1704014277
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。
1704014278
1704014279
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！
1704014280
1704014281
陈明
1704014282
1704014283
同济大学中德工程学院副院长
1704014284
1704014285
同济大学工业4.0-智能工厂实验室主任
1704014286
1704014287
2016年10月
1704014288
1704014289
1704014290
1704014291
1704014293
智能制造之路：数字化工厂 前言二
1704014294
1704014295
“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。
1704014296
1704014297
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。
1704014298
1704014299
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。
1704014300
1704014301
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。
1704014302
1704014303
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。
1704014304
1704014305
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！
1704014306
1704014307
梁乃明（Leo Liang）
1704014308
1704014309
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
1704014310
1704014311
中德智能制造联盟副理事长
1704014312
1704014313
2016年10月
1704014314
1704014315
1704014316
1704014317
1704014319
智能制造之路：数字化工厂 理论篇
1704014320
1704014322
第1章 智能制造概述
1704014323
1704014325
1.1 智能制造国内外发展与应用状况
1704014326
[
上一页 ]
[ :1.704014277e+09 ]
[
下一页 ]