Advances in Life Cycle Engineering for Sustainable Manufacturing Businesses pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Takata, Shozo (EDT)/ Umeda, Yasushi (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:1922.00 元

装帧:

isbn号码:9781846289347

丛书系列:

图书标签:

• Life Cycle Engineering
• Sustainable Manufacturing
• Sustainability
• Industrial Ecology
• Circular Economy
• Product Lifecycle Management
• Eco-design
• Environmental Management
• Manufacturing Processes
• Green Manufacturing

迈向可持续未来的工业革命：过程优化与智能制造的深度探索 图书名称： 过程优化与智能制造的深度探索：面向工业4.0的可持续发展路径 图书简介 本书深入剖析了当代制造业在追求效率、质量与环境责任相平衡方面所面临的核心挑战与前沿解决方案。在全球工业格局加速向数字化、智能化转型的背景下，传统的生产模式已难以为继。我们迫切需要一种系统性的变革，将先进的工程技术、数据科学和可持续发展理念深度融合，以构建更具韧性、更低能耗、更少浪费的未来工厂。 本书旨在为工程师、研究人员、企业管理者以及政策制定者提供一份全面的技术蓝图与实践指南，聚焦于如何通过创新的过程优化方法和前沿的智能制造技术，实现生产系统的整体效能提升与环境足迹的最小化。我们摒视空泛的理论阐述，而着重于可操作的工程原理、经过验证的案例研究和可量化的改进指标。 第一部分：基础重塑——现代制造过程的系统化审视 第一章：工业4.0背景下的复杂性管理与系统建模 本章首先界定了“智能制造”的真正内涵，超越了简单的自动化堆砌。我们探讨了如何利用复杂性科学（Complexity Science）的视角来理解和解构现代高度集成的制造系统。内容涵盖了从微观的材料加工到宏观的供应链网络中的涌现行为。 重点在于建立高保真度的系统模型。我们详细介绍了基于多物理场耦合（Multi-Physics Coupling）的仿真技术，用以预测在不同操作条件下（如极端温度、高负载、新材料引入）系统的动态响应。引入了面向对象建模（Object-Oriented Modeling）方法，构建可重用、可扩展的数字孪生（Digital Twin）基础架构，确保模型能够实时反映物理实体状态的演变。此外，本章还批判性地分析了传统流程图与基于事件模拟（Discrete Event Simulation, DES）在处理高度不确定性生产环境时的局限性，并介绍了混合系统建模（Hybrid System Modeling）在描述自动化与人工干预交界面时的优势。 第二章：面向资源效率的原材料与能源流优化 可持续性始于资源的源头管理。本章将焦点放在了材料的选择、利用率最大化和能源消耗的精细化控制上。 我们探讨了“面向环境的设计”（Design for Environment, DfE）在新产品开发中的集成策略，包括生命周期评估（LCA）方法的改进，使其能够更精确地量化隐性环境成本。在材料利用率方面，深入分析了增材制造（Additive Manufacturing, AM）技术中的支撑结构优化算法，以及传统减材制造（Subtractive Manufacturing）中的刀具路径规划算法，目标是实现材料利用率超过95%。 能源优化部分，侧重于非线性能源消耗建模。针对高能耗设备（如工业炉、压缩机、CNC机床），本章提出了基于预测性控制（Predictive Control）的能源调度策略，利用短期负荷预测来平滑能源峰谷，并探讨了现场可再生能源（如屋顶光伏、余热回收）的并网优化接入方案，以最大化自给率并最小化电网依赖。 第二部分：智能驱动——数据驱动的决策与控制 第三章：高级过程控制（APC）与实时质量保证 本章是实现生产“自适应”能力的核心。我们超越了传统的PID控制器，进入到多变量、约束条件的优化控制领域。 内容重点包括模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）在复杂化学反应器和高精度装配线上的应用实例。详细阐述了如何构建准确的过程模型，并将操作约束（如安全温度上限、排放标准）作为优化目标的一部分。 在质量方面，本章强调了从“事后检验”到“实时预防”的转变。介绍了基于机器视觉（Machine Vision）和传感器融合（Sensor Fusion）的异常检测技术。特别是，我们详细讨论了在制造数据流中嵌入深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）进行早期缺陷预测的工程实现路径，包括模型训练数据的清洗、特征工程的定制化以及在边缘设备上的部署延迟优化。目标是实现零缺陷率的动态控制闭环。 第四章：数据基础设施与工业物联网（IIoT）的安全架构 智能制造的基石是可靠、安全的数据流。本章聚焦于构建支撑高级分析和实时控制的工业数据基础设施。 我们分析了从传感器到云端的数据采集、清洗、存储和传输的完整链条。重点比较了传统SCADA系统、OPC UA协议以及基于时间序列数据库（Time-Series Database）的新型数据架构在处理高频、海量工业数据时的性能差异。 安全性是不可妥协的。本章深入探讨了工业控制系统（ICS）的网络安全挑战，包括对勒索软件、供应链植入恶意代码的防御。介绍了零信任架构（Zero Trust Architecture）在OT（Operational Technology）环境下的适应性改造，以及基于区块链技术的传感器数据溯源和完整性验证方法，确保决策支持的数据来源的真实性与不可篡改性。 第三部分：面向未来的弹性与人机协作 第五章：供应链的韧性工程与动态调度 全球供应链的脆弱性已成为常态。本章提出了一种“韧性工程”（Resilience Engineering）的方法论，用于设计能够快速从冲击中恢复的生产和物流网络。 内容涵盖了面向不确定性的动态调度算法。我们引入了随机规划（Stochastic Programming）和鲁棒优化（Robust Optimization）技术，用于解决原材料价格波动、交货期延迟等随机事件下的生产计划制定。详细介绍了一种基于Agent的仿真模型，用于测试不同供应链冗余策略（如多源采购、缓冲库存的战略性部署）对系统整体恢复时间的影响。 本章还探讨了“数字孪生驱动的供应链协同”。通过构建端到端的数字孪生，企业能够实时模拟供应商中断的影响，并自动生成替代方案，实现从被动反应到主动适应的转变。 第六章：人机协作（HRI）与知识的传承 最终，技术是为了增强人的能力。本章探讨了在高度自动化工厂中，如何设计高效、安全且符合人类认知负荷的人机协作界面和流程。 重点分析了增强现实（Augmented Reality, AR）和虚拟现实（Virtual Reality, VR）技术在复杂维修、远程专家指导和操作员培训中的实际应用。我们关注于“信息叠加”的认知工程学原则，确保在关键操作瞬间，操作员接收到的信息是即时、相关且无干扰的。 此外，知识沉淀是可持续发展的关键。本章讨论了如何利用自然语言处理（NLP）技术从经验丰富的操作员的口述记录、维修日志和操作规范中提取隐性知识，并将其结构化为可用于AI模型训练的显式知识库，从而实现经验的代际传承，避免“知识断层”对生产效率的长期影响。 --- 本书不仅是技术的汇编，更是对未来工业生态系统构建的深刻思考。它要求读者从单一工序的优化思维转向跨系统的、全生命周期的、以人为本的集成优化视角。通过对这些前沿技术的系统性掌握，读者将能够主导下一轮工业生产力的变革浪潮。

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