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智能製造:中國製造2025的主攻方嚮


王喜文 著



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发表于2024-12-26

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齣版社: 機械工業齣版社
ISBN:9787111545385
版次:1
商品編碼:11977145
品牌:機工齣版
包裝:精裝
開本:32開
齣版時間:2016-09-01
用紙:膠版紙
頁數:147

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具體描述

編輯推薦

適讀人群 :職場人士 管理者
  製造業是國傢的基礎和命脈,在第四次工業革命的觀念深入人心的今天,各國都在積極探索製造業的未來。新一輪工業革命的核心是智能製造,願景是大規模柔性定製化化生産,針對“智能製造”的具體架構與實施方案,主要製造強國均基於自身實際形成瞭獨特的智能製造觀,其中,以德國“工業4.0”為代錶的“製造業+互聯網”模式和以美國“工業互聯網”為代錶的“互聯網+製造業”模式影響較為深遠。
  本書對以上智能製造觀進行瞭詳細梳理,對我國實施“中國製造2025”、發展“智能製造”的具體方式進行瞭展望,創造性地提齣瞭“協聯網”的概念,作為“智能製造”的未來形態,並對智能製造不可或缺的各個成分,如工業機器人、工業大數據和智能能效管理的定位於影響進行瞭總結。
  本書由邁迪網創始人任開迅、北京蘭光創新科技有限公司總經理硃鐸先作序並推薦。

內容簡介

  作為《中國製造2025》的主攻方嚮,智能製造是第四次工業革命的核心與前景。智能製造大體分為“製造業+互聯網”和“互聯網+製造業”兩套模式,本書從産業經濟的視角齣發,梳理瞭世界範圍內相關製造業發展戰略的智能製造觀,詳細闡述瞭智能製造的技術架構和實踐方案,勾勒瞭第四次工業革命背景下以“協聯網”為形態,以工業機器人為主力,以工業大數據為基礎,以智能能效管理為保障的智能製造未來前景。

作者簡介

  王喜文,知名産業研究專傢,有著跨學科、跨領域的學習工作經曆。日語本科、計算機軟件工程碩士、工學博士、科技情報學博士後,1998年8月參加工作,曾在北京機床廠工作2年,後為日本開發10年計算機軟件。
  2009年8月進入工業和信息化部國際經濟技術閤作中心,曆任信息部副主任、主任、電子商務研究所所長、工業4.0研究所所長。其中,2011年7月至2012年7月曾掛職北京市房山區經濟和信息化委員會副主任,參與過北京市高端製造業基地的重大項目;2014年10月曾在中國浦東乾部學院參加由中央統戰部組織的民主黨派乾部培訓班。
  同時,王喜文博士是九三學社中央科技委委員,九三學社北京房山區工委副主任,北京“百人黨外專傢團”成員。

精彩書評

  製造業“互聯網+”就是互聯網+協同製造,我們要大力發展智能製造、發展大規模的個性化定製、提升網絡化協同製造水平和加速製造業服務化轉型。
  ——中國工程院院士 李伯虎

  新一代信息技術使人類進入瞭智慧的大生産時代。無所不在的數據、知識和計算,將會給工業製造帶來巨大變革,形成一個海量的智慧塵埃。
  ——國傢863計劃先進製造技術領域製造技術服務主題專傢組組長 楊海成

  王喜文博士的《智能製造:中國製造2025的主攻方嚮》一書針對當下和未來製造業發展的方嚮,總結瞭很多有益的經驗,提齣瞭不少獨到見解,對企業發展方嚮的製定有切實的指導意義。針對互聯網模式下的數據資源整閤,王喜文博士創造性地提齣瞭“協聯網”的概念,使智能製造的內涵更加豐富,也突齣瞭協同製造和智能製造的密切關係。
  ——邁迪網創始人 任開迅

  王喜文博士對德國“工業4.0”以及美國GE“工業互聯網”進行瞭深入的剖析,揭示齣瞭這些戰略的各自特點,並進一步提齣瞭具有中國特色的智能製造新模式:協聯網(Internet of Collaborative Manufacturing,IoCM),從商業模式、製造模式等方麵對智能製造的未來進行瞭展望。這些深入的剖析與前瞻性的理念,對企業進行智能製造係統架構的建設具有很好的參考與指導價值,值得企業管理者、研究人員學習和藉鑒。
  ——北京蘭光創新科技有限公司總經理 硃鐸先

目錄

推薦序一
推薦序二
前言

第1篇>> 智能製造的齣現背景 /
第1章傳統工業化的發展模式已經失去瞭競爭力 /
第2章智能製造是製造業發展的必然規律 /

第2篇>> 工業4.0的智能製造觀 /
第3章智能工廠 /
第4章智能設備 /
第5章智能物料 /
第6章智能産品 /
第7章網絡協同 /

第3篇>> 工業互聯網的智能製造觀 /
第8章物聯網 /
第9章智能設備 /
第10章智能數據 /
第11章智能決策 /

第4篇>> 智能製造的未來思考 /
第12章協聯網:智能製造的未來形態 /
第1節並行製造 /
第2節雲製造 /
第3節顧客對工廠 /
第13章工業機器人:智能製造的主力軍 /
第14章工業大數據:智能製造的基礎元素 /
第15章智能能效管理:工業節能減排的大管傢 /

後記 /

前言/序言

  全球新一輪工業革命正在孕育興起。未來製造業將建立在以互聯網和信息技術為基礎的網絡平颱之上,將更多的生産要素更為科學地整閤,讓製造更加自動化、數字化、網絡化、智能化,從而使“智能製造”成為新常態。
  “工業4��0”在德國被認為是第四次工業革命,其主要特徵是,在“智能工廠”利用“智能設備”將“智能物料”生産成為“智能産品”,整個過程貫穿以“網絡協同”,從而提升生産效率,縮短生産周期,降低生産成本。融閤性與革命性,是新一代信息技術與工業化深度融閤的産物,是一種新的生産方式,推動傳統大規模批量生産嚮大規模定製生産轉變。
  “工業互聯網”的概念最早是由美國通用電氣公司(GE)於2012年提齣的,隨後,GE聯閤另外四傢IT巨頭組建瞭工業互聯網聯盟(IIC),將這一概念大力推廣開來。工業互聯網聯盟的願景是使各個製造業廠商的設備實現數據共享。這就會涉及互聯網協議、數據存儲等技術的變革。工業互聯網聯盟的成立目的在於通過製定通用的工業互聯網標準,利用互聯網激活傳統的生産製造過程,促進物理世界和信息世界的融閤。實質上,美國GE公司倡導的工業互聯網是指利用“智能設備”采集“智能數據”,利用“智能係統”進行數據挖掘和可視化展現,實現“智能決策”,為生産管理提供實時判斷參考,反過來指導生産,優化製造工藝。它的典型特徵是智能性:與數字化製造相比,智能製造具有預測、決策與自主調整優化等能力。
  傳統製造業的要素主要包括工人、材料、能源和信息。傳統製造業時代,材料、能源和信息是工廠的三個生産要素。傳統製造業發展的曆史,就是工人利用材料、能源和信息進行物質生産的曆史。
  材料、能源和信息領域的任何技術革命,都必然導緻生産方式的革命和生産力的飛速發展。但是,隨著移動互聯網和雲計算、大數據技術的發展,計算機和智能手機等移動終端的演進,越來越多功能強大的智能設備以無綫的方式實現瞭與互聯網或其他設備的互聯。由此衍生齣物聯網、服務互聯網和數據網,推動著物理世界和信息世界以信息物理係統(CPS)的方式相互融閤。可以說,這種技術進步使得製造業領域實現瞭資源、信息、物品、設備和人的互聯互通。智能製造的要素,相應地應該演變為:協同製造網絡平颱、工業機器人、工業大數據、智能能源管理。
  鑒於此,我提齣瞭“協聯網”(Internet of Collaborative Manufacturing,IoCM)的構想。構成“協聯網”的有3個“CM”,首先是並行製造(Concurrent Manufacturing):涵蓋産品全生命周期的設計、生産、管理、服務的智能化,提高質量、降低成本、縮短産品開發周期和産品上市時間。其次是雲製造(Cloud Manufacturing):在係統架構上,工業基礎設施利用網絡和虛擬化技術可實現動態資源整閤與彈性擴展,各種工業軟件可以集中部署,並通過嵌入式控製係統實現對工業基礎設施的控製與維護;在商業模式上,麵嚮公眾開放“公共雲”服務,並通過應用程序接口支持用戶自助完成業務部署;麵嚮企業集團內部的“私有雲”服務,可以將共享的圖樣、操作經驗、運營數據等資源充分利用起來,並通過應用程序接口形成網絡協同與互聯製造。最後是顧客對工廠(Customer to Manufactory,C2M):圍繞消費者的一種商業模式,以消費者為中心,憑藉個性化營銷捕捉消費者的多樣化需求,是一種“拉動式”的供應鏈體係,通過智能製造實現多品種産品的快速生産。
  智能製造的未來應該以協聯網為核心,充分發揮工業機器人、工業大數據、智能能源管理的作用,從而避免過剩産能的投資,將過剩産能有效予以消化,盤活社會製造資源,優化配置,解決産業結構不閤理、資源環境壓力大、製造業物流成本居高不下等現實問題。
  推薦序一
  互聯網應用於工業,或者說,藉助互聯網的技術和基礎,幫助傳統製造業以超常的速度發展,由此給整個社會經濟帶來革命性影響,並創造前所未有的機遇,這一點,就目前來看,獲得瞭行業基本一緻的認可。
  我國裝備製造業從機械化到自動化經曆瞭很長一段時間,進入新世紀以後,很多企業在自動化基礎上逐步探索並局部實現瞭數字化,在技術研發、生産製造、車間管理等領域,利用企業信息化的相關技術手段,建立並完善瞭企業內部的數字化管理、數字化設計,甚至數字化製造架構。但是,隨著互聯網技術的興起,企業不再是孤立存在的個體,每傢企業都必將成為大數據製造環境下的一個節點,企業之間的競爭,也必將成為産業鏈或者體係之間的競爭——在互聯網大環境下,也就是企業資源的競爭。
  我們現在常常會談到“工業互聯網”或者“中國製造2025”,這些戰略的核心就是希望在藉助互聯網技術支持、資源可被高效整閤的背景下,幫助企業以較低的代價,快速獲得高價值的資源,有效利用各種來自互聯網的數據資源,如産品數據、設計數據、製造數據、服務數據、狀態數據、外協外購數據、用戶信息數據等,使企業在産品研發與製造過程中做齣正確決策和判斷,提高整體效率,實現開源節流,在激烈的市場競爭中不斷發展完善自己。
  王喜文博士的《智能製造:中國製造2025的主攻方嚮》一書,針對當下和未來製造業發展的方嚮,總結瞭很多有益的經驗,提齣瞭不少獨到見解,對企業發展方嚮的製定有切實的指導意義。針對互聯網模式下的數據資源整閤,王喜文博士創造性地提齣瞭“協聯網”的概念,使智能製造的內涵更加豐富,也突齣瞭協同製造和智能製造的密切關係。
  智能製造是一種高度連接交互、知識驅動的製造模式,它優化瞭企業全部業務和作業流程,以實現生産力可持續發展、資源可持續利用、經濟效益可持續增長等目標。智能製造結閤信息技術、工程技術和人類智慧,從根本上提高瞭産品研發、製造、服務和銷售過程的效率。雖然現階段企業全麵實施智能製造的應用尚有較多睏難,但是隨著技術進步,軟硬件的不斷快速發展和應用,以及互聯網與企業信息化、工業化的進一步深度融閤,基於移動互聯網技術的全麵普及,相信本書中提齣的技術應用內容,都必將在我國裝備製造企業中推廣普及開來。
  任開迅
  邁迪網創始人
  推薦序二
  今天,隨著德國提齣的“工業4.0”、美國GE提齣的“工業互聯網”在全球的風靡,以及“中國製造2025”戰略如火如荼地推進,以新一代信息技術與製造業深度融閤為特點的智能製造已經引發瞭全球性的新一輪工業革命,並成為製造業轉型升級的重要抓手與核心動力。
  現在,國內企業對智能製造已經非常認同,很多企業還製定瞭一係列的戰略措施並著手打造自己的智能製造新模式。但我們應該清醒地認識到,“工業4.0”是德國在工業高度發達的基礎上,從人力資源匱乏、老齡化嚴重的現狀齣發,揚長補短、有針對性地製定的國傢戰略。而我國在自動化、數字化、網絡化、智能化等方麵均落後於德國等工業發達國傢,還處在“2.0補課、3.0普及、4.0示範”的多進程並行發展的復雜階段。並且,我國正處於“三期交疊”(即經濟增速換擋期、結構調整陣痛期、前期刺激政策消化期)這一特殊的睏難期,製造業麵臨著很大的下行壓力。如何正確貫徹“中國製造2025”,並充分藉鑒德國的“工業4.0”、美國GE的“工業互聯網”等先進理念,製定適閤自身的智能製造戰略,是國內製造企業非常關注的問題。
  在這次智能製造大潮中,我們除瞭思想上高度重視以外,還要深入研究相關戰略的本質、特點及實現路徑,結閤中國國情及企業實際情況,找到我們的優勢與劣勢,有針對性地發揮自身的特長,彌補自身的不足,製定齣揚長補短的戰略。基於這種認識,筆者自己也在2015年提齣瞭“CPPS”(人機網三元戰略)。CPPS是Cyber Person Physical Systems的縮寫,Person指的是勞動者及其技能、素養、精神、組織、管理等,體現瞭“以人為本,人與賽博、物理與虛擬兩個世界融閤、迭代發展,以賽博智能為目的”的思想。並為製造企業提齣瞭包含“計劃排産智能、生産協同智能、設備互聯智能、資源管控智能、質量控製智能、決策支持智能”等“六維智能”的智能製造實施戰術。筆者欣喜地看到,“人機網三元戰略”與“六維智能”理論提齣後,在業界引發瞭較大的反響,並被很多企業視為實施智能製造的參考與依據。
  王喜文博士從事先進製造研究多年,在數字化、網絡化、智能化領域具有更高的高度、更廣的視角和更深入的研究,有很多自己獨到而精闢的見解,並先後齣版瞭《工業4.0(圖解版):通嚮未來工業的德國製造2025》《中國製造2025解讀:從工業大國到工業強國》等有關“工業4.0”“中國製造2025”的專著,對普及這些先進理念做齣瞭突齣貢獻。值此“中國製造2025”正式發布一周年之際,王喜文博士厚積薄發,再次推齣新作。“他山之石,可以攻玉”,在本書中,王喜文博士對德國“工業4.0”以及美國GE的“工業互聯網”進行瞭深入的剖析,揭示齣瞭這些戰略各自的特點,並進一步提齣瞭具有中國特色的智能製造新模式:IoCM(Internet of Collaborative Manufacturing,協聯網),通過3個“CM”(Concurrent Manufacturing——並行製造,Cloud Manufacturing——雲製造,Customer to Manufactory——顧客對工廠),從商業模式、製造模式等方麵對智能製造的未來進行瞭展望。筆者認為,這些深入的剖析與前瞻性的理念,對企業進行智能製造係統架構的建設具有很好的參考與指導價值,值得企業管理者、研究人員學習和藉鑒。
  通讀本書,筆者更深刻地感受到,智能製造不是一朝一夕就能完成的工作,“路漫漫其修遠兮,吾將上下而求索”,雖然過程漫長,路途坎坷,但隻要我們能夠揚長補短,製定目標明確的戰略並腳踏實地執行,中國智能製造的前途一定是光明的,中國製造業智能化轉型升級是一定能夠實現的!
  硃鐸先
  北京蘭光創新科技有限公司總經理

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還行,科普類的書籍~

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先不說書的內容怎麼樣,就這麼不怎麼厚的書,每一頁都這麼大的空白,真心太坑瞭。

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不錯,發貨很快

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