工業工程與管理(第七版)  pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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鄭榮郎 

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• 工业工程
• 管理工程
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• 生产管理
• 质量管理
• 系统工程
• 流程优化
• 效率提升
• 工程管理
• 第七版

好的，这是一本关于先进制造系统与优化控制的专业著作的简介，内容详实，旨在深入探讨现代工业生产中的复杂性管理与效率提升： 《面向工业4.0的智能制造系统：架构、优化与韧性设计》 内容提要 本书聚焦于当前全球制造业转型升级的核心——智能制造（Smart Manufacturing）的理论基础、系统架构、优化方法及应对未来不确定性的韧性设计。它超越了传统生产管理和流程优化的范畴，深度融合了信息技术（IT）、运营技术（OT）以及认知科学的应用，为读者提供一套系统化、前瞻性的智能制造蓝图。 全书结构严谨，从宏观的智能工厂设计哲学出发，逐步深入到微观的决策算法与数据驱动的控制策略。它不仅是工程技术人员的实践指南，也是管理学者研究未来产业生态的理论参考。 第一部分：智能制造的战略基础与系统架构 (Foundations and Architecture) 本部分奠定了智能制造的理论基石，分析了驱动当前变革的关键技术和战略选择。 第一章：从自动化到智能化的范式转移 全球制造业发展脉络回顾： 详细梳理了从大规模生产（福特主义）到精益制造（Lean Manufacturing），再到大规模定制（Mass Customization）的发展历程，明确智能制造（工业4.0）的本质特征——互联性、信息透明性、技术辅助决策与去中心化控制。 关键技术栈解析： 深入探讨支撑智能制造的八大支柱技术（如物联网/IIoT、云计算/边缘计算、大数据分析、数字孪生、增材制造等）及其在不同制造场景中的集成应用逻辑。 价值流重构： 分析智能系统如何重新定义和优化企业价值流的创造过程，重点讨论从“物理流”到“信息流”的同步与协同管理。 第二章：面向互操作性的系统参考架构 RAMI 4.0 与 ISA-95 模型的融合与扩展： 介绍并批判性地评估当前主流的智能工厂参考架构模型，阐述如何将业务流程层（Level 4）与操作控制层（Level 1/2）进行无缝对接。 信息物理系统（CPS）的构建原理： 详述CPS的感知、分析、决策与执行闭环的理论框架，包括传感器网络的设计规范、边缘计算节点的部署策略及其对实时性要求的响应机制。 数据治理与本体论建设： 强调在异构设备与系统间建立统一的数据语义标准（制造本体论），以确保跨平台、跨部门的数据互操作性与可解释性。 第二部分：制造过程的数字化孪生与实时优化 (Digital Twins and Real-Time Optimization) 本部分聚焦于如何利用高级建模技术和优化理论，实现对复杂制造过程的精确模拟、预测与动态调控。 第三章：数字孪生的建模、仿真与应用 多尺度数字孪生构建： 区分并讲解了从部件级、设备级到生产线级、工厂级的不同粒度数字孪生模型的构建技术，包括基于CAD/CAE模型的几何孪生、基于状态数据的物理孪生和基于AI模型的行为孪生。 仿真驱动的验证与调试： 探讨如何利用离线仿真环境对新的生产布局、控制逻辑或排产方案进行虚拟调试（Virtual Commissioning），以最大程度降低现场部署风险。 孪生体的闭环反馈机制： 详细阐述数字孪生如何接收实时生产数据，进行状态预测（如设备健康监测），并将优化建议实时反馈给物理实体执行系统。 第四章：高级排程与动态资源分配 面向约束的复杂排程理论（Scheduling）： 深入分析柔性作业车间（FJSP）、混流生产环境下的多目标优化问题，如最小化完工时间、最大化设备利用率和最小化在制品库存（WIP）。 基于强化学习的动态调度： 介绍如何利用深度强化学习（DRL）算法来处理高度动态、信息不完全或非线性的调度环境，使调度策略能够自适应地应对突发事件（如机器故障、紧急订单插入）。 分布式与协同优化： 探讨在跨工厂或供应链层面，如何应用分布式优化算法（如分解法、合作博弈理论）进行协同资源分配，以提升整体供应链的敏捷性。 第三部分：数据驱动的质量保证与预测性维护 (Data-Driven Quality and Predictive Maintenance) 本部分关注如何利用大数据和机器学习技术，实现质量控制的预防性转变和设备运维的智能化。 第五章：工业大数据的采集、分析与特征工程 工业传感器数据流管理： 探讨高频、多源异构工业数据（如振动、声学、电流、视觉数据）的采集、预处理和时序对齐技术。 特征工程在质量检测中的作用： 针对不同类型的故障模式，介绍如何从原始数据中提取有效的、具有判别性的工程特征（如频谱分析、小波变换系数等）。 可解释性AI（XAI）在质量决策中的应用： 分析如何利用LIME、SHAP等方法，使机器学习模型给出的质量判定结果具备可追溯性和可解释性，满足行业规范要求。 第六章：基于状态的预测性维护（CBM） 剩余使用寿命（RUL）预测模型： 详细介绍基于统计模型（如Weibull分布、Lognormal分布）和深度学习模型（如LSTM、Transformer）的RUL预测方法。 故障诊断与分类： 涵盖监督式与无监督式故障诊断技术，重点讨论小样本或零样本学习在识别罕见关键故障中的应用。 维护策略的经济性评估： 建立维护行动的成本-效益分析框架，平衡预防性维护的投入与意外停机带来的潜在损失，实现最优化的维护窗口决策。 第四部分：面向韧性与安全性的制造系统 (Resilience and Security in Manufacturing Systems) 本部分探讨在高度互联环境下，如何确保制造系统的鲁棒性、可靠性以及信息安全。 第七章：制造系统的韧性工程 韧性（Resilience）的概念界定与度量： 将韧性定义为系统在遭受干扰后，维持或快速恢复关键功能的能力，并引入量化指标（如恢复时间、性能衰减率）。 冗余与多样性设计： 分析在控制层、通信层和物理执行层如何通过结构冗余（如备份设备）和功能多样性（如不同控制算法并存）来增强系统对单点故障的抵抗力。 主动式风险管理： 介绍利用情景模拟和压力测试（Stress Testing）来预见潜在的系统级脆弱点，并提前设计缓解措施。 第八章：工业控制系统的网络安全防护 OT/IT融合环境下的安全挑战： 分析传统基于边界防御的安全模型在融合网络中的局限性，重点讨论物联网设备的身份认证与访问控制。 基于行为分析的入侵检测： 介绍如何建立制造过程的正常操作“基线模型”（Baseline），利用异常检测算法实时识别针对PLC、SCADA系统的恶意指令或异常流量。 安全合规性与零信任架构： 探讨工业控制系统（ICS）的安全标准（如IEC 62443），并提出在制造环境中实施零信任原则的设计路径。 适用对象 本书适用于： 1. 工业工程、生产管理、自动化、机械与电子工程等专业的高年级本科生和研究生。 2. 致力于推进企业数字化转型的工程技术人员、IT/OT集成架构师、系统规划师。 3. 研究智能制造、工业大数据和先进控制理论的科研人员。

评分☆☆☆☆☆

這本《工業工程與管理(第七版)》聽說在業界評價挺高的，尤其對我們這些剛踏入製造業或者對生產流程有興趣的新鮮人來說，簡直就是一本聖經。我記得我剛拿到書的時候，翻開目錄就被那種系統性的架構給震懾住了，它不像有些教科書那樣只會拋一堆理論，而是真的把工工的精髓，就是怎麼把事情做得又快又好又省，拆解得很清楚。特別是關於精實生產（Lean Manufacturing）那幾章，講得非常透徹，從5S到看板管理，每個步驟都配有實際的案例，讓人讀起來不會覺得枯燥。以前總覺得工工很玄，但讀了這本之後，才明白它其實就是一門很務實的科學，如何優化資源配置、怎麼透過數據分析找出瓶頸，書裡都有提供一套完整的思考邏輯。光是學會如何科學化地分析產線的OEE（整體設備效率），就已經值回票價了。這本書的編排非常適合自學，因為它的難度是循序漸進的，即便是對統計學比較頭痛的讀者，在介紹到品質管理工具時，也會用非常生活化的例子來輔助理解，讓人感覺作者非常體貼。

评分☆☆☆☆☆

我身邊不少從事流程改善顧問的朋友，都把這本《工業工程與管理(第七版)》當作案頭工具書，他們說，無論面對的是傳統產業的製程優化，還是高科技產業的快速迭代需求，這本書提供的框架都能提供穩定可靠的指導。我個人在讀到關於設施規劃（Facility Layout）的那一塊時，簡直是茅塞頓開。過去總以為排線就是把機器擺一擺，但書中詳細分析了各種佈局模型的優缺點，像是U型線、直線型，以及如何運用模擬軟體來驗證佈局的效率，讓我意識到，一個好的廠房設計，光是減少物料搬運的無效行走距離，就能節省大量的時間和成本。這種從宏觀規劃到微觀操作的層層遞進，正是這本書的魅力所在。它不會只是給你公式，而是教你如何判斷何時該使用哪個工具，這才是真正的管理智慧。對於準備參加專業證照考試的讀者來說，這本書的章節結構和習題設計，幾乎就是一套完整的應考指南了，非常推薦！

评分☆☆☆☆☆

說實話，這本《工業工程與管理(第七版)》的厚度，初看之下確實有點讓人卻步，拿在手上頗有份量，但一旦開始深入閱讀，就會發現那份厚重感來自於內容的紮實與全面性。對於我們這些在科技業打滾的老鳥來說，這本書厲害的地方在於它沒有停留在傳統的製造業思維，它成功地將許多現代化的管理趨勢，像是供應鏈管理（SCM）的最新發展，以及如何將資訊科技融入生產排程中，都做了相當深入的探討。我個人特別欣賞它在人因工程（Human Factors Engineering）部分的著墨，這塊往往是教科書容易忽略的細節，但事實上，工作場所的舒適度與安全性直接影響到產能，書裡用了很多圖表和人體工學的標準來佐證，非常實用。而且，據說這次第七版的更新，針對工業4.0和智慧工廠的討論也做了調整，這對身處數位轉型浪潮中的我們來說，簡直是及時雨。它不像有些舊版書籍，理論還停留在上個世紀，這本顯然是與時俱進，讓讀者不會有「學到舊知識」的焦慮感。

评分☆☆☆☆☆

對於我們這些習慣了快速資訊吸收的世代來說，一本厚書很容易讓人望而生畏，但《工業工程與管理(第七版)》的排版設計非常人性化，這一點值得稱讚。它大量運用了圖表、流程圖，甚至還穿插了一些小型的「思考點」提示，讓你不會在閱讀長篇文字時迷失方向。其中關於成本估算與控制的章節，我認為是全書的亮點之一。在台灣競爭激烈的市場中，精準的成本控制是企業生存的關鍵。書中對分攤間接成本的方法、邊際貢獻分析等都有非常詳盡的介紹，而且提供了大量的實戰計算範例，這些範例的數字設定都很貼近台灣製造業的實際情況，不像有些外文書籍的案例背景過於理想化。總體而言，這本書不僅是一本學術教材，更像是一本實務操作手冊，它提供的知識體系足以支撐一個人從基層的流程優化，一路向上發展到高階的營運策略規劃，絕對是值得投資的一本經典著作。

评分☆☆☆☆☆

要講這本《工業工程與管理(第七版)》的優點，絕對不能不提它在「決策科學」方面的闡述。在台灣的職場環境中，很多時候決策都是憑經驗或直覺，但這本書強烈主張用量化、數據驅動的方式來做決策，這對提升管理層次的專業度非常關鍵。例如，在討論庫存管理模型時，它不僅講解了EOQ（經濟訂購批量）公式，更深入探討了在需求波動大時，如何結合風險評估來設定安全庫存水位，這對於控制營運成本至關重要。我記得我嘗試將書中提到的排隊論模型應用到客服中心的人力調度上，結果效率明顯提升了，這讓我深刻體會到工工理論的強大實用性。雖然初讀時，涉及機率和線性規劃的部分需要多花點心思去消化，但一旦理解了背後的邏輯，你會發現它就像一把萬能鑰匙，能打開各種效率提升問題的結。這本書的作者群顯然在業界有豐富的實戰經驗，才能把這麼多抽象的概念，轉化成如此貼合實際生產線狀況的內容。