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| 編輯推薦： |
1.政策引导。近年来，我国不断出台法律法规和政策支持装备制造行业健康、良性发展。在产业政策出台的背景下，相关部门陆续颁布产业政策支持文件，明确制造业智能化为重点发展领域，推广应用数字化技术、系统集成技术、智能制造装备和工业互联网技术，对行业内企业的信息化、智能化水平提出了更高要求，促进企业加快在技术水平、经营模式等方面的升级创新，推动行业竞争格局的变革。
2.作者专业。本书作者均是我国智能制造领域的研究者，在机械自动化、数控技术、工业机器人等工程领域具有较高的技术背景以及丰富的实践经验，对前沿技术在智能制造领域的应用及发展趋势有着广泛而深入的实践研究，本书凝聚了作者对智能制造产业的长期思考、敏锐洞察以及多年来的学术成果。
3.实用性强。本书观点新颖、深入浅出，以通俗易懂的语言阐述智能制造领域的关键技术与工作原理，并深入探讨了5G时代背景下，AI、边缘计算、大数据、物联网、云计算等新兴技术与智能制造的融合应用与场景。
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| 內容簡介： |
智能制造是基于先进制造技术与新一代信息技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等产品全生命周期，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等特征，旨在提高制造业质量、效益和柔性的先进生产方式。本书立足于我国智能制造产业的发展现状与趋势，全面阐述5G、AI、大数据、物联网、VR/AR、边缘计算、工业机器人等新兴技术在智能制造领域的融合与创新应用，分别从5G 智能制造、工业人工智能、工业互联网、工业数字孪生、5G 智能工厂、智能制造供应链六大维度出发，系统介绍了当前我国智能制造领域的新技术、新业态、新模式，试图为读者描绘一幅5G时代的智能制造新图景，为传统制造业企业数字化转型升级提供有益的借鉴与参考。
本书适合智能制造领域的管理人员、技术人员阅读，也可供高校机械、控制、电气、计算机、工业工程等相关专业的本科生和研究生作为参考用书使用。
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| 關於作者： |
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潘安远 浙江德欧电气技术股份有限公司董事长、嘉兴市秀洲区科协副主席、秀洲区政协委员，曾担任武汉华中数控副总经理，负责高端数控机床的研发与销售，在智能制造领域拥有多年的技术背景及丰富的实践经验。其领导的德欧电气获得了高新技术企业、嘉兴市企业技术中心等荣誉，并先后入选为中国机床工具协会会员、浙江省装备制造业机床装备产业技术联盟理事单位、浙江省模具行业协会会员单位。 张今朝 中共党员，工学博士，教授，硕士生导师。主要从事多电机协调同步及新能源汽车驱动系统建模与控制方面的研究。现为嘉兴学院信息科学与工程学院电气工程系主任、专业建设负责人。近年来，主持和参与省部级以上科技项目6项、市厅级科研项目10多项，负责校企合作新产品技术攻关项目10多项。在国内外核心期刊以及国际学术会议上发表论文30余篇；授权国家专利40余项，其中发明专利近20项，技术成果转化6项。 凌文锋 博士，数控系统技术研究者，毕业于西安交通大学本科、北京交通大学博士学位；长期从事高档数控系统的研发工作，专注于小线段高速高精插补、五轴联动RTCP控制、机器人运动控制等核心算法的研究；负责并参与了多项专项课题，先后荣获北京市科学技术奖一等奖、湖北省重大科学技术成果、嘉兴市秀洲区“优秀科技工作者”等奖项；获得发明专利授权8项，实用新型专利12项。 王少飞 博士，工业机器人技术研究者，日本东京工业大学精密工程专业博士。曾供职于日本发那科公司机器人研究所，从事工业机器人的本体研发工作，在机器人领域从事伺服控制研究和机器人本体开发工作12年，领导或参与了近10个研发项目，8种工业机器人产品。现供职于浙江德欧电气技术股份有限公司，从事产化新型工业机器人的研发工作。
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| 目錄：
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第 一部分 5G 智能制造
第 1章 智能制造：开启工业4.0革命浪潮 002
智能化生产：数字化工厂改造 003
网络化协同：数智协同供应链 005
个性化定制：无缝对接用户需求 007
服务化延伸：服务型制造新模式 008
第 2章 5G赋能：驱动制造业数字化转型 012
5G 智能制造：赋能制造强国建设 012
智能制造对5G网络的需求 014
5G 智能制造的体系架构 015
第3章 底层基石： 5G 智能制造的关键技术 019
工业网络技术 019
工厂操作系统与机理模型 021
5G网络安全技术 023
第4章 实现路径： 5G 智能制造的应用场景 025
基于5G VR/AR的协同设计 025
5G网络下的闭环控制系统 026
5G赋能柔性生产线 027
5G AIoT驱动的远程运维 028
5G VR/AR虚拟培训指导 029
第二部分 工业人工智能
第5章 降本增效： AI重塑传统制造产业链 032
设计端：实现高效仿真研发 032
生产端： “机器人”时代来临 034
运维端：制造设备预测性维护 036
检测端：基于机器视觉的智能检测 037
第6章 基于工业人工智能的流程型智能制造模式 040
工业人工智能的6项关键技术 040
工业人工智能应用的四大典型场景 043
人工智能赋能工业互联网平台 045
基于边缘人工智能的工业应用场景 048
第7章 工业大数据：驱动制造业数智化变革 051
数据智能：大数据与智能制造 051
大数据 智能制造的应用场景 053
工业大数据面临的问题与对策 055
企业如何推进工业大数据落地 056
第8章 工业机器人：人机共融赋能智慧工业 061
基于工业机器人的智能制造 061
搬运机器人及其关键技术 063
焊接机器人及其关键技术 066
真空机器人及其关键技术 067
洁净机器人及其关键技术 068
激光加工机器人及其关键技术 069
工业机器人视觉 070
第三部分 工业互联网
第9章 5G 工业互联网：应用场景与实践路径 074
5G引爆工业互联网 074
感知式管理生产过程 076
周期式产品质量管理 078
全价值链资源优化配置 080
第 10章 平台建设：智能制造场景落地的关键 082
技术体系：智能制造的实现路径 082
数据驱动制造业数智化变革 086
加快推动工业设备上云 088
工业互联网平台的落地思路 091
第 11章 工业物联网：开启万物智能时代 094
工业物联网的关键技术 095
工业物联网应用的典型场景 097
工业物联网赋能制造业企业数字化管理 099
工业物联网平台实践路径与案例 101
第四部分 工业数字孪生
第 12章 数字孪生：开启工业智能化新图景 106
数字孪生：连接数字与物理世界 106
面向智能制造的数字孪生 108
数字孪生与精益制造管理 111
精益数字孪生体的应用 112
第 13章 体系架构：工业数字孪生关键技术 114
数字支撑技术 114
数字线程技术 116
数字孪生体技术 117
人机交互技术 120
第 14章 数字孪生在智能制造中的应用场景 123
设备层：创建虚拟样机模型 123
产线层：生产线可视化模拟 124
工厂层：虚拟化、数字化工厂 126
生产层：基于数字孪生的PLM 127
第五部分 5G 智能工厂
第 15章 5G 智能工厂：搭建数字化解决方案 132
智能工厂的六大核心要素 132
智能工厂的系统架构 133
5G 智能工厂解决方案 137
智能工厂的5G应用 139
第 16章 场景实践： 5G 智能工厂的典型应用 142
工业自动控制 142
设备检测管理 143
环境检测管理 145
物料供应管理 146
人员操作交互 147
商业模式及经济效益 148
第 17章 智能工厂物流规划 151
智能工厂物流规划的主要内容 151
智能工厂物流规划的原则 152
智能工厂物流规划的方法 153
智能物流技术的应用设计 155
第 18章 数字化车间：智能制造的基本单元 157
数字化车间与智能工厂 157
数字化车间硬件平台搭建 159
数字化工艺平台建设 162
第六部分 智能制造供应链
第 19章 智能制造驱动的智慧供应链变革 166
智慧供应链：智能制造新引擎 166
基于智能制造的智能物流升级 168
智慧供应链建设的挑战对策 170
未来智能物流与供应链形态 172
第 20章 基于物联网的制造业物流信息化 175
我国物流信息化面临的问题 175
物联网技术与物流信息化 177
基于物联网技术的物流信息化应用 179
我国制造业物流信息化的建设路径 180
第 21章 RFID技术在智能仓储中的应用探究 184
RFID技术在智能仓储中的应用优势 184
基于RFID技术的智能仓储模式 185
RFID技术存在的问题与发展对策 188
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