本書深入探討了制造業(yè)數字化轉型的關鍵要素和實施路徑，通過介紹中國、美國、日本、德國等的具體案例，解析了數字化轉型的內涵、現狀與進展及其對經濟價值和行業(yè)成熟度的影響。內容涵蓋了生產系統(tǒng)過程自動化，包括在加工過程、產品組裝和物流運輸中的應用，以及人工智能和邊緣計算技術在自動化發(fā)展中的關鍵作用；智能生產數字化信息系統(tǒng)，介紹了ERP、MES和SPC的功能及應用；制造系統(tǒng)虛擬量測技術，涉及數據預處理、預測建模和漂移檢測等；生產系統(tǒng)預測性維護與健康管理，討論了健康管理的概念、異常診斷、剩余使用壽命預測和維護決策優(yōu)化方法；智能生產過程調度與優(yōu)化，介紹了生產過程調度、進化算法優(yōu)化、閉環(huán)優(yōu)化和協作進化算法的大規(guī)模調度技術。最后，展望了制造業(yè)數字化轉型的未來發(fā)展趨勢，以幫助讀者理解數字化轉型對智能生產系統(tǒng)的影響，并把握其中的創(chuàng)新機遇。本書旨在為廣大讀者提供有價值的參考資料。主要讀者對象包括制造業(yè)企業(yè)的管理者和技術人員、從事智能制造和信息技術研究的學者和學生以及對制造業(yè)數字化和智能化發(fā)展感興趣的政策制定者和行業(yè)分析師。
在當今快速發(fā)展的科技時代，制造業(yè)正經歷一場前所未有的變革。這一變革不僅涉及生產技術的升級，還涵蓋了整個行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的重塑。數字化轉型已成為全球制造業(yè)的核心議題、推動技術創(chuàng)新的浪潮，并深刻改變了行業(yè)的運作方式和經濟價值創(chuàng)造模式。通過對比國內外制造業(yè)在數字化實施過程中的現狀和趨勢，可以看到不同地區(qū)在采納數字化轉型策略方面存在顯著差異和挑戰(zhàn)。然而，盡管發(fā)展路徑和成熟度各不相同，各地區(qū)的共同目標都是通過先進的數字化技術來提升生產效率、削減運營成本和提高產品質量。通過大規(guī)模采用大數據和人工智能等技術，制造業(yè)企業(yè)不僅能夠實現生產流程的優(yōu)化，還能大幅度提升響應市場變化的靈活性和競爭力，從而在激烈的市場競爭中脫穎而出，實現可持續(xù)發(fā)展。這樣的轉型不僅有助于企業(yè)自身的發(fā)展，還將為整個行業(yè)帶來新的增長動力和發(fā)展機遇。
在生產系統(tǒng)自動化方面，從加工過程到產品組裝，再到物流運輸，各環(huán)節(jié)的自動化技術正在迅速發(fā)展并廣泛應用。智能制造技術的引入，使得生產過程更加高效和靈活，企業(yè)能夠更好地應對市場和客戶需求的快速變化。信息系統(tǒng)在智能制造中的作用不可忽視。ERP（企業(yè)資源計劃）和MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）等核心信息系統(tǒng)的應用，極大地提升了制造業(yè)企業(yè)的管理效率和生產控制能力。通過這些系統(tǒng)，企業(yè)可以實現資源的優(yōu)化配置、生產過程的精細化管理和供應鏈的高效協同。虛擬量測技術的應用，為制造業(yè)帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。從基礎的虛擬量測概念到復雜的多階段虛擬量測功能，這些技術不僅提高了生產精度，還在很大程度上減少了生產成本和時間。隨著智能制造的發(fā)展，預測性維護和健康管理技術也得到了廣泛關注。通過對設備和生產系統(tǒng)進行實時監(jiān)測和數據分析，企業(yè)可以預先識別潛在問題，實施預防性維護措施，從而減少故障停機時間，提高設備的可靠性和使用壽命。智能生產過程的調度與優(yōu)化，是提高生產效率的重要手段。通過優(yōu)化算法和先進技術，企業(yè)可以在資源有限的情況下，實現生產效率的最大化。
展望未來，AI賦能的制造業(yè)將會引領新一輪的技術革命。智能生產數字化信息系統(tǒng)、虛擬量測技術和生產系統(tǒng)健康管理技術的發(fā)展，將繼續(xù)推動制造業(yè)向更加智能化、數字化的方向邁進。人工智能、物聯網、大數據等前沿技術的融合應用，將帶來制造業(yè)生產模式的深刻變革。智能化的生產系統(tǒng)將能夠自主感知、分析和決策，實現高度自動化和柔性化生產。在這場變革中，人才的培養(yǎng)和技術的創(chuàng)新是關鍵。制造業(yè)企業(yè)需要不斷提升員工的數字化和智能化技能，鼓勵創(chuàng)新，推動技術進步。
希望本書能夠為讀者提供一個全方位的視角，幫助讀者理解和把握制造業(yè)數字化轉型與智能化發(fā)展的脈絡，推動技術進步和產業(yè)升級，以面對未來制造業(yè)的無限可能。通過深入研究和實際案例的分析，我們希望為讀者提供切實可行的指導，助力我國制造業(yè)在全球競爭中取得更大的優(yōu)勢和成功。
著者
第1章 制造業(yè)數字化轉型 001～018
1.1 制造業(yè)數字化轉型內涵 002
1.2 國內制造業(yè)數字化轉型現狀 003
1.2.1 數字化轉型的進程 003
1.2.2 數字化轉型對制造業(yè)的經濟價值 007
1.2.3 數字化轉型的制造業(yè)成熟度 008
1.2.4 數字化轉型的地區(qū)態(tài)勢 010
1.3 國外制造業(yè)數字化轉型進展 011
1.3.1 美國制造業(yè)數字化轉型現狀 011
1.3.2 日本制造業(yè)數字化轉型現狀 012
1.3.3 德國制造業(yè)數字化轉型現狀 012
1.3.4 歐盟制造業(yè)數字化轉型現狀 013
1.4 制造業(yè)數字化轉型關鍵技術 013
1.4.1 關鍵數字化技術 014
1.4.2 數字化技術與制造業(yè)的關系 015
1.5 本章 小結 016
參考文獻 017
第2章 生產系統(tǒng)過程自動化 019～068
2.1 生產系統(tǒng)過程自動化概述 020
2.2 加工過程自動化 022
2.2.1 加工過程自動化簡介 022
2.2.2 加工過程自動化發(fā)展歷程 023
2.2.3 加工過程自動化國內外發(fā)展對比 024
2.2.4 加工過程自動化企業(yè)應用案例 026
2.2.5 加工過程自動化工業(yè)應用現狀與發(fā)展趨勢 032
2.3 產品組裝自動化 034
2.3.1 產品組裝自動化簡介 034
2.3.2 產品組裝自動化現狀與面臨的挑戰(zhàn) 035
2.3.3 產品組裝自動化企業(yè)應用案例 037
2.3.4 產品組裝自動化應用現狀總結與發(fā)展趨勢 039
2.4 物流運輸自動化 041
2.4.1 物流運輸自動化簡介 041
2.4.2 基于SLAM的室內定位導航 043
2.4.3 AGV任務調度 044
2.4.4 AGV路徑規(guī)劃 046
2.4.5 AGV沖突避免 048
2.5 人工智能技術在生產系統(tǒng)過程自動化中的應用 049
2.5.1 深度學習 049
2.5.2 強化學習 052
2.5.3 遷移學習 054
2.6 邊緣計算技術在生產系統(tǒng)過程自動化中的應用 055
2.6.1 邊緣計算發(fā)展歷程 056
2.6.2 邊緣計算應用概述 059
2.6.3 邊緣計算系統(tǒng)架構 061
2.6.4 邊緣計算工業(yè)應用場景 064
2.7 本章 小結 065
參考文獻 066
第3章 智能生產數字化信息系統(tǒng) 069～107
3.1 智能生產數字化信息系統(tǒng)概述 070
3.1.1 定義與功能 070
3.1.2 關鍵技術 071
3.1.3 基本步驟與特點 072
3.2 智能生產數字化信息系統(tǒng)架構 073
3.2.1 研究歷史 073
3.2.2 主要組成部分 074
3.2.3 主要層次架構 074
3.3 企業(yè)資源計劃（ERP） 075
3.3.1 研究現狀 076
3.3.2 功能與簡介 077
3.3.3 實施過程 078
3.3.4 新興技術對ERP的影響 079
3.3.5 ERP案例 080
3.4 制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES） 084
3.4.1 MES基本框架與技術 084
3.4.2 MES研究現狀 086
3.4.3 MES與ERP對比 087
3.4.4 MES功能與特性 089
3.4.5 MES案例 090
3.5 統(tǒng)計過程控制（SPC）系統(tǒng) 095
3.5.1 SPC主要步驟 096
3.5.2 統(tǒng)計方法 097
3.5.3 SPC案例 100
3.6 本章 小結 106
參考文獻 106
第4章 制造系統(tǒng)虛擬量測技術 108～159
4.1 虛擬量測概述 110
4.2 多階段虛擬量測功能架構 117
4.2.1 多階段虛擬量測功能架構組成部分 119
4.2.2 多階段虛擬量測功能架構分類 121
4.3 基于智能方法的虛擬量測技術 126
4.3.1 數據預處理 127
4.3.2 預測建模 129
4.3.3 漂移檢測 131
4.3.4 采樣決策系統(tǒng) 132
4.3.5 模型實時更新 133
4.3.6 模型適應性 134
4.3.7 虛擬量測系統(tǒng)功能擴展 134
4.4 虛擬量測技術在實際場景中的應用 135
4.4.1 半導體制造領域中的應用 136
4.4.2 過程系統(tǒng)工程中的應用 137
4.4.3 其他領域中的應用 140
4.4.4 具體應用實例 142
4.4.5 發(fā)展趨勢分析 148
4.5 本章 小結 150
參考文獻 151
第5章 生產系統(tǒng)預測性維護與健康管理 160～188
5.1 生產系統(tǒng)預測性維護與健康管理概述 162
5.1.1 基于物理模型的PHM方法 163
5.1.2 基于數據驅動的PHM方法 164
5.2 基于因果圖的異常診斷 165
5.2.1 基于因果圖的異常診斷概述 165
5.2.2 MResGAT故障診斷模型 165
5.2.3 基于因果圖的異常診斷實驗設置與結果分析 168
5.2.4 基于因果圖的異常診斷小結 171
5.3 基于因果圖的剩余使用壽命預測 172
5.3.1 基于因果圖的剩余使用壽命概述 172
5.3.2 基于多級小波分解的特征提取方法 172
5.3.3 基于圖注意力網絡的剩余使用壽命預測 173
5.3.4 基于因果圖的剩余使用壽命實驗設置與結果分析 174
5.3.5 基于因果圖的剩余使用壽命小結 177
5.4 基于模糊邏輯的維護決策優(yōu)化 178
5.4.1 基于模糊邏輯的維護決策優(yōu)化概述 178
5.4.2 航空發(fā)動機問題建模 178
5.4.3 維護決策優(yōu)化算法 180
5.4.4 基于模糊邏輯的維護決策優(yōu)化實驗設置與結果分析 182
5.4.5 基于模糊邏輯的維護決策優(yōu)化小結 186
5.5 本章 小結 186
參考文獻 187
第6章 智能生產過程調度與優(yōu)化 189～259
6.1 生產過程調度問題的分類、性能指標及求解方法 190
6.1.1 生產過程調度問題的分類及描述 190
6.1.2 生產過程調度問題的性能指標 196
6.1.3 生產過程調度問題的求解方法 198
6.2 基于進化算法的生產過程調度與優(yōu)化問題 201
6.2.1 優(yōu)化問題描述 201
6.2.2 遺傳算法 202
6.2.3 差分進化算法 213
6.2.4 粒子群算法 219
6.2.5 蟻群算法 222
6.2.6 人工蜂群算法 225
6.2.7 注塑車間調度案例 228
6.3 基于目標驅動的閉環(huán)優(yōu)化問題 234
6.3.1 狀態(tài)-性能預測模型 235
6.3.2 狀態(tài)&參數-性能優(yōu)化模型 238
6.3.3 半導體制造車間調度案例 241
6.4 基于協作進化算法的大規(guī)模優(yōu)化問題 248
6.4.1 大規(guī)模單目標進化優(yōu)化算法 249
6.4.2 大規(guī)模多目標進化優(yōu)化算法 250
6.4.3 協作進化優(yōu)化算法 252
6.4.4 基于計算資源分配的選擇性生物地理學優(yōu)化算法 252
6.4.5 基于泛化 Pareto 支配的改進競爭粒子群優(yōu)化算法 256
6.5 本章 小結 257
參考文獻 257
第7章 發(fā)展趨勢與展望 260～281
7.1 AI賦能制造業(yè) 262
7.1.1 智能算法 262
7.1.2 大語言模型 263
7.1.3 3WD理論 265
7.1.4 人機混合智能 266
7.2 智能生產數字化信息系統(tǒng) 267
7.3 制造系統(tǒng)虛擬量測技術 272
7.4 生產系統(tǒng)健康管理技術未來趨勢 277
參考文獻 281
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