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出版者:

作者:Rezin, Andrew

出品人:

頁數:400

译者:

出版時間:2008-1

價格:$ 124.30

裝幀:

isbn號碼:9780131998636

叢書系列:

圖書標籤:

• 汽車服務管理
• 汽車維修
• 汽車保養
• 汽車行業
• 服務管理
• 汽車工程
• 車輛工程
• 汽車技術
• 管理學
• 職業教育

現代製造係統優化與前沿技術應用 圖書簡介 本書深入探討瞭現代製造業中，從生産綫設計到供應鏈管理的全麵優化策略，並著重分析瞭前沿信息技術——特彆是工業物聯網（IIoT）、人工智能（AI）和大數據分析——如何重塑傳統製造流程，實現更高效率、更強柔性和更可持續的運營模式。 第一部分：精益製造與係統化優化 本部分構建瞭現代製造係統的理論基礎，強調在資源日益緊張的環境下，如何通過係統性的方法實現價值流的最大化和浪費的最小化。 第一章：製造係統的演進與挑戰 本章追溯瞭從福特主義到工業4.0的製造範式的轉變。詳細分析瞭當前全球供應鏈的脆弱性，例如地緣政治衝突、自然災害以及突發的公共衛生事件對生産計劃和庫存管理的衝擊。重點探討瞭數字化轉型不再是可選項，而是生存必需品這一核心觀點。此外，還比較瞭不同地區（如北美、歐洲、東亞）在勞動力結構、環境法規和技術采納速度方麵對製造策略製定的影響。 第二章：高級精益工具的實戰應用 超越傳統的5S和看闆（Kanban），本章深入研究瞭“精益六西格瑪”（Lean Six Sigma）的集成應用。內容涵蓋如何利用DMAIC（定義、測量、分析、改進、控製）方法論係統性地解決復雜流程中的質量和效率瓶頸。特彆關注瞭“價值流圖繪製”（Value Stream Mapping, VSM）在識彆隱藏浪費和流程斷點中的深度應用，以及如何將VSM擴展到服務和軟件開發流程中（如服務藍圖）。此外，還詳細介紹瞭混流生産（Mixed-Model Production）中的拉動係統設計，確保生産節拍與市場需求的實時同步。 第三章：設施布局與物流效率最大化 優化物理布局是提高吞吐量和安全性的關鍵。本章詳細分析瞭不同類型的設施布局（産品導嚮、工藝導嚮、單元製造）的優缺點及其適用場景。重點闡述瞭U形單元布局如何促進團隊協作和縮短在製品（WIP）的流轉時間。在內部物流方麵，本書探討瞭自動導引車（AGV）和自主移動機器人（AMR）在車間內動態物料搬運中的集成方案，以及如何利用先進的揀選算法（如批次揀選、波次揀選）來降低倉儲操作成本和錯誤率。 第二部分：數字化賦能與智能決策 本部分聚焦於如何利用數據和計算能力，實現製造流程的透明化、預測化和自動化。 第四章：工業物聯網（IIoT）的架構與部署 本章提供瞭構建可靠、安全的IIoT基礎設施的全麵指南。內容涵蓋瞭從傳感器層到邊緣計算，再到雲端數據湖的完整技術棧。詳細對比瞭不同通信協議（如OPC UA, MQTT, 5G私有網絡）在低延遲和高帶寬場景下的適用性。強調瞭“數據治理”在工業環境中的極端重要性，包括數據清洗、時間戳同步和數據安全標準（如ISA/IEC 62443）。 第五章：預測性維護（PdM）與資産性能管理（APM） 摒棄傳統的定期維護和事後維修模式，本章深入研究瞭如何通過傳感器數據（振動、溫度、電流特徵）結閤機器學習模型，實現對關鍵設備的早期故障預警。內容包括：特徵工程在提取故障信號中的作用、不同時間序列分析模型的選擇（如LSTM、Transformer網絡），以及如何將維護建議無縫集成到企業資源規劃（ERP）係統中，實現備件的自動訂購和維護工單的自動生成。 第六章：大數據分析在質量控製中的革命 本章探討瞭如何利用曆史生産數據、檢驗數據和客戶反饋數據，構建閉環質量管理係統。重點分析瞭SPC（統計過程控製）的數字化升級，即從傳統的Shewhart圖轉嚮基於模型的動態控製限。引入瞭“數字孿生”（Digital Twin）的概念，展示如何利用模擬環境來測試工藝參數的微小變化對最終産品質量的連鎖反應，從而在不中斷實際生産綫的情況下優化工藝窗口。 第三部分：供應鏈的韌性與可持續性 現代製造的成功高度依賴於其外部生態係統的穩健性。本部分關注如何通過數字化手段增強供應鏈的可見性和彈性，並滿足日益增長的環境責任要求。 第七章：透明化與可見性：從供應商到客戶 本章探討瞭利用區塊鏈技術在多方參與的供應鏈中建立不可篡改的交易記錄和産品“數字護照”的方法。詳細介紹瞭“端到端可見性平颱”的構建，該平颱整閤瞭物流跟蹤（GPS/RFID）、庫存水平和需求預測數據。重點討論瞭如何利用AI驅動的風險評估工具，實時監控供應商的財務健康狀況、勞工閤規性以及特定地理區域的運營中斷風險，並自動觸發替代采購方案。 第八章：柔性製造與定製化生産的經濟學 麵對消費者對高度個性化産品的需求，本章分析瞭如何設計能夠快速切換産品配置的製造係統。討論瞭“批量為一”（Lot Size One）的實現路徑，包括模塊化産品設計、可重構製造係統（RMS）以及先進的人機協作（Cobots）的應用。深入分析瞭增加柔性成本與提高市場溢價之間的平衡點，並介紹瞭一種基於期權定價理論的柔性投資決策模型。 第九章：可持續製造與循環經濟模型 本章將環境、社會和治理（ESG）指標納入製造決策框架。詳細介紹瞭生命周期評估（LCA）的數字化工具應用，用以量化産品從原材料開采到最終處置的能源消耗和碳足跡。探討瞭“産品即服務”（PaaS）和“逆嚮物流”的設計，以提高産品迴收率和材料的再利用率，從而推動從綫性經濟嚮循環經濟模式的轉變。同時，也涉及瞭如何利用過程數據監控和優化能源使用效率，以實現碳中和製造目標。 結論：麵嚮未來的智能集成 本書最後總結瞭跨職能集成的重要性——即打破工程、生産、質量和供應鏈之間的傳統壁壘。強調未來的成功製造企業必須是一個高度集成、數據驅動、能夠自我學習和適應的“生命體”，而非僵化的流程集閤。本書旨在為管理者和工程師提供一套全麵、實用的框架和工具集，以應對下一波工業革命帶來的復雜性和機遇。

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