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好的，这是一本关于工程与制造技术领域图书的简介，其内容不涉及《Print Reading for Engineering & Manufacturing Technology》这本书。 --- 《先进制造系统集成与优化》 内容提要 本书深入探讨了现代制造业中先进制造系统的集成、优化与智能化管理。在全球工业 4.0 和智能制造浪潮的背景下，传统制造模式正面临深刻变革。本书旨在为工程技术人员、研究人员以及企业管理者提供一套系统的理论框架和实用的技术指南，以应对复杂多变的制造环境，提升生产效率、柔性和质量。 本书结构严谨，内容涵盖了从系统规划、核心技术应用到最终运营与维护的全过程。我们首先从宏观角度审视了现代制造系统的演进脉络，重点分析了信息物理系统（CPS）、工业物联网（IIoT）在集成制造中的关键作用。接着，本书详细阐述了实现系统集成的关键技术，包括制造执行系统（MES）、企业资源规划（ERP）的深度融合，以及数据采集与处理的先进方法。 在优化层面，本书引入了先进的建模与仿真技术，如离散事件仿真（DES）和基于主体的建模（ABM），用于对复杂的生产线和供应链进行性能评估与瓶颈分析。此外，针对制造过程中的不确定性，我们探讨了先进的控制策略，包括自适应控制、预测性维护（PdM）以及基于实时数据的动态调度算法，这些都是实现柔性制造和快速响应市场需求的核心能力。 本书特别强调了人工智能（AI）和机器学习（ML）在提升制造系统智能水平中的应用。我们详细介绍了如何利用深度学习模型进行质量检测、工艺参数优化，以及如何构建决策支持系统，帮助管理者在海量数据中提取有价值的洞察。同时，本书也关注了人机协作的未来，探讨了协作机器人（Cobots）的部署、人机界面设计以及操作员培训的新模式。 面向实践应用，本书包含多个详尽的案例分析，覆盖了汽车、航空航天、电子设备等不同行业中先进制造系统的成功实践。这些案例不仅展示了理论知识的应用，更提供了在实际工程项目中克服挑战的经验和教训。 目标读者 本书适合具有一定工程或技术背景的读者，特别是从事以下领域的人员： 制造工程师与工艺设计师 系统集成工程师与自动化专家 生产管理与运营总监 工业工程专业的本科生、研究生及其研究人员 致力于数字化转型与智能制造的企业决策者 章节概览 第一部分：现代制造系统基础与演进 1. 工业 4.0 与智能制造的核心概念： 阐述信息物理系统（CPS）的架构，探讨数字化双胞胎（Digital Twin）在制造中的基础作用。 2. 制造系统集成框架： 分析从车间层、控制层到企业层的垂直集成，以及跨工厂、供应链的水平集成模型。 3. 制造执行系统（MES）的深化应用： 探讨 MES 在生产调度、物料流跟踪与质量管理中的关键功能，以及与 ERP 的数据交互机制。 第二部分：先进制造技术与数据驱动优化 4. 工业物联网（IIoT）在制造中的部署： 传感器技术、边缘计算与云计算在实时数据采集与处理中的应用。 5. 制造过程建模与仿真： 详细介绍离散事件仿真方法，用于评估生产线布局、资源分配和库存策略的有效性。 6. 实时调度与动态控制： 探讨基于约束规划（CP）和遗传算法（GA）的优化调度方法，以及在面对突发事件时的自适应重调度策略。 第三部分：人工智能与系统智能化 7. 机器学习在质量控制中的应用： 利用计算机视觉和深度学习技术实现产品缺陷的自动检测与分类。 8. 预测性维护（PdM）与设备健康管理： 讲解如何利用振动、温度等时序数据建立设备故障预测模型，从而优化维护计划。 9. 工艺参数优化与自适应控制： 探讨强化学习在复杂加工过程（如增材制造、精密磨削）中实现参数自适应调整的技术。 第四部分：人机协作与系统安全 10. 协作机器人（Cobots）的集成与应用： 分析人机界面设计原则，以及在装配、检测等任务中实现安全、高效人机协作的策略。 11. 制造系统网络安全与数据保护： 识别 IIoT 环境下的安全威胁，介绍安全通信协议和入侵检测系统在制造环境中的部署。 第五部分：案例分析与未来展望 12. 汽车行业柔性生产线案例： 分析某大型汽车制造商如何通过系统集成实现多车型混线生产的优化。 13. 航空零部件增材制造过程的智能化监控与优化实践。 14. 面向未来制造的系统架构趋势： 探讨去中心化制造、边缘智能和自主决策系统的发展方向。 ---
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