自动化系统工程设计与实施 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:327

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出版时间:2008-6

价格:30.00元

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isbn号码:9787121068195

丛书系列:

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• 自动化
• 系统工程
• 控制系统
• 工业自动化
• 设计
• 实施
• PLC
• SCADA
• 过程控制
• 机器人

制造企业的数字化转型与智能工厂构建 本书聚焦于现代制造业所面临的数字化浪潮，旨在为企业提供一套系统化、可操作的智能工厂构建与实施蓝图。 本书深入剖析了从传统制造向智能制造跃迁的关键挑战与核心驱动力，内容涵盖了先进制造技术、信息物理系统（CPS）的集成应用、工业物联网（IIoT）的平台构建，以及数据驱动的决策优化等前沿领域。 第一部分：智能制造战略规划与顶层设计 本部分是理解和推动智能制造变革的理论基础与战略指导。 第一章：宏观背景与行业趋势洞察 全球制造业变革的驱动力： 深入分析工业4.0、工业互联网（IIoT）以及全球供应链重构对企业运营模式提出的新要求。探讨技术进步（如云计算、边缘计算、5G通信）如何重塑生产要素的连接方式。 中国制造业转型升级的政策导向： 梳理国家层面关于“中国制造2025”、智能制造工程的战略目标与实施路径，理解政策红利的应用场景。 企业数字化成熟度评估模型： 提供一套系统的评估框架，帮助企业识别当前在设备自动化、数据集成、柔性制造、服务化转型等方面的现状与差距，为后续的投资决策提供基准。 智能制造的价值主张： 明确智能制造不仅仅是降本增效，更重要的是提升产品创新速度、改善质量控制能力以及实现个性化、小批量、高柔性的柔性制造能力。 第二章：智能工厂的顶层架构与总体规划 分层解耦的架构设计： 阐述智能工厂的典型分层模型（如 ISA-95 模型的扩展），包括现场控制层、制造执行层（MES）、计划与调度层（APS）以及企业资源规划层（ERP）。重点讨论如何实现各层级之间的数据无缝流转与语义一致性。 关键技术选型与集成策略： 针对传感器、执行器、PLC/DCS、SCADA 等底层硬件系统，探讨其在数字化环境下的选型标准、开放性要求和集成协议（如 OPC UA）。 数据治理与标准制定： 强调数据作为核心资产的地位。制定企业级数据标准、数据字典和数据生命周期管理规范，确保数据采集、存储、分析的准确性和一致性。 安全基线与风险管理： 深入探讨工业控制系统（ICS）的安全威胁模型（如 Purdue 模型在网络安全上的映射），建立 OT/IT 融合环境下的纵深防御体系，包括物理隔离、网络分段、身份认证和持续监控机制。 第二部分：核心制造业务的数字化重塑 本部分深入探讨智能制造在生产运营各个环节的具体落地实践，聚焦于如何利用信息技术优化物理过程。 第三章：制造执行系统（MES）的深度应用与优化 MES 的核心功能模块重构： 详细分析现代 MES 在生产调度、物料跟踪（工序级）、质量管理（SPC/SQC）、设备性能管理（OEE 分析）等模块中的功能深化。 工单的电子化与追溯性： 探讨如何通过电子看板、二维码/RFID 技术实现对每一个物料、半成品、成品的实时、多维度、跨工序的精确追溯，满足严格的行业法规要求。 与上层系统的集成协同： 阐述 MES 如何通过实时数据接口（而非传统的批处理）与 ERP 和 APS 交互，实现计划的快速响应和执行的精准控制。 操作员界面（HMI）的UX/UI设计： 强调提升人机交互的效率与体验，如何通过可视化仪表盘、移动端应用辅助一线员工快速完成任务确认和问题上报。 第四章：工业物联网（IIoT）平台搭建与数据采集 边缘计算与数据预处理： 探讨在靠近生产现场的设备侧部署边缘计算节点的重要性，实现数据的清洗、聚合和初步分析，减少云端压力，并确保低延迟响应。 异构设备连接技术： 针对不同年代、不同厂商的 PLC 和设备协议不统一的问题，提供基于软件定义连接器或协议转换网关的解决方案，实现数据的“即插即用”。 实时数据流处理架构： 引入流处理技术（如 Kafka、MQTT Broker）构建实时数据总线，确保设备状态、能耗数据、报警信息能够在毫秒级传输至分析引擎。 设备健康监测与预测性维护（PdM）： 基于采集到的振动、温度、电流等高频时序数据，应用统计过程控制（SPC）和基础机器学习模型，提前识别设备异常模式，制定主动维护计划，最大限度减少非计划停机时间。 第三部分：智能决策与优化控制 本部分关注如何将收集到的数据转化为可执行的洞察力，实现生产过程的自我优化。 第五章：高级计划与排程（APS）的柔性化 约束驱动的优化算法： 介绍先进的排程引擎如何处理多重约束条件（如物料可用性、设备能力、人员资质、交期压力），并采用启发式算法或精确算法快速生成最优/次优生产计划。 产能平衡与瓶颈分析： 实时监控各工作中心（Work Center）的负荷率，识别动态瓶颈，并自动调整后续工序的优先级，实现全流程的平衡流动。 仿真建模与“数字孪生”的初步应用： 介绍如何利用离散事件仿真（DES）工具对新的生产布局、工艺流程进行预验证，构建轻量级的数字孪生模型，辅助决策验证。 第六章：质量管理系统的智能化升级 在线质量检测与反馈： 介绍机器视觉（Machine Vision）、激光扫描等非接触式检测技术在关键工序的应用，实现 100% 全检。 缺陷数据的深度挖掘： 将检测数据与生产参数（如温度、压力、速度）进行关联分析，应用回归分析或分类模型，探究导致缺陷的根本原因（Root Cause Analysis），实现源头质量预防。 质量数据的透明化与协同： 建立跨部门的质量仪表盘，实现从研发、采购、生产到售后服务的质量信息闭环，支持快速的产品迭代和工艺改进。 第四部分：组织变革与项目实施管理 智能系统的成功实施不仅依赖技术，更需要匹配的组织结构和成熟的项目管理方法。 第七章：组织架构的敏捷化与人才培养 IT/OT 融合团队的构建： 探讨如何打破传统信息技术（IT）和运营技术（OT）部门之间的壁垒，建立跨职能的智能制造项目小组。 技能差距分析与再培训： 识别未来智能工厂所需的新兴技能（如数据科学家、工业网络安全专家、PLC/软件集成工程师），制定内部人才培养和外部引进策略。 变革管理与员工赋能： 强调在引入自动化和数字化工具时，必须进行充分的沟通和培训，确保一线员工理解技术带来的益处，积极参与系统的优化迭代，避免“抵触心理”。 第八章：智能制造项目的阶段性实施与绩效评估 试点项目的选择与范围界定： 建议采用“小步快跑、快速迭代”的原则，选择关键价值链环节或痛点最明显的生产线作为试点，避免“大爆炸”式的风险。 投资回报率（ROI）的量化评估： 建立衡量智能制造效益的 KPI 体系，不仅关注生产效率（OEE）和成本节约，还要量化柔性提升、交期准时率和质量缺陷率的改善幅度。 持续改进的机制建立： 强调智能系统是一个持续优化的过程，而非一次性项目。建立定期的技术审查和业务流程再造会议，确保系统能适应不断变化的市场需求。 本书通过对上述八个章节的系统阐述，旨在为企业的中高层管理者、技术规划人员以及项目实施团队提供一套清晰的路线图，指导他们稳健、高效地迈向以数据驱动、高度互联的现代化智能工厂。

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读完这本关于高级数据库调优与性能优化的专著，我最大的感受是作者对底层原理的掌控达到了令人惊叹的深度。这本书远远超出了标准SQL优化的范畴，它直接切入了操作系统内核与存储引擎的交互层面。例如，关于B+树索引的页分裂与空间局部性优化，作者用详尽的图示和代码片段解释了不同存储引擎（如InnoDB与RocksDB）在处理高并发写入时的内在差异，这对于理解数据库瓶颈的根源至关重要。更让我受益匪浅的是对“延迟和吞吐量”的辩证分析。书中系统地介绍了各种锁机制（行锁、间隙锁、Next-Key Lock）在不同隔离级别下的实际影响，并提供了一套科学的基准测试方法，用以量化特定查询对系统整体资源的占用情况。这本书的语言风格非常严谨且充满挑战性，它要求读者不仅要“会用”数据库，更要“理解”数据库是如何在硬件限制下榨取每一分性能的。对于DBA和资深后端开发者而言，这绝对是案头必备的“武功秘籍”。

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这本书在网络协议栈与高性能网络编程方面的讲解，可谓是匠心独运。它没有停留在TCP/IP基础知识的罗列上，而是直接聚焦于如何突破传统套接字编程的性能瓶颈。作者巧妙地引入了eBPF技术在内核层面对网络事件的可见性和干预能力，这为理解现代高性能服务器框架的实现机制提供了全新的视角。书中花了大量篇幅解析了诸如DPDK、XDP等数据面加速技术，并详细对比了它们与传统内核网络栈在延迟、中断处理机制上的差异。我特别喜欢其中关于“零拷贝技术”的实战演练部分，作者不仅解释了sendfile/splice的工作原理，还提供了一套基于用户态内存管理的异步I/O模型示例，展示了如何最大限度地减少CPU上下文切换。对于构建高频交易系统、实时音视频流媒体或任何对延迟敏感的应用开发者来说，这本书提供的知识深度和实操指导性是无与伦比的，它真正做到了“从网卡到应用层”的全景解析。

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这部关于现代编译器设计与优化的教材，彻底颠覆了我对程序执行效率的理解。它不像传统的编译原理书籍那样侧重于理论证明，而是紧密围绕着LLVM这一现代编译基础设施展开，兼具前沿性和实用性。作者对中间表示（IR）的剖析细致入微，从SSA形式到各种Pass的执行顺序，每一步优化策略背后的动机都被解释得清清楚楚。我尤其对书中关于向量化和循环展开的章节印象深刻，它详细展示了编译器如何通过特定的数据流分析和代码转换，将看似简单的C/C++循环指令转化为高效的SIMD指令集操作。此外，书中还探讨了JIT编译器的最新进展，如Type-Specializing JIT，以及如何针对特定的硬件架构（如ARM或RISC-V）进行目标代码生成和指令调度优化。这本书对于希望深入理解程序如何从高级语言一步步蜕变为机器指令的系统程序员来说，无疑是一座宝库，它教会我们如何“与编译器对话”，从而写出真正高效的代码，而不是仅仅依赖编译器的“默认设置”。

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这本关于软件架构的书，真是让人耳目一新。作者似乎并没有拘泥于传统的MVC或分层架构的窠臼，而是深入探讨了微服务与事件驱动架构的融合之道。尤其是他对“领域驱动设计”（DDD）在实际项目中的落地应用的阐述，细致入微，仿佛带着读者亲手搭建了一个复杂的业务系统。书中没有过多的理论堆砌，而是大量篇幅聚焦于如何应对分布式系统中的一致性挑战，例如如何巧妙运用Saga模式来协调跨服务的业务流程，以及在数据层面如何权衡CAP理论，做出务实的取舍。我特别欣赏其中关于“架构演进”的章节，它强调了架构不是一次性设计，而是一个持续迭代优化的过程。书中通过几个经典案例的剖析，展示了架构师如何在需求变更、技术栈升级的压力下，保持系统的可维护性和可扩展性。对于那些厌倦了纸上谈兵、渴望在实际工程中提升架构能力的工程师来说，这本书无疑是一本极佳的实践指南，它提供的工具箱里装的都是真家伙。

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我刚刚合上这本关于复杂系统可靠性工程的文集，内心充满了对工程哲学的敬畏。这本书更像是一系列行业“事故复盘”与“教训总结”的集合体，其价值在于其真实性和残酷性。它没有提供任何虚无缥缈的“银弹”，而是直面了现实世界中系统失效的必然性。书中对“故障注入”和“混沌工程”的阐述尤为深刻，它不仅仅介绍了工具的使用，更深入探讨了如何设计出能有效暴露系统脆弱性的实验场景，以及如何通过量化指标来衡量系统的韧性边界。特别是关于“人为失误”在系统失效链中的作用分析，作者提出了许多发人深省的观点，强调了流程设计和可观察性对于减少隐性风险的决定性作用。与其他偏重于技术的书籍不同，这本书的视角是宏观且批判性的，它迫使读者跳出代码层面，从组织结构、决策制定和文化建设等多个维度去审视和构建高可靠性服务。读完后，我感觉自己对“失败”的态度都变得更加审慎和专业了。

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