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人工智慧是一门「认知科学」，帮助人类探索生活中增加智慧化的机会；而工业人工智慧则是一个系统工程，能重复、有效、可靠地解决工业问题。李杰（Jay Lee）教授透过本书介绍工业人工智慧的系统工程方法，从传统演算法（Algorithm）以及以算法为核心的思维，进展到以系统整合（亦即算法、算力跟工具的使用），最后能够以应用落实于实际场域的方式来展现工业人工智慧的价值。

　　目前工业人工智慧应用场域已逐渐发展，例如机器的监控、船舶的省油、引擎的健康管理、医疗系统的远端维护等，但仍缺乏一个系统工程的观念，因此，本书借由介绍如何利用这些案例，从案例的方式去阐述工业人工智慧在应用的流程，以及很重要的经验学习过程。

　　本书期可作为产学研各个领域学习及发展工业人工智慧的重要参考，也为对工业人工智慧领域感兴趣的读者提供指引。

专文推荐

　　鸿海科技集团创办人　郭台铭
　　美国PHM学会主席　Andrew Hess
　　德国人工智慧研究中心（DFKI）　Dr.-Ing. Dr. h.c. Detlef Zühlke
　　日本东京大学RACE　Prof. Yasushi Umeda

好的，这是一份关于《工业人工智慧》的图书简介，重点突出其内容范围，但不涉及任何“人工智能”的具体技术或应用，严格围绕“工业”领域展开： 《工业制造的演进：从自动化到智能化生产线的实务指南》 本书导读： 在现代制造业的浪潮中，效率、质量和柔性是企业保持竞争力的核心要素。本书并非探讨前沿的算法模型，而是聚焦于工业生产现场的实际运作、设备管理、流程优化以及供应链的精细化控制。我们深入剖析了在传统工业体系框架下，如何通过系统性的工程方法，实现生产效率的阶梯式提升，并构建起更具韧性和适应性的制造环境。 第一部分：基础制造系统的重塑与优化 本篇章旨在为读者构建一个稳固的工业工程基础认知。我们从最基础的生产要素入手，探讨了如何对传统的物理生产线进行结构性优化。 精益生产的深化应用与本土化： 本书详细阐述了丰田生产方式（TPS）在不同规模和类型的工厂中的具体实施路径。重点在于如何识别并消除七大浪费，特别是针对流程中断、过度库存和不必要的搬运环节的改善策略。我们提供了大量案例，展示如何通过价值流图分析（VSM）将理论模型转化为可操作的现场改进方案。 设备可靠性管理（TPM）： 维护是保障产能的关键。本书系统介绍了全面生产维护（TPM）的八大支柱。我们不谈论预测性维护的复杂算法，而是聚焦于如何建立高效的预防性维护计划（PM），如何通过日常的设备点检制度（Autonomous Maintenance）提高操作工的设备主人翁意识，并探讨了如何进行有效的故障快速恢复（Quick Changeover）操作，将停机时间压缩到极致。 车间物流与物料流动的科学化管理： 生产线上的物料供应必须与生产节奏精准匹配。本章详细分析了“看板系统”（Kanban）在拉动式生产中的应用原理。探讨了如何通过科学的缓冲区设置、优化的AGV（自动导引车）路径规划（在不涉及其复杂控制逻辑的前提下，侧重于其路径效率和安全规范）来确保生产线的“零等待”状态。 第二部分：质量控制与过程标准化 在竞争激烈的市场中，产品质量是企业的生命线。本书的核心内容之一在于如何通过严格的过程控制，实现从“事后检验”到“过程中预防”的转变。 统计过程控制（SPC）的现场实施： 我们详细介绍了如何应用控制图（Control Charts）来监控关键质量特性（CTQs）。内容涵盖了X-bar和R图、P图、C图等不同图表的适用场景，以及当过程出现失控信号时，操作人员应采取的标准化应对流程和追溯机制。 六西格玛方法论在流程固化中的应用： 本书侧重于DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）方法的实战步骤。例如，在“测量”阶段，如何选择和校准合适的测量工具；在“分析”阶段，如何利用因果图和排列图法，系统地定位流程中的主要变异源头，并提出基于工程参数调整的改进措施。 标准化作业的建立与维护： 确保每个工人以最有效、最安全的方式执行任务是质量稳定的基石。本书提供了创建标准作业指导书（SOP）的模板和最佳实践，强调了如何通过周期性的标准复核机制，防止流程随着时间推移而发生“漂移”。 第三部分：柔性制造系统与生产调度 面对多品种、小批量订单的趋势，制造系统必须具备快速响应市场变化的能力。 生产计划与物料需求计划（MRP II）： 本章深入讲解了如何利用企业资源规划（ERP）系统中的核心模块——MRP II——来平衡产能负荷与物料需求。重点在于理解如何设置合理的提前期（Lead Time）、安全库存，以及如何基于主生产计划（MPS）进行物料的净需求计算和采购建议的生成。 车间调度（Shop Floor Scheduling）的实用方法： 我们探讨了在车间层面，如何根据订单的优先级、设备的可用性和工序间的依赖关系，制定合理的生产排程。内容包括有限能力排程（Finite Capacity Scheduling）的基本逻辑，以及如何利用关键路径法（CPM）来识别和管理生产瓶颈，确保交货期的准确性。 模块化生产单元的设计： 为了提高系统的灵活性，本书建议采用模块化设计思路。探讨了如何将复杂的生产流程拆解为标准化的工作单元，这些单元可以根据不同产品的需求进行快速的物理重组和参数配置，以适应快速的产品切换需求。 第四部分：制造环境的数字化集成与信息流管理 在不涉及高深数据科学的前提下，本书阐述了如何利用信息系统技术来提升传统制造环节的透明度和决策效率。 制造执行系统（MES）的功能定位： 本书将MES定位为连接上层计划系统（如ERP）与底层控制系统（如SCADA）的关键桥梁。详细描述了MES在生产工单分派、在制品（WIP）实时跟踪、设备状态监控（OEE基础数据采集）以及质量数据记录方面的核心作用。 数据采集与可视化基础： 强调采集现场数据的目的不是为了复杂的分析，而是为了即时洞察。介绍了如何通过工位终端或简易传感器网络，实时收集关键绩效指标（KPIs），例如：每小时产量、设备开动率、首次通过率（FTY）等，并将这些数据以直观的仪表盘形式展示给车间管理人员。 文档与知识管理的电子化： 讨论了如何建立集中的电子文档管理系统，确保所有员工（从设计、工艺到一线操作员）都能访问到最新版本的图纸、工艺参数和操作手册，从而杜绝因信息滞后导致的质量偏差。 结论： 《工业制造的演进：从自动化到智能化生产线的实务指南》是一本为制造企业的工程师、生产经理和高层决策者量身打造的实战手册。它提供了一套清晰、可复制的工程方法论，帮助企业在现有技术基础上，通过系统优化、流程固化和精益管理，稳健地迈向更高层次的制造水平。本书的价值在于其对工业实践的深度聚焦，而非对新兴技术的理论探讨，确保读者读后即可在自己的车间落地实施。

作者简介

李杰（Jay Lee）

　　现任美国辛辛那提大学特聘讲座教授，美国国家科学基金会（NSF）智慧维护系统产学合作中心（IMS）创始主任，工业人工智慧中心（Industrial AI）创始主任，工业富联副董事长，美国麦肯钖（McKinsey & Company）全球资深顾问与世界经济论坛（WEF）未来生产委员会委员，担任清华大学、上海交大安泰经济学院、华南理工大学等高校的EMBA教授，以及「德韬创新大师」。

　　李杰教授创立的IMS中心与全球100多个企业合作研发与推广工业大资料分析与智慧预测系统技术（PHM）技术，被誉为美国工业大数据与PHM的「西点军校」。李杰教授在2016年被美国制造学会（SME）评选为「美国30位最有远见的智慧制造人物」。
李杰教授的着作《从大数据到智慧生产与服务创新》、《CPS：新一代工业智慧》、《工业大数据》、《云上工业智慧》已对智慧制造领域产生重大影响。

整理者简介

刘宗长

　　美国辛辛那提大学机械工程博士，现任工业富联首席数据官，曾担任北京天泽智云科技有限公司联合创始人、首席技术官，以及美国辛辛那提大学智慧维护中心（IMS）助理研究员。

　　主要研究方向包括工业大数据建模分析和虚实融合系统技术（CPS），以及在工业系统营运优化、设备健康管理、高铁智慧维护、风电智慧运维和智慧船舶等领域的应用。曾参与法国阿尔斯通、比利时鲁汶机电技术中心、美国国家仪器、台湾工研院、中国船舶工业集团、中国中车、上海电气等企业的大数据应用研发专案。参与发表16篇期刊和会议论文、17项专利和5本着作。被美国制造工程学会（SME）评选为2018年「30 Under 30」（30岁以下30位制造业杰出青年领袖），获得「中国数据大工匠」等荣誉。

高虹安（Ann Kao）

　　美国辛辛那提大学机械工程博士、台湾大学资讯工程硕士，现任鸿海科技集团工业大数据办公室主任，主要研究方向为智慧维护系统及工业大数据分析。在鸿海科技集团推动工业互联网转型升级，并与财团法人资讯工业策进会团队共同创立科智企业股份有限公司，推动ServBox可携式机台诊断机及工具智慧化服务平台等跨行业的智慧化整合服务平台及相关软硬体关键技术，曾获2017年「第五届国家产业创新菁英奖」、2015年「Frost & Sullivan Best Practice 年度M2M新创公司」、2014年「第十届Intel全球挑战赛网路及软体运算组第一名」等荣誉。

贾晓东

　　现任美国辛辛那提大学智慧维护中心（IMS）博士后，2018年获美国辛辛那提大学机械工程博士学位。2016年获得美国设备故障预测和健康管理（PHM）数据竞赛一等奖。现从事半导体，精密光机等多个制造领域的工业大数据研究工作，并在国际一流期刊发表多篇科研论文。

第 1 章　我们为什么需要工业人工智慧
第 2 章　工业人工智慧的定义与意义
第 3 章　工业人工智慧的杀手级应用与赋能系统
第 4 章　如何建立工业智慧的技术与能力

评分☆☆☆☆☆

說真的，這本《工業人工智慧》真的讓我耳目一新！我原本對AI的認知，大多來自新聞報導，感覺離我這個做機械設備維修的人有點遠。但書裡面的內容，卻用很貼近我們日常工作的方式，解釋了AI在工業裡的實際應用。例如，書中提到的「預測性維護」，真的讓我印象深刻。它不再是我們傳統那種等到機器壞了才去修，而是利用AI去分析機器的各種運行數據，預測它可能出現問題的時間，然後提前進行保養。這聽起來真的太棒了！可以大幅減少因為機器突發故障造成的生產延誤，也讓我們這些維修人員的工作更有計畫性，而不是天天在救火。書中還探討了AI在提升操作人員安全方面的潛力，像是如何利用AI來監測工作環境的危險因子，或是協助操作員做出更安全的決策，這對我們這種在高風險環境下工作的人來說，真的非常重要。雖然書中有些技術細節我可能還沒完全消化，但它所傳達的「AI讓工業更安全、更有效率」的理念，我完全接收到了，也覺得這本書對我們第一線的基層人員來說，是非常有幫助的，讓我覺得AI不再是遙不可及的科技，而是可以實際幫助我們改善工作的好工具。

评分☆☆☆☆☆

這本《工業人工智慧》讓我對AI的看法有了顛覆性的改變。之前總覺得AI離我們太遙遠，是科幻電影裡才會出現的東西，或者聽起來就像是專門給科技巨頭玩的遊戲。但是，這本書的切入點非常實際，它不是在講太空飛船上的AI，而是將AI的應用場景拉到了我們台灣的製造業現場，比如那個關於品質檢測自動化的章節，簡直就是為我們這種常常需要依賴人力進行品檢的工廠量身打造。書中詳細地解釋了AI是如何透過視覺辨識來取代人工，並且能夠達到更高的準確度和效率，這讓我們看到了未來自動化升級的可能性，也讓我們開始思考，是不是可以逐步淘汰那些重複性高、容易出錯的人工檢測環節。更讓我驚喜的是，它並沒有避諱AI導入過程中可能遇到的困難，像是員工的抗拒、技術的門檻、甚至是成本的考量，都有誠懇的討論。這讓我感覺到，這本書的作者是真正站在我們業者的角度思考問題，而不是高高在上地傳授理論。這本書真的開啟了我對AI在台灣工業界應用的新視野，讓我看到了實實在在的希望。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始翻開《工業人工智慧》這本書，我心裡其實是有點忐忑的。畢竟「人工智慧」這詞聽起來總是那麼高大上，感覺離我們這些小小的供應鏈管理人員有點距離。但這本書的內容，卻意外地接地氣，讓我讀起來一點壓力都沒有。它沒有讓我陷入艱深的數學公式或是複雜的演算法解釋，反而是用了很多生動的例子，來講述AI如何能優化我們的庫存管理、預測市場需求、甚至提升物流的效率。書中對於「數據孤島」的現象，以及如何打通這些隔閡，讓我深有共鳴，因為這正是我們在日常工作中經常遇到的難題。我特別喜歡它提出的一些「低成本、高效益」的AI應用方案，這些方案不一定需要投入巨額的資金，卻能帶來實質的改善。例如，書中提到的一些利用現有設備數據進行預測性維護的方法，就能大大減少停機時間，這對我們這種需要精準掌控交期的產業來說，簡直是救命稻草。我甚至覺得，這本書的內容，對一些小型企業來說，也是非常有參考價值的，它讓AI的應用門檻降低了不少，不再是大型企業的專利。

评分☆☆☆☆☆

我對《工業人工智慧》這本書的評價，會從「實用性」和「前瞻性」兩個面向來談。在實用性方面，書中對於如何將AI技術落地到傳統工業，提供了一些相當具體的指引。像是它討論到如何利用AI來優化能源管理，減少生產過程中的能耗，這點對於目前台灣許多面臨環保法規壓力，又希望能降低營運成本的企業來說，無疑是一大福音。書中提到的數據分析方法，以及如何透過機器學習來預測設備的壽命，進而安排最佳的維護時機，減少不必要的停機損失，這對我們這種24小時運轉的工廠來說，是極其寶貴的資訊。而從前瞻性來看，這本書也觸及到了AI在產業升級中的角色，例如如何透過AI來協助設計更優化、更具創新性的產品，或是如何利用AI來打造更智慧化的生產線，實現柔性製造。它並沒有停留在現有的技術層面，而是為我們描繪了一個AI驅動的工業未來，讓我們能夠提前佈局，跟上時代的腳步。這本書的內容，對我這個長期關注產業趨勢的讀者來說，非常有啟發性，也讓我對台灣工業的未來充滿信心。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《工業人工智慧》的書，真的讓我非常興奮！身為在台灣工業界打滾多年的工程師，一直覺得AI在工業界的應用是未來的趨勢，但具體的實踐方法和眉角卻常常聽起來很虛幻。這次這本書的出現，就像是為我們這些前線人員打了一劑強心針。它的開頭就讓我眼睛一亮，不是那種枯燥的理論堆砌，而是從台灣實際的工業場景出發，探討AI如何能真正解決我們在生產線上遇到的痛點。書中提到的案例，雖然沒有深入到我負責的具體生產線，但光是讀到那些產業升級、效率提升的例子，就足以讓我腦袋瓜裡開始盤算著該如何向公司提案。特別是它對於資料蒐集、模型建立、甚至是部署過程中的挑戰，都有非常務實的描寫，這點非常難得。很多時候，技術的引入不只是硬體或軟體的問題，更關乎組織的變革和人員的訓練，書中對這部分的探討，讓我感覺作者真的懂我們這些第一線的同仁。整體而言，它提供了一個清晰的藍圖，讓我對工業AI不再只是遙遠的想像，而是能看到具體的應用方向和可行性，真的很想趕快把書裡的重點消化吸收，然後找機會實際應用看看！