《智能制造之路 专家智慧 实践路线》PDF下载

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  • 作  者:刘强,丁德宇主编;符刚,郭源生,刘明雷副主编
  • 出 版 社:北京:机械工业出版社
  • 出版年份:2017
  • ISBN:9787111571254
  • 页数:321 页
图书介绍:策划本书,是想将分散在各行业智能制造专家头脑中的智慧和经验,以书的形式,梳理汇聚成一个智库,在我国实现智能制造的进程中,提供基础的分析和可行的方法,让大家明了智能制造的方向和着力点,给企业和工程技术人员指出智能制造的实践目标和路径。本书分为4个部分,分别为:战略总体篇、技术基础篇、技术选择篇、优秀案例篇;共22章,每篇文章都可独立成文,针对一个议题或案例进行了深入探讨,读者可以先阅读自己最关心问题的相关文章。本书力求体现实践性,行业技术文章讲解该领域的政策解析、发展前景、实践方向,从战略到执行,从理论到案例,涵盖理念和平台架构,突出融合创新,提供解决方案等;案例文章讲解企业现状、立项过程、改造方案确定、改造过程、结果、分析总结等。

第1部分 战略总体篇 3

第1章 智能制造是强国必由之路 3

1.1 全球制造技术和制造业发展的大背景 3

1.1.1 智能制造是制造业发展的必然趋势 3

1.1.2 “优质、高效、低耗、绿色”仍是智能制造发展的主题 4

1.1.3 新一代信息技术推动智能制造发展 4

1.1.4 工业发达国家纷纷出台智能制造发展战略 4

1.2 《中国制造2025》发展战略及其主要内容 6

1.2.1 中国制造面临的机遇和挑战 6

1.2.2 《中国制造2025》的主要内容 9

1.3 《中国制造2025》重点领域 10

1.3.1 战略任务和重点 10

1.3.2 十大重点领域 11

1.3.3 《中国制造2025》的规划体系 11

1.4 智能制造工程 12

1.5 推进智能制造的“三要三不要”原则 12

1.6 展望智能制造的未来 15

1.6.1 基于“数字孪生”的赛博物理生产系统 15

1.6.2 未来智能工厂和智能生产的实现场景 15

第2章 i时代的到来——智能制造产生的技术基础 17

2.1 数据、信息、知识与智能 17

2.1.1 定义 17

2.1.2 智能的5种能力 18

2.2 如何度量信息和评价信息的价值 19

2.2.1 信息的度量 19

2.2.2 信息的价值 20

2.3 信息应用的发展历程 20

2.4 i时代(智能化阶段)的特征及技术发展态势 22

2.4.1 无所不在的感知 22

2.4.2 超高速的信息传递 23

2.4.3 高效的知识共享 24

2.4.4 云计算 24

2.4.5 智能化的分析和决策 26

2.4.6 “人-机-物”三元一体化的赛博物理融合空间 27

2.4.7 按用户需求快速提供大批量个性化服务 28

2.5 未来的信息应用的智能化阶段场景 29

第3章 物联网 30

3.1 物联网的前世今生 30

3.2 物联网的技术实现 31

3.2.1 分层架构 32

3.2.2 关键技术 32

3.2.3 热点技术 35

3.2.4 技术优势 39

3.3 物联网的标准化工作 41

3.3.1 标准化的意义 41

3.3.2 物联网标准体系 41

3.3.3 我国物联网标准化工作 43

第4章 智慧云制造——云制造2.0 44

4.1 智慧云制造的产生与发展 44

4.2 智慧云制造的技术实现 45

4.2.1 智慧云制造定义 45

4.2.2 智慧云制造系统概念模型 45

4.2.3 智慧云制造系统体系结构 46

4.2.4 智慧云制造系统的关键技术 46

4.2.5 智慧云制造系统的特征 50

4.3 智慧云制造的推进与实施 51

4.3.1 “航天云网”的云制造应用范例 51

4.3.2 值得关注的几个问题 62

第2部分 技术基础篇 67

第5章 智能化的现代制造工艺及装备 67

5.1 现代制造工艺及装备的发展趋势 67

5.1.1 高速化和复合化 67

5.1.2 精密化和微细化 67

5.1.3 自动化、数字化和智能化 68

5.1.4 绿色化和安全化 69

5.2 现代加工工艺及其智能化发展 69

5.2.1 智能机床及智能数控加工 69

5.2.2 超精密加工技术 72

5.2.3 先进无模成形技术 74

5.2.4 高能束流加工技术 75

5.3 工业机器人及其智能化发展 77

5.3.1 工业机器人的特点 77

5.3.2 工业机器人关键技术 77

5.3.3 工业机器人的智能化发展 79

5.4 增材制造技术 80

5.4.1 增材制造原理及应用 80

5.4.2 增材制造方法 81

5.4.3 增材制造发展趋势 82

第6章 智能制造新材料与感知技术 83

6.1 强基工程与智能制造基础技术 83

6.1.1 产业政策引导性工程——“强基工程” 83

6.1.2 基础技术面临六大难点 84

6.1.3 智能制造基础技术的融合和创新应用 84

6.2 智能制造新材料 85

6.2.1 信息功能材料 85

6.2.2 创新性材料类型与应用 85

6.2.3 智能复合材料体系和种类 86

6.3 智能制造产品中的传感器技术 87

6.3.1 传感器概述 88

6.3.2 传感器分类 88

6.3.3 传感器技术应用 88

6.3.4 传感器市场分布与需求状况 90

6.3.5 传感器技术与我国产业发展现状 90

6.4 工艺技术研究方向与发展趋势 92

6.4.1 技术研究方向 93

6.4.2 技术发展趋势 93

6.4.3 工艺发展重点 95

6.4.4 产品发展趋势 96

6.5 技术发展中存在的问题分析与建议 97

6.5.1 国内产业发展存在的问题 97

6.5.2 产业发展构想与建议 99

第7章 大数据 101

7.1 智能制造与大数据 101

7.2 企业的大数据规划和标准 102

7.3 大数据关键技术 105

7.3.1 大数据平台技术 105

7.3.2 大数据分析技术 107

7.4 大数据的工业应用 108

7.4.1 大数据助力产品研发 108

7.4.2 大数据驱动的制造过程质量控制 110

7.4.3 生产设备的预测性维护 111

7.4.4 基于大数据的工业节能 113

第8章 工业控制系统网络信息安全 116

8.1 概述 116

8.1.1 工业控制系统 116

8.1.2 工业控制系统网络信息安全及风险识别 116

8.2 工业控制系统网络信息安全的关键技术与实施方法 118

8.2.1 工业控制系统信息安全总体架构设计 118

8.2.2 工业控制系统网络规划与安全区域划分 118

8.2.3 工控信息安全管理平台 120

8.2.4 工业控制系统网络信息安全标准及评估 121

第9章 决策支持中的商业智能系统 123

9.1 决策支持的应用现状 123

9.1.1 企业信息化是决策优化的基础 123

9.1.2 BI是支撑企业优化决策的核心 124

9.1.3 决策支持中的关键问题 125

9.2 解决之道 126

9.2.1 从BA到BI 126

9.2.2 构建有管理思想的BI(IBI) 128

9.2.3 实施建设IBI系统 130

9.3 应用IBI提升企业决策和管理水平 133

9.4 案例 137

第3部分 技术选择篇 141

第10章 智慧工厂 141

10.1 智慧工厂模型 141

10.1.1 智慧工厂概述 141

10.1.2 智慧工厂规划内容纲要 142

10.2 制造执行维度 144

10.2.1 高级排产排程APS 144

10.2.2 流水线制造 145

10.2.3 纯离散制造 146

10.2.4 项目型制造 147

10.2.5 质量控制 148

10.3 工程维度 148

10.3.1 CAx贯通 148

10.3.2 BOM体系 148

10.3.3 变更管理 149

10.3.4 设备运维 150

10.3.5 产品档案 150

10.4 供应链维度 152

10.4.1 采购物流与制造物流 152

10.4.2 预库存与库存核缺/预占 153

10.4.3 供应链协同 153

10.4.4 成品库存与成品物流 154

10.4.5 物流自动化与智能化 155

10.5 智慧工厂中的赛博物理系统CPS 155

10.5.1 设备联网 155

10.5.2 CPS概念 156

10.5.3 数字孪生体 157

10.5.4 未来的产品 158

10.5.5 未来的工厂 158

10.5.6 未来的CPS 159

第11章 先进生产方式——以同期生产为例 161

11.1 构建先进生产方式的目的 161

11.2 先进生产方式的基本思想及应有形态 162

11.2.1 基本思想 162

11.2.2 生产制造的应有形态 162

11.2.3 行动规范 164

11.2.4 先进生产方式的理念——两个无止境 164

11.3 先进生产方式的活动体系 165

11.3.1 管理技术的活用 166

11.3.2 先进生产方式的PDCA循环 167

11.4 同期生产的定义及特点 167

11.4.1 同期生产的定义 167

11.4.2 同期生产的特征 168

11.4.3 制造方式(方法)不合理的显现化 169

11.5 同期生产的实现 169

11.5.1 同期生产的活动领域和目标形态 169

11.5.2 同期生产构筑活动 171

11.5.3 实现同期生产的活动要点 172

11.5.4 同期生产的评价指标 172

第12章 精益研发 174

12.1 概述 174

12.2 精益研发理论 175

12.2.1 精益研发体系架构 175

12.2.2 精益研发流程模型 176

12.2.3 精益研发工作包 177

12.2.4 精益研发工作逻辑 178

12.2.5 精益研发理想模型 180

12.3 精益研发平台 182

12.3.1 研发管理系统 183

12.3.2 知识工程系统 184

12.3.3 综合设计环境 185

12.3.4 质量管理系统 186

12.3.5 资源共享单元 186

12.4 精益研发体系建设 188

12.4.1 精益研发成熟度模型 188

12.4.2 精益研发体系建设方法论 189

12.4.3 精益研发体系建设路线图 189

12.5 从精益研发到智慧研发 190

第13章 数字化实现 192

13.1 智能制造中数字化实现 192

13.1.1 数字化与智能制造的关系 192

13.1.2 数字化全生命周期管理 192

13.1.3 智能制造的企业数字化平台架构 193

13.1.4 智能制造的数字化技术路线与实现路径 194

13.2 数字化产品智能设计 195

13.2.1 基于MBD面向制造与装配的设计(DFMA) 195

13.2.2 建立数字化智能设计知识库 196

13.2.3 基于MBD的一体化仿真分析 196

13.3 数字化产品协同研发 197

13.3.1 基于模型的系统工程 197

13.3.2 基于模型的机电一体化设计过程管理 198

13.3.3 基于模型的数字化虚拟样机(DMU) 198

13.3.4 面向成本的数字化设计(DFC) 199

13.4 数字化制造 200

13.4.1 数字化制造系统总体架构 200

13.4.2 基于3PR模型的单一数据源管理 200

13.4.3 基于模型的数字化零件制造规划 201

13.4.4 基于模型的数字化装配规划 202

13.4.5 基于模型的电子作业指导EWI 204

13.4.6 基于模型的人因工程仿真 206

13.4.7 虚拟工厂布局设计 206

13.4.8 制造系统成熟度分析 207

13.4.9 物流仿真 207

13.4.10 机器人离线编程与仿真技术 208

13.5 基于模型的数字化服务 209

第14章 制造执行系统 210

14.1 概述 210

14.1.1 制造执行系统的出现与发展 210

14.1.2 MES定义和功能特点 211

14.1.3 MES在智能制造中的地位及作用 212

14.2 MES标准 213

14.2.1 NIST的MES模块划分 213

14.2.2 ISA95标准 213

14.2.3 ISA95 MOM功能 214

14.3 自主MES产品介绍 215

14.3.1 元工MES 215

14.3.2 华铁海兴MES 218

14.3.3 华宏信达MES 220

14.3.4 天河智造云T5-MES 221

14.3.5 兰光MES 223

14.3.6 虎蜥ABP-MES 225

第4部分 实践案例篇 231

第15章 高铁领域智能制造建设——中车集团青岛四方股份公司典型案例 231

15.1 背景及挑战 231

15.1.1 高铁行业发展背景 231

15.1.2 高铁制造面临的挑战 232

15.2 智能制造的建设目标及方案 232

15.2.1 规划目标 232

15.2.2 建设方案 233

15.2.3 智能制造实施效果对比 235

15.3 建设现状及下一步建设思路 236

15.3.1 智能制造建设现状 236

15.3.2 下一步建设思路 238

15.4 智能制造建设的预期目标 238

15.4.1 项目实施的预期目标 238

15.4.2 项目的成长性分析 239

15.5 智能制造建设的示范作用 240

第16章 面向工业4.0的系统仿真及应用——物流系统规划及仿真典型案例 241

16.1 工业4.0中系统仿真技术的作用 241

16.2 仿真应用案例介绍 242

16.2.1 上海某汽车零部件公司的厂内物流规划及配送计划仿真 242

16.2.2 某食品制造厂的自动化物流系统改建仿真 246

第17章 打造精益制造的智能制造之路——东方汽轮机典型案例 250

17.1 缘起 250

17.2 做什么 251

17.3 怎么做 252

17.4 做得怎么样 255

17.4.1 TPM方面 255

17.4.2 班组建设 256

17.4.3 KPI体系 258

17.4.4 精益质量模块 259

17.4.5 生产管理系统 259

17.4.6 精益供应链管理 259

17.4.7 研发与制造工艺体系 259

17.4.8 成本管控体系 261

17.5 未来做什么 262

17.5.1 系统及设备之间的连接 263

17.5.2 海量数据的应用 263

17.5.3 从数字化到自动化和智能化的发展 263

第18章 树立创新模式的设计过程智能化——云设计协作平台应用典型案例 264

18.1 总体目标 264

18.2 策划与支撑 264

18.3 实例——某风机的设计与开发 266

18.3.1 概念设计 266

18.3.2 详细设计 270

18.3.3 工艺制定 271

18.3.4 数字化样机 271

18.3.5 材料和标准件采购 271

18.3.6 制造 271

18.4 改进与展望 273

第19章 规划建设全价值链的智能新工厂——商用车公司典型案例 275

19.1 背景与需求 275

19.2 智能新工厂规划 275

19.3 智能新工厂项目建设实施 278

19.3.1 研发领域 278

19.3.2 制造执行领域 279

19.4 智能新工厂项目管理 281

19.4.1 项目规划阶段 281

19.4.2 项建设实施阶段 282

19.4.3 项目运维管理 282

19.5 项目实施效果 284

19.6 小结 284

第20章 实施两化深度融合的农业装备智能制造——中国一拖集团典型案例 286

20.1 智能制造为农业装备行业发展带来新挑战和机遇 286

20.2 中国一拖智能制造的基本情况 287

20.3 中国一拖智能制造的具体做法 287

20.3.1 顶层设计与战略部署 287

20.3.2 产品研发数字化 288

20.3.3 生产制造智能化 288

20.3.4 供应链管理能力和效率提升 291

20.3.5 营销管理信息化 291

20.3.6 企业电子商务布局 293

20.3.7 利用移动互联技术提高管理水平 293

20.4 未来发展与展望 294

第21章 探索复杂结构件数字化车间实践——成飞数控典型案例 295

21.1 背景与需求 295

21.2 数字化车间总体方案 296

21.3 数字化车间实践 298

21.3.1 集成环境建设 298

21.3.2 基础数据库建设 299

21.3.3 综合集成应用 300

21.4 面向飞机大型复杂结构件的智能制造技术探索与实践 302

21.4.1 基于传感器网络的加工过程大数据智能融合技术 302

21.4.2 数控加工过程智能监控技术 304

21.4.3 制造车间智能管控技术 307

第22章 促进企业转型升级的智慧工厂建设——中航力源典型案例 310

22.1 智能生产线建设 310

22.1.1 智能制造生产线布局优化与仿真平台建设 310

22.1.2 智能制造生产线控制系统 311

22.1.3 物料仓储及自动转运系统 313

22.1.4 快速装夹系统 314

22.2 MES应用 314

22.2.1 APS 314

22.2.2 生产准备 315

22.2.3 制程管控 317

22.3 精益物流 318

22.4 工装管理 319

22.4.1 库存管理 319

22.4.2 工装准备计划管理 320

22.4.3 预警管理 320

22.5 设备管理 320