[套装书]“智能+”制造：企业赋能之路+智能制造之卓越设备管理与运维实践+机·智：从数字化车间走向智能制造+智能制造之路：数字化工厂（4册）[POD]

作者
孙延明 皮圣雷 胡勇军 孙丽君 王军 王晓东 朱铎先 赵敏 陈明 梁乃明
丛书名
出版社
机械工业出版社
ISBN
9782005299593
简要
简介
内容简介书籍经济管理学书籍 ---------------------------“智能+”制造：企业赋能之路--------------------------- 本书将“智能+”赋能制造业诠释为“互联网+”“大数据+”和“人工智能+”制造业，新一代信息技术与制造业深度融合的广义智能制造。本书通过当下流行的相关技术和产业名词的概念剖析、内涵阐释，全球“智能+”赋能制造业的发展现状梳理，构建了中国“智能+”赋能制造业的发展战略框架，尝试指出发展的战略方向和路径，并提出了“智能+”赋能制造业的战术方法，全面反映了数字经济时代作者对“智能+”赋能制造业的认识理解和战略思考。 ---------------------------智能制造之卓越设备管理与运维实践--------------------------- 本书从实际出发，结合作者的工作实践，以理论联系实际的方法，将设备的全生命周期管理、精益管理、全员维护、先进的维护策略（预测性维护、基于可靠性的维护）等以信息化手段进行固化与落地，指导智慧工厂的建设，支持智能制造转型。 ---------------------------机·智：从数字化车间走向智能制造--------------------------- 国内第一本有关数字化车间建设的书籍。数字化车间建设是智能制造的基础与核心，如何建设是企业非常关注的重点，特别是智能背景下的数字化车间方面的书籍现在还没人出版过，本书将本部分作为重点内容进行阐述。 . ---------------------------智能制造之路：数字化工厂--------------------------- 本书阐述了智能制造的国内外发展与应用状况、智能制造的内涵与特征；描绘了智能制造参考模型、智能工厂体系架构以及智能工厂解决方案要素；分享了数字化工厂三个不同维度的数字化蓝图和实施路线图，通过三大集成篇与案例分析篇，结合“西门子数字化企业软件套件”，帮助读者更好地理解智能制造相关理念，促进企业打造新一代智能创新平台，从而在设计研发、工艺开发、生产制造、售后维护等产品全生命周期实行全面数字化与智能管理，促进企业实现工业物联网与应用服务联网的深度融合，更好地满足客户持续多变的个性化需求。
目录



---------------------------“智能+”制造：企业赋能之路---------------------------


前言
第一篇 “智能+”制造基础
第1章 “智能+”赋能制造内涵 / 2
1.1　“智能+”赋能制造背景 / 2
1.2　“智能+”、智能制造与“智能+”赋能制造 / 14
1.3　“智能+”赋能制造的内容 / 17
第2章 “智能+”赋能制造发展现状 / 28
2.1　国外“智能+”制造发展状况 / 28
2.2　中国“智能+”制造发展的三个阶段 / 38
2.3　中国“智能+”赋能制造存在的问题 / 45
第二篇 “智能+”制造方略
第3章 “智能+”制造追求的目标 / 54
3.1　我国制造业价值链攀升方向 / 54
3.2　“智能+”赋能制造发展蓝图 / 61
3.3　“智能+”赋能制造的重点 / 69
第4章 “智能+”赋能制造的发展方向 / 76
4.1　“互联网+”赋能制造的发展方向 / 76
4.2　“大数据+”赋能制造方向 / 83
4.3　“人工智能+”赋能制造业方向 / 92
第5章 “智能+”制造企业赋能路径 / 98
5.1　跨区域网络化协同制造 / 98
5.2　适合国情的智能制造模式 / 100
5.3　“智能+”制造的新商业模式 / 105
5.4　“智能+”制造服务转型 / 111
5.5　“智能+”共享资源创新驱动制造 / 119
5.6　“智能+”品牌质量社会监管 / 127
第三篇 “智能+”制造企业赋能方法
第6章 “智能+”制造企业赋能方法体系 / 136
6.1　“智能+”赋能方法总体框架 / 136
6.2　赋能的构成要素 / 139
6.3　技术支撑方法 / 147
第7章 “互联网+”赋能制造 / 159
7.1　“互联网+”制造企业赋能场景 / 159
7.2　“互联网+”赋能制造方法 / 167
7.3　案例：企业文档云化管理 / 184
7.4　“互联网+”赋能制造的效能评价 / 188
第8章 “大数据+”赋能制造 / 194
8.1　“大数据+”制造企业赋能场景 / 194
8.2　“大数据+”赋能制造方法 / 200
8.3　“大数据+”赋能制造的效能评价 / 208
第9章 “人工智能+”赋能制造 / 212
9.1　“人工智能+”赋能制造场景 / 212
9.2　“人工智能+”赋能制造方法 / 223
9.3　“人工智能+”赋能制造的效能评价 / 233
参考文献 / 237



---------------------------智能制造之卓越设备管理与运维实践---------------------------


前言
第1章　设备运维管理的新挑战 1
1.1　设备本身在悄然改变 2
1.2　设备维护方式的变化 4
1.3　现代设备管理理论 5
1.4　资产全生命周期管理体系 6
1.5　智能制造对设备管理的要求 9
1.5.1　设备管理更加重要 9
1.5.2　设备业务的分层管理 11
1.5.3　深度融合信息化技术 12
1.5.4　互联网+设备运维 14
1.6　“IE+IT”的深度融合 16
第2章　卓越设备管理与运维体系 19
2.1　通用EFQM模型概述 20
2.2　适用于设备管理的EFQM模型 22
2.3　卓越设备模型与信息化融合 23
2.4　支持卓越设备模型的信息化架构 24
2.5　信息化核心流程 26
2.6　应用功能概述 28
第3章　运维资源信息化管理 30
3.1　管理需求 30
3.2　设备技术管理 33
3.2.1　设备台账管理 33
3.2.2　机型结构管理 34
3.2.3　机型维修策略管理 38
3.2.4　机型维护标准管理 42
3.2.5　设备一机一档 45
3.2.6　电子图文管理 47
3.2.7　故障树管理 49
3.3　人员能力提升 53
3.3.1　运维组织管理 53
3.3.2　技能改善管理 53
3.3.3　知识库平台 56
3.4　备品备件管理 58
3.4.1　备件需求申请 58
3.4.2　备件采购计划 61
3.4.3　备件暂存入库 62
3.4.4　备件发票入库 63
3.4.5　备件耗用出库 63
3.4.6　备件库存管理 66
3.4.7　备件动态管理 66
3.4.8　备件统计查询 71
3.5　数据资源管理 73
3.6　本章小结 81
第4章　精益执行管理 82
4.1　管理需求 82
4.2　设备全生命周期管理 86
4.2.1　设备投资规划 86
4.2.2　设备前期管理 87
4.2.3　设备统一台账 90
4.2.4　设备变动管理 99
4.3　设备运维管理 117
4.3.1　预防维护管理平台 117
4.3.2　预测维护管理平台 134
4.3.3　事后维修管理平台 144
4.3.4　改善维修管理平台 153
4.4　本章小结 158
第5章　精美现场作业管理 159
5.1　管理需求 160
5.2　现场电子看板 162
5.3　个人/岗位工作台 164
5.4　机台终端管理 166
5.5　移动作业管理 168
5.5.1　移动业务处理平台 169
5.5.2　移动信息查询平台 174
5.5.3　改善与交流平台 177
5.6　本章小结 180
第6章　卓越绩效管理 181
6.1　管理需求 182
6.2　设备综合管控看板 184
6.2.1　公司级综合看板 184
6.2.2　厂级综合看板 184
6.2.3　车间级综合看板 185
6.2.4　个人级综合看板 185
6.3　工作目标管理 188
6.3.1　目标管理 188
6.3.2　对标管理 191
6.4　设备绩效管理 194
6.4.1　指标库管理 194
6.4.2　指标因子数据采集及管理 195
6.5　运行统计分析 198
6.5.1　统计分析 198
6.5.2　报表管理 202
6.6　设备评价管理 202
6.6.1　健康水平评价 202
6.6.2　管理体系评价 206
6.7　本章小结 208
第7章　互联网+智能维护 209
7.1　智能维护及应用 210
7.2　设备在线状态监测 212
7.3　基于大数据的状态预测 215
7.4　设备健康分析与管理 217
7.5　虚拟现实（VR）应用于维护 220
7.6　移动AR巡检 220
7.7　智能装备及维护策略 222
7.8　本章小结 225
第8章　信息融合与共享 226
8.1　设备状态感知 226
8.2　全生命周期信息共享 227
8.3　设备领域信息物理层 228
8.4　本章小结 229
第9章　先进信息化支撑 230
9.1　无线传感器网络 230
9.2　实时数据处理技术 231
9.3　实时运算引擎 233
9.4　工作流引擎 235
9.5　数据可视化及报表平台 237
9.6　云平台 240
9.7　安全及性能要求 242
9.8　本章小结 243
第10章　4P5S实施方法论 244
10.1　“IE+IT”的数字精益理念 244
10.2　实施里程阶段 245
10.2.1　项目规划阶段 246
10.2.2　现状分析阶段 247
10.2.3　业务蓝图阶段 248
10.2.4　开发部署阶段 249
10.2.5　上线支持阶段 250
10.3　本章小结 250
后记 251
参考文献 252



---------------------------机·智：从数字化车间走向智能制造---------------------------


序一
序二
前言
取势篇　大势所趋，全球工业体系大转型
第一章　智能制造，风从何处来 ┆2
德、美、日、中这些工业强国和大国都不约而同地提出了相近的国家战略，掀起了全球史上最大的智能制造浪潮。这并非是因为突然有什么颠覆性的技术突破，而是因为在当前全球制造业严峻形势下，各国结合自身问题及特点，在快速增长的数字经济发展进程中，希望借助自动化、数字化、网络化、智能化等新技术寻求突破，解决存在的实际问题，提升制造业竞争力，推动本国制造业的发展。
制造业面临四个难题┆3
寄希望于新技术体系┆11
新常态下的中国制造┆12
数字经济扛鼎新动能┆14
第二章　务实战略，客观认识德国工业4.0 ┆19
越是时髦、喧嚣的热潮，越需要冷静、独立的思考。我们既要积极学习德国工业4.0的先进理念，也要看清楚其战略本质，不要照搬照抄，一定要结合国情与企业情况，制定出积极、有效的应对策略，才能在这场全球工业革命中取得主动，助力企业的健康发展。
内忧外患，德国制造不乐观┆20
工业4.0，绝地反击利器┆25
中小企业，转型升级立潮头┆42
对工业4.0的四个认知误区┆47
第三章　同场竞技，美、德、日、中各显身手 ┆54
作为制造企业，不仅要深入研究与借鉴德、美、日等国家先进理念，博采众长，为我所用，还要深刻理解“中国制造2025”的战略意义及实施路径，在中国智能制造发展战略“三范式”指导下，抓住稍纵即逝的历史发展机遇，积极推进智能制造在企业的落地，促进企业智能化转型升级。
美国借助“巧实力”重归制造业┆54
日本工业价值链颇具价值┆60
中国以智能制造独辟蹊径┆67
“一智各表”，内涵有别┆76
明道篇　因势利导，走中国道路的智能制造
第四章　以人为本，智能制造战略落地之道 ┆82
从“人机网三元战略”“三体智能模型”到“人-信息-物理系统”，反映出了中国“以人为本”的东方哲学思想与西方先进技术的交汇与融合，让中国这样一个人口大国在以智能为标识的新工业革命中，明确自己的特色，找到自己的定位，推出适合本国国情的智能制造发展战略。
多国竞合，智造路径各不同┆82
智能制造，终须以人为本┆88
历次工业革命，“人”是核心要素┆95
三元战略，中国企业制胜之策┆101
第五章　审时度势，经营战略再定位 ┆111
在向智能化转型升级的关键阶段，外部经营环境发生了很大变化，企业不能墨守成规，固守以往的“成功经验”，贻误战略发展机遇，应该内外兼修，不仅要有过硬的硬实力，也要有深厚的软实力。在瞬息万变的发展中，企业的经营战略和文化等需要根据形势的变化而调整。
企业经营战略的选择与制订┆112
智能制造的“新四化”┆121
文化，企业无形竞争力┆131
优术篇　技术使能，智能制造的落地战术
第六章　CPS赋能，智能制造的核心驱动力 ┆138
CPS被认为是“德国工业4.0”的核心技术，美国也将其列为八大关键的信息技术之首。既然CPS如此重要，我们就需要追根溯源，广泛地求证、深入地学习与思考，然后实地力行。只有深入理解CPS，并以之为抓手，才能促进它在企业智能制造中落地。
众说纷纭，共话赛博渊源┆138
划层分级，CPS一统江湖┆143
数字孪生，CPS构建基础┆150
CPS织网，数据自动流动┆153
第七章　工业互联网，“换道超车”新机遇 ┆159
工业互联网是以数字化、网络化、智能化为主要特征的新工业革命的关键基础设施，通过物联网、大数据、云计算等技术手段，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，对产品、设备、人力、知识、信息等实现资源、能力的共享与协作，是汇众智、用众力的新型商业模式。
加快其发展有利于加速智能制造发展，更大范围、更高效率、更加精准地优化生产和服务资源配置，促进传统产业转型升级，催生新技术、新业态、新模式，为制造强国建设提供新动能。
互联革命，经济发展驶入新赛道┆160
工业互联网平台，新工业体系操作系统┆164
工业互联网，既“姓工”也“姓公”┆168
重塑制造业，新范式开始发力┆171
利器篇　数字化车间，智能制造主战场
第八章　从数字化车间走向智能制造 ┆178
《中国制造2025》明确指出：“推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间。”数字化车间建设是智能制造的重要一环，是制造企业实施智能制造的主战场。
前面我们一起探讨了智能制造的一些原理与方法，本章将以离散制造行业为例，探讨数字化车间建设时应该遵循什么样的基本原则，采取什么样的灵活策略以及系统选型方面的注意事项，确保智能制造在车间沿着正确方向推进。
数字化车间的定义与建设主线┆178
数字化车间实施策略┆188
数字化车间实施效果┆193
数字化车间系统选型原则┆195
第九章　设备互联，机器不再“聋哑” ┆198
再先进的设备，单机工作也是潜力有限。需要改变传统的设备孤岛式生产模式，发挥生产设备集群化的生产潜能，在网络化通信的基础上，实时采集生产设备的关键运转数据，对设备进行可视化、智能化管理以及预测性维护，并通过与信息化系统进行深度集成，实现设备网络化、集群化、智能化的生产管理模式，为促进企业智能制造落地打下坚实基础。
数字化车间从设备“治哑”开始┆198
互联互通，设备携手变聪明┆205
预测性维护，打造无忧生产┆220
设备物联网建设注意事项┆225
第十章　MES赋能，智造精益双落地 ┆233
市场竞争越来越激烈、客户要求越来越高、人力与生产资源成本不断上涨，企业既需要进行宏观的统筹与规划，又需要对具体事项进行“精打细算”。
车间有众多设备、设施、物资及人员，还有大量的生产任务，且产品属性不同、交货期不同、紧急程度不同，做到精细、精准、精益的管理，难度很大。
“君子生非异也，善假于物也”。MES就是帮助企业解决这些问题的信息化系统，可以帮助企业实现生产管理数字化、生产过程协同化、决策支持智能化，可有力地促进精益生产落地及企业智能化转型升级。
MES有关概念┆234
MES模块组成┆240
MES模块功能简介┆243
理念需要与时俱进┆267
第十一章　大数据赋智，车间走向新时代 ┆277
不同于设备、物料等有形的物理实体，无形的数据是企业的一种新资产、新资源和新生产要素，是企业正常生产的基础，是企业进行智能化管理的关键。对这些数据进一步挖掘，以量化、可视化等方式，定位生产中存在的问题并进行优化，对提升企业竞争力有非常重要的意义。
数字化车间不只是智能制造的主战场，也是工业大数据的富矿，是新一代智能制造的测试床。采集、存储、挖掘、使用好这些工业大数据，可为企业智能制造提供源源不断的新动能。
工业大数据，车间的无形资产┆277
APS，MES智能化的源头┆284
3D可视化，制造新境界┆293
人工智能，智能制造新引擎┆299
实证篇　知行合一，智能制造重在落地
第十二章　各具特色，数字化车间案例集锦 ┆306
古人说，知易行难。
实践是检验真理的唯一标准。智能制造一定要产生有效的经济与社会价值，一定要能切实推动传统企业的智能化转型升级。
2016年2月2日，李克强总理视察宁夏共享集团，将该企业比喻为“傻大黑粗”转型升级成了“窈窕淑女”，称赞是“展示了‘中国制造2025+互联网’的融合，是新旧动能转换的生动体现。”
海尔模具：设备互联 效益明显┆307
中信戴卡：精益为魂 智造典范┆311
宁夏共享：数据流动 新旧转换┆314
西安交大：虚实融合 教学创新┆318
后记 ┆321
参考文献 ┆323
参考资料 ┆328



---------------------------智能制造之路：数字化工厂---------------------------


序
前言一
前言二
理　论　篇
第1章　智能制造概述 2
1.1　智能制造国内外发展与应用状况 2
1.1.1　美国智能制造的发展与应用 2
1.1.2　欧洲智能制造的发展与应用 5
1.1.3　亚太智能制造的发展与应用 10
1.2　工业4.0 16
1.2.1　工业4.0的背景 16
1.2.2　工业4.0的主要内容 17
1.2.3　工业4.0的执行情况 24
1.3　中国制造2025 28
1.3.1　中国制造2025的背景 28
1.3.2　中国制造2025的主要内容 30
1.3.3　中国制造2025的执行情况 31
1.4　智能制造的内涵与特征 32
1.4.1　国内外对智能制造定义、内涵和特征的理解 32
1.4.2　智能制造与传统制造的异同 40
1.4.3　智能制造解读 40
1.5　智能制造参考模型 43
1.5.1　美国 44
1.5.2　德国 46
1.5.3　中国 48
第2章　智能工厂方案与体系 51
2.1　智能工厂的体系架构 52
2.1.1　智能工厂的架构与功能定义 52
2.1.2　智能工厂的雏形——安贝格数字化工厂 54
2.2　智能工厂解决方案要素 57
2.2.1　产品数字化建模与开发系统 57
2.2.2　产品全生命周期管理系统 60
2.2.3　生产制造执行系统 63
2.2.4　全集成自动化系统 64
2.2.5　企业资源计划 65
产品全生命周期管理篇
第3章　数字孪生模型 70
3.1　概述 70
3.1.1　数字孪生模型的概念及定义 70
3.1.2　数字孪生模型在制造中的作用 74
3.1.3　数字孪生模型的应用和进展 76
3.2　基于模型的企业 77
3.2.1　技术标准与规范 78
3.2.2　从MBD到MBE 81
3.3　MBE的体系建设 91
3.3.1　西门子MBE解决之道 91
3.3.2　西门子MBE解决方案的价值定位 95
第4章　数字孪生模型的组成 96
4.1　产品设计 96
4.1.1　MBD模型定义的挑战 96
4.1.2　MBD模型定义的解决方案 98
4.2　过程规划 116
4.3　生产布局 118
4.4　过程仿真 122
4.5　产量优化 123
4.6　维护保障管理 139
4.6.1　服务规划 139
4.6.2　服务手册管理 140
4.6.3　维护BOM管理 141
4.6.4　维护保障执行 143
4.6.5　服务调度和执行 143
4.6.6　维护保障知识库管理 144
4.6.7　FRACAS管理 145
4.6.8　维护保障报告和分析 146
4.6.9　维护物料管理 146
制造运营管理篇
第5章　制造执行系统概述 150
5.1　制造执行系统定义 150
5.1.1　MES的定义及内涵 150
5.1.2　MES的位置及与其他信息系统之间的关系 153
5.2　MES的体系架构简介 154
5.2.1　设计原则与项目目标 154
5.2.2　MES的体系架构 155
5.3　MES的发展趋势 161
5.3.1　MES朝着新一代MES的方向发展 161
5.3.2　MES成为智能工厂的核心 162
5.3.3　MES成为实现精益生产的关键环节 163
第6章　智能制造执行系统——SIMATIC IT 166
6.1　数据展现和功能系统 167
6.1.1　控制系统的数据管理 169
6.1.2　业务系统的数据管理 170
6.2　生产过程和生产管理 174
6.2.1　产品定义和产品生产 175
6.2.2　人员管理和生产规划 177
6.2.3　工单管理和制造执行 179
6.3　SIMATIC IT产品组合战略部署 181
6.3.1　SIMATIC IT生产套件 183
6.3.2　SIMATIC IT Preactor 189
6.3.3　SIMATIC IT智能套件 191
6.3.4　SIMATIC IT研发套件 193
6.3.5　SIMATIC IT eBR 195
全集成自动化篇
第7章　全集成的系统概念 198
7.1　客户对于自动化解决方案的需求 199
7.2　全集成自动化解决方案的优势 201
7.3　一体化的工程 202
7.3.1　TIA的统一性 202
7.3.2　TIA的开放性 204
7.3.3　联合调试与联合编程 205
7.3.4　远程维护 206
7.3.5　过程的模拟与仿真 206
7.3.6　通过TIA实现高效工程及其带来的效益 207
7.4　工业数据的管理 207
7.4.1　跨部门的横向集成 207
7.4.2　跨各层的纵向集成 207
7.4.3　工业数据管理可以提供多种维度和视角来视察与利用数据 207
7.5　故障安全集成 208
7.5.1　安全集成理念 209
7.5.2　设备安全的实现 209
7.6　工业通信 215
7.6.1　以太网和工业以太网 215
7.6.2　PROFINET 216
7.6.3　工业无线通信 219
7.6.4　PROFIBUS（IEC 61158/61784） 220
7.6.5　AS-Interface（EN 50295/IEC 62026） 221
7.6.6　IO-Link（IEC 61131-9） 221
7.7　工业信息安全 222
7.7.1　工业信息安全的防护理念 222
7.7.2　工厂安全 223
7.7.3　网络安全 224
7.7.4　系统完整性 228
系统集成篇
第8章　企业间价值网络的横向集成 234
8.1　横向集成 234
8.2　横向集成解决的问题 235
8.3　横向集成与车间 236
8.4　横向集成与网络化 236
第9章　全流程的端到端集成 237
9.1　全流程的端到端集成简介 238
9.2　端到端——供应链要达到最佳的状态 239
9.3　端到端集成解决方案 240
9.4　全价值链端到端系统工程 240
第10章　网络化的纵向垂直集成与网络化制造 243
10.1　PDM与ERP集成 244
10.1.1　PDM与ERP集成的必要性 244
10.1.2　PDM与ERP的集成模式 244
10.2　ERP与MES集成 245
10.2.1　ERP与MES的集成分析 246
10.2.2　ERP与MES的集成模式与方法 247
10.2.3　SAP制造行业的ERP与MES集成架构 250
10.3　PLM与MES集成 251
10.3.1　PLM与MES的集成分析 251
10.3.2　西门子的PLM与MES集成架构 251
案例分析篇
制造运营管理案例 254
成功案例1　青岛啤酒 254
成功案例2　京信通信 258
产品全生命周期管理案例 264
全集成自动化案例 268



有问题微信扫码联系

推荐

Understand China
桂ICP备20004708号-4