具体描述
本书的内容是根据教育部管理科学与工程类教学指导委员会提出的“管理信息系统课程的教学基本要求”设置的。无论实验还是课程设计举例都强调可操作性，同时强调内容上的连续性，以便使学生通过实践环节能亲身体会信息系统的方方面面。
本书分成两大部分，第一部分是实验指导，共列举10个实验，每个实验均有实验目的、知识准备、实验内容、实验过程和问题思考。第二部分为课程设计指导，内容包括管理信息系统课程设计的建议、课程设计任务书以及课程设计举例。
本书可以作为信息管理与信息系统专业以及管理科学与工程、工商管理类专业学生的实验教材，也可供相关管理干部培训使用。
《智能制造系统集成与优化》 图书简介 第一章 智能制造的战略蓝图与系统基础 本章深入探讨了全球制造业向工业4.0转型的核心驱动力与战略意义。我们首先界定了智能制造（Smart Manufacturing）的本质特征，即数据驱动、网络化协同、柔性化生产和自我优化能力。传统制造模式的瓶颈，如供应链的“牛鞭效应”、生产过程的黑箱化以及决策的滞后性，在本章中被详细剖析。 随后，我们构建了智能制造系统的宏观框架，该框架包含物理层（传感器、执行器、机器人）、网络层（工业物联网IoT、5G/TSN）、平台层（云/边/雾计算、数据湖）和应用层（数字孪生、AI/ML算法）。重点分析了这些层次之间的信息流和控制流的交互机制，强调了信息物理系统（CPS）在连接物理实体与数字世界中的关键作用。同时，本章也涉及了智能制造标准体系，如ISA-95与Purdue模型在现代工厂架构中的演进与适用性。 第二章 工业物联网（IIoT）架构与数据采集技术 本章聚焦于智能制造的“神经系统”——工业物联网的构建与实现。我们首先从技术选型上对比了MQTT、OPC UA、DDS等主流工业通信协议的优劣及其在不同场景下的应用策略，如实时性要求高的运动控制与低带宽、广覆盖的资产健康监测。 数据采集是智能制造的基石。本章详细介绍了新一代传感器技术，包括高精度光纤传感器、基于机器视觉的质量检测系统以及非接触式测量技术。特别地，我们探讨了边缘计算在IIoT中的地位，如何通过在数据源头进行初步的清洗、聚合和分析，有效降低云端带宽压力并实现毫秒级的响应，例如在预测性维护（PdM）中的实时决策支持。数据安全与隐私保护作为 IIoT 的核心议题，在本章末尾进行了深入讨论，涵盖了TSN（时间敏感网络）在保障确定性通信方面的应用。 第三章 数字孪生（Digital Twin）的构建与仿真建模 数字孪生技术是实现精益化管理和优化决策的核心工具。本章系统阐述了数字孪生的生命周期管理，从“资产孪生”、“过程孪生”到“系统孪生”的逐步深化。 构建高保真度的数字孪生模型需要多学科知识的融合。我们详细介绍了基于CAD/CAE/PLM数据的模型集成方法，以及如何利用有限元分析（FEA）和计算流体动力学（CFD）的结果对虚拟模型进行物理层面的校准。在仿真建模部分，本章侧重于面向生产排程与物流优化的离散事件仿真（DES）技术，并结合Agent-Based Modeling（ABM）来模拟复杂的人机交互和车间内柔性调度决策过程。最后，我们将实时生产数据注入数字孪生模型，实现“镜像”与“预测”的闭环控制。 第四章 制造大数据分析与人工智能应用 本章深入探讨了如何从海量的制造数据中提取知识和价值。首先，我们对制造大数据集的特点（Volume, Velocity, Variety, Veracity）进行了分类和预处理，包括时间序列数据的重采样、缺失值插补和异常值检测。 人工智能在质量控制和设备维护中的应用是本章的重点。在质量控制方面，我们详细介绍了深度学习模型（如CNN、GAN）在缺陷识别与分类中的应用，并探讨了零样本学习在处理罕见缺陷场景下的潜力。在预测性维护（PdM）中，本章对比了基于阈值的状态监测方法与基于残差寿命估计（RUL）的深度学习方法（如LSTM、Transformer），并讨论了模型可解释性（XAI）在工业场景中的重要性。此外，本章也涉及了基于强化学习的生产调度优化策略。 第五章 柔性制造系统（FMS）的规划与调度优化 柔性是现代制造业应对市场快速变化的关键能力。本章从系统规划角度，分析了如何设计具有高度互换性和快速重构能力的生产单元（Cellular Manufacturing）。 生产调度是 FMS 的核心难题。我们引入了先进的调度算法，包括启发式算法（如邻域搜索、遗传算法）和精确算法（如混合整数线性规划 MILP）。重点研究了动态重调度（Dynamic Rescheduling）问题，当突发事件（如设备故障、紧急订单插入）发生时，系统如何快速生成最优的调整方案。本章还涵盖了基于约束编程（Constraint Programming）的资源分配与任务分配方法，旨在平衡生产效率、交货期和设备利用率。 第六章 供应链的数字化协同与透明化 智能制造的边界已经超越了工厂车间，延伸至整个价值网络。本章关注供应链的数字化转型。我们探讨了区块链技术在追溯性、防伪和提高交易透明度方面的应用潜力，特别是在高价值零部件的供应链管理中。 需求预测的精度直接影响库存与生产计划。本章介绍了结合了外部宏观经济数据和内部销售历史数据的混合时间序列预测模型。此外，我们还深入分析了基于事件驱动的供应链协同平台，如何通过实时共享库存、在制品（WIP）和运输状态信息，实现供应商与制造商之间的拉动式生产协同，显著降低牛鞭效应的影响。 第七章 智能工厂的安全、可靠性与维护策略 随着系统互联性的增强，网络安全和系统可靠性成为不可妥协的前提。本章首先分析了工业控制系统（ICS）面临的主要网络威胁，如勒索软件攻击、中间人攻击和操作指令篡改，并提出了基于零信任架构的微分段安全策略。 在系统可靠性方面，本章阐述了冗余设计（硬件与软件层面）和故障注入测试（Fault Injection Testing）在提高系统韧性中的作用。最后，我们详细介绍了从被动维护、预防性维护到预测性维护（PdM）的演进路径，并给出了基于多模态数据融合的设备健康评估模型。 第八章 制造系统的集成与项目实施管理 本章旨在将前述各项技术融合成一个可落地的整体解决方案。我们引入了敏捷开发方法论（Agile/Scrum）在复杂制造系统项目中的应用，以适应快速迭代和客户需求变化。 系统集成的挑战在于异构系统间的互操作性。本章详细介绍了面向服务的架构（SOA）和微服务在构建弹性制造应用中的优势。项目实施管理部分侧重于风险识别、变更管理以及跨职能团队的协作机制，确保技术方案能够平稳、高效地部署到实际生产环境中，实现预期的业务价值。
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