本書深入探討了制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵要素和實(shí)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(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵、現(xiàn)狀與進(jìn)展及其對經(jīng)濟(jì)價值和行業(yè)成熟度的影響。內(nèi)容涵蓋了生產(chǎn)系統(tǒng)過程自動化，包括在加工過程、產(chǎn)品組裝和物流運(yùn)輸中的應(yīng)用，以及人工智能和邊緣計算技術(shù)在自動化發(fā)展中的關(guān)鍵作用；智能生產(chǎn)數(shù)字化信息系統(tǒng)，介紹了ERP、MES和SPC的功能及應(yīng)用；制造系統(tǒng)虛擬量測技術(shù)，涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、預(yù)測建模和漂移檢測等；生產(chǎn)系統(tǒng)預(yù)測性維護(hù)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(yù)測和維護(hù)決策優(yōu)化方法；智能生產(chǎn)過程調(diào)度與優(yōu)化，介紹了生產(chǎn)過程調(diào)度、進(jìn)化算法優(yōu)化、閉環(huán)優(yōu)化和協(xié)作進(jìn)化算法的大規(guī)模調(diào)度技術(shù)。最后，展望了制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的未來發(fā)展趨勢，以幫助讀者理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型對智能生產(chǎn)系統(tǒng)的影響，并把握其中的創(chuàng)新機(jī)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(shù)人員、從事智能制造和信息技術(shù)研究的學(xué)者和學(xué)生以及對制造業(yè)數(shù)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(dāng)今快速發(fā)展的科技時代，制造業(yè)正經(jīng)歷一場前所未有的變革。這一變革不僅涉及生產(chǎn)技術(shù)的升級，還涵蓋了整個行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的重塑。數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為全球制造業(yè)的核心議題、推動技術(shù)創(chuàng)新的浪潮，并深刻改變了行業(yè)的運(yùn)作方式和經(jīng)濟(jì)價值創(chuàng)造模式。通過對比國內(nèi)外制造業(yè)在數(shù)字化實(shí)施過程中的現(xiàn)狀和趨勢，可以看到不同地區(qū)在采納數(shù)字化轉(zhuǎn)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(biāo)都是通過先進(jìn)的數(shù)字化技術(shù)來提升生產(chǎn)效率、削減運(yùn)營成本和提高產(chǎn)品質(zhì)量。通過大規(guī)模采用大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)，制造業(yè)企業(yè)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)流程的優(yōu)化，還能大幅度提升響應(yīng)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(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。這樣的轉(zhuǎn)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(jī)遇。
在生產(chǎn)系統(tǒng)自動化方面，從加工過程到產(chǎn)品組裝，再到物流運(yùn)輸，各環(huán)節(jié)的自動化技術(shù)正在迅速發(fā)展并廣泛應(yīng)用。智能制造技術(shù)的引入，使得生產(chǎn)過程更加高效和靈活，企業(yè)能夠更好地應(yīng)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(yīng)用，極大地提升了制造業(yè)企業(yè)的管理效率和生產(chǎn)控制能力。通過這些系統(tǒng)，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置、生產(chǎn)過程的精細(xì)化管理和供應(yīng)鏈的高效協(xié)同。虛擬量測技術(shù)的應(yīng)用，為制造業(yè)帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。從基礎(chǔ)的虛擬量測概念到復(fù)雜的多階段虛擬量測功能，這些技術(shù)不僅提高了生產(chǎn)精度，還在很大程度上減少了生產(chǎn)成本和時間。隨著智能制造的發(fā)展，預(yù)測性維護(hù)和健康管理技術(shù)也得到了廣泛關(guān)注。通過對設(shè)備和生產(chǎn)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以預(yù)先識別潛在問題，實(shí)施預(yù)防性維護(hù)措施，從而減少故障停機(jī)時間，提高設(shè)備的可靠性和使用壽命。智能生產(chǎn)過程的調(diào)度與優(yōu)化，是提高生產(chǎn)效率的重要手段。通過優(yōu)化算法和先進(jìn)技術(shù)，企業(yè)可以在資源有限的情況下，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率的最大化。
展望未來，AI賦能的制造業(yè)將會引領(lǐng)新一輪的技術(shù)革命。智能生產(chǎn)數(shù)字化信息系統(tǒng)、虛擬量測技術(shù)和生產(chǎn)系統(tǒng)健康管理技術(shù)的發(fā)展，將繼續(xù)推動制造業(yè)向更加智能化、數(shù)字化的方向邁進(jìn)。人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)的融合應(yīng)用，將帶來制造業(yè)生產(chǎn)模式的深刻變革。智能化的生產(chǎn)系統(tǒng)將能夠自主感知、分析和決策，實(shí)現(xiàn)高度自動化和柔性化生產(chǎn)。在這場變革中，人才的培養(yǎng)和技術(shù)的創(chuàng)新是關(guān)鍵。制造業(yè)企業(yè)需要不斷提升員工的數(shù)字化和智能化技能，鼓勵創(chuàng)新，推動技術(shù)進(jìn)步。
希望本書能夠?yàn)樽x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(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化發(fā)展的脈絡(luò)，推動技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)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(shí)際案例的分析，我們希望為讀者提供切實(shí)可行的指導(dǎo)，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(shù)字化轉(zhuǎn)型 001～018
1.1 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型內(nèi)涵 002
1.2 國內(nèi)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀 003
1.2.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程 003
1.2.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)的經(jīng)濟(jì)價值 007
1.2.3 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的制造業(yè)成熟度 008
1.2.4 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的地區(qū)態(tài)勢 010
1.3 國外制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)展 011
1.3.1 美國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀 011
1.3.2 日本制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀 012
1.3.3 德國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀 012
1.3.4 歐盟制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀 013
1.4 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵技術(shù) 013
1.4.1 關(guān)鍵數(shù)字化技術(shù) 014
1.4.2 數(shù)字化技術(shù)與制造業(yè)的關(guān)系 015
1.5 本章 小結(jié) 016
參考文獻(xiàn) 017
第2章 生產(chǎn)系統(tǒng)過程自動化 019～068
2.1 生產(chǎn)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(nèi)外發(fā)展對比 024
2.2.4 加工過程自動化企業(yè)應(yīng)用案例 026
2.2.5 加工過程自動化工業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢 032
2.3 產(chǎn)品組裝自動化 034
2.3.1 產(chǎn)品組裝自動化簡介 034
2.3.2 產(chǎn)品組裝自動化現(xiàn)狀與面臨的挑戰(zhàn) 035
2.3.3 產(chǎn)品組裝自動化企業(yè)應(yīng)用案例 037
2.3.4 產(chǎn)品組裝自動化應(yīng)用現(xiàn)狀總結(jié)與發(fā)展趨勢 039
2.4 物流運(yùn)輸自動化 041
2.4.1 物流運(yùn)輸自動化簡介 041
2.4.2 基于SLAM的室內(nèi)定位導(dǎo)航 043
2.4.3 AGV任務(wù)調(diào)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(shù)在生產(chǎn)系統(tǒng)過程自動化中的應(yīng)用 049
2.5.1 深度學(xué)習(xí) 049
2.5.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 052
2.5.3 遷移學(xué)習(xí) 054
2.6 邊緣計算技術(shù)在生產(chǎn)系統(tǒng)過程自動化中的應(yīng)用 055
2.6.1 邊緣計算發(fā)展歷程 056
2.6.2 邊緣計算應(yīng)用概述 059
2.6.3 邊緣計算系統(tǒng)架構(gòu) 061
2.6.4 邊緣計算工業(yè)應(yīng)用場景 064
2.7 本章 小結(jié) 065
參考文獻(xiàn) 066
第3章 智能生產(chǎn)數(shù)字化信息系統(tǒng) 069～107
3.1 智能生產(chǎn)數(shù)字化信息系統(tǒng)概述 070
3.1.1 定義與功能 070
3.1.2 關(guān)鍵技術(shù) 071
3.1.3 基本步驟與特點(diǎn) 072
3.2 智能生產(chǎn)數(shù)字化信息系統(tǒng)架構(gòu) 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(gòu) 074
3.3 企業(yè)資源計劃（ERP） 075
3.3.1 研究現(xiàn)狀 076
3.3.2 功能與簡介 077
3.3.3 實(shí)施過程 078
3.3.4 新興技術(shù)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(shù) 084
3.4.2 MES研究現(xiàn)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(jié) 106
參考文獻(xiàn) 106
第4章 制造系統(tǒng)虛擬量測技術(shù) 108～159
4.1 虛擬量測概述 110
4.2 多階段虛擬量測功能架構(gòu) 117
4.2.1 多階段虛擬量測功能架構(gòu)組成部分 119
4.2.2 多階段虛擬量測功能架構(gòu)分類 121
4.3 基于智能方法的虛擬量測技術(shù) 126
4.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 127
4.3.2 預(yù)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(shí)時更新 133
4.3.6 模型適應(yīng)性 134
4.3.7 虛擬量測系統(tǒng)功能擴(kuò)展 134
4.4 虛擬量測技術(shù)在實(shí)際場景中的應(yīng)用 135
4.4.1 半導(dǎo)體制造領(lǐng)域中的應(yīng)用 136
4.4.2 過程系統(tǒng)工程中的應(yīng)用 137
4.4.3 其他領(lǐng)域中的應(yīng)用 140
4.4.4 具體應(yīng)用實(shí)例 142
4.4.5 發(fā)展趨勢分析 148
4.5 本章 小結(jié) 150
參考文獻(xiàn) 151
第5章 生產(chǎn)系統(tǒng)預(yù)測性維護(hù)與健康管理 160～188
5.1 生產(chǎn)系統(tǒng)預(yù)測性維護(hù)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(shù)據(jù)驅(qū)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(shí)驗(yàn)設(shè)置與結(jié)果分析 168
5.2.4 基于因果圖的異常診斷小結(jié) 171
5.3 基于因果圖的剩余使用壽命預(yù)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(wǎng)絡(luò)的剩余使用壽命預(yù)測 173
5.3.4 基于因果圖的剩余使用壽命實(shí)驗(yàn)設(shè)置與結(jié)果分析 174
5.3.5 基于因果圖的剩余使用壽命小結(jié) 177
5.4 基于模糊邏輯的維護(hù)決策優(yōu)化 178
5.4.1 基于模糊邏輯的維護(hù)決策優(yōu)化概述 178
5.4.2 航空發(fā)動機(jī)問題建模 178
5.4.3 維護(hù)決策優(yōu)化算法 180
5.4.4 基于模糊邏輯的維護(hù)決策優(yōu)化實(shí)驗(yàn)設(shè)置與結(jié)果分析 182
5.4.5 基于模糊邏輯的維護(hù)決策優(yōu)化小結(jié) 186
5.5 本章 小結(jié) 186
參考文獻(xiàn) 187
第6章 智能生產(chǎn)過程調(diào)度與優(yōu)化 189～259
6.1 生產(chǎn)過程調(diào)度問題的分類、性能指標(biāo)及求解方法 190
6.1.1 生產(chǎn)過程調(diào)度問題的分類及描述 190
6.1.2 生產(chǎn)過程調(diào)度問題的性能指標(biāo) 196
6.1.3 生產(chǎn)過程調(diào)度問題的求解方法 198
6.2 基于進(jìn)化算法的生產(chǎn)過程調(diào)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(jìn)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(diào)度案例 228
6.3 基于目標(biāo)驅(qū)動的閉環(huán)優(yōu)化問題 234
6.3.1 狀態(tài)-性能預(yù)測模型 235
6.3.2 狀態(tài)&參數(shù)-性能優(yōu)化模型 238
6.3.3 半導(dǎo)體制造車間調(diào)度案例 241
6.4 基于協(xié)作進(jìn)化算法的大規(guī)模優(yōu)化問題 248
6.4.1 大規(guī)模單目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化算法 249
6.4.2 大規(guī)模多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化算法 250
6.4.3 協(xié)作進(jìn)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(xué)優(yōu)化算法 252
6.4.5 基于泛化 Pareto 支配的改進(jìn)競爭粒子群優(yōu)化算法 256
6.5 本章 小結(jié) 257
參考文獻(xiàn) 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(jī)混合智能 266
7.2 智能生產(chǎn)數(shù)字化信息系統(tǒng) 267
7.3 制造系統(tǒng)虛擬量測技術(shù) 272
7.4 生產(chǎn)系統(tǒng)健康管理技術(shù)未來趨勢 277
參考文獻(xiàn) 281
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