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| 編輯推薦： |
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本书遵循教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念，融入思政元素，注重理论与实践相结合。
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| 內容簡介： |
本书编写旨在建立智能制造管理方法论，并提出企业推进智能制造的具体模式与路径等。主要包括制造模式演变、德国工业4. 0与信息物理系统、智能制造基本原理、智能制造管理、智能制造管理系统能力评估、智能制造管理实施路径与对策、基于KPI的智能制造管理系统、智能工厂的规划与设计、数字孪生与智能制造、面向智能工厂动态生产的实时优化运行技术、智能物流仓储系统规划与设计、智能制造人力资源管理、人工智能与智能制造、网络协同制造管理、制造大数据分析方法等内容。
本书从制造管理而非技术视角探讨了企业推进智能制造所需的管理能力、信息系统以及实施方案等。
本书可作为高等学校管理类各专业学生以及其他理工类专业学生的教材，也可作为广大工程技术人员和管理人员的自学参考书。
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| 目錄：
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目录
前言
第一章绪论
第一节制造业的发展历程
第二节制造业的发展趋势
第三节智能制造管理
第二章制造模式演变
第一节制造管理的发展历程
第二节工业40的制造管理需求
第三节智能制造
第三章德国工业40与信息物理系统
第一节德国工业40的战略框架及参考构架
第二节信息物理系统
第四章智能制造基本原理
第一节工厂物理学
第二节透明制造
第三节智能产品
第四节智能物料
第五节智能生产
第六节智能服务
第五章智能制造管理
第一节制造管理
第二节智能制造管理
第三节智能制造管理关键模块
第六章智能制造管理系统能力评估
第一节关键绩效指标控制所需制造管理能力
第二节智能制造管理系统评估指标体系
第三节智能制造系统发展水平评估过程与案例
第七章智能制造管理实施路径与对策
第一节建立智能制造的建模及仿真平台
第二节建立工业数据收集与管理系统
第三节进行企业层级整合
第四节开发智能制造的教育和培训体系
第八章基于KPI的智能制造管理系统
第一节智能制造成熟度模型
第二节基于“金字塔”成熟度模型的KPI控制
第三节KPI控制系统实施案例
第九章智能工厂的规划与设计
第一节智能工厂的规划原则
第二节智能工厂设计仿真技术与软件工具开发
第三节智能生产线设计
第十章数字孪生与智能制造
第一节数字孪生技术的概念与其理论发展
第二节从智能制造发展看数字孪生
第三节数字孪生技术应用的条件与驱动
第十一章面向智能工厂动态生产的实时优化运行技术
第一节动态生产多目标、多任务实时优化运行与协同控制
第二节设备实时优化运行与协同控制一体化技术与工具软件
第三节研究设备实时优化与车间实时调控的智能联动方法
第十二章智能物流仓储系统规划与设计
第一节智能物流仓储系统
第二节智能物流规划
第三节智能物流系统设计
第四节智能物流系统评价
第十三章智能制造人力资源管理
第一节制造业劳动力结构变革历程
第二节智能工厂工作组织与设计方法
第三节智能工厂人员能力测评指标体系
第四节智能制造人力资源评估方法
第十四章人工智能与智能制造
第一节人工智能及其进展
第二节智能制造中的人工智能
第三节机器视觉检测
第四节机器学习与深度学习
第十五章网络协同制造管理
第一节网络协同制造发展模式及运行机制
第二节网络协同平台及其架构
第三节客户需求拉动的多主体联合协同研发模式
第四节网络协同制造供应链管理
第五节多模态协同管理机制
第十六章制造大数据分析方法
第一节制造数据产生、转化、存储
第二节数据挖掘技术
第三节商务智能分析
第四节大数据分析技术
第五节制造大数据可视化分析系统
参考文献
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| 內容試閱：
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前言
智能制造是国家制造强国战略的重要举措之一，也是我国“十四五”规划的重要发展内容之一。发展智能制造的目的是通过提供高品质、低成本、个性化的产品及全生命周期高附加值的服务增强企业的竞争力，而达到这一目的的重要手段需要落地在智能制造管理上。目前，国内很多企业正在大力推进自动化、数字化、网络化等智能制造工作。其中一些是局部试点，也有的在全面推进。然而，智能制造不仅是大量投资完成硬件设施和系统建设，更重要的是利用智能制造装备与系统提供的信息与数据，进行与传统制造模式完全不同的科学决策。无论是思想还是方法，实现企业的价值才是企业追求智能制造的终极目标。与德国在工业发展条件较为成熟的情况下进入工业40时代不同，我国制造业在长期发展过程中，形成工业10到工业30并存的局面，行业之间及同行业不同企业之间的非均衡发展使我国制造业的升级转型面临更大的挑战：第一，推进智能制造需要哪些与技术相匹配的制造管理能力；第二，如何基于关键绩效指标所需的制造管理能力构建企业智能制造管理系统架构；第三，如何衡量不同发展阶段企业的智能制造管理成熟度，以及推进智能制造的模式与路径；第四，智能制造管理应如何与其他先进制造管理模式相结合；第五，智能制造管理模式下的人力资源应如何匹配。
本书依据西安交通大学英飞凌智能制造管理实验室发布的《智能制造管理白皮书》，对智能制造管理基础知识进行了系统性梳理，并对数字孪生、人工智能等新技术与智能制造的结合进行了探讨，旨在系统性提出智能制造管理方法论、智能制造管理系统以及实施路径等，为企业推进智能制造转型提供帮助。本书共包括16章内容：绪论、制造模式演变、德国工业40与信息物理系统、智能制造基本原理、智能制造管理、智能制造管理系统能力评估、智能制造管理实施路径与对策、基于KPI的智能制造管理系统、智能工厂的规划与设计、数字孪生与智能制造、面向智能工厂动态生产的实时优化运行技术、智能物流仓储系统规划与设计、智能制造人力资源管理、人工智能与智能制造、网络协同制造管理、制造大数据分析方法。
本书的研究内容区别于以往的研究，以往的研究关注的重点是智能制造技术的应用，然而技术的应用未必能够带来企业效益的提升，必须有相适应的管理体系才能最大限度地发挥智能制造装备、技术等的经济效益。可以说，智能制造技术是企业推进智能制造的基础，智能制造管理则决定了企业智能制造实施效果的高度。本书的特色在于从制造管理的视角探讨了智能制造管理的相关内容。以关键绩效指标控制为基础，本书首先提出了企业实施智能制造所需的制造管理能力，基于制造管理能力与关键绩效指标构建用以实现这些制造管理能力的智能制造管理系统体系，解析系统架构并提出衡量企业制造管理系统实施效果的评价体系，以及企业推进智能制造管理实施的具体路径。
本书主编为西安交通大学管理学院吴锋教授和英飞凌科技公司高级总监张永政博士。两位主编全面梳理了本书的框架和所需内容，并全程主导教材的编写。首都经济贸易大学孙明耀负责第一~八章的内容，西安交通大学博士生侯宏宇负责第九~十六章的内容，西安交通大学博士生陈军龙、常丰娇、纪妍、张宏斌、胡杨、郑兰兰、黄鑫、郝玉洁、高思妮、毕闰芳等参加了编写。英飞凌科技公司曹翃、祁尔莎丹、夏健、杨均恒、周晓凯、周玉芳、陶建波、杜炜峰、徐晓新、孟超参加了编写。
感谢国家重点研发计划项目（2018YFB1703001）、国家自然科学基金项目（71871177，72201178）对本书的资助。
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