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新兴信息技术环境下的智能工厂运营管理

新兴信息技术环境下的智能工厂运营管理

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图文详情
  • ISBN:9787030712639
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:B5
  • 页数:312
  • 出版时间:2023-02-01
  • 条形码:9787030712639 ; 978-7-03-071263-9

本书特色

为推进我国制造企业的智能制造转型升级提供运营管理理论指导和方法支撑。

内容简介

新兴信息技术与传统制造业融合,催生了引领未来制造发展的智能制造。作为智能制造的载体和根基,智能工厂以实现生产过程数字化、生产要素网络化和生产决策智能化为基本要义。其运营管理面临着要素复杂多变、创新知识密集、制造过程不确定、服务价值需求迫切等特点。依托当今蓬勃发展的新兴信息技术环境,本书从智能工厂运营管理体系出发,分别从智能工厂的建模理论与方法、基于工业大数据分析的知识发现和知识管理、面向不确定环境的适应性调度与闭环优化、制造服务化模式下的运维服务管理几个方面,探讨智能工厂运营管理理论和方法,并以航空发动机制造为背景加以综合案例分析,以期为推进我国制造企业的智能制造转型升级提供运营管理理论指导和方法支撑。

目录

目录
第1章 新兴信息技术环境下的智能工厂概述 1
1.1 新兴信息技术的发展 1
1.2 制造模式 5
1.3 智能制造与智能工厂 8
1.4 本章小结 21
参考文献 21
第2章 高端装备制造智能工厂运营管理体系 22
2.1 智能工厂运营管理的需求特点 22
2.2 智能工厂运营管理的使能技术 26
2.3 高端装备制造智能工厂管理体系架构 34
2.4 高端装备制造智能工厂运营管理的关键要素 38
2.5 本章小结 42
参考文献 42
第3章 面向高端装备制造智能工厂的建模理论与方法 45
3.1 制造企业与智能工厂建模体系框架分析 45
3.2 基于分形思想的多粒度(多尺度)智能工厂模型体系 58
3.3 互联环境下的制造服务建模方法及其与智能工厂的融合机制 71
3.4 案例验证 90
参考文献 111
第4章 基于工业大数据分析的智能工厂知识管理 115
4.1 概述 115
4.2 基于语义网的大数据治理方法 121
4.3 基于工业大数据的知识发现方法 129
4.4 基于本体的知识建模方法 137
4.5 基于贝叶斯的知识推理方法 142
4.6 案例验证 147
参考文献 162
第5章 工业大数据驱动的智能工厂计划调度与优化 166
5.1 概述 166
5.2 基于场景规划的多目标鲁棒调度方法 175
5.3 基于CPPS的适应性调度方法 182
5.4 基于知识管理的闭环调度优化方法 197
5.5 案例验证 205
参考文献 215
第6章 新兴信息技术环境下的智能工厂运维服务管理 218
6.1 新兴信息技术环境下智能工厂的制造服务化模式 218
6.2 HCPS驱动的智能工厂运行与组织方式 227
6.3 互联环境下智能工厂服务协同配置、管理与优化方法 238
6.4 案例验证 255
参考文献 272
第7章 高端装备制造智能工厂运营优化验证 276
7.1 航空发动机智能制造案例背景 276
7.2 面向航空发动机制造的智能工厂运营优化综合案例 278
7.3 面向航空发动机制造的智能工厂运营优化验证系统 283
参考文献 298
附录 299
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节选

第1章 新兴信息技术环境下的智能工厂概述 1.1 新兴信息技术的发展 1.1.1 信息经济的发展 信息技术的出现可以上溯到人类起源之时,当今所说的信息技术则主要从计算机出现之后算起,其发展大致经历了图1.1所示的数据处理时代、个人计算机(personal computer)时代、互联网(Internet)时代、移动互联网(mobile Internet)时代和智能互联(connected intelligence)时代等五个阶段,每个阶段分为启动、扩散、控制和集成等发展过程。 **阶段开始于第二次世界大战期间,军事工业发展的需要促使电子技术的研究与开发异常活跃。美国陆军支持大学研发电子计算机,于1946年诞生了**台电子计算机;贝尔实验室于1958年成功研制出集成电路;1971年出现了单片微处理机,之后在美国诞生了超大规模集成电路,电子计算机进入以超大规模集成电路为标志的第四代。其中,1969年美国莫迪康(Modicon)公司诞生了**台可编程逻辑控制器(programmable logic controller,PLC),PLC把智能融入机器和过程自动化,广泛应用于工业、基础设施和建筑业。 第二阶段技术上的特征源于1981年IBM(International Business Machines Corporation,国际商业机器公司)的**台桌上型个人计算机的出现与发展,从而使信息处理技术发生了革命性变化,但是处理的范围还局限于单机,而且所能处理的信息也很简单,主要是文字和二维图形。 第三阶段技术上的特征是网络和通信技术的发展使得信息跨地域地迅速流通和共享得以实现(1995年10月Netscape上市,标志着互联网时代的出现)。在该阶段信息主要通过门户网站、搜索引擎和社区进行单向传播。随着各国互联网的建设,进入了信息化进程的网络时代,信息处理等能力大大增强,可以处理包括图形、图像、声音等多媒体信息。 第四阶段开始于2004年,以Web 2.0为标记,2009年智能手机的出现标志着移动互联网进入快速发展阶段。该阶段信息连接方式以Wi-Fi、2G、3G、4G为主,信息传播主要通过社交网络平台、APP(application,应用程序)、自媒体等实现双向互动。 第五阶段开始于2012年美国通用电气公司(简称通用电气)提出的“工业互联网”(industrial Internet)概念,随着2012年美国“再工业化”战略、2013年德国工业4.0(Industry 4.0)战略、“中国制造2025”战略的推出,信息技术的发展进入智能互联时代。该阶段的连接方式主要有移动Wi-Fi和4G等,并以物联网(internet of things,IoT)、大数据(big data)、云计算(cloud computing)、机器人、智能硬件和人工智能(artificial intelligence,AI)等新兴信息技术为手段,以智能设备为中心出发点实现整个网络世界之间的全方位智能互联和互动。随着智能互联时代的到来,人们能够很容易地通过各种途径得到海量的各类信息,但其中有用信息的比例也随之减小了。信息的智能化技术虽然使得计算机真正成为人类智力的延伸,但是如何有效地利用信息也成了亟待解决的问题。 1.1.2 智能互联时代 新一轮科技革命,特别是移动互联网、大数据、人工智能、物联网、云计算等新兴信息技术的普及,带动了几乎所有领域发生了以绿色、智能、服务化、网络化为特征的群体性技术革命。新一代信息技术与制造业深度融合,孕育了智能制造的新理念。 2012年以来,随着美国“工业互联网”、德国工业4.0、“中国制造2025”等各国家智能制造战略的提出,工业社会开始进入以大数据感知、传输、分析与应用为基础的智能互联时代(图1.1中信息技术发展的第五阶段)。在智能互联时代,设备与设备、人与设备之间基于物联网和移动互联网实现互联,基于大数据分析预测与人工智能实现智能化,标志着以智能互联为特征的第四次工业革命的到来(图1.2)。 智能互联是以物联网技术为基础,以平台型智能硬件为载体,按照约定的通信协议和数据交互标准,结合云计算、大数据与人工智能应用,在智能终端、人、云端服务之间,进行信息采集、处理、分析、应用的智能化网络,具有高速移动、大数据分析和挖掘、智能感应与应用的综合能力,能够向传统行业渗透融合,提升传统行业的服务能力,连接百行百业,进行线上、线下跨界全营销。智能互联时代,在结构、业务、商业模式、基本理念上都发生了重大变化,而它产生的影响力远非传统互联网所能想象。 智能互联颠覆了传统互联网,重构了人与人、人与物之间的关系,包括人与服务、服务与服务、人与媒体、虚拟与现实、人与互联网等生态之间的高度重构,是从产品层面和营销层面对传统企业全面的数字化的重构。智能硬件涉及云计算、大数据、传感器、通信等多个领域,是智能互联时代的终端入口,可以根据实际的场景与用户进行智能、场景化的互动,让智能硬件为生活赋能,成为用户工作、出行等场景不可或缺的一部分。 利用工业互联网进行数据传输,将物、服务、人、设备等联网,促进了更多、更有价值的智能应用被开发和推广。随着互联网系统的范围和规模不断增大,传感器从物理世界采集的数据通过网络可向所有的领域提供有用的信息。基于双方约定的通信关系或工业数据传输标准,移动的物、人、机器可以相互交流。其发展的推动力有两点:一是利用智能网络和相关信息建立*优的价值流,二是创造新的商业模型。通过组件、系统和解决方案的逻辑升级,可以创造全新的互操作概念并彻底简化设计与操作流程。互联网的广泛应用带来了大量的新产品,也改变了很多产品的使用方式,这些改变甚至跨越了领域的界限。 智能互联不是创造和形成一个新的行业,它一定是渗透到传统行业中,提升传统行业的服务和营销能力,改变传统行业的推广和传播能力,令传统行业的能力更加强大。 1.1.3 信息技术对制造业的影响 在智能互联时代,新兴信息技术与制造业深度融合,已经开始孕育着一种全新的制造业的理念——智能制造,进而推动新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点的形成:①3D(three dimension,三维)打印、移动互联网、大数据、人工智能、云计算、生物工程、新能源、新材料等领域取得新突破;②基于信息物理系统(cyber physical system,CPS)的智能装备、智能工厂(smart factory)等智能制造正在引领制造方式变革;③网络众包、协同设计、大规模个性化定制、精准供应链管理(supply chain management,SCM)、全生命周期管理、电子商务等正在重塑产业价值链体系;④可穿戴的智能产品、智能家电、智能汽车等智能终端产品不断拓展制造业新领域。 在智能制造环境中,产品和制造技术更加复杂,传统的生产模式、产品模式、商业模式以及价值链发生了根本性变革。生产模式(生产组织方式)转变为运用知识的智能制造模式,新兴信息技术环境下的企业拥有着丰富的大数据信息,包括:设备实时运行状态、运营环境状态、业务运作状态、人员状态、社交网络数据以及客户反馈数据等。通过对这些大数据信息的分析和挖掘可以了解问题产生的过程、造成的影响和解决的方式。这些信息被抽象化建模后转化成知识,再利用知识去认识、解决和避免问题,实现预测性生产与决策,如订单和成本预测等。这样,知识成为企业运作的基础,数据作为产生知识的主要途径,成为企业的核心资产。产品模式向智能产品与服务系统演变[2],以智能产品为载体,融合全流程的服务管理和全生命周期的数据管理,为客户提供硬件、网络和软件服务的整体或个性化解决方案,如租赁服务。商业模式向服务型制造演变,可以由制造企业之间分工合作完成制造过程,相互之间提供制造服务,如外包等;也可将制造环节的生产性服务独立出来,建立以生产性服务为经营核心的企业,在产品生命周期内为制造企业和*终消费者提供服务,如运营、维护服务等。在产品和服务的全球化开发、生产、运营和维护过程中多主体紧密协作,价值链从企业为客户提供产品向提供个性化服务和能力转变[3],在提供服务过程中以自组织方式有效整合企业内部、合作伙伴、用户、领域专家、云平台服务商、竞争企业等各类服务资源和智慧要素,协同为客户创造价值。 1.2 制造模式 1.2.1 制造模式概念 制造企业需要不断增强对消费者和市场做出快速响应的能力,以保持企业在全球的竞争力,这个响应来自三个方面:产品设计、制造系统以及商业模式。 (1)产品设计:根据细分市场,开发具有创新性、客户可定制的产品和功能(服务)。 (2)制造系统:建立适应性的制造系统,产品的产量和功能能够快速适应市场需求的变化。 (3)商业模式:应能响应变化莫测的市场和客户。 制造系统、商业模式和产品结构(来自产品设计)的集成就产生了一种制造模式[4],每一种新制造模式的驱动力都是市场和社会需求(图1.3)。社会需求或许来自有更多可供选择的产品,以满足个人的品味和喜好,或来自降低产品价格,或来自与环境有关的需求。 每一种制造模式通常由市场行情、社会的新需求以及这些需求的变化来驱动。随着新的技术使能器(如计算机、新兴信息技术等)的引入,并在新型制造系统中应用,新的制造模式成为可能。对应每一种新的制造模式就有一种新型的制造系统被开发出来,并通过一种基于新的技术使能器的应用使其成为可能。例如,柔性制造系统的出现使大规模定制模式成为可能。产品结构也随着模式的变化而改变。随着产品种类的进一步扩展,产品结构越来越模块化。每一种制造模式都有自己的商业模式,来适应制造模式的特性,并满足制造模式的需要——社会需求或市场需求。 每一种制造模式都重点涉及三个基本要素:①设计,设计产品及其功能以满足特定的社会需求;②制造,通过能够快速响应市场需求和基于工艺及制造系统来制造产品;③销售,向客户销售目标明确、有针对性的产品来使企业获利。每一种制造模式的商业模式都是唯一的,这一商业模式决定着设计—生产—销售的顺序。 1.商业模式 商业模式是在提升消费者产品价值的同时,利用企业的竞争优势为企业创造经济价值的一种战略方法,指企业与企业之间、企业的部门之间,乃至与顾客之间、与渠道之间都存在各种各样的交易关系和联结方式。商业模式也就是企业所有资源和经济关系的有机组合,与企业战略并称为企业顶层设计的核心内容。 根据企业生命周期理论,企业会有不同发展阶段。无论是互联网新兴企业还是传统企业,无论是制造企业还是专业服务公司,在开始时必须设计企业的商业模式。小型企业要在创业时期设计好商业模式,中型企业在转型升级时必须重塑商业模式,大型及巨型企业必须根据多元业务进行不同业务链企业的商业模式改造。 2.制造系统 制造系统是人、机器与装备以及物料流和信息流的一个组合体。国际著名制

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