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智能制造系統設計
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智能制造系統設計 版權信息
- ISBN：9787111776178
- 條形碼：9787111776178 ; 978-7-111-77617-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
智能制造系統設計 本書特色
本書是國內外較早以“智能制造系統設計”為主題的圖書，特點：白話數學、可視化邏輯和簡明算法技巧，尤其適用培養以高等數學為起點的應用型人才的需要。本書適用：機械類、智能制造類、工業工程類、應用數學類、人工智能類和計算機類的本科生及研究生用書，也可作為研發人員的項目設計參考書。
適合作為新工科-智能制造專業教材。
本書配備了詳細的PPT、教學大綱、教案、知識點圖譜、模擬試卷。
智能制造系統設計 內容簡介
《智能制造系統設計》是新工科—智能制造專業的核心課程。本書首先介紹智能制造體統設計的基本數學理論和基本方法；其次介紹智能制造體系設計工廠運行的主要管理體系及法規要求以及智能制造體系基本組成及要求，各模塊的運行原理、機制及軟硬件，不同類型制造企業的運行特點及各模塊的銜接；第三，介紹智能制造體系的復雜網絡結構設計步驟、相應的設計方法及優化方法，介紹智能制造系統的MES、ERP、 APS，CRM，WMS、PLM等構成對的多尺度復雜網絡，圍繞生產調度優化、物流路徑規劃、客戶關系優化、產品研發以及網絡安全等，以及智能制造的工業數據管理、工業信息安全和二次開發；*后，介紹工業數據的挖掘和深度學習，以pytorch為核心的軟件開發。 《智能制造系統設計》是新工科—智能制造專業的核心課程。本書以作者提出的“深度運籌學”為底層邏輯，構成完整的智能制造系統設計體系。設計基礎介紹智能制造設計體系的底層建模邏輯。設計目標介紹設計落腳點是質量、效率與安全并*終落實到產品成本上，掌握提取問題與約束的方法。設計對象介紹體系各模塊的概念、功能、運行原理和機制。設計方法介紹深度運籌學，以復雜網絡建立系統模型，通過圖深度學習尋找智能制造系統的“滿意解”，從而創新系統運行準則。設計過程介紹以8D報告為模版、PyTorch為平臺的智能制造系統項目設計。 本書是國內外較早以“智能制造系統設計”為主題的圖書，特點：白話數學、可視化邏輯和簡明算法技巧，尤其適用培養以高等數學為起點的應用型人才的需要。本書適用：機械類、智能制造類、工業工程類、應用數學類、人工智能類和計算機類的本科生及研究生用書，也可作為研發人員的項目設計參考書。 適合作為新工科-智能制造專業教材。 本書配備了詳細的PPT、教學大綱、教案、知識點圖譜、模擬試卷。
智能制造系統設計智能制造系統設計 前言
前 言
要以智能制造為主攻方向推動產業技術變革和優化升級，推動制造業產業模式和企業形態根本性轉變，以‘鼎新’帶動‘革故’，以增量帶動存量，促進我國產業邁向全球價值鏈中高端。在智能制造等重點領域持續發力，引領制造業向智能化方向轉型，是加快形成新質生產力的重要方面。在國家發改委、工信部、科技部和財政部推動下，先后授予了4300多家國級智能制造示范企業；但各企業享受硬件紅利后，面臨數據爆炸帶來的創新焦慮。智能制造專業就應運而生，315家開設該專業的高校根據自己專長，分別形成側重軟件設計、自動化、深度學習或機器人的培養體系。
本人曾擔任上市公司總經理6年，曾建成了全國shou ge輪胎行業的智能制造工廠，榮獲智能智造示范等12項國家榮譽。剛開始很興奮，覺得企業方方面面都數字化了，企業研發會上一個新臺階。但是慢慢發現，這一屋子數據硬盤對創新并沒有起到多大的促進作用，問題出在哪里呢？1）制造過程中數據“躺”在機房， 缺乏大海撈針的工具，現有軟件大多處于“智能Excel”模式而難以挖掘深層特征。2）智能制造理論“散裝”在機械、數學、計算機和經濟管理等專業，缺乏系統研究的整體框架；3）直覺/經驗式創新“困” 在產品本身而忽視了制造系統之間的內在影響。
智能制造系統設計 目錄
前言
變量符號表
第1章 緒論
1.1 方向—立足機械 賦能實體
1.2 思維—從設計產品到創新準則
1.3 路徑—圖論為基石
1.4 邏輯—深度運籌學
1.5 智能—六大關鍵
1.6 內容—系統設計框架
第2章 設計基礎—底層建模邏輯
2.1 數學簡介—建模百寶箱
2.1.1 數學全貌
2.1.2 集合—現代數學的共同基礎
2.1.3 張量—現代數學的共同語言
2.1.4 泛函—網絡距離的度量
2.1.5 群論—網絡同構的度量
2.1.6 拓撲—網絡結構的度量
2.1.7 分形—網絡形狀的度量
2.2 圖論—智能制造系統的細胞
2.2.1 圖論概述
2.2.2 譜圖論
2.2.3 復雜圖
2.2.4 圖嵌入
2.2.5 圖論與智能制造的關系
2.3 復雜網絡—智能制造系統的神經
2.3.1 復雜網絡概述
2.3.2 復雜網絡的測度
2.3.3 異構張量及復雜網絡類型
2.3.4 復雜網絡與智能制造的關系
2.4 運籌學—智能制造系統的器官
2.4.1 運籌學概念
2.4.2 運籌學十大分支
2.4.3 運籌分析基本步驟
2.4.4 運籌學與智能制造的關系
2.5 力學簡介—智能制造系統的肢體
2.5.1 基礎力學
2.5.2 固體力學
2.5.3 振動力學
2.5.4 流體力學
2.5.5 流變學
2.5.6 熱力學
2.5.7 本構原則
2.6 振動與噪聲—智能制造系統的聽覺
2.6.1 機械振動
2.6.2 噪聲分析
2.6.3 振動與深度學習
2.6.4 振動、噪聲與智能制造的關系
2.7 數字圖像處理—智能制造系統的視覺
2.7.1 數字圖像處理概述
2.7.2 形態學分析
2.7.3 數字圖像處理與智能制造關系
2.8 隨機過程—智能制造系統的動態
2.8.1 隨機過程的定義
2.8.2 典型隨機過程
2.8.3 隨機微分方程
2.8.4 隨機過程與算法的結合
2.8.5 隨機過程在圖神經網絡中的應用
2.8.6 隨機過程與智能制造的關系
第3章 設計目標—提取問題與約束
3.1 質量工程
3.1.1 質量體系簡介
3.1.2 質量管理七項原則
3.1.3 質量管理實施流程
3.1.4 質量管理五大工具
3.1.5 質量管理七大手法
3.1.6 CPK過程能力指數
3.1.7 質量工程與智能制造的關系
3.2 工業工程
3.2.1 工業工程簡介
3.2.2 工業工程的關鍵—解決八大浪費
3.2.3 工作研究的方法與技術—發現問題
3.2.4 現場管理—提取問題背后的問題
3.2.5 制程防呆—避免問題
3.2.6 工業工程與智能制造的關系
3.3 安全工程
3.3.1 安全體系簡介
3.3.2 安全評估方法
3.3.3 控制能量以防患于未然
3.3.4 安全工程與智能制造關系
3.4 成本管理
3.4.1 公司類型及承擔責任
3.4.2 成本管理概述
3.4.3 主要分析工具
3.4.4 成本驅動的設計
3.4.5 成本管理與智能制造的關系
第4章 設計對象—智能制造模塊
4.1 企業資源規劃ERP
4.1.1 ERP簡介
4.1.2 ERP主要分析工具
4.1.3 ERP與智能制造的關系
4.2 客戶關系管理CRM
4.2.1 CRM簡介
4.2.2 CRM主要分析工具
4.2.3 CRM與智能制造的關系
4.3 產品生命周期管理PLM
4.3.1 PLM簡介
4.3.2 PLM主要分析工具
4.3.3 PLM與智能制造的關系
4.4 制造執行系統MES
4.4.1 MES簡介
4.4.2 MES主要分析工具
4.4.3 MES與智能制造的關系
4.5 高級計劃與排程APS
4.5.1 APS簡介
4.5.2 APS主要分析工具
4.5.3 APS與智能制造的關系
4.6 倉庫管理系統WMS
4.6.1 WMS簡介
4.6.2 WMS主要分析工具
4.6.3 WMS與智能制造的關系
第5章 設計方法—深度運籌學習
5.1 算法
5.1.1 算法—關系提取的核心
5.1.2 算法與智能制造的關系
5.2 圖神經網絡
5.2.1 圖數據的處理難題
5.2.2 圖神經網絡簡介
5.2.3 嵌入的端到端學習
5.2.3 圖數據的嵌入
5.2.6 空域圖卷積神經網絡
5.2.7 譜域圖卷積神經網絡
5.2.9 圖神經網絡與智能制造的關系
5.3 深度運籌學
5.3.1 深度運籌概念
5.3.2 深度運籌作用
5.3.3 深度運籌的應用
5.3.4 深度運籌與智能制造的關系
5.4 PyTorch平臺
5.4.1 Python與PyTorch
5.4.2 PyTorch的安裝與環境配置
5.4.3 PyTorch平臺上算法創新實例
5.4.4 PyTorch與智能制造的關系
第6章設計過程—8D報告
6.1 8D報告中的基本步驟和工具
6.1.1 D0 征兆緊急反應措施
6.1.2 D1 小組成立
6.1.3 D2 問題說明
6.1.4 D3 臨時措施的實施驗證
6.1.5 D4 確定并檢驗根本原因
6.1.6 D5 選擇和驗證永久糾正措施
6.1.7 D6 實施永久糾正措施
6.1.8 D7 預防再發生
6.1.9 D8 團隊和個人認可
6.1.10 8D報告分析示例
6.2 軟件設計步驟
6.2.1 調研
6.2.2 藍圖
6.2.3 實施
6.2.4 上線優化
6.2.5 持續改進
參考文獻
附錄 縮略語表
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