食品烘焙MES模块教程（中职教材） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国轻工业

作者:孙达夫

出品人:

页数:178

译者:

出版时间:2008-1

价格:42.00元

装帧:

isbn号码:9787501962211

丛书系列:

图书标签:

• 食品烘焙
• MES
• 中职教材
• 工业互联网
• 智能制造
• 生产管理
• 流程控制
• 数据分析
• 自动化
• 职业教育
• 烘焙技术

现代工业技术应用与数字化转型系列丛书：先进制造系统集成与实践 本册导览： 本书深入探讨了当前制造业领域最前沿的先进制造系统集成技术与实际应用，重点聚焦于数字化转型背景下的智能工厂构建、生产执行系统（MES）的深度部署、工业物联网（IIoT）在生产现场的融合，以及面向全生命周期的质量管理体系构建。它不仅仅是一本理论教材，更是一本面向实操的工程指导手册，旨在培养具备跨学科知识结构的复合型工业技术人才。 --- 第一章：智能制造与工业4.0核心理念重塑 本章首先勾勒出全球制造业向工业4.0迈进的宏观图景，剖析了智能制造的六大核心特征：高度自动化、网络化集成、数据驱动决策、柔性化生产、能源效率优化以及人机协同。 1.1 工业4.0的基础架构与技术栈： 详细解析了支撑智能工厂运行的“三层四域”架构模型。重点阐述了从底层控制（PLC/SCADA）到中层管理（MES/ERP）再到上层决策（云平台/大数据分析）的数据流向与协同机制。探讨了边缘计算（Edge Computing）在缩短控制回路、提高实时响应能力中的关键作用。 1.2 数字化转型的战略路径与挑战： 区分了“信息化”与“数字化”的本质区别。分析了企业在推行数字化转型过程中面临的五大障碍，包括遗留系统（Legacy Systems）的兼容性问题、数据孤岛现象、高昂的初始投资、网络安全风险以及组织文化的变革阻力。提出了分阶段、小步快跑的渐进式转型策略。 1.3 工业物联网（IIoT）的关键技术应用： 本节深入解析了构建 IIoT 体系所需的传感器技术、无线通信协议（如OPC UA, MQTT, 5G专网在工业场景的应用）。特别探讨了如何利用 IIoT 实时采集的设备运行状态（OEE关键指标）数据，进行状态监测与预测性维护（PdM）模型的构建。 --- 第二章：现代生产执行系统（MES）架构与功能深度解析 本章是全书的技术核心，全面解构了新一代 MES 系统的功能模块、技术标准以及与企业其他信息系统的集成规范。本书采用 ISA-95 标准作为理论框架，结合当前主流的云原生 MES 架构进行讲解。 2.1 MES 在企业信息架构中的定位： 明确 MES 作为连接计划层（ERP）与控制层（SCADA/PLC）的桥梁角色。通过详细的流程图对比，说明 MES 如何将宏观的生产订单转化为可执行的实时车间指令，并向上反馈精确的生产进度与物料消耗数据。 2.2 核心功能模块的工程实现： 详尽阐述了以下关键模块的业务逻辑和技术实现： 工单管理与调度（Work Order & Scheduling）： 探讨先进的有限能力调度算法（如遗传算法、启发式算法）在复杂多变的车间环境下的应用，以及如何实现动态重调度。 过程管理与数据采集（Process Management & Data Acquisition）： 详细介绍了如何设计标准化操作规程（SOP）模型，以及如何通过工业平板或移动终端完成操作确认和自动数据采集（ADC）。 物料与供应链追溯（Material Tracking & Traceability）： 重点讲解了基于批次、序列号的“正向追溯”与“反向追溯”机制的构建，并探讨了如何利用 RFID 或二维码技术保证数据的实时性和准确性。 质量管理集成（Quality Management Integration）： 如何在生产过程中嵌入检验点（Checkpoints），自动触发质量检验（Incoming, In-Process, Final Inspection），并与 SPC（统计过程控制）工具联动。 2.3 MES 系统集成与数据接口标准： 深入分析了 MES 与 ERP 之间的接口规范（如物料需求、产能释放、成品入库确认）。重点讲解了面向未来的 API 驱动型集成模式，以及如何利用中间件（Middleware）技术解耦不同系统的依赖性。 --- 第三章：车间数据治理与分析驱动的优化策略 数据是智能制造的血液。本章专注于如何有效地采集、清洗、存储和利用车间生产数据，将其转化为决策支持信息。 3.1 大数据在生产现场的存储与处理： 对比了传统关系型数据库与时序数据库（Time-Series Database, TSDB）在存储海量设备传感器数据方面的优劣。讲解了数据湖（Data Lake）的构建原则，确保原始数据的完整性。 3.2 关键绩效指标（KPIs）的实时计算与可视化： 详细列举了衡量车间效率和质量的核心指标，包括： OEE (Overall Equipment Effectiveness) 深度剖析： 不仅计算出 OEE 的三个组成部分（可用率、性能、质量率），更深入探究影响各组成部分的根本原因分析（Root Cause Analysis, RCA）。 周期时间分析（Cycle Time Analysis）： 如何分解不同工序的时间浪费点，并利用价值流图（VSM）进行可视化。 3.3 预测性分析模型的初步构建： 介绍如何使用简单回归分析或机器学习算法，基于历史故障数据和实时运行参数，预测设备可能发生故障的时间窗口，从而实现从被动维修向主动维护的转变。 --- 第四章：人机交互、操作员支持与安全管理 智能工厂绝非无人化，而是强调高效的人机协作。本章关注操作员在数字化环境下的角色转变与支持系统的构建。 4.1 数字化操作界面（HMI/Andon）的设计原则： 遵循“少即是多”的原则，设计直观、易懂的 HMI 界面。重点讲解了 Andon 系统（异常警报系统）的构建，包括多级警报响应流程和责任人分配机制，确保异常能够被快速识别和解决。 4.2 增强现实（AR）在现场维护与指导中的应用： 探讨 AR 技术如何叠加到物理设备上，为现场维护工程师提供实时的操作步骤指导、设备历史数据查询以及远程专家协助，显著降低了复杂故障的处理时间。 4.3 工业网络安全与数据合规性： 鉴于生产系统与外部网络的连接日益紧密，本章系统性地分析了 OT（Operation Technology）侧的网络安全风险，包括物理隔离策略、访问控制列表（ACLs）的配置，以及如何满足行业特定的数据保留和隐私保护法规。 --- 附录：项目实施方法论与案例研究 本书最后通过两个典型的中型制造企业的数字化转型案例，总结了先进制造系统集成的通用项目实施方法论（如敏捷部署与瀑布模型结合），并对实施过程中遇到的技术难题与管理挑战进行了深入的剖析与反思。 案例一：离散制造企业的柔性产线部署 案例二：流程制造企业的能耗优化与过程控制集成 目标读者： 本书适用于高等职业院校、高等专科学校的工业工程、自动化、信息管理等相关专业的学生，以及希望进行车间数字化升级的企业技术管理人员和一线工程师。

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