Production Planning in Automated Manufacturing (Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems) pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer-Verlag Telos

作者:Yves Crama

出品人:

頁數:239

译者:

出版時間:1996-09

價格:USD 119.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9783540613596

叢書系列:

圖書標籤:

• Production Planning
• Automated Manufacturing
• Operations Management
• Mathematical Systems
• Economics
• Optimization
• Inventory Control
• Supply Chain Management
• Industrial Engineering
• Logistics

好的，這是一份關於一本名為《生産計劃與自動化製造》（Production Planning in Automated Manufacturing）的圖書的詳細簡介，請注意，這份簡介的內容是虛構的，不涉及任何關於您提到的《Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems》係列圖書的實際內容。 --- 《生産計劃與自動化製造：麵嚮未來工廠的集成策略》 作者： [虛構作者姓名 A]；[虛構作者姓名 B] 齣版社： [虛構齣版社名稱] 齣版年份： [虛構年份] 書籍頁數： [虛構頁數] 內容簡介： 本書深入探討瞭在高度自動化和數字化生産環境中，企業如何有效地製定和實施生産計劃。在全球化競爭加劇和供應鏈日益復雜的背景下，傳統的基於經驗的排産方法已無法滿足現代製造業對敏捷性、效率和成本控製的嚴苛要求。本書旨在為讀者提供一套係統化、前瞻性的理論框架和實踐工具，以應對智能製造時代下生産計劃所麵臨的獨特挑戰。 第一部分：自動化製造環境下的基礎重塑 本書首先對現代自動化製造係統的核心特徵進行瞭剖析，包括柔性製造係統（FMS）、集成化生産綫以及物聯網（IoT）在車間層麵的應用。我們認識到，自動化程度的提高帶來瞭數據量的爆炸性增長和決策速度的提升，同時也對計劃的精確性和實時性提齣瞭前所未有的要求。 1.1 數字化車間生態係統 本章詳細描述瞭現代工廠的架構，從上層的企業資源規劃（ERP）係統到中層的製造執行係統（MES），再到底層的自動化控製單元（PLC/SCADA）。重點闡述瞭數據流動的關鍵節點，以及如何利用集成平颱實現信息透明化。 1.2 自動化對計劃範式的衝擊 自動化不僅是生産手段的改變，更是管理邏輯的重構。傳統上，生産計劃往往滯後於實際的物理流程。然而，在自動化係統中，計劃的製定必須與物理執行緊密耦閤。本節分析瞭從“反應式計劃”嚮“預測與預防式計劃”轉變的必要性，並引入瞭基於數字孿生（Digital Twin）的初步概念。 第二部分：先進生産計劃模型與優化 本部分是全書的核心，側重於構建和應用適用於自動化環境的數學模型和優化算法。麵對海量變量和復雜的約束條件，傳統的綫性規劃方法往往力不從心，因此，本書著重介紹瞭混閤整數規劃（MIP）、啓發式算法以及元啓發式算法在生産調度中的應用。 2.1 約束編程與資源平衡 針對高並發作業和有限的自動化資源（如AGV、機器人手臂、自動倉儲係統），本章探討瞭如何利用約束編程（Constraint Programming）來建模復雜的資源衝突和時間窗口限製。特彆關注瞭如何通過動態約束調整來應對計劃的實時變更。 2.2 遺傳算法與模擬優化 在處理高度非綫性和大規模的調度問題時，精確求解往往不切實際。本書深入介紹瞭遺傳算法（GA）、粒子群優化（PSO）等進化算法在尋找高質量近似解方麵的應用。同時，結閤離散事件模擬（DES）技術，驗證和評估不同調度策略在不同負荷條件下的魯棒性。 2.3 批次大小優化與換型時間最小化 在自動化生産中，換型（Setup）時間是影響總生産效率的關鍵瓶頸之一。本章提齣瞭基於需求預測的優化模型，旨在平衡庫存持有成本、換型成本和緊急訂單的滿足率，實現瞭對最小化換型操作的精細化管理。 第三部分：集成與實時決策支持 自動化製造的最終目標是實現計劃與執行的無縫對接。本部分關注計劃係統的集成性、柔性和實時響應能力。 3.1 製造執行係統（MES）中的計劃集成 MES是連接上層計劃與底層控製的關鍵橋梁。本書詳細分析瞭如何設計一個健壯的MES模塊，用以接收、解釋和下發來自高級計劃與排程（APS）係統的指令。重點討論瞭作業分解、工序任務分派的自動化流程。 3.2 應對不確定性的動態重調度 在實際生産中，設備故障、材料延遲或質量問題是常態。本章提齣瞭基於事件驅動的動態重調度框架。當特定閾值的異常事件發生時，係統如何自動觸發局部或全局的計劃修正，確保生産目標的最大化達成，而非簡單的僵硬執行。 3.3 人機協作下的決策輔助 盡管係統高度自動化，人類專傢的經驗依然不可替代。本書探討瞭如何設計直觀的用戶界麵和可視化工具，將復雜的優化結果轉化為易於理解的決策支持信息，從而賦能計劃工程師在關鍵時刻進行乾預和最終確認。 第四部分：麵嚮工業4.0的前沿課題 本書的最後部分展望瞭下一代生産計劃麵臨的機遇與挑戰，特彆是在大數據、人工智能和去中心化控製方麵的應用。 4.1 機器學習在需求預測中的深化應用 超越傳統的統計方法，本章展示瞭如何利用深度學習模型分析曆史訂單、市場趨勢乃至社交媒體數據，以提高短期和中期需求的預測精度，從而為生産計劃提供更堅實的基礎。 4.2 基於區塊鏈的供應鏈協作計劃 針對跨企業間的生産協同，本節討論瞭利用分布式賬本技術（DLT）來確保計劃數據和物料流信息的安全、透明和可追溯性，從而建立更加信任和高效的虛擬製造網絡。 4.3 邊緣計算與實時反饋控製 隨著計算能力下沉到生産邊緣，計劃係統的響應速度將得到質的飛躍。本書探討瞭如何將輕量級的優化模塊部署在邊緣設備上，實現對瞬時生産波動的微觀調節，減少對中央服務器的依賴。 總結與展望 《生産計劃與自動化製造》不僅僅是一本理論參考書，它更是一份指導企業在智能製造浪潮中實現運營卓越的路綫圖。通過對先進模型、集成技術和未來趨勢的全麵梳理，本書為計劃工程師、生産管理者以及係統架構師提供瞭一個全麵、深入且極具操作性的知識體係，以應對未來工廠復雜多變的生産挑戰。 ---

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