰略規劃到微觀的日常點檢，每一個環節都有明確的定位和詳盡的描述。我發現作者在每一個章節末尾設置的“思考與實踐”環節極具價值，它們不是簡單的習題，而是開放性的問題，促使讀者跳齣書本，將理論知識與自己當前的工作環境進行對接和模擬推演。這種強烈的互動性和反思性設計，極大地提升瞭學習效率，讓知識不再是靜止的文字，而是可以被激活和運用的工具。不像有些書隻是陳述“是什麼”，這本書更專注於構建“如何構建一個有效的管理體係”的完整框架。