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出版者:清华大学出版社

作者:张伯鹏

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2003-5-1

价格:79.00

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787302062882

丛书系列:

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《制造信息学》—— 探索现代制造业的数字脉络与智慧未来 在日新月异的工业革命浪潮中，制造业正经历着前所未有的深刻变革。从蒸汽机的轰鸣到人工智能的低语，信息技术如同血液般渗透进制造的每一个环节，重塑着生产方式、组织形态乃至商业模式。《制造信息学》一书，正是聚焦于这场波澜壮阔的数字化转型，深入剖析了信息技术如何赋能现代制造业，勾勒出其核心要素、关键技术、应用实践以及未来发展趋势。 本书旨在为读者构建一个全面而深入的制造信息学认知框架。我们不只停留在技术表层，而是深入挖掘信息技术与制造流程的内在联系，揭示数据如何成为驱动制造业创新和效率提升的宝贵资产。从车间的传感器网络到全球供应链的实时监控，从产品生命周期的数字孪生到智能工厂的自主决策，信息学在制造领域的应用已无处不在，并正在以前所未有的速度和深度改变着我们对“制造”的理解。 核心内容与前沿视角： 《制造信息学》将围绕以下几个关键维度展开论述，力求为读者提供系统性的知识体系： 制造信息学基础理论与概念： 我们将从信息科学的基本原理出发，探讨其如何与制造过程相结合，定义制造信息学的核心概念，如数据采集、信息集成、知识管理、决策支持等。本书将澄清模糊认识，为深入理解后续内容打下坚实基础。 关键信息技术在制造中的应用： 本书将详细介绍当前以及未来可能影响制造业的各项关键信息技术，并深入分析其在制造领域的具体应用场景。这包括： 物联网（IoT）与传感器技术： 探讨如何利用海量传感器实时获取生产设备、环境、物料乃至人员的状态信息，实现生产过程的精细化感知与监控。 大数据分析与人工智能（AI）： 深入研究如何从海量制造数据中提取有价值的洞察，用于预测性维护、质量优化、工艺改进、需求预测以及智能决策。特别会关注机器学习、深度学习等AI技术在故障诊断、缺陷检测、生产调度等方面的突破性应用。 云计算与边缘计算： 分析云计算如何提供强大的计算和存储能力，支持大规模数据处理和复杂模型训练；同时，探讨边缘计算在降低延迟、提升实时响应能力方面的重要作用，特别是在需要快速决策的自动化生产线和机器人控制中。 数字孪生（Digital Twin）： 详细阐述数字孪生技术如何构建物理实体的虚拟映射，实现对产品、设备、生产线乃至整个工厂的实时监控、模拟仿真、性能优化和预测性分析，从而在虚拟空间完成大部分的测试、验证和改进工作。 工业互联网平台（Industrial Internet Platforms）： 剖析各类工业互联网平台的架构、功能和价值，以及它们如何连接设备、数据、应用和服务，构建开放、协同的制造生态系统。 先进制造执行系统（MES）与企业资源计划（ERP）： 探讨新一代MES系统如何与更广泛的信息系统集成，实现生产计划、执行、监控和追溯的全流程数字化管理，以及ERP系统如何承载企业级资源配置和战略决策。 信息安全与数据治理： 强调在数字化转型过程中，信息安全的重要性，以及如何建立 robust 的数据治理体系，确保数据安全、合规、准确和高效利用。 智能制造模式与体系架构： 本书将梳理智能制造的不同发展阶段和典型模式，如柔性制造、分布式制造、个性化定制等，并重点介绍智能工厂的体系架构。我们将探讨如何通过信息技术的集成，构建一个高度自动化、智能化、柔性化、网络化的生产体系。 制造信息学在实际中的应用案例： 为了让读者更直观地理解理论知识，本书将选取来自不同行业（如汽车、电子、航空航天、高端装备制造等）的典型应用案例进行深入剖析。这些案例将展示企业如何利用制造信息学解决实际生产中的痛点，实现效率提升、成本降低、质量改进和创新突破。 制造信息学的未来发展趋势与挑战： 展望制造信息学的未来，我们将探讨新兴技术（如5G、6G、量子计算、区块链等）对制造业可能带来的颠覆性影响，以及人工智能在自主制造、无人车间、智能化供应链等方面的进一步发展。同时，本书也将分析在技术融合、人才培养、标准制定、伦理法规等方面面临的挑战，并提出应对建议。 本书的价值与特色： 《制造信息学》不仅仅是一本技术手册，更是一本思想指南。它旨在： 为管理者提供决策依据： 帮助企业管理者理解数字化转型的重要性，识别适合自身发展的技术路径，制定有效的战略规划。 为工程师提供实践指导： 为一线工程师和技术人员提供最新的技术知识和应用方法，助力其在智能制造实践中发挥更大作用。 为研究者提供理论基础： 为学术界的研究者提供深入的理论探讨和前沿的视野，激发新的研究方向。 为学生提供学习阶梯： 为相关专业的学生提供系统性的学习教材，帮助其掌握制造信息学领域的关键知识和技能。 本书的撰写力求严谨、深入且富有前瞻性。我们关注技术细节，更注重技术背后的逻辑和价值。通过对制造信息学各个层面的系统梳理和深入剖析，我们希望能够为读者打开一扇通往未来智能制造的大门，理解信息技术如何驱动制造业实现更高层次的飞跃。 制造业的未来，是信息化的未来，是智能化的未来。《制造信息学》期待与您一同探索这条充满机遇与挑战的转型之路。

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这本书的题目《制造信息学》的确非常具有吸引力，让我第一时间联想到的是当前工业领域炙手可热的数字化转型、智能制造等概念。我一直关注着制造业的发展趋势，总希望能够通过阅读最新的书籍，来更新自己的知识体系，掌握一些能够引领行业发展的技术和理念。我预想中，这本书应该会深入讲解如何利用信息技术，如大数据、人工智能、云计算等，来提升制造过程的效率、质量和灵活性。 但实际阅读下来，我发现这本书的内容，完全超出了我的预期，而且是朝着一个非常出乎意料的方向发展。它并没有直接切入我所期待的那些具体的、操作性的技术应用，反而花费了大量的篇幅，在对“信息”本身进行哲学层面的剖析。作者似乎在试图探讨信息的本质，信息与物质世界的关系，以及信息在制造活动中扮演的更加基础性的角色。这种探讨的深度和抽象度，让我觉得像是在阅读一本信息哲学导论，而非一本关于制造业的书籍。 我尝试去理解书中关于“信息载体”、“信息涌现”等概念的论述，但感觉这些内容与我日常接触到的制造管理和工程实践，有着相当大的距离。我之前阅读过的关于制造的书籍，大多会提供图表、案例，或者具体的流程分析，帮助读者理解复杂的概念。而这本书，更多的是一种纯粹的理论构建，文字表达也相当晦涩，让我经常需要停下来反复思考，才能勉强抓住其核心思想。我一度怀疑，自己是不是没有理解作者的真正意图，或者我的知识背景还不足以支撑我完全理解这些内容。 我尝试去寻找书中关于具体制造案例的描述，希望能从中找到一些能够与我现有知识相联系的线索。但即便有案例出现，也往往是以一种非常概括和理论化的方式呈现，无法让我清晰地描绘出具体的应用场景，更不用说从中学习到实际的操作方法了。这让我感到有些失望，因为我原本希望通过这本书，能够获得一些可以直接应用于工作中的指导，但这本书似乎更倾向于提供一种全新的、高度理论化的“思维范式”。 总体来说，《制造信息学》这本书，给我带来了非常独特的阅读体验。它确实提供了一个非常宏大且深刻的视角来审视“制造”这一概念，但它所探讨的内容，与我最初期望的、更加偏向于技术应用的“制造信息学”概念，存在着显著的差异。它更像是一次对信息在制造领域作用的哲学思考，而非一本能直接指导实践的工具书。我需要重新评估这本书的价值，并且可能需要调整我的阅读策略，去理解作者想要传达的更深层次的理念。

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这本书的封面设计简洁而有力，书名《制造信息学》也给我一种耳目一新的感觉，我原以为会深入探讨当下热门的智能制造、工业互联网等主题，例如如何通过数据分析实现预测性维护，或者如何构建柔性生产线以应对市场变化。我一直关注着制造业的转型升级，所以对这本书寄予厚望，希望能从中获得一些能够指导我工作的宝贵经验。 然而，当我去翻阅书页时，我发现它的内容远超出了我的初步认知。它并没有像我预期的那样，从行业现状、技术趋势入手，而是将“信息”这个概念进行了极其深入和细致的拆解。书中的论述往往围绕着信息的本质、信息的传递方式，以及信息如何与物理世界发生交互等方面展开，这种探讨的深度和广度，让我感觉像是在阅读一本关于信息论的哲学著作，而非一本关于制造业的书籍。 我记得书中有一段讨论“信息熵”与“制造复杂度”的关系，我尝试去理解作者是如何将这两个看似不相关的概念联系起来的，但最终还是感觉有些力不从心。我之前接触到的制造书籍，大多会提供具体的图表、流程图，或者生动的案例分析，帮助读者理解复杂的概念。但这本书似乎更倾向于理论推演和逻辑构建，文字表达上也更加晦涩，大量的专业术语和抽象的理论模型，让我阅读起来格外吃力。 我曾试图寻找一些能够引发共鸣的实际案例，比如某个公司如何利用信息技术解决了生产难题，或者某个创新项目是如何通过信息化的手段取得成功的。但这些内容在书中出现的频率非常低，即使有提及，也往往是以一种高度概括和抽象的方式呈现，无法让我清晰地勾勒出具体的应用场景。这让我不禁怀疑，这本书的真正目标读者是否是那些对制造信息学有深入理论研究需求的人群。 总体而言，《制造信息学》这本书给我带来的感觉，更像是一次关于“信息”本身及其在制造领域潜在影响力的深度哲学思考，而不是一本能够直接指导实际制造操作的书籍。它提供了非常独特的视角，但对于希望快速掌握实用技能的我来说，它的价值体现方式与我的期望存在明显的差异。我需要重新调整我的阅读策略，去尝试理解作者想要传达的更深层次的理念。

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这本书实在太出乎我的意料了！我当初是因为“制造”这个词在书名里，想着或许能学到一些制造业的最新技术、流程优化或者供应链管理之类的干货，毕竟现在智能制造、工业4.0都炒得火热，总得有本书能把这些概念梳理清楚吧。结果翻开才发现，这本书根本就不是我想象中的那种“操作指南”或者“案例分析”。它更像是一种对“制造”这个概念本身进行哲学式探讨的尝试，挖掘的深度和广度都让我有点招架不住。 一开始，我以为它会从历史角度讲起，比如工业革命以来制造技术的演进，然后过渡到现代化的生产线。但它完全没有按照这个套路来。取而代之的是，它用一种非常抽象的方式，把“制造”的概念拆解到最基础的层面，讨论了从原材料的获取、加工，到最终产品的形成，其间所有信息流、物质流的 interplay。我读得断断续续，很多时候需要停下来思考作者到底在说什么。比如，它会突然蹦出一些关于“信息实体化”的论述，把我绕得晕头转向，总觉得是不是我知识储备不够，跟不上作者的思路。 后来我才慢慢理解，这本书的核心可能在于它对“信息”在制造过程中的角色进行了前所未有的强调。它不是简单地把信息看作是辅助生产的工具，而是将其提升到了与物质同等重要的地位，甚至在某种程度上，信息本身就是“制造”的载体和驱动力。我之前读过的任何关于制造业的书籍，都没有这么“形而上”的视角。我一直以为制造业就是“硬碰硬”的实物操作，但这本书让我开始反思，其实我们看到的每一个工业产品，背后都凝结了海量的信息，从设计图纸到生产指令，再到质量检测报告，这些信息流的精准、高效，才是保证制造成功与否的关键。 这本书的阅读体验真的可以用“挑战”来形容。我常常在读完一页之后，需要花费相当长的时间去消化和理解。它引用的例子也相当不寻常，不是那种我们常见的工厂流水线案例，而是更偏向于跨学科的思考，涉及到了哲学、认知科学甚至一些我根本不熟悉的理论。我总觉得作者的野心非常大，想构建一个全新的、更具颠覆性的制造理论体系。但坦白说，作为一名普通读者，我感觉自己像是一个站在巨石阵前，试图解读古老符号的探险者，虽然充满好奇，但很多时候却无从下手。 尽管如此，我依然觉得这本书有一定的价值，只是需要用一种完全不同的心态去阅读。如果你期待的是一本告诉你如何提高工厂效率、如何运用最新自动化设备的实用手册，那这本书绝对不适合你。但如果你对“制造”这个词背后更深层的意义、信息在其中扮演的角色，以及一种全新的、高度理论化的制造思维模式感兴趣，那么这本书或许能为你打开一扇前所未有的门。只不过，我强烈建议读者在阅读前做好心理准备，它需要的不是快速的翻阅，而是沉浸式的、带着批判性思维的深度思考。

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我拿到《制造信息学》这本书的时候，内心是非常兴奋的。我一直坚信，信息是现代制造业的核心驱动力，这本书的出现，仿佛是我一直以来寻找的“秘密武器”。我期望它能教会我如何构建更智能的生产系统，如何利用海量数据来优化决策，如何实现生产过程的全面透明化和智能化。我甚至想象着书中会包含很多关于大数据分析、人工智能在制造场景下的应用案例，以及一些前沿的工业物联网技术介绍。 然而，当我翻开书的第一页，我就意识到，我之前的很多设想可能都过于简单了。这本书并没有从我预期的技术应用层面开始，而是以一种非常“宏大”的叙事，探讨了“制造”本身的历史演变，以及信息在其中扮演的“角色”的变化。作者似乎在试图追溯信息的起源，以及它如何从一种附带的、被动的存在，演变为如今主导性的、主动的力量。我试图去理解这种宏观叙事的逻辑，但发现它和我期望的，关于如何“落地”的知识，似乎有很大的距离。 书中大量篇幅都在讨论信息的“本体论”，即信息究竟是什么，它如何被感知、被存储、被处理，以及它与物理世界的边界在哪里。这些讨论涉及到了哲学、认知科学等多个领域，对于我这样一个主要关注工程技术应用的读者来说，理解起来颇具挑战性。我感觉自己像是在解读一本写给哲学家看的关于制造的书，而不是一本写给工程师的书。那些关于“信息场”、“信息场中的物质”之类的概念，让我感觉非常陌生，甚至有点难以捉摸。 我一直试图在书中找到一些关于具体实践的线索，比如如何设计一个高效的数据采集系统，或者如何开发一个能够实时分析生产数据的算法。但这些内容在书中几乎没有出现。作者似乎更关注的是“是什么”，而不是“怎么做”。他提出的观点，更多的是一种对“制造”的全新理解和定义，而不是具体的实施指南。我花了很多时间去理解那些抽象的理论，但始终难以将其转化为实际可操作的步骤。 总的来说，《制造信息学》这本书，确实提供了一个非常新颖的视角来审视“制造”这一概念。但对于我而言，它更像是一次思维上的“洗礼”，而非知识上的“武装”。我需要花费更多的时间去消化和理解作者的理论体系，并且需要重新思考，如何将这种宏观的、哲学的理解，与我所处的实际制造环境联系起来。这本书的价值，可能在于它激发了更深层次的思考，但它并非一本能直接解决实际问题的“操作手册”。

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老实说，我拿到这本书的时候，抱着很大的期待，毕竟《制造信息学》这个名字听起来就很有科技感，我以为会是一本关于如何利用大数据、人工智能等先进技术来优化生产流程，提升产品质量的书。我之前对制造行业一直保持着浓厚的兴趣，尤其是在这个数字化浪潮席卷的时代，感觉掌握了“制造信息学”就能站在行业前沿。 然而，阅读过程却并非如我所愿。我花了很长时间去理解书中的一些基本概念，发现它并没有直接切入具体的制造技术或工具，反而是花了大量的篇幅在阐述一些非常抽象的理论，例如信息与物质的关系，以及信息在整个制造生命周期中的“本体论”地位。我本以为会看到一些关于MES系统、ERP系统如何与AI结合的案例，或者如何利用物联网技术实现设备互联互通的具体方法，结果这些内容几乎没有涉及到。 更让我感到困惑的是，书中大量使用了我不太熟悉的术语，而且上下文的逻辑跳跃性也比较强。我尝试着去联系我之前学习过的关于制造工程、生产管理等知识，但总感觉这本书的出发点和我的认知体系不太吻合。它似乎在构建一种全新的分析框架，试图从一个更哲学、更宏观的层面来解读“制造”这件事，而不是像我期望的那样，提供一些可以直接应用到实际生产中的解决方案。 我承认，作者的思路可能非常超前，提出的观点也可能触及到一些尚未被充分探讨的领域。但是，对于我这样一个主要想了解如何提升实际制造能力的读者来说，这本书的阅读门槛实在太高了。它更像是一本学术专著，需要读者具备深厚的理论功底和相当的耐心才能读懂。我甚至怀疑，这本书的读者群可能更偏向于理论研究者，而非一线工程师或管理者。 总而言之，这本书的题目非常有吸引力，但其内容与我最初的预期存在较大的偏差。它提供了一种非常独特的视角来看待“制造”，但对于我来说，它更像是一次艰深的理论探索，而不是一本能直接指导实践的工具书。我需要花更多的时间去反思，甚至可能需要重新审视我对“制造信息学”的理解。

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