具体描述
《现代润滑技术》主要分为两大部分。第一部分：第1章主要阐述了表面形貌、摩擦、磨损、润滑的基本概念。第二部分：第2章至第8章，主要介绍了现代的润滑油、润滑脂、维护方法、润滑方式和固体润滑等方面的概念及应用，旨在培养和提高读者解决工程实际问题的能力，解决节约能源、延长机器使用寿命以及环保问题。
润滑是降低摩擦、减少磨损的必要手段。如何在典型设备中正确使用润滑 剂和润滑技术，改进生产技术，使之降低摩擦、减少磨损，大幅度提高设备寿命是《现代润滑技术》重点探讨的内容。
好的，这是一本名为《工业智能制造系统集成与优化》的图书简介。 --- 《工业智能制造系统集成与优化》图书简介 前言：迈向工业4.0的核心驱动力 在当前全球工业格局加速变革的浪潮中，以物联网（IoT）、大数据、云计算、人工智能（AI）和边缘计算为核心技术支撑的工业互联网和智能制造正成为重塑全球产业链和提升国家竞争力的关键领域。本书《工业智能制造系统集成与优化》旨在系统性地梳理和深入剖析当前工业智能制造体系的架构设计、关键技术、集成方法与优化策略，为读者提供一套全面、前瞻且实用的理论框架与工程实践指南。 本书的编写立足于前沿研究成果与大量工业现场的实际应用案例，聚焦于如何将分散的、异构的制造资源有效整合，通过数据驱动的智能决策，实现生产效率的指数级提升、质量的实时可控以及柔性化生产的深度赋能。我们深知，智能制造并非单一技术的堆砌，而是一个复杂的系统工程，其核心挑战在于“集成”与“优化”。 第一部分：智能制造的理论基石与系统架构（第1章至第3章） 本部分奠定了理解现代智能制造的基础。首先，深入探讨了智能制造的内涵、发展历程及其在不同行业（如高端装备、汽车、电子、航空航天）的应用前景，明确了从自动化到信息化的跨越，再到智能化决策的演进路径。 第1章：智能制造的战略定位与核心概念 详细阐述了工业4.0、工业互联网（IIN）和智能工厂（Smart Factory）的相互关系与核心要素。重点解析了信息物理系统（CPS）在制造环境中的具体体现，以及数字化孪生（Digital Twin）技术作为连接物理实体与虚拟模型的关键桥梁作用。 第2章：面向全生命周期的系统架构设计 引入了分层分域的智能制造参考架构模型，涵盖了从底层感知层、网络传输层、平台支撑层到上层应用层的完整技术栈。特别强调了边缘计算在实时数据处理和快速响应中的重要性，以及云边端协同的部署策略。 第3章：数据要素驱动的制造逻辑 论述了制造数据的全景视图，包括操作数据（OT Data）、管理数据（IT Data）和工程数据（ET Data）的融合挑战。深入分析了数据采集、预处理、标准化与语义化的重要性，为后续的智能分析奠定数据基础。 第二部分：关键使能技术与集成方法（第4章至第7章） 本部分聚焦于支撑智能制造落地的核心技术群，并探讨了如何将这些技术有机地整合到统一的制造流程中。 第4章：工业物联网（IIoT）与现场总线技术 详细对比了OPC UA、MQTT、TSN（时间敏感网络）等主流工业通信协议的优劣势及其在异构设备互联中的应用场景。探讨了低功耗广域网（LPWAN）技术在资产跟踪和远程监控中的潜力。 第5章：人工智能在制造过程中的深度应用 这一章是本书的技术核心之一。涵盖了机器学习（ML）在预测性维护（PdM）、质量缺陷自动检测（AOI）中的算法选型与模型训练。深入讲解了深度学习在复杂视觉检测和工艺参数自适应优化中的实践案例，并探讨了强化学习（RL）在生产调度和机器人路径规划中的前沿探索。 第6章：制造执行系统（MES）的智能化升级与集成 探讨了传统MES系统向新一代智能MES转型的必要性，特别是其与ERP、PLM/cPDm系统之间的数据交互标准和接口设计。重点介绍了基于微服务架构的柔性MES设计理念，以适应小批量、多品种的生产需求。 第7章：流程自动化与机器人协同技术 分析了RPA（机器人流程自动化）在管理流程中的应用，以及先进机器人技术（如协作机器人Cobots、移动机器人AMR）在生产线上的部署策略。强调了人机协作的安全标准和效率优化模型。 第三部分：系统优化与智能决策（第8章至第10章） 系统集成后的最终目标是实现全局范围内的效率与质量优化。本部分侧重于如何利用集成数据和智能模型做出最优决策。 第8章：基于数字孪生的仿真与优化 详细阐述了如何构建高保真度的数字孪生模型，包括物理模型、行为模型和规则模型的集成。探讨了利用孪生体进行离线验证、工艺参数迭代优化以及快速故障诊断的方法论。 第9章：高级生产调度与资源优化 介绍了约束规划（Constraint Programming）、混合整数线性规划（MILP）等数学优化工具在车间排程中的应用。重点分析了如何应对动态中断、突发事件，实现基于实时反馈的自适应调度系统。 第10章：系统可靠性、安全与韧性建设 智能系统对安全性和可靠性提出了更高要求。本章讨论了功能安全（Functional Safety）在自动化设备中的实施，以及网络安全（Cybersecurity）在OT/IT融合环境中的防护体系构建。同时，探讨了如何通过多源数据冗余和异地备份，增强制造系统的抗风险能力（韧性）。 总结与展望：构建面向未来的制造生态 本书最后对智能制造的未来趋势进行了展望，包括模块化设计、边缘AI的普及、人机交互界面的革新以及可持续性制造的融合。 本书的特点： 1. 体系完整性： 覆盖了从底层感知到顶层决策、从硬件连接到软件平台、从数据采集到智能优化的全栈技术体系。 2. 实践导向性： 理论阐述紧密结合了工业界面临的实际痛点，提供了多行业、多维度的工程化解决方案和实施路径。 3. 技术前瞻性： 重点突出了CPS、数字孪生、边缘AI等当前最前沿的技术在提升制造效能中的关键作用。 适用读者： 本书非常适合从事高端制造业、自动化工程、信息技术与运营技术（OT/IT）融合领域的工程技术人员、系统集成商、企业中高层管理者，以及高等院校相关专业的师生和科研人员。通过阅读本书，读者将能够系统掌握构建、集成和优化新一代智能制造系统的核心能力。
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