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出版者:

作者:蔡夕忠 编

出品人:

页数:157

译者:

出版时间:2009-3

价格:19.00元

装帧:

isbn号码:9787122044662

丛书系列:

图书标签:

• sun
• 化工
• 自动化
• 过程控制
• 仪表
• 传感器
• PLC
• DCS
• MATLAB
• 仿真
• 工业自动化

《智能制造：理论、实践与未来趋势》 内容简介： 本书深入剖析了智能制造的核心理念、关键技术及其在各行各业的广泛应用。智能制造并非单一技术的革新，而是一个多维度、系统性的变革过程，旨在通过深度融合信息技术与制造技术，实现生产过程的高效率、高柔性、高可靠性以及可持续性。 第一部分：智能制造的理论基石 本部分首先追溯了制造技术的演进历程，从大规模生产到精益生产，再到如今的智能制造，阐述了智能制造在哲学层面和经济层面的必然性。核心内容包括： 智能制造的定义与内涵： 详细阐释了智能制造的七大要素，即互联互通（Connectivity）、数据化（Data）、自动化（Automation）、智能化（Intelligence）、柔性化（Flexibility）、可视化（Visibility）和协同化（Collaboration）。强调智能制造是以数据为驱动，以信息技术为支撑，以实现智能决策和自主优化为目标。 支撑技术体系： 深入探讨了构建智能制造体系的关键技术，包括： 物联网（IoT）与工业物联网（IIoT）： 讲解传感器技术、网络通信协议（如MQTT, OPC UA）、边缘计算等如何在生产设备、产品之间建立起实时、双向的连接，实现数据的全面采集与传输。 大数据分析与人工智能（AI）： 阐述如何利用机器学习、深度学习、数据挖掘等技术，从海量生产数据中提取有价值的信息，实现故障预测、质量控制、工艺优化、需求预测等智能化应用。 云计算与边缘计算： 分析云平台在数据存储、计算能力提供、应用部署方面的优势，以及边缘计算在实时响应、降低网络延迟方面的必要性。 数字孪生（Digital Twin）： 详细介绍如何创建物理实体的虚拟镜像，通过实时数据映射，实现对产品、生产过程、乃至整个工厂的模拟、分析、优化与远程监控。 增材制造（3D打印）： 探讨增材制造在小批量、定制化生产、快速原型制造以及复杂结构制造方面的独特价值。 机器人技术与自动化： 涵盖了工业机器人、协作机器人、AGV（自动导引车）等在提升生产效率、改善工作环境、实现柔性生产线方面的应用。 信息物理融合系统（Cyber-Physical Systems, CPS）： 解释CPS如何将计算、通信、控制与物理过程紧密结合，实现对物理世界的智能化感知、决策与执行。 第二部分：智能制造的实践应用 本部分聚焦于智能制造在不同行业的具体落地案例与解决方案，展示了智能制造如何解决实际生产中的痛点，提升企业竞争力。内容涵盖： 智能工厂建设： 详细介绍了智能工厂的架构设计、关键组成模块（如 MES, WMS, SCADA 系统）以及实施路径。重点分析了如何通过数字化车间、自动化产线、智能仓储等实现生产流程的智能化升级。 智能产品设计与研发： 探讨了CAE（计算机辅助工程）、PLM（产品生命周期管理）、PDM（产品数据管理）等工具在产品研发阶段的协同与优化，以及如何利用仿真和虚拟现实技术加速产品迭代。 智能生产过程控制： 深入讲解了基于传感器和AI的实时过程监控、自适应控制、预测性维护等技术，如何最大程度地减少停机时间，提高产品合格率。 智能质量管理： 阐述了机器视觉检测、SPC（统计过程控制）、AI驱动的质量追溯等在提升产品质量、保障消费者安全方面的重要作用。 智能供应链与物流： 分析了如何利用IoT、大数据和AI优化库存管理、运输调度、需求预测，构建更具韧性和响应速度的供应链。 行业案例分析： 提供了汽车制造、航空航天、电子信息、医药化工、食品饮料等多个行业的智能制造成功案例，展示了不同行业如何根据自身特点，应用智能制造技术实现转型升级。 第三部分：智能制造的未来趋势与挑战 本部分展望了智能制造未来的发展方向，并探讨了在推进智能制造过程中可能面临的挑战及应对策略。内容包括： 人机协同的深化： 探讨了未来工作中，人类与机器如何更紧密地协作，发挥各自优势，实现人机共赢。 个性化定制与大规模定制： 分析了如何通过柔性生产和数字化技术，满足消费者日益增长的个性化需求。 绿色制造与可持续发展： 强调了智能制造在节能减排、资源循环利用方面的贡献，以及如何构建更环保、更可持续的生产模式。 新一代通信技术（如5G, 6G）的影响： 阐述了更高带宽、更低延迟的通信技术将如何进一步赋能智能制造，推动万物互联的深度融合。 标准化与互操作性： 探讨了建立统一标准、促进不同系统之间互联互通的重要性。 人才培养与技能升级： 指出智能制造对从业人员技能提出了更高要求，分析了教育培训体系改革的必要性。 安全与伦理挑战： 关注数据安全、网络攻击、AI伦理等问题，并提出了相应的防范和治理思路。 本书适合于工业界管理者、工程师、技术研究人员、以及对智能制造感兴趣的各界人士阅读。通过本书，读者将能够全面、系统地理解智能制造的本质，掌握其核心技术，并为其在实际工作中的应用提供有益的指导。

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我以一个对工艺流程优化极度感兴趣的读者的身份来评价这本书。坦白说，我期待的是能看到一些真正前沿的、关于“智能制造”如何融入化工生产的案例，比如如何利用大数据和机器学习来预测设备故障、如何实现更精细的能耗管理。然而，这本书给我的感觉，更像是对上世纪末和本世纪初自动化技术的一个全面总结。关于模型预测控制（MPC）的章节，虽然讲解了其数学基础，但实际案例都停留在相对经典的化工单元操作上，比如简单的套用在精馏塔的温度控制上，并没有展示出在复杂多变量耦合系统中的强大威力。更让我感到遗憾的是，书中对“工业物联网”（IIoT）的讨论非常保守和概念化，似乎仅仅将它视为现有数据采集系统的升级版，而不是一种能够颠覆传统控制范式的工具。我希望能看到更多关于边缘计算在现场层如何赋能实时决策的探讨，或者至少是几个现代化的、高集成度的自动化架构设计案例。现在读完后，我感觉自己掌握了一套扎实但略显过时的工具箱，缺乏一把能打开未来之门的钥匙。这本书的结构非常严谨，逻辑清晰，但这种严谨性带来的副作用就是，它对任何超出传统、需要跳出固有思维框架的创新性内容都持有一种谨慎的、甚至是疏远的态度。这对于追求突破的行业人士来说，可能略显保守了。

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这本名为《化工自动化》的书，从我一个初次接触这个领域的门外汉的角度来看，内容实在有些晦涩难懂，充满了各种专业术语和复杂的流程图，仿佛直接从大学的课堂搬到了我的面前。书中的前半部分，对于基础的控制理论，比如PID调节器的工作原理，作者似乎采取了一种“你懂的”态度，没有做过多细致的铺垫，直接就跳到了高级应用层面。这对于我这种想了解“自动化究竟是如何让化工厂运转起来”的普通读者来说，简直是一场灾难。我花了大量时间去查阅那些前置知识，比如各种传感器的工作原理、信号的采集与转换，但书本本身并没有提供足够的回溯路径。当我翻到关于分布式控制系统（DCS）和可编程逻辑控制器（PLC）的部分时，更是感觉自己像在看一本说明书的目录，每一个模块都罗列出来了，但关于它们实际在不同反应釜中如何协同工作、如何处理突发紧急情况的案例分析却显得寥寥无几。尤其是关于安全仪表系统（SIS）的部分，虽然提到了重要性，但关于如何进行风险评估和功能安全等级（SIL）判定的描述，我感觉非常理论化，缺乏那种能让我产生代入感的实际操作经验分享。整体而言，这本书更像是一本给已经从业多年的工程师查漏补缺的参考手册，而非一本面向大众的科普或入门读物。它的深度毋庸置疑，但广度上对新人极不友好，读起来感觉像在攀登一座陡峭的冰山，每一步都如履薄冰。

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我是一名对环境、健康与安全（EHS）标准极其关注的管理者。我购买这本书是希望它能详细阐述在化工生产中，自动化系统是如何被设计和实施以达到最高安全和环保标准的。然而，这本书在这些关键领域的论述，用“蜻蜓点水”来形容都有些夸张了。虽然提到了“连锁保护”和“紧急停车系统”，但关于如何将这些安全功能与最新的国际EHS法规（例如，关于挥发性有机物排放的实时监控和自动调整）进行深度集成，书中几乎没有具体的阐述。更让我失望的是，它对“过程安全管理”（PSM）的自动化支持这一主题的处理方式。例如，如何利用传感器数据和先进分析来提前预警潜在的泄漏或失控反应的早期迹象，这本书给出的方法论过于依赖传统的报警阈值，缺乏对“异常检测”和“预测性维护”在预防重大安全事故中的实战应用指导。读完后，我感觉这本书提供的安全保障体系是基于“事后反应”而非“事前预防”的，这与当前全球化工行业对零事故的目标背道而驰。对于一个要求系统必须对人员和环境负责任的领域来说，这本书在“责任与伦理”层面的自动化设计考量上，留下了巨大的空白。

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作为一个刚被提拔到负责新项目预算和供应商评估的工程师，我更看重的是成本效益分析和系统的可维护性。我希望这本书能提供一些关于不同自动化平台（如西门子、ABB、艾默生等主流厂商的系统）在长期拥有成本（TCO）上的对比分析，或者至少能提供一个通用的框架来评估不同技术路线的经济性。遗憾的是，这本书在比较不同自动化产品和解决方案时，表现得极为中立和抽象，仿佛在回避任何可能被视为“商业推荐”的内容。它详细描述了“如何实现”一个功能，但很少讨论“实现这个功能的最优路径”是什么。例如，在提到冗余架构时，它仅仅是罗列了几种备份方案（热备份、冷备份），但没有分析在面对特定故障场景时，哪种冗余方案在宕机恢复时间和初期投资上的平衡点是最优的。对于采购决策至关重要的“系统开放性”和“互操作性”——即新旧设备、不同厂家系统集成时的难易程度和潜在成本——这本书也几乎没有涉及。这本书像是教科书一样，专注于“理论如何运作”，却完全忽略了“在真实的、预算受限的项目中，我们该如何选择和部署”这一核心商业和工程实践问题。它的实用性更多体现在原理的理解上，而在决策支持方面，则显得力不从心。

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从一位在软件开发领域浸淫多年的视角来看，这本书在软件工程和系统集成方面的描述，简直是“灾难性”的落后。化工自动化领域对于软件质量和可靠性的要求是极高的，但这本书对“代码质量”、“模块化设计”、“版本控制”这些现代软件开发中的基本概念提及甚少。它把PLC和DCS的程序逻辑描述得像是一堆顺序执行的梯形图或功能块，而没有深入探讨现代工业软件架构的趋势，比如面向服务的架构（SOA）在工业控制中的应用可能性。当我读到关于人机界面（HMI）设计的章节时，我几乎要笑出声来——它描述的界面依然停留在那种基于大量按钮和指示灯的传统风格，完全没有触及现代可视化设计（如Flat Design或数据可视化最佳实践）在提升操作员认知负荷方面的优势。这本书似乎完全脱离了过去十年软件行业发生的巨大变革，将工业控制系统视为一个封闭的、静态的实体。如果一个新兴的、具备优秀软件背景的人想进入这个领域，这本书提供的知识框架，可能会让他们误以为工业软件的开发环境依然停留在上个世纪。它严重低估了软件在现代自动化系统中的核心驱动力作用，更像是一本关于“硬件连接”和“底层逻辑”的手册，而非一套完整的现代控制系统的蓝图。

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