CIMS环境下产品质量系统工程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:李秀等编

出品人:

页数:206

译者:

出版时间:2004-1

价格:25.0

装帧:平装

isbn号码:9787111131984

丛书系列:

图书标签:

• CIMS
• 产品质量
• 系统工程
• 质量管理
• 制造业
• 信息化
• 工业工程
• 质量体系
• 过程控制
• 数字化转型

《先进制造技术与智能系统集成》 图书简介 本书深入探讨了现代制造业的核心技术脉络，聚焦于如何通过集成先进制造技术与智能化系统，实现高效、柔性化与高质量的生产目标。全书以系统工程的视角为基础，构建了一个从单项技术突破到整体系统优化的理论框架与实践路径。 第一部分：现代制造系统的基础架构与演进 本部分首先对现代制造系统的发展历程进行了梳理，从传统的批量生产模式过渡到面向个性化、定制化需求的大规模定制（Mass Customization）时代。重点分析了数字化、网络化和智能化对传统制造模式带来的颠覆性变革。 详细阐述了制造执行系统（MES）的功能层级与核心模块，包括生产调度、过程控制、质量追溯与数据集成。本书强调，现代制造系统的成功部署，不在于单一技术堆砌，而在于其架构的灵活性与开放性，确保系统能够适应快速变化的市场需求和技术迭代。此外，对工业物联网（IIoT）在制造环境中的应用进行了深入剖析，探讨了传感器技术、边缘计算和云计算如何构建起一个实时、透明的数字孪生（Digital Twin）基础。 第二部分：关键先进制造技术详解 本章是本书的核心内容之一，聚焦于支撑未来工厂运作的关键使能技术： 1. 增材制造（Additive Manufacturing, AM）的系统集成： 不仅停留在材料与成型工艺层面，更着重于增材制造如何融入供应链和产品生命周期管理（PLM）。探讨了AM在原型制造、工装夹具快速制造以及复杂零部件的直接制造中的技术挑战与解决方案，特别是面向批次一（Lot Size One）生产的工艺参数自适应控制。 2. 高精度数控加工与自动化： 深入研究了多轴联动、五轴以上复杂曲面加工的刀具路径优化算法，以及实时补偿技术，以应对材料去除过程中的热误差与机床刚度变化。重点介绍了人机协作（Cobots）在装配、检测环节的应用，强调了安全标准、任务分配逻辑和用户友好的编程界面设计。 3. 先进材料加工与表面工程： 涵盖了难加工材料（如高熵合金、陶瓷基复合材料）的切削、磨削与激光加工技术。探讨了等离子体、PVD/CVD等表面改性技术如何与产品功能需求（耐磨、抗腐蚀、导电性）紧密耦合，实现功能集成化设计。 第三部分：智能决策与系统优化 本部分致力于阐述如何利用数据驱动方法，将制造系统从“自动化”升级为“智能化”： 1. 制造过程的数据采集与分析： 详细介绍了工业大数据架构，包括OPC UA、MQTT等通信协议在数据获取中的作用。强调了数据预处理、特征工程在提取生产“健康指标”上的重要性。 2. 基于机器学习的质量预测与过程控制： 讲解了如何利用回归模型、深度学习网络（如LSTM用于时间序列预测）来预测关键质量特性（CTQ），并在过程参数漂移发生前进行预警或自动干预。重点分析了计算机视觉（CV）在非接触式在线检测中的应用，如缺陷的自动分类与定位。 3. 生产排程与优化算法： 引入了运筹学、启发式算法（如遗传算法、模拟退火）和强化学习在复杂约束下的动态调度问题中的应用。探讨了如何构建多目标优化模型，平衡生产效率、能耗与交货期柔性之间的关系。 第四部分：系统集成与可靠性保障 本章将视角拉回系统整体，关注不同制造单元和信息系统之间的无缝集成，以及如何确保系统在复杂运行环境下的高可靠性： 1. 系统集成方法论： 介绍了面向服务的架构（SOA）和微服务架构在构建解耦、可扩展的制造信息系统中的优势。讨论了集成过程中的数据模型标准化与语义互操作性问题。 2. 面向全生命周期的信息管理： 阐述了如何将设计、制造、维护数据统一到统一的数字主线上。探讨了基于事件的系统架构（EDA）如何实现跨部门的实时响应机制，例如，设计变更自动触发制造计划调整和物料需求计划（MRP）的更新。 3. 系统安全与韧性设计： 鉴于智能制造系统的高度互联性，本节专门分析了网络安全威胁（如勒索软件对生产控制系统的攻击）及其防御策略。强调了物理安全与信息安全的融合，以及构建系统容错与快速恢复（Resilience）能力的必要性。 面向读者 本书适合于从事先进制造、工业工程、自动化控制等领域的工程技术人员、企业管理者以及高校相关专业的高年级本科生和研究生作为参考教材或专业进修读物。它旨在提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，指导读者理解和实践构建面向工业4.0的下一代智能制造系统。本书的特色在于强调理论研究与工程实践的紧密结合，力求提供可直接应用于实际生产线优化的技术路线图。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

本书的实用价值，绝对超出了其作为理论读物的范畴。它提供了一套完整且可操作的框架，其价值更多地体现在如何将抽象的概念转化为车间地面上的具体行动指南。书中的大量图示和流程图，清晰地勾勒出了从需求定义到最终产品放行的每一个质量关卡，这对于建立新项目或重构旧流程的团队来说，具有极强的指导意义。我尝试将其中提到的某个过程审核机制引入我们部门，发现其结构化的方法论极大地提高了团队协作的效率，减少了因信息不对称导致的返工。这本书的价值不在于“你知道了什么”，而在于“你能用它来做什么”，它成功地搭建了理论与工程实践之间坚固的桥梁，是推动实际生产力提升的有效工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常引人注目，封面采用了深邃的藏蓝色调，配以简洁而有力的金色字体，透露出一种专业而严谨的气息。初次翻开，那种纸张的质感就让人感到愉悦，厚实而光滑，显然在印刷质量上投入了不小的成本。内页的排版布局也十分考究，章节标题和正文之间的留白恰到好处，使得长时间阅读也不会感到视觉疲劳。尤其欣赏的是，作者在关键术语旁设置了详细的脚注，这对于初学者来说简直是福音，避免了频繁查阅其他资料的麻烦。不过，我得说，虽然整体视觉体验一流，但希望未来能看到更多彩色的图表辅助说明，毕竟质量工程的很多概念，单凭黑白线条的示意图来理解，总觉得隔了一层。总而言之，从物理层面上看，这无疑是一本值得收藏和长期使用的专业书籍。

评分☆☆☆☆☆

如果说有什么地方让我略感遗憾，那可能是在与当前新兴技术融合的广度上。尽管本书在传统质量体系工程方面做到了极致的详尽和深入，但在探讨新兴的工业物联网（IIoT）数据流如何实时反馈并驱动质量改进时，篇幅显得相对保守。我期待看到更多关于大数据分析在预测性维护和零缺陷制造中的实际部署案例，尤其是针对快速迭代的敏捷开发环境下的质量保证策略。当前的许多内容，虽然经典且稳固，但似乎缺少了一点“面向未来”的张力。毕竟，工程技术的发展日新月异，一本优秀的参考书理应能预见并引领下一阶段的技术变革方向。希望在后续的版本中，能看到对实时数据驱动决策模型的更大力度的探索与阐述。

评分☆☆☆☆☆

这本书在深度和广度上的平衡把握得相当精妙。它没有停留在浮于表面的概述，而是扎实地探讨了若干核心技术的底层逻辑。我特别关注了其中关于风险量化分析的那一部分，作者引用了多种前沿的统计工具和算法，并详细解析了它们在不同质量生命周期阶段的应用限制与优势。这表明作者对当前行业技术动态有着深刻的洞察力，能够将最新的学术研究成果有效地嫁接到实际工程问题中。对于已经有一定实践经验的工程师来说，这些深入的讨论提供了宝贵的“再学习”机会，可以帮助他们优化现有的工作流程，突破以往的思维定势。这种对“硬核”内容的坚持，是区分一本优秀著作与平庸参考手册的关键。

评分☆☆☆☆☆

深入阅读后，我发现本书的叙事逻辑简直是教科书级别的流畅。作者并非简单地堆砌理论，而是构建了一个清晰的知识体系框架。开篇从宏观的质量管理理念入手，逐步深入到具体的系统构建方法论，每一步的过渡都显得自然而然，像是在进行一场精心编排的学术漫步。令人印象深刻的是，作者在阐述复杂模型时，大量运用了类比和场景化的案例来解释，这种“由浅入深，由虚到实”的教学方法，极大地降低了理解门槛。特别是对于那些跨学科背景的读者而言，这种循序渐进的引导，让他们能够轻松地跟上作者的思路，而非被晦涩的专业术语所困扰。这种对读者体验的细致关怀，使得本书不仅仅是一本工具书，更像是一位耐心的导师。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆