智能制造系统:模型、技术与运行

目　 录
前言
第1章　智能制造系统发展概述　1
1.1　智能制造发展趋势　　　1
1.1.1　制造业发展历程　 1
1.1.2　国外智能制造发展战略　 2
1.1.3　国内智能制造发展战略　 7
1.1.4　智能制造发展战略分析　 9
1.2　智能制造标准化发展　 10
1.2.1　标准化历程　 10
1.2.2　智能制造国际标准化组织　 12
1.2.3　我国智能制造标准化工作　14
1.3　智能制造模式　18
1.3.1　典型智能制造模式　19
1.3.2　智能制造应用模式案例　 19
参考文献　 24
第2章　智能制造系统模型　 25
2.1　智能制造系统标准化参考模型　 25
2.1.1　工业4.0参考架构模型　 25
2.1.2　IIC工业互联网总体架构　 28
2.1.3　智能制造生态系统　 30
2.1.4　工业价值链参考架构　 32
2.2　智能制造能力成熟度模型　 34
2.2.1　智能制造能力成熟度模型定义　 35
2.2.2　智能制造能力成熟度模型架构　 36
2.2.3　10大核心要素的成熟度要求　 37
2.2.4　模型的应用　 51
2.3　信息物理系统模型　 53
2.3.1　信息物理系统的发展脉络　 53
2.3.2　信息物理系统的定义　 54
2.3.3　信息物理系统的本质　 55
2.3.4　信息物理系统的层次　 56
2.3.5　信息物理系统的特征　 57
2.3.6　信息物理系统的架构　 58
2.3.7　信息物理系统的技术体系　 60
2.3.8　信息物理系统的核心技术要素　 60
2.3.9　信息物理系统的应用场景　 62
2.3.10　纺纱智能车间信息物理单元通用模型　 72
参考文献　 77
第3章　智能制造系统使能技术　 79
3.1　工业物联网技术　 79
3.1.1　物联网概述　 79
3.1.2　工业互联网　 80
3.1.3　5G技术　 83
3.2　工业大数据技术　 85
3.2.1　工业大数据感知技术　 85
3.2.2　工业大数据通信与控制网络技术　 90
3.2.3　工业大数据分析与挖掘技术　 95
3.3　虚拟现实和增强现实技术　 99
3.3.1　虚拟现实技术　 99
3.3.2　增强现实技术　 102
3.4　数字孪生技术　 103
3.4.1　数字孪生概述　 103
3.4.2　产品数字孪生技术　 104
3.4.3　生产数字孪生技术　 105
3.4.4　设备数字孪生技术　 106
3.4.5　性能数字孪生技术　 108
3.4.6　数字孪生技术在工业领域的应用　 109
3.5　机器学习技术　 109
3.5.1　机器学习概述　 109
3.5.2　大数据环境下机器学习的研究现状　 109
3.5.3　机器学习的分类　 110
3.5.4　机器学习的常见算法　 110
3.5.5　机器学习技术在工业领域的应用　 113
3.6　信息安全技术　 115
3.6.1　系统安全技术　 115
3.6.2　信息部分安全技术　 118
3.6.3　区块链技术　 120
参考文献　 121
第4章　智能制造系统关键装备　 124
4.1　智能传感系统　 125
4.1.1　概述　 125
4.1.2　智能传感器基础　 126
4.1.3　智能传感器的关键应用场景　 132
4.1.4　智能传感器的行业应用情况　 133
4.2　智能数控机床　 134
4.2.1　概述　 134
4.2.2　智能数控机床基础　 135
4.2.3　应用展望　 141
4.3　智能机器人　 142
4.3.1　概述　 142
4.3.2　智能机器人基础　 142
4.3.3　智能机器人在制造业的应用　 150
4.4　智能物流装备　 151
4.4.1　概述　 151
4.4.2　智能物流基础　 152
4.4.3　智能制造系统与智能物流系统深度融合　 157
参考文献　 158
第5章　智能制造系统组织　 161
5.1　智能单元　 162
5.1.1　智能单元定义　 162
5.1.2　智能单元模块构成　 163
5.1.3　智能单元一体化集成　 164
5.2　智能车间　 166
5.2.1　智能车间简介　 166
5.2.2　智能车间类型　 167
5.2.3　智能车间管理　 171
5.3　智能工厂　 176
5.3.1　智能工厂特点　 176
5.3.2　智能工厂构成　 178
5.3.3　智能工厂类型　 185
5.3.4　智能工厂趋势　 188
参考文献　 190
第6章　智能制造系统运行　 192
6.1　设备智能维护　 192
6.1.1　设备维护的重要性　 192
6.1.2　设备维护的发展史　 193
6.1.3　预测性维护的实施步骤　 194
6.2　质量智能控制　 197
6.2.1　质量控制的主要内容及问题特点　 198
6.2.2　质量数据关联性分析技术　 200
6.2.3　质量预测技术　 201
6.2.4　质量控制优化技术　 203
6.3　智能生产计划　 205
6.3.1　智能生产计划概述　 205
6.3.2　智能生产计划方法　 206
6.3.3　案例介绍　 207
6.4　智能生产调度　 211
6.4.1　智能生产调度概述　 211
6.4.2　智能生产调度方法　 214
6.4.3　案例介绍　 215
参考文献　 220
第7章　智能制造系统典型模式　 222