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本书在注重智能制造基础理论架构的同时,也注意与数字化工厂多维信息管控系统及企业实践案例相结合,使读者能准确认知智能制造理论,体验实践环境。本书适用于开设智能制造课程的高校教师和学生、致力于打造数字化企业的从业人员、研究智能制造关键技术的科研人员及系统设计与开发人员。
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由于笔者水平有限,且编写时间仓促,如有纰漏,恳请积极反馈!
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陈明
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同济大学中德工程学院副院长
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同济大学工业4.0-智能工厂实验室主任
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2016年10月
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智能制造之路:数字化工厂 前言二
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“中国制造2025”的主攻方向是智能制造,要推进信息化与工业化深度整合,促进工业互联网、云计算、大数据在企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链的综合集成应用;加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展,把智能制造作为两化深度融合的主攻方向;着力发展智能装备和智能产品,推进生产全过程智能化、培育新型生产方式,全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。
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作为德国“工业4.0”的倡导者和世界级智能制造实践者之一,西门子数字化工厂集团及西门子工业软件公司长期扎根中国,积极响应《中国制造2025》的号召,参与组建中德智能制造联盟,利用西门子广泛的全球资源和本土创新能力,协助中国制造企业不断提升自动化、数字化、智能化水平,深度参与中国从制造大国转型为制造强国的历史进程。在此过程中,西门子积累了大量成功案例和宝贵的工程实践经验。我们十分愿意和业界分享这些经验,在分享经济时代实现健康的共同成长。
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为此,在机械工业出版社计算机出版中心总编温莉芳女士的全力支持,以及副总编王颖女士的策划下,2015年9月,西门子工业软件技术团队组织编写了《工业4.0实战:装备制造业数字化之道》一书,该书以基于模型的数字化企业(Model Based Enterprise,MBE)为主线,比较全面地阐述了数字模型在全流程和全产业链中的应用。
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MBE的理想目标是建立数字孪生(Digital Twin)模型,即通过产品系统和生产系统的全数字化建模和仿真,全面或部分替代成本高且周期长的物理孪生、半数字孪生等工程开发和验证手段,并在工程设计和工艺设计领域应用工业大数据和预测性工程分析(Predictive Engineering Analytics)技术,逐步实现“十三五”规划中提出的智慧院所和智能工厂的愿景目标,打通贯穿全价值链的数字神经系统,通过工业云和工业大数据实现向服务型制造转型。
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欣闻同济大学中德工程学院副院长陈明教授和他的团队编著《智能制造之路:数字化工厂》,决定选择西门子数字化工厂技术作为核心案例,西门子很荣幸地向同济大学团队提供了全套技术参考资料。资料收集团队由方志刚、王文华牵头,PLM部分:王昕、李志明、陈铁锋、邹明政、曾法力;MES部分:戚锋、吕平、张炬、何梦琼;TIA部分:葛蓬、崔坚、程瀚侬、冯学卫、杨德奇、杨光、赵欣。在此一并对做出贡献的同事表示感谢。
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衷心希望本书对读者有一定的参考价值,让我们共同为实现“中国制造2025”而继续努力!
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梁乃明(Leo Liang)
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西门子数字化工厂集团工业软件全球副总裁兼大中华区董事总经理
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中德智能制造联盟副理事长
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2016年10月
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智能制造之路:数字化工厂 理论篇
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第1章 智能制造概述
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1.1 智能制造国内外发展与应用状况
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