具体描述
本书共十三章，主要内容有：物流的发展及基本概念；物流系统概述；物流系统战略规划与决策控制；物流系统财务成本及考核指标；物流系统货仓库存规划；物流系统运输规划；物流采购系统规划；供应链系统规划：电子商务与企业信息系统规划；物流系统规划数理方法；物流系统规划线性方法；物流系统规划运输和配送方法；物流系统规划非线性方法。
本书可作为高等院校物流专业教材，内容由浅入深，各院校可根据本校学生数学学习的程度对最后两章内容进行选讲，但只要按照教育部规划数学教材学习的同学，可以看懂所有章节，本书案例很多，也可以作为物流实际工作者进行物流规划工作的参考书。
好的，以下是为您构思的一份图书简介，该书聚焦于智能制造与工业互联网中的数据驱动决策，完全不涉及物流系统的规划与方法： --- 书籍名称：《智能制造时代的决策引擎：基于工业物联网与大数据分析的优化实践》 书籍简介 在第四次工业革命的浪潮中，数据不再仅仅是记录历史的工具，它已然成为驱动现代工业生产力飞跃的核心引擎。本书深入探讨了如何将海量的工业现场数据转化为精准、实时的决策依据，从而实现柔性化生产、预测性维护以及全生命周期的质量管控。我们抛弃了传统的经验依赖型管理模式，转而构建一套以数据为基石的智能决策框架。 第一部分：工业数据的融合与基础构建 第一章：工业互联网的架构与数据采集范式变革 本章首先剖析了工业互联网（IIoT）的三层架构——感知层、网络层与平台层，重点阐述了边缘计算（Edge Computing）在数据预处理中的关键作用。我们详细介绍了OPC UA、MQTT等主流工业通信协议的应用场景与安全机制，并着重分析了来自数控机床、PLC、传感器阵列等异构设备的数据采集挑战。重点讨论了如何实现跨平台、跨代际设备的统一数据模型构建，为上层应用提供一致性的数据视图。 第二章：时序数据库与数据治理的工业化标准 工业数据，尤其是设备运行状态数据，具有极强的时间序列特性。本章系统介绍了InfluxDB、TimescaleDB等专业时序数据库（TSDB）在处理高频、海量工业数据时的性能优势与优化策略。同时，数据质量是决策可靠性的前提。我们引入了工业数据治理的“五维模型”——准确性、完整性、一致性、及时性与可追溯性，并提供了数据清洗、异常值检测及元数据管理的实操流程。 第三章：构建数字孪生（Digital Twin）的建模基础 数字孪生是连接物理实体与虚拟世界的桥梁。本书将数字孪生的构建拆解为物理模型、仿真模型与数据模型的协同工作。我们详细介绍了基于CAD/PLM/MES数据的几何与逻辑建模方法，并探讨了如何通过实时物联网数据对孪生体进行校准与驱动，确保虚拟模型的精度能够支撑高风险的决策模拟。 第二部分：数据驱动的生产优化与控制 第四章：面向生产调度的实时优化算法 传统的生产调度往往基于静态的物料清单（BOM）和固定的工艺路线。在柔性制造环境下，调度必须实时响应设备故障、订单变更等动态事件。本章深入研究了基于约束规划（Constraint Programming）和启发式算法（如遗传算法、禁忌搜索）的动态调度模型。重点阐述了如何将实时在制品（WIP）状态、设备OEE数据作为约束条件，实现分钟级甚至秒级的生产资源重分配。 第五章：预测性维护（PdM）的核心机制与模型选择 预测性维护是工业数据应用中最具价值的领域之一。本章从信号处理角度切入，介绍了振动、温度、电流等关键特征的提取方法。针对不同设备（如旋转机械、静止设备），我们对比分析了经典的统计模型（如Cox比例风险模型）和深度学习模型（如LSTM、Transformer）在剩余使用寿命（RUL）预测中的适用性。实践部分涵盖了模型训练、阈值设定与维护工单的自动化触发流程。 第六章：基于过程参数的质量预测与闭环控制 质量问题往往源于生产过程参数的微小漂移。本章聚焦于过程质量建模，利用多变量统计过程控制（SPC）结合机器学习技术，构建“输入参数-过程状态-最终质量”的映射关系。详细介绍了如何利用在线传感器数据实时计算过程能力指数（Cp/Cpk），并在检测到过程参数偏离预设控制限时，自动向执行层发送微调指令，实现“零缺陷”的制造目标。 第三部分：高级分析与决策支持系统的构建 第七章：能源效率优化与可持续制造的量化分析 能源消耗是衡量制造系统效率的重要指标。本章提供了从设备级到车间级的能源数据采集与基线分析方法。通过构建能源消耗的回归模型，识别出非生产阶段的“待机能耗黑洞”。高级章节探讨了如何利用AI算法优化暖通空调（HVAC）系统和空压机群的联动控制策略，实现能源消耗的最小化，同时满足产品工艺对环境的严格要求。 第八章：人机协作（Cobots）与操作行为的智能分析 在人机共存的车间环境中，操作人员的行为模式对安全性和效率至关重要。本章探讨了如何利用视觉系统和可穿戴设备捕获操作员的动作序列与生理状态。引入了基于马尔可夫链和序列分析的方法，识别效率低下的操作“瓶颈”步骤，并为操作指导系统的优化提供数据支持，从而安全、高效地集成协作机器人（Cobots）的工作流。 第九章：决策支持系统的架构与可视化设计 最终，所有的数据分析必须转化为可执行的商业智能。本章详细介绍了工业决策支持系统（DSS）的层次化架构，包括数据仓库层、分析引擎层和前端展示层。重点讲解了如何设计面向不同管理角色的仪表板（Dashboards）：为一线操作员设计的实时OEE看板，为车间经理设计的瓶颈预警系统，以及为高层管理者提供的投资回报率（ROI）分析报告。成功的可视化设计原则，如信息密度控制和关键绩效指标（KPI）的动态展示，是本章的实践核心。 --- 本书特色： 本书定位于工程技术人员、制造系统架构师以及工业数据科学家。它不仅提供了扎实的理论基础，更侧重于将复杂算法落地到实际工业场景中的工程实践。书中案例均源自实际制造流程中的数据挑战，旨在帮助读者搭建起一个以数据为核心驱动力的现代智能制造决策体系。读者将学会如何从“数据海洋”中提炼出“黄金洞察”，从而实现生产效率的量化提升与成本的显著降低。它是一份关于如何让机器“思考”并指导人类行动的操作手册。
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