具体描述
《几何量公差与检测》课程即《互换性与测量技术基础》课程。《几何量公差与检测(第9版)》第九版仍遵循“打好基础、精选内容、逐步更新、利于教学”的教材编写原则，采用我国新的公差标准，进一步修改和更新了第八版的内容，力求按教学规律阐述本门学科的基本知识，便于自学。
《几何量公差与检测(第9版)》共分绪论，几何量测量基础，孔、轴公差与配合，几何公差与几何误差检测，表面粗糙度轮廓及其检测，滚动轴承的公差与配合，孔、轴检测与量规设计基础，圆锥公差与检测，圆柱螺纹公差与检测，圆柱齿轮公差与检测，键和花键联结的公差与检测，尺寸链等12章。《几何量公差与检测(第9版)》概念阐述清楚，内容安排紧凑，难点分析细腻，重点加强应用，以圆柱齿轮减速器主要零件各项公差的确定贯穿全书始终。各章均酌量配置了习题和讲课、解题所需的公差表格，以配合教学的需要。
《几何量公差与检测(第9版)》供高等院校机械类各专业师生在教学中使用，也可作为继续教育院校机械类各专业的教材，以及供从事机械设计、机械制造、标准化、计量测试等工作的工程技术人员参考。
《精益制造之道：数字化时代的工艺优化与质量控制》 在工业4.0浪潮席卷全球的今天，制造业正经历着前所未有的转型。传统生产模式的局限性日益凸显，而数字化、智能化技术则为企业带来了新的发展机遇。本书《精益制造之道：数字化时代的工艺优化与质量控制》，正是为应对这一时代挑战而诞生的。它并非仅仅是理论的堆砌，而是融合了深厚的实践经验与前沿技术洞察，为读者提供了一套系统性的解决方案，旨在帮助制造企业在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现可持续发展。 本书的写作初衷，源于对当前制造业普遍存在的痛点的深刻洞察。许多企业在追求效率提升的同时，常常忽视了工艺的精益化和质量的根本性控制，导致产品不良率居高不下，返工、报废成本不断攀升。而随着数字化技术的普及，如何将先进技术与精益生产理念相结合，实现生产过程的智能化、柔性化和高效化，成为摆脱困境、实现跨越式发展的关键。本书正是聚焦于这一核心议题，深入探讨了在数字化时代，如何通过精益的工艺优化和严谨的质量控制，最终达到“零缺陷”生产的卓越目标。 第一部分：数字化赋能的精益生产理念重塑 在本书的第一部分，我们首先要破除对精益生产的传统认知，将其置于数字化时代的宏观视角下进行审视和重塑。精益生产并非一套僵化的规则，而是一种持续改进、追求极致效率和价值创造的哲学。在数字化时代，这种哲学需要与大数据、人工智能、物联网等先进技术深度融合，才能焕发出新的生命力。 我们将首先探讨 “价值流分析的数字化升级”。传统的价值流图（VSM）是识别和消除浪费的重要工具，但在信息爆炸、数据驱动的今天，我们如何利用数字工具，例如MES（制造执行系统）、ERP（企业资源计划）系统的数据分析能力，更精准、更动态地捕捉和分析价值流？我们将介绍如何通过实时数据采集，对生产过程中的每一个环节进行精细化评估，快速定位瓶颈和浪费点，并利用仿真技术预测优化方案的效果，从而实现价值流的持续优化。 紧接着，我们将深入 “人工智能在工艺优化中的应用”。AI不再是遥不可及的概念，而是赋能生产的强大引擎。本书将详细阐述如何利用机器学习算法，通过分析大量的生产数据，识别影响产品质量的关键工艺参数，并自动调整这些参数以达到最优状态。例如，在注塑成型、焊接、表面处理等过程中，AI可以预测模具磨损、焊接缺陷的产生，并提前发出预警或进行自适应调整，从而有效降低废品率，提升产品一致性。我们将展示AI在“工艺参数智能寻优”、“故障预测与诊断”、“生产过程异常行为识别”等方面的具体应用案例。 此外， “物联网（IoT）构建的智能互联工厂” 是实现精益制造的基础。通过在生产线上部署各类传感器，实时采集温度、压力、振动、位移等关键数据，并通过物联网技术传输到数据平台。本书将重点分析如何利用这些实时数据，实现对生产过程的“可视化管理”，让每一个细节都尽在掌握。我们将探讨如何通过IoT实现设备状态的远程监控与预测性维护，避免非计划性停机，确保生产的连续性。同时，IoT也为实现人机协同、柔性生产提供了可能，通过传感器和通信技术，机器人可以与操作人员更智能地协同工作，完成更复杂、更精密的任务。 第二部分：数字化质量控制体系的构建与实践 在精益生产的基础上，本书将重点转向 “数字化质量控制体系的构建与实践”。质量是制造业的生命线，而数字化技术为质量控制带来了前所未有的精度和效率。 我们将从 “大数据分析驱动的质量预测与预防” 开始。告别了传统的“事后检验”，本书将引导读者构建“事前预防”的质量管理模式。通过收集和分析生产过程中积累的海量数据，包括设备运行数据、操作人员行为数据、原材料批次信息、环境因素等，我们可以建立强大的预测模型。这些模型能够提前识别出潜在的质量风险，例如，通过分析特定批次原材料的成分变化，预测其可能带来的产品性能问题；通过监控设备运行的微小异常，预测可能导致的加工精度偏差。本书将展示如何利用统计过程控制（SPC）的数字化升级，将SPC工具与大数据分析相结合，实现对生产过程的实时监控和质量趋势的精准预测。 “机器视觉与智能检测技术的革新” 是本书的另一核心内容。机器视觉技术以其非接触、高精度、高效率的特点，在产品检测领域展现出巨大的潜力。我们将深入探讨各种先进的机器视觉检测技术，例如，高分辨率相机、3D扫描、光谱分析等，以及它们在不同行业中的应用。本书将介绍如何利用深度学习算法，赋能机器视觉系统，使其能够识别肉眼难以察觉的微小缺陷，如表面划痕、毛刺、颜色偏差、尺寸超差等。我们将展示如何设计和部署全自动化的智能检测线，实现100%的产品在线检测，将人工检测的误差降至最低。 此外， “数字化追溯体系与供应链质量协同” 是保障产品质量、提升品牌信誉的关键。在产品出现质量问题时，能够快速、准确地追溯到问题的根源，是有效解决问题的基础。本书将详细阐述如何构建一个端到端的数字化追溯体系，将产品从原材料到成品交付的每一个环节都进行记录和关联。通过为每一件产品或每一个关键部件赋予唯一的数字身份（如二维码、RFID标签），我们可以实现对产品生命周期的全程监控。同时，这种追溯体系的建立，也为实现供应链的质量协同奠定了基础，使我们能够与供应商、分销商等合作伙伴共享质量信息，共同提升整个价值链的质量水平。 第三部分：精益工艺的数字化实施策略与未来展望 在掌握了精益生产和数字化质量控制的核心理念与技术之后，本书的第三部分将聚焦于 “精益工艺的数字化实施策略与未来展望”。这部分内容将更具操作性和前瞻性，为读者提供落地实施的路线图。 我们首先将探讨 “数字孪生（Digital Twin）在工艺仿真与优化中的作用”。数字孪生是一种高度逼真的虚拟模型，它能够实时反映物理实体的状态和行为。在制造领域，为生产线、设备甚至整个工厂构建数字孪生，可以极大地提升工艺的仿真和优化能力。本书将详细介绍如何利用数字孪生技术，在虚拟环境中对新的生产工艺进行模拟测试，评估其可行性、效率和潜在风险，而无需中断实际生产。通过数字孪生，我们可以在设计阶段就发现并解决问题，从而大大缩短产品上市周期，降低试错成本。 紧接着，我们将讨论 “人机协同与智能制造执行系统（MES）的融合”。智能MES系统是连接计划与执行的关键枢纽，它能够实时监控生产进度，调度生产资源，并与操作人员进行交互。本书将重点分析如何通过MES系统，实现生产指令的精准下达、操作过程的实时指导、生产数据的自动采集和分析，以及与员工的有效互动。我们将探讨如何利用AR（增强现实）和VR（虚拟现实）技术，与MES系统相结合，为操作人员提供直观、沉浸式的培训和操作指导，进一步提升生产效率和操作安全性。 最后，本书将展望 “工业4.0背景下的未来制造：智能化、柔性化与可持续发展”。我们将讨论如何将本书介绍的各项技术和理念，融汇贯通，构建一个高度智能化、柔性化，并且能够实现可持续发展的未来工厂。未来的工厂将具备自主学习、自我诊断、自我优化的能力，能够根据市场需求快速调整生产计划和产品设计，实现小批量、多品种的柔性生产。同时，我们也将关注如何通过数字化技术，实现能源的节约和碳排放的降低，推动制造业向绿色、低碳方向发展。 结论 《精益制造之道：数字化时代的工艺优化与质量控制》一书，旨在为广大制造企业提供一套面向未来的、切实可行的指导方案。我们相信，通过对本书内容的学习和实践，读者将能够深刻理解数字化技术在精益制造中的核心价值，掌握构建和实施智能化工艺优化与质量控制体系的关键方法，最终实现生产效率的飞跃、产品质量的提升，以及企业在数字化时代的持续竞争优势。这本书不仅仅是一本技术指南，更是一份引领制造业迈向高质量、高效率、可持续发展未来的行动宣言。
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