机械优化设计基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学

作者:高健

出品人:

页数:158

译者:

出版时间:2000-1

价格:16.0

装帧:平装

isbn号码:9787030078070

丛书系列:

图书标签:

• 机械设计
• 机械工程
• 优化设计
• 数学建模
• 算法
• 工程优化
• 有限元
• 结构优化
• MATLAB
• Python

《精益制造与供应链管理：效率提升与协同优化》 本书深入探讨了现代制造业和复杂供应链系统中的核心挑战，并提供了一套系统性的解决方案。它旨在帮助读者理解如何通过精益制造原则的运用，识别并消除生产过程中的浪费，从而显著提高效率、降低成本并提升产品质量。 核心内容概述： 第一部分：精益制造的核心理念与实践 精益思想的渊源与演进： 从丰田生产方式（TPS）的起源讲起，阐述精益思想如何在不同行业中得到发展和应用。重点分析其核心原则，如价值流、拉动系统、持续改进（Kaizen）、准时化生产（JIT）、防错（Poka-yoke）等。 价值流图（VSM）的绘制与分析： 详细介绍如何绘制现有价值流图和未来价值流图，识别价值流中的瓶颈和非增值活动。通过案例分析，展示如何利用VSM工具来驱动流程改进。 浪费的识别与消除： 深入剖析精益生产中的七种（或八种）浪费（Muda），包括等待、搬运、不良、过量生产、库存、动作、加工过度以及未被利用的才能，并提供具体的识别方法和消除策略。 生产线平衡与单元化生产： 讲解如何通过生产线平衡技术来优化工作站之间的任务分配，减少瓶颈和闲置时间。介绍单元化生产模式，如何将一系列生产工序集成到独立的工作单元中，实现更灵活、高效的生产。 看板管理（Kanban）与拉动系统： 详细阐述看板系统的运作原理、不同类型的看板以及如何将其应用于实际生产中，实现按需生产，减少在制品库存。 全面质量管理（TQM）与持续改进（Kaizen）： 探讨如何建立以客户为中心的质量管理体系，以及持续改进的哲学和方法论。包括PDCA循环、六西格玛DMAIC流程等工具和技术。 第二部分：现代供应链的构建与优化 供应链管理的基本概念与战略： 定义供应链的概念，分析供应链的构成要素（供应商、制造商、分销商、零售商、客户），并探讨制定有效的供应链战略对于企业竞争力的重要性。 需求预测与计划： 介绍多种需求预测技术，包括时间序列分析、回归分析、定性预测等，并讨论如何将预测结果转化为有效的生产和库存计划。 库存管理策略： 深入研究不同的库存管理模型，如经济订货批量（EOQ）、再订货点（ROP）以及安全库存的计算。分析不同库存策略的优缺点及其适用场景。 仓储与物流优化： 探讨现代仓储设计原则，包括仓库布局、拣选系统、自动化仓储技术等。分析物流网络的规划、运输模式的选择以及降低物流成本的策略。 供应商关系管理（SRM）： 强调建立和维护稳固的供应商关系的重要性，介绍供应商选择、评估、绩效管理以及合作创新的方法。 供应链风险管理与韧性： 分析供应链可能面临的各种风险，如自然灾害、地缘政治冲突、供应商破产等，并提供构建强大供应链韧性的策略，包括多元化采购、应急预案、信息共享等。 供应链协同与信息技术应用： 论述供应链成员之间协同合作的重要性，以及如何利用信息技术（如ERP、SCM软件、物联网、区块链）来提高供应链的可见性、响应速度和整体效率。 第三部分：精益制造与供应链管理的集成应用 精益供应链（Lean Supply Chain）的构建： 将精益制造的理念延伸至整个供应链，实现端到端的价值流优化，消除供应链中的一切浪费。 敏捷供应链（Agile Supply Chain）的特点与实现： 探讨在快速变化的市场环境下，如何构建响应敏捷的供应链，满足客户多样化和个性化的需求。 数据驱动的决策与智能化供应链： 介绍如何利用大数据分析、人工智能和机器学习等技术，实现供应链的智能化管理，优化决策过程，预测未来趋势。 可持续供应链的管理： 关注环境、社会和经济的可持续性，探讨如何在供应链管理中融入绿色物流、负责任采购和社会责任等理念。 行业案例分析与实践指导： 提供来自不同行业的成功案例，展示精益制造和供应链管理如何帮助企业实现卓越运营。结合实际操作，给出读者可行的改进方案和实施步骤。 本书适合制造业管理者、供应链专业人士、物流工程师、质量控制人员以及对提升企业运营效率感兴趣的读者。通过学习本书，读者将能够掌握一套切实可行的工具和方法，以应对日益复杂的商业环境，实现企业效率的飞跃和可持续发展。

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说实话，刚拿到这本厚厚的书时，我有点打退堂鼓，担心内容会过于偏向理论的深挖而忽略了实际操作性。然而，深入阅读后才发现，我的顾虑完全是多余的。这本书的讲解风格非常注重“由浅入深”，前几章着重夯实数学基础和基本优化原理，语言平实易懂，即便是对数学不那么自信的读者也能轻松入门。但精彩之处在于中后期的内容，它没有停留在对经典算法的简单介绍上，而是深入探讨了复杂约束条件下的多目标优化策略，这部分内容在很多同类教材中常常被一带而过。我尤其欣赏它在处理非线性、全局优化问题时的那种系统性思维，它教会的不是如何套用某个特定公式，而是如何构建一个完整的优化求解框架。书中还穿插了一些历史背景和发展脉络的介绍，让我对这一领域有了更宏大的视野，体会到科学思想的演变过程，这极大地提升了阅读体验，让学习过程不再是枯燥的公式堆砌。

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对于我这样需要经常进行软件工具选型和二次开发的人来说，一本好的参考书必须具备足够强的工具指导性。这本书在这方面做得相当出色，它详细描述了每一种优化算法背后的“黑箱”结构，而不是仅仅给出一个黑箱子让你去用。例如，在讲解启发式算法时，它不仅描述了核心的遗传算法，还细致对比了模拟退火和蚁群算法在参数敏感度上的差异，甚至给出了在特定工程场景下，选择哪种算法进行初步试探的建议。虽然书中没有直接提供代码实现，但其详尽的伪代码描述和逻辑分解，使得将理论转化为实际代码的难度大大降低。我根据书中的描述尝试自己搭建了一个简单的求解器框架，发现其结构划分非常合理，易于模块化开发。它传授的是一种“设计优化器”的能力，而非仅仅是“使用优化器”的技巧，这一点是我认为它最宝贵的地方。

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这本书的封面设计得相当朴实，蓝灰色的主色调，配上醒目的白色字体，一眼看上去就给人一种严谨、专业的印象。我是在准备某个专业考试时偶然接触到它的，当时的需求是快速掌握核心理论，这本书的内容组织结构非常清晰，章节之间逻辑衔接流畅。初翻时，我注意到它对基础概念的阐述非常到位，没有那种为了堆砌知识点而显得臃肿的感觉。特别是关于迭代算法收敛性的讨论，作者用了大量的图示和直观的例子来辅助理解，这对于我这种更偏向工程实践的读者来说，无疑是极大的帮助。书中对不同优化方法的比较分析也十分深入，不仅列出了公式，更阐述了每种方法背后的思想精髓和适用范围。阅读过程中，我感觉自己仿佛有一位经验丰富的导师在旁边耐心指导，不断引导我深入思考问题的本质。它似乎非常注重理论与实践的结合，很多案例都来源于实际工程问题，这让原本抽象的数学模型变得生动起来，也让我对自己未来工作中的优化问题有了更清晰的思路。

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从阅读的整体感受来看，这本书的叙事逻辑非常连贯，就像在讲述一个宏大的工程故事。作者似乎非常擅长把握读者的知识盲区，总能在读者开始感到困惑的临界点，提供一个巧妙的转折或者一个精妙的比喻。比如，在处理约束处理机制时，传统的教材往往只是罗列惩罚函数、可行域分割等方法，但这本书却将它们置于一个统一的“环境适应度”概念下进行统一阐述，使得不同方法之间的优劣势对比变得非常直观。我读完合上书本时，感觉收获的不仅仅是知识点，更是一种面对复杂系统性问题时应有的冷静分析框架。它不仅仅是一本教科书，更像是一部关于“如何用数学工具驯服不确定性”的哲学指南。这本书的价值在于它培养了一种解决问题的思维定势，这种思维方式在面对任何全新的优化挑战时，都将是极其宝贵的财富。

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这本书的排版和图表质量给我留下了深刻的印象。在涉及复杂的数学推导和流程图展示时，排版清晰，符号标注明确，几乎没有出现过需要反复对照上下文才能理解的情况。很多工程优化问题，往往死在图表的理解上，但这本书的插图制作水平非常高，无论是二维的收敛路径图还是三维的适应度曲面，都具有极高的信息密度和清晰度。我记得有一次我在研究某个变异操作对种群多样性的影响时，书中一张动态的粒子群轨迹图，瞬间解答了我心中所有的疑惑。此外，这本书在对算法的局限性进行分析时也毫不避讳，直接指出了当前主流方法在处理某些病态问题时的不足，并引导读者思考如何改进。这种坦诚的态度，让我对作者的学术严谨性非常信服。它不仅仅是一本知识的传授者，更像是一位引导者，鼓励读者带着批判性思维去面对每一个优化难题。

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