具体描述
本书是根据全国高职高专课程指导委员会制订的《机械制造基础》课程的基本要求，并遵循“拓宽基础、强化能力、立足应用、激发创新”的原则编写的，着重培养学生机械制造工程技术应用能力。另外，为拓宽学生视野，介绍了装备制造业特种加工技术。
本书的主要内容包括工程材料及热处理、热加工基础及切削加工三部分，着重介绍了常用工程材料的性能及选用、毛坯成形方法以及切削加工中各种表面的主要加工方法；反映现代制造技术的新成就和新动向，书中习题可引导学生思维、掌握重点和培养能力 。本书同时还介绍了一些新材料、新工艺和新技术，如数控技术、柔性制造技术和快速成形等。
本书层次分明，条理性强。根据高职教育的特点，在理论上以“必须、够用”为度，内容简明扼要。
本书可作为高职高专机械类专业教材，也可作为职工大学、电视大学和其他院校机电类专业教材或教学参考书，并可供机械制造技术人员参考。
《智能制造系统集成与优化：面向工业4.0的理论与实践》 书籍简介 在当前全球制造业向数字化、网络化、智能化转型的浪潮中，以工业4.0为核心的智能制造已成为衡量一个国家工业竞争力的重要标志。《智能制造系统集成与优化：面向工业4.0的理论与实践》一书，正是在这一时代背景下，聚焦于如何构建、集成和优化下一代制造系统所面临的关键技术挑战与管理范式转变。本书并非传统意义上的机械加工工艺手册，而是深入探讨信息技术、自动化技术与制造工程深度融合的跨学科前沿著作。 第一部分：智能制造的理论基石与总体架构 本书开篇首先为读者构建了智能制造的宏大愿景与理论框架。我们清晰界定了智能制造（Smart Manufacturing）与传统自动化（Automation）的本质区别，强调智能制造的核心在于数据驱动的决策能力和高度柔性的自适应生产。 1.1 工业4.0的内涵与技术栈： 详细剖析了德国工业4.0倡导的“赛博物理系统”（CPS）概念，并将其细化到制造现场的具体表现——智能工厂（Smart Factory）的构成要素。内容涵盖了边缘计算（Edge Computing）、云计算（Cloud Computing）在生产管理中的分层部署策略，以及对未来制造系统的整体性思考。 1.2 制造业的数字化转型路径： 针对不同规模和成熟度的企业，本书提出了多阶段的数字化转型路线图。这不仅仅是引进新设备，更重要的是组织流程的重塑和数据治理体系的建立。我们深入分析了从“自动化孤岛”走向“互联互通”过程中，标准化（如OPC UA协议的深度应用）和互操作性（Interoperability）的重要性，并探讨了如何利用数字化双胞胎（Digital Twin）技术作为实现物理世界与虚拟世界映射的桥梁。 1.3 制造业的柔性与敏捷性： 智能制造的核心优势在于应对“大规模定制”（Mass Customization）的需求。本书详细论述了如何通过柔性生产单元（FMS）的重新设计、快速换模技术（SMED）的数字化升级，以及面向订单的生产（MTO）策略的优化，来实现小批量、多品种的经济性生产。 第二部分：核心使能技术：数据、连接与计算 智能制造的“智能”来源于对海量数据的有效捕获、传输和分析。本部分集中阐述了支撑智能制造运行的关键技术。 2.1 工业物联网（IIoT）与数据采集： 深入探讨了传感器技术、嵌入式系统在工业现场的数据“感知”层面的应用。重点分析了如何利用低功耗广域网（LPWAN）、工业以太网等技术，构建稳定、高可靠、低延迟的车间级数据网络。对于数据的清洗、预处理和标准化，本书提供了基于时间序列数据库（TSDB）的实践指导。 2.2 制造大数据分析与知识图谱： 阐述了如何将海量的生产过程数据（如机床运行状态、质量检测结果、物料流转信息）转化为有价值的知识。这部分重点介绍了描述性分析、诊断性分析、预测性分析（Predictive Analytics）在设备健康管理（PHM）和能耗优化中的具体应用模型。同时，我们引入了制造业知识图谱的概念，用于构建复杂工艺间的隐性关联，辅助专家系统进行知识推理。 2.3 人机协作与增强现实（AR/VR）： 讨论了未来工厂中人与机器的新型关系。除了传统的机器人技术，本书更侧重于协作机器人（Cobots）在非结构化环境下的安全编程与任务分配，以及如何通过AR技术为一线操作员提供实时、情境化的操作指导和维修支持，极大地缩短了培训周期和故障恢复时间。 第三部分：系统集成与优化：从车间到供应链 智能制造的价值不仅体现在单个环节的优化，更在于全局的系统集成与优化。 3.1 制造执行系统（MES）的演进与集成： 详细分析了新一代MES系统如何超越传统的批次管理，深度嵌入到CPS的控制循环中。重点讨论了MES与企业资源规划（ERP）、供应链管理（SCM）系统之间的数据接口设计和实时信息反馈机制，确保生产计划的动态调整能力。 3.2 供应链的透明化与协同： 智能制造的视野延伸至整个价值链。本书探讨了如何利用区块链技术（Blockchain）来增强供应链中关键数据的可追溯性和信任机制，特别是在高价值零部件和特殊材料的流转过程中。同时，基于预测性需求分析（Demand Forecasting），实现供应商的智能排程与协同库存管理。 3.3 生产调度的智能优化算法： 针对复杂的车间作业调度问题（Job Shop Scheduling），本书介绍了基于人工智能的优化方法，如强化学习（Reinforcement Learning）在动态资源分配和故障恢复调度中的应用潜力。这些算法旨在替代传统的启发式规则，以实现生产效率、资源利用率和交货准时的多目标优化。 第四部分：安全、伦理与未来展望 随着系统互联性的增强，网络安全成为制造系统的生命线。 4.1 工业信息安全（OT Security）： 详细阐述了OT（Operation Technology）环境与IT环境安全防御的差异性。本书提供了针对工业控制系统（ICS）的风险评估模型，以及网络分段、入侵检测系统在生产网络中的部署策略，以应对日益增长的勒索软件和工业间谍活动的威胁。 4.2 持续改进与可持续发展： 探讨了如何利用智能系统监测和优化能源消耗、废弃物产生，实现绿色制造的目标。智能制造不只是效率的提升，更是对资源利用效率的精细化管理。 总结 《智能制造系统集成与优化：面向工业4.0的理论与实践》为工程师、系统集成商、企业管理者以及相关专业的高年级学生提供了一套完整的、具有前瞻性的理论指导和实战工具箱。它清晰地描绘了未来工厂的面貌，并提供了实现这一愿景所需的关键技术栈、集成方法论和管理策略。本书强调的是系统思维和跨界融合，旨在培养读者驾驭复杂智能制造系统的综合能力。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有