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內容簡介：
本书系统、详细地介绍了智能制造系统的理念、关键使能技术、应用案例。全书共17章，主要内容包括：个性化定制给制造业带来的机遇与挑战、智能制造系统的演变过程、大数据技术、云计算技术、物联网技术、移动互联网技术、人工智能技术、制造系统智能化理论模型与构建技术、多源制造信息感知技术、离散制造资源标准化接入、物联互通制造技术、网络信息安全管理技术、车间可视化技术、智能制造系统控制机制、智能制造系统协同运行策略方法、基于多智能体制造系统的混线生产调度案例分析、面向个性化定制的多智能体制造系统动态调度案例分析。书中既有理论知识，又有案例介绍，能帮助读者理解、掌握和运用本书所提出的方法，扩大读者在智能制造系统领域的知识面。本书可作为高等院校机械、计算机、管理工程等专业本科生、研究生的必修课教材，也可为相关领域的管理人员、技术人员提供参考。
關於作者：
唐敦兵：德国洪堡学者、江苏特聘教授、江苏省首届省杰青获得者、霍英东教育基金会青年教师基金获得者、教育部新世纪优秀人才计划入选者、国家中青年科技创新领军人才。 2018年5月，入选第三批国家“万人计划”科技创新领军人才。长期致力于集成制造系统与技术领域的研究，在数字化集成制造技术、智能制造系统等研究方向取得了系列研究成果。在国内外重要学术期刊和国际会议上，发表学术论文共计150余篇，其中有SCI论文40多篇发表在国际期刊上，主要包括 International Journal of Production Research， International Journal of Computer Integrated Manufacturing， Journal of Intelligent Manufacturing， Robotics & Computer Integrated Manufacturing， International Journal of Advanced Manufacturing Technology， Concurrent Engineering: Research & Applications，Computers in Industry， Computers & Industrial Engineering， Proceedings of the Institutions of Mechanical Engineers Part B- Journal of Engineering Manufacture 等制造工程领域的国际权威刊物。在ISI Web of Science数据库中，所发表的国际期刊SCI论文被引近400次，另外，发表EI检索论文100余篇，撰写中文专著3部（科学出版社），参与2部英文著作撰写（Springer出版社）。
目錄
目录第1章 个性化定制给制造业带来的机遇与挑战11.1 引言11.2 目前我国制造业存在的主要问题11.3 借助互联网的智能化+个性化定制，形成新业态新模式41.4 个性化定制及个性化定制面临的问题51.5 个性化定制带来的产品服务系统71.5.1 产品服务系统定制化服务策略81.5.2 构建面向大规模定制的智能化与柔性化制造系统81.5.3 推进PSS定制及服务定制的对策建议91.6 本章小结101.7 本章习题10第2章 智能制造系统的演变过程112.1 引言112.2 先进制造系统分类112.2.1 集成制造系统112.2.2 敏捷制造系统122.2.3 智能制造系统132.3 HCPS的演进过程142.3.1 智能制造系统发展的阶段——基于HPS的传统制造142.3.2 智能制造系统发展的第二阶段——基于HCPS的数字化制造152.3.3 智能制造系统发展的第三阶段——基于HCPS1.5的数字网络化制造172.3.4 智能制造系统发展的第四阶段——基于HCPS2.0的新一代智能制造182.4 智能制造系统的新发展212.5 智能制造系统对下一代制造业发展的启示232.6 本章小结242.7 本章习题24第3章 大数据技术253.1 引言253.2 大数据的概念与特征253.2.1 大数据的概念253.2.2 海量263.2.3 多样性263.2.4 速度263.2.5 价值263.3 大数据技术体系273.3.1 大数据存储和管理技术273.3.2 大数据分布式批处理技术293.3.3 大数据实时流处理技术303.3.4 大规模图数据处理技术303.4 大数据与智能制造的关系323.4.1 制造大数据处理架构323.4.2 制造车间大数据处理系统383.5 本章小结403.6 本章习题40第4章 云计算技术414.1 引言414.2 云计算概述414.2.1 云计算的定义424.2.2 云计算的发展进程424.2.3 云计算的分类434.2.4 云计算的特点444.3 云计算的服务类型454.3.1 基础设施即服务（IaaS）464.3.2 平台即服务（PaaS）464.3.3 软件即服务（SaaS）514.4 云制造534.4.1 云制造概述534.4.2 云制造的层次结构534.5 本章小结574.6 本章习题57第5章 物联网技术585.1 引言585.2 物联网概述585.2.1 物联网的概念及定义585.2.2 物联网的发展态势595.2.3 物联网的网络架构605.3 物联网技术体系615.3.1 感知技术625.3.2 网络通信技术635.3.3 应用技术645.3.4 共性技术645.3.5 支撑技术655.4 制造业与物联网融合的必要性655.4.1 生产现场对物联网的需求分析665.4.2 生产管理对物联网的需求分析685.5 本章小结695.6 本章习题70第6章 移动互联网技术716.1 前言716.2 移动互联网概述716.2.1 移动互联网的定义716.2.2 移动互联网的体系716.2.3 移动通信系统的发展历程736.3 5G网络架构设计756.4 5G+智能制造总体架构786.5 5G+智能制造关键技术806.5.1 5G时间敏感网络技术806.5.2 网络切片技术826.5.3 移动边缘计算836.6 5G网络安全856.7 本章小结856.8 本章习题86第7章 人工智能技术877.1 引言877.2 概述877.3 智能搜索算法887.3.1 定义887.3.2 类型897.3.3 常见算法897.3.4 应用957.4 机器学习967.4.1 定义967.4.2 类型967.4.3 常见算法977.4.4 应用1007.5 深度学习1007.5.1 定义1007.5.2 常见算法1017.5.3 优势1037.5.4 应用1047.6 强化学习1057.6.1 定义1057.6.2 马尔可夫决策过程1067.6.3 DPG算法1077.6.4 Actor-Critic算法1077.7 人工智能应用1087.7.1 计算机视觉1087.7.2 自然语言处理1107.8 本章小结1127.9 本章习题112第8章 制造系统智能化理论模型与构建技术1138.1 引言1138.2 制造系统智能体的结构模型设计1138.2.1 智能体的基本特征1138.2.2 智能体的映射方式1148.2.3 智能体的基本结构1158.2.4 智能体的结构模型设计1178.3 制造系统智能体的模型构建1188.3.1 智能体模型的总体构建思路1188.3.2 智能体模型的模块设计1198.3.3 智能体模型的推理决策模块分类1218.4 本章小结1238.5 本章习题123第9章 多源制造信息感知技术1249.1 引言1249.2 多源制造信息的感知需求及信息源分析1249.2.1 智能制造系统对制造信息的感知需求1249.2.2 智能制造系统的多源信息源分析1249.2.3 信息数据特点及分析1279.3 多源制造信息感知的关键技术1289.3.1 多源制造信息感知技术需求分析1289.3.2 传感器技术简介1299.3.3 异构传感器管理1309.3.4 车间定位技术简介1319.3.5 多源信息传输技术简介1339.4 多源制造信息感知系统的构建1369.4.1 多源制造信息感知模型结构分析1369.4.2 事件驱动的实时多源制造信息获取1379.4.3 多源制造信息标准化及信息共享1379.5 本章小结1389.6 本章习题138第10章 离散制造资源标准化接入13910.1 引言13910.2 离散制造资源13910.2.1 离散制造13910.2.2 离散制造资源14010.3 离散制造资源本体建模分析14210.3.1 本体14210.3.2 本体建模原则与方法14310.3.3 基于本体的离散制造资源信息模型14510.3.4 离散制造资源本体建模步骤14610.4 离散制造资源本体建模准备14810.4.1 离散制造资源概念分层14810.4.2 离散制造资源属性分析14910.4.3 资源本体语义化描述语言及工具15010.5 离散制造资源标准化描述模型构建15210.6 离散制造资源标准化接入15610.7 本章小结15710.8 本章习题157第11章 物联互通制造技术15811.1 引言15811.2 制造车间物联互通研究现状15811.2.1 研究背景15811.2.2 研究现状及其不足15911.3 物联制造环境下底层装备互联互通架构设计16011.3.1 物联制造环境及其底层装备特征分析16111.3.2 底层装备互联互通实现基础16311.3.3 面向物联制造的标准装备模型设计16511.3.4 物联制造环境下底层装备互联互通架构设计16911.4 物联制造环境下底层装备适配封装架构设计17311.4.1 装备适配模型基本架构17311.4.2 装备适配模型工作机制17611.4.3 装备适配模型功能实现17711.5 本章小结18011.6 本章习题180第12章 网络信息安全管理技术18112.1 引言18112.2 密码技术18112.2.1 概述18112.2.2 对称密码技术18312.2.3 非对称密码技术18712.3 访问控制技术18812.3.1 概述18812.3.2 常见访问控制方式18812.3.3 认证与授权19012.4 防火墙技术19112.4.1 概述19112.4.2 防火墙作用19212.4.3 防火墙关键技术分析19212.5 区块链技术19312.5.1 概述19312.5.2 区块链技术基础19412.5.3 区块链对工业互联网发展的价值19612.5.4 应用与展望19712.6 本章小结19812.7 本章习题198第13章 车间可视化技术19913.1 引言19913.2 背景介绍19913.2.1 数字化车间的发展需求19913.2.2 数字孪生技术发展背景20013.3 车间可视化技术的发展20113.4 车间可视化的关键技术20113.4.1 车间可视化数据源感知获取20113.4.2 车间可视化数据统一集成20513.4.3 车间可视化的信息通信20713.5 车间可视化系统中的人机交互20813.6 基于数字孪生的可视化技术应用21013.6.1 孪生虚拟车间可视化与模型驱动21013.6.2 数字孪生车间的生产信息可视化映射21213.7 本章小结21313.8 本章习题213第14章 智能制造系统控制机制21414.1 引言21414.2 智能制造车间架构体系21414.2.1 智能制造车间基本结构21414.2.2 智能制造车间架构设计21514.3 基于多Agent的物联制造系统设计21714.3.1 Agent的特点与映射21714.3.2 车间设备Agent设计21814.3.3 工作人员Agent设计21914.3.4 功能模块智能体设计22014.4 智能制造系统人机交互与协作22214.4.1 人机交互方式22214.4.2 人机交互功能分析22314.4.3 人机协作场景22414.4.4 人机协作机制22514.5 智能制造系统实时动态调度算法22614.5.1 多目标约束的调度模型22614.5.2 基于事件驱动的决策调整机制22914.5.3 基于层次分析法的决策因素权重设计23014.6 本章小结23214.7 本章习题232第15章 智能制造系统协同运行策略方法23315.1 引言23315.2 基于多Agent技术的车间调度模型23315.2.1 Agent的特点、映射与结构设计23315.2.2 MAS的组织结构和协商机制设计23615.2.3 基于多Agent技术的改进型车间调度模型设计23815.3 基于合同网协议的MAS调度算法研究24215.3.1 基于经典合同网协议的传统多Agent方法不足与分析24215.3.2 基于简化合
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