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出版者:Springer

作者:M. Rao

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2007-09-05

价格:USD 171.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780412543708

丛书系列:

图书标签:

• 智能制造
• 分布式系统
• 集成系统
• 人工智能
• 工业自动化
• 制造系统
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• 数据分析
• 物联网
• 工业4
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智能制造：融合分布式智能系统，赋能高效生产 在当今瞬息万变的工业环境中，制造业正经历一场深刻的变革，其核心在于智能化和网络化。《Integrated Distributed Intelligent Systems in Manufacturing》（暂译为《制造领域的集成分布式智能系统》）一书，正是聚焦于这场变革的关键驱动力——分布式智能系统在制造领域的集成应用。本书并非仅仅是概念的堆砌，而是深入剖析了如何构建、部署和优化这些复杂系统，以期实现制造业的效率、柔性和可持续性大幅提升。 什么是分布式智能系统？ 简而言之，分布式智能系统是指一种由多个相互连接、协同工作的智能体构成的系统。这些智能体可以是独立的传感器、控制器、机器人，甚至是具有自主学习和决策能力的软件模块。它们并非集中在一个中央大脑的控制之下，而是通过分布式的方式共享信息、协调行动，共同完成复杂的制造任务。这种架构赋予了系统前所未有的灵活性和鲁棒性，即使部分组件出现故障，整个系统仍能继续运行，或进行快速的自适应调整。 本书内容深度解析： 本书以系统性的视角，全面阐述了分布式智能系统在现代制造中的关键技术、架构设计、实施策略以及未来发展趋势。 基础理论与核心技术： 书中首先奠定了坚实的理论基础，详细介绍了支撑分布式智能系统的关键技术，包括但不限于： 分布式人工智能（DAI）： 探讨了多智能体系统（MAS）的设计原理、通信协议、协调机制和决策方法。重点关注智能体之间的合作、竞争以及如何通过学习来优化整体性能。 物联网（IoT）与传感器网络： 深入分析了各类传感器（如温度、压力、视觉、振动等）如何集成到制造流程中，以及它们产生的大量数据如何被采集、传输和处理。这包括了无线通信技术、边缘计算的初步应用，以及如何确保数据的实时性和准确性。 云计算与边缘计算： 阐述了云平台在数据存储、分析和模型训练方面的优势，以及边缘计算在近数据源进行实时处理、降低延迟和提高响应速度方面的关键作用。书中讨论了如何构建混合云/边缘架构，以平衡计算能力和实时性需求。 机器学习与深度学习： 详细介绍了机器学习算法在预测性维护、质量控制、生产调度优化等方面的应用。重点关注如何利用历史生产数据训练模型，以实现对设备故障的预警、产品缺陷的自动检测以及生产流程的智能调优。 数字孪生（Digital Twin）： 探讨了如何创建物理资产的虚拟副本，并利用实时数据进行同步更新。数字孪生不仅能用于模拟和分析，更能作为智能决策的基础，实现对生产流程的远程监控和优化。 架构设计与系统集成： 书中提供了构建分布式智能制造系统的详细指南，包括： 模块化架构设计： 强调了如何将复杂的制造流程分解为独立的、可复用的智能模块，并通过标准化的接口进行连接。这种设计理念有助于系统的可扩展性、可维护性和快速迭代。 通信与互操作性： 重点关注不同智能体之间的通信协议、数据格式以及如何实现异构系统的互操作。书中可能涉及OPC UA、MQTT等工业通信标准，以及如何构建通用的数据模型。 数据融合与分析： 阐述了如何从异构数据源中提取有价值的信息，并进行多维度分析。这包括数据清洗、特征工程、时序数据分析以及实时数据流处理技术。 安全与隐私： 强调了在分布式智能系统中保障数据安全和隐私的重要性。书中可能讨论了加密技术、访问控制、网络安全策略以及如何应对潜在的网络攻击。 应用场景与案例研究： 本书通过丰富的实际应用案例，展示了分布式智能系统在不同制造领域的效果。这些案例可能涵盖： 智能工厂的运营： 如何利用分布式智能系统实现生产线的自动化、柔性化和智能化调度，提高生产效率和降低生产成本。 预测性维护： 通过实时监测设备状态，预测潜在故障，并提前安排维护，最大程度地减少停机时间。 质量控制与追溯： 利用机器视觉和传感器数据，实现对产品质量的实时监控和缺陷的自动识别，同时构建全面的产品追溯体系。 供应链协同： 如何将分布式智能系统延伸到供应链的上下游，实现信息的实时共享和协同优化，提高整个供应链的响应速度和效率。 人机协作： 探讨了智能机器人与人类工人如何协同工作，提升生产效率和工作安全性。 未来展望与挑战： 书的最后部分，对分布式智能系统在制造业的未来发展进行了展望，并指出了当前面临的挑战，包括： 标准化的推进： 呼吁建立统一的标准和协议，以促进不同供应商设备和系统的互联互通。 人才的培养： 强调了培养具备跨学科知识（如IT、AI、制造工程）的专业人才的重要性。 伦理与社会影响： 探讨了自动化和智能化可能带来的就业结构变化以及社会责任问题。 谁应该阅读这本书？ 制造企业的高级管理人员： 帮助他们理解智能化转型的重要性，并制定相应的战略。 生产运营和工程技术人员： 提供实用的技术指导和解决方案，用于改进生产流程和提高设备性能。 系统集成商和解决方案提供商： 为他们提供设计、实施和优化分布式智能制造系统的理论基础和实践经验。 学术研究人员和学生： 深入了解分布式智能系统在制造领域的最新研究进展和应用趋势。 《Integrated Distributed Intelligent Systems in Manufacturing》是一本面向未来、极具实践指导意义的著作，它将帮助读者深刻理解和掌握驱动现代制造业变革的关键技术，为构建更高效、更智能、更具竞争力的未来工厂提供坚实的支撑。

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“Integrated Distributed Intelligent Systems in Manufacturing”这个书名，直接触及了我对制造业效率提升和成本控制的关注点。在日益激烈的市场竞争中，如何通过技术手段优化生产流程、降低运营成本、提高产品质量，是所有制造企业都在努力的方向。“智能”二字，无疑是实现这些目标的核心驱动力。我更想了解的是，书中是如何定义和实现“智能”的。它是否仅仅是指自动化程度的提高，还是更进一步，涉及到机器的学习、预测性维护、甚至自主的生产优化？“分布式”的概念也同样吸引我。想象一下，在过去，一个生产线的故障可能会导致整个工厂的停产，而在一个分布式智能系统中，如果一个节点出现问题，其他的节点是否能够自动接管其任务，或者将生产任务重新分配，从而将影响降到最低？我期待书中能够深入探讨这些分布式智能系统在实际生产中的应用，例如，如何利用传感器数据和机器学习算法来实现设备的状态监测和故障预测，从而进行预防性维护，避免非计划停机。我还对书中可能阐述的“集成”方面充满好奇，即如何将来自不同设备、不同部门、甚至不同企业的数据和信息进行整合，从而形成一个全局的、实时的生产视图，并基于这个视图做出更明智的决策。这本书的书名本身就充满了技术深度和实践价值，预示着它将是一部关于如何打造未来智能制造系统的权威指南。

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“Integrated Distributed Intelligent Systems in Manufacturing”这个书名，立刻吸引了我，因为它直接点出了当前制造业转型升级的核心议题。在追求更高效率、更低成本、以及更强市场响应能力的时代，如何将分散的生产资源和信息系统整合为一个智能、协同的整体，是所有制造企业都在努力的方向。“分布式”的概念让我联想到，未来的生产布局将更加灵活，不再局限于大型的集中式工厂，而是可以分布在更小的、更灵活的生产单元中，甚至可以实现跨地域的协同生产。我对于书中如何实现“集成”非常感兴趣。如何将这些可能异构的、分布式的系统有效地连接起来，实现数据的实时共享和流程的协同？我希望书中能够提供关于构建统一数据架构、采用开放标准接口、以及利用云计算和物联网（IoT）技术来实现系统集成的具体方案。同时，“智能”的应用也是我关注的重中之重。这是否意味着系统能够自主学习、适应变化，并做出最优的生产决策？例如，如何利用机器学习技术来实现设备的预测性维护、生产过程的动态优化、甚至是在面对突发情况时进行自主的故障诊断和恢复？这本书的题目本身就充满了技术深度和实践价值，预示着它将是一部关于如何打造下一代智能制造系统的权威指南。

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“Integrated Distributed Intelligent Systems in Manufacturing”这个书名，让我对制造业的未来充满了想象。在工业4.0和智能制造的大背景下，如何将分散在各个环节的智能单元有效地整合起来，形成一个高效协同的整体，是所有制造业企业都在探索的关键。而“分布式”的理念，更是为实现这一目标提供了新的思路。它意味着生产能力可以更加灵活地分布，不再受限于集中的生产线或工厂。我非常期待书中能够详细阐述“集成”的实现方式。如何在地理上分散、功能上各异的智能系统之间建立起有效的连接和通信？如何实现数据的无缝流动和共享，打破信息孤岛？我希望书中能提供关于构建统一数据平台、标准化接口、以及利用微服务等技术来实现系统集成的详细方法。同时，“智能”的应用也是我关注的重点。这是否意味着系统能够像人类一样思考、学习和决策？例如，如何利用人工智能算法来实现生产过程的预测性维护、自主优化、甚至是产品的个性化定制？这本书的题目本身就包含了对未来制造模式的深刻洞察，预示着它将为我揭示一条通往更智能、更高效、更具弹性的制造之路。

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“Integrated Distributed Intelligent Systems in Manufacturing”这个书名，立即勾起了我对制造业转型升级的思考。在当今快速变化的市场环境中，传统的制造模式面临着巨大的挑战。如何将分散在各处的智能节点有效地整合起来，并赋予它们协同工作的能力，是实现更高级别自动化和智能化的关键。“分布式”的概念让我联想到，未来的生产可能不再局限于少数几个大型工厂，而是分布在更广泛的地理区域，甚至可以由多个小型、专业化的生产单元组成。而“智能”的加入，则使得这些分布式节点能够独立思考、自主决策，并与其他节点进行高效的协作。我非常好奇书中是如何阐述“集成”的。它是否意味着将不同的生产设备、信息系统、甚至是供应链的各个环节打通，形成一个统一的、端到端的智能制造体系？我希望书中能够详细介绍实现这种集成的技术方案，例如，如何构建统一的数据平台，如何利用API和中间件技术实现系统间的互联互通，以及如何确保数据在传输和处理过程中的安全性和可靠性。同时，我也非常期待书中能提供关于如何设计和管理这种分布式智能系统的最佳实践，包括如何进行有效的资源调度、如何处理系统故障、以及如何实现系统的持续优化和演进。这本书的题目本身就包含了深刻的技术内涵，足以引发我对未来智能制造的无限遐想。

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“Integrated Distributed Intelligent Systems in Manufacturing”——这个书名，让我立刻联想到当前制造业正面临的深刻变革。在数字化、网络化、智能化的浪潮下，传统的生产模式正在被颠覆，取而代之的是更加灵活、高效、智能的生产体系。而“分布式”和“集成”的结合，正是实现这一目标的关键。“分布式”意味着生产能力可以分散部署，不再受限于单一的地点或设备，从而提高生产的灵活性和可扩展性。我尤其好奇书中是如何处理“集成”这一挑战的。如何在众多分散的、可能由不同供应商提供的系统和设备之间实现无缝的连接和协同？我希望书中能够提供具体的解决方案和技术路径，例如，如何利用标准化的接口和协议，如何构建统一的数据模型，以及如何利用中间件和API等技术手段来实现不同系统间的信息共享和流程协同。同时，“智能”的应用也是我关注的焦点。这是否意味着系统能够自主学习生产过程中的规律，并根据这些规律进行自我优化？例如，在面对市场需求变化、设备故障等突发情况时，系统能否自动调整生产计划和资源分配，以保证生产的连续性和效率？这本书的题目本身就涵盖了当前制造业最前沿的技术和理念，预示着它将为我提供关于如何构建未来智能工厂的深刻洞见。

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“Integrated Distributed Intelligent Systems in Manufacturing”这个书名，让我不禁联想到制造业当前面临的复杂性与日俱增的局面。在全球化竞争加剧、市场需求日益个性化和波动化的背景下，传统的集中式、垂直化的制造模式已经难以满足需求。取而代之的是更加灵活、分布式、网络化的生产体系。而“智能”二字，则为这种体系注入了灵魂。我尤其感兴趣的是，书中是如何阐述“分布式”概念的。它指的是地理上的分散，还是功能上的模块化，抑或是两者兼而有之？一个真正意义上的分布式智能系统，必然要求各个子系统之间具备高度的自主性和协同性。这意味着每个子系统都需要具备一定程度的“思考”能力，能够根据局部信息做出最优决策，并能够与其他子系统进行有效的交互，以实现全局的最优化。我希望书中能深入探讨实现这种分布式智能的关键技术，例如，如何构建强大的边缘计算能力，使得数据处理和决策能够在靠近数据源的地方完成，从而减少延迟和对中心网络的依赖。同时，我也非常期待书中能够分享一些关于如何设计和管理这种分布式系统的方法论，包括如何进行有效的任务分配、如何处理系统故障时的容错机制，以及如何构建一个能够不断自我学习和适应环境变化的智能网络。这对于正在探索更高级别自动化和智能化的制造业企业来说，无疑具有极大的参考价值。

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这本书的书名——“Integrated Distributed Intelligent Systems in Manufacturing (Intelligent Manufacturing)”——本身就激起了我极大的好奇心。在当今这个制造业飞速发展、智能化浪潮席卷全球的时代，如何将分散的、分布式的系统有效地整合起来，并赋予它们“智慧”，成为了一项至关重要的挑战。想象一下，一个庞大的制造网络，从原材料的采购、加工，到成品的组装、质量检测，再到物流的配送，每一个环节都可能是一个独立的、分布式的系统。而“智能”的引入，则意味着这些系统不再是孤立的执行者，而是能够感知、学习、决策并协同工作的有机整体。这不仅仅是技术的升级，更是生产模式的革命。我一直在思考，究竟是怎样的技术架构能够支撑起如此复杂的系统？又是怎样的算法和模型能够让这些系统具备“智能”？作者是如何将“集成”和“分布式”这两个看似矛盾的概念巧妙地结合在一起，创造出更高效、更灵活、更具韧性的制造生态系统的？我非常期待书中能够深入探讨这些核心问题，例如，如何实现不同系统之间的数据无缝流动和共享，如何建立统一的通信协议和接口，如何利用物联网（IoT）技术连接物理世界的设备和数字世界的系统，以及如何运用人工智能（AI）和机器学习（ML）等技术来优化生产流程、预测设备故障、甚至实现自主的生产调度和管理。这本书的题目让我对未来的智能制造充满了憧憬，我希望它能为我揭示一条通往更高生产力、更低成本、更可持续发展的制造之路。

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“Integrated Distributed Intelligent Systems in Manufacturing”——这个书名就像是一扇通往未来制造世界的窗户。我一直对制造业的演进非常感兴趣，而“智能”和“分布式”这两个关键词，正是我认为未来制造业发展的关键方向。“集成”更是将这些元素串联起来的粘合剂。我特别想知道，书中是如何处理“分布式”的部署和管理问题的。一个分散式的生产网络，如何才能保证各个节点的协同效率？如何实现信息的实时共享和同步，避免数据孤岛的产生？我期待书中能够详细介绍实现这种分布式的技术支撑，例如，如何利用云计算、边缘计算、以及物联网（IoT）技术来构建一个可扩展、可维护的分布式智能制造平台。同时，“智能”的应用也是我关注的焦点。这是否意味着系统能够自主学习生产过程中的规律，并根据这些规律进行自我优化？例如，在面对原材料波动、设备性能下降等情况时，系统能否自动调整生产参数，以保证产品的质量和生产效率？我希望书中能提供具体的案例和理论框架，帮助我理解如何将人工智能、机器学习等先进技术融入到分布式制造系统中，从而实现生产流程的智能化升级。这本书的题目涵盖了当前制造业最热门的几个话题，预示着它将是一本具有前瞻性和实践性的著作。

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“Integrated Distributed Intelligent Systems in Manufacturing”这个书名，仿佛描绘了一幅未来工厂的蓝图。在我看来，制造业的未来必然是高度互联、高度智能化的。而“集成”一词，正是实现这一目标的关键。它意味着将过去可能孤立存在的各种生产单元、信息系统、甚至供应链的各个环节，都能够无缝地整合到一个统一的、智能的框架之下。这种集成不仅仅是数据的连接，更是流程的优化和决策的协同。我非常期待书中能够深入探讨“集成”的具体实现路径和技术挑战。例如，如何克服不同供应商、不同年代的设备和系统之间的兼容性问题？如何建立统一的数据模型和标准，确保信息的准确性和一致性？如何利用中间件、API（应用程序接口）或者微服务架构等技术手段，实现不同系统之间的灵活对接和互操作？此外，书中对“分布式”的强调也让我产生浓厚的兴趣。在我理解中，这可能意味着生产任务不再集中于少数几个大型工厂，而是可以分布在更小的、更灵活的生产单元中，甚至可以是分布在不同地域、不同合作伙伴的协同生产模式。这种分布式的灵活性，结合智能化的决策能力，将可能带来前所未有的生产效率和市场响应速度。我希望书中能提供一些关于如何设计和管理这种分布式智能制造网络的案例和方法。

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“Integrated Distributed Intelligent Systems in Manufacturing”这个书名，让我对制造业的未来发展方向充满了期待。在日益激烈的全球化竞争中，制造业企业必须不断寻求创新和突破，以提升生产效率、降低成本、并快速响应市场变化。“智能”制造无疑是这一趋势的核心。而“分布式”和“集成”的结合，更是为实现这一目标提供了全新的视角。我特别想了解书中是如何定义“分布式”的。它是否指的是在物理空间上分散的生产单元，还是在功能上模块化的生产系统？如何确保这些分散的系统能够像一个整体一样协同工作？我希望书中能够深入探讨实现这种分布式协作的关键技术，例如，如何利用物联网（IoT）和边缘计算来连接物理世界的设备和数字世界的系统，如何建立可靠的通信协议和数据交换标准，以及如何利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术来赋能这些分布式节点，使其具备自主学习和决策的能力。同时，“集成”也是一个至关重要的方面。我希望书中能详细介绍如何将分散的智能系统无缝地整合到一个统一的框架下，从而实现数据的共享、流程的协同、以及决策的优化。这本书的题目本身就极具吸引力，它预示着书中将包含大量关于如何构建下一代智能制造系统的宝贵知识和实践经验。

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