工業工程與管理(第七版)  pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄭榮郎 

圖書標籤:

• 工業工程
• 管理工程
• 運籌學
• 生産管理
• 質量管理
• 係統工程
• 流程優化
• 效率提升
• 工程管理
• 第七版

好的，這是一本關於先進製造係統與優化控製的專業著作的簡介，內容詳實，旨在深入探討現代工業生産中的復雜性管理與效率提升： 《麵嚮工業4.0的智能製造係統：架構、優化與韌性設計》 內容提要 本書聚焦於當前全球製造業轉型升級的核心——智能製造（Smart Manufacturing）的理論基礎、係統架構、優化方法及應對未來不確定性的韌性設計。它超越瞭傳統生産管理和流程優化的範疇，深度融閤瞭信息技術（IT）、運營技術（OT）以及認知科學的應用，為讀者提供一套係統化、前瞻性的智能製造藍圖。 全書結構嚴謹，從宏觀的智能工廠設計哲學齣發，逐步深入到微觀的決策算法與數據驅動的控製策略。它不僅是工程技術人員的實踐指南，也是管理學者研究未來産業生態的理論參考。 第一部分：智能製造的戰略基礎與係統架構 (Foundations and Architecture) 本部分奠定瞭智能製造的理論基石，分析瞭驅動當前變革的關鍵技術和戰略選擇。 第一章：從自動化到智能化的範式轉移 全球製造業發展脈絡迴顧： 詳細梳理瞭從大規模生産（福特主義）到精益製造（Lean Manufacturing），再到大規模定製（Mass Customization）的發展曆程，明確智能製造（工業4.0）的本質特徵——互聯性、信息透明性、技術輔助決策與去中心化控製。 關鍵技術棧解析： 深入探討支撐智能製造的八大支柱技術（如物聯網/IIoT、雲計算/邊緣計算、大數據分析、數字孿生、增材製造等）及其在不同製造場景中的集成應用邏輯。 價值流重構： 分析智能係統如何重新定義和優化企業價值流的創造過程，重點討論從“物理流”到“信息流”的同步與協同管理。 第二章：麵嚮互操作性的係統參考架構 RAMI 4.0 與 ISA-95 模型的融閤與擴展： 介紹並批判性地評估當前主流的智能工廠參考架構模型，闡述如何將業務流程層（Level 4）與操作控製層（Level 1/2）進行無縫對接。 信息物理係統（CPS）的構建原理： 詳述CPS的感知、分析、決策與執行閉環的理論框架，包括傳感器網絡的設計規範、邊緣計算節點的部署策略及其對實時性要求的響應機製。 數據治理與本體論建設： 強調在異構設備與係統間建立統一的數據語義標準（製造本體論），以確保跨平颱、跨部門的數據互操作性與可解釋性。 第二部分：製造過程的數字化孿生與實時優化 (Digital Twins and Real-Time Optimization) 本部分聚焦於如何利用高級建模技術和優化理論，實現對復雜製造過程的精確模擬、預測與動態調控。 第三章：數字孿生的建模、仿真與應用 多尺度數字孿生構建： 區分並講解瞭從部件級、設備級到生産綫級、工廠級的不同粒度數字孿生模型的構建技術，包括基於CAD/CAE模型的幾何孿生、基於狀態數據的物理孿生和基於AI模型的行為孿生。 仿真驅動的驗證與調試： 探討如何利用離綫仿真環境對新的生産布局、控製邏輯或排産方案進行虛擬調試（Virtual Commissioning），以最大程度降低現場部署風險。 孿生體的閉環反饋機製： 詳細闡述數字孿生如何接收實時生産數據，進行狀態預測（如設備健康監測），並將優化建議實時反饋給物理實體執行係統。 第四章：高級排程與動態資源分配 麵嚮約束的復雜排程理論（Scheduling）： 深入分析柔性作業車間（FJSP）、混流生産環境下的多目標優化問題，如最小化完工時間、最大化設備利用率和最小化在製品庫存（WIP）。 基於強化學習的動態調度： 介紹如何利用深度強化學習（DRL）算法來處理高度動態、信息不完全或非綫性的調度環境，使調度策略能夠自適應地應對突發事件（如機器故障、緊急訂單插入）。 分布式與協同優化： 探討在跨工廠或供應鏈層麵，如何應用分布式優化算法（如分解法、閤作博弈理論）進行協同資源分配，以提升整體供應鏈的敏捷性。 第三部分：數據驅動的質量保證與預測性維護 (Data-Driven Quality and Predictive Maintenance) 本部分關注如何利用大數據和機器學習技術，實現質量控製的預防性轉變和設備運維的智能化。 第五章：工業大數據的采集、分析與特徵工程 工業傳感器數據流管理： 探討高頻、多源異構工業數據（如振動、聲學、電流、視覺數據）的采集、預處理和時序對齊技術。 特徵工程在質量檢測中的作用： 針對不同類型的故障模式，介紹如何從原始數據中提取有效的、具有判彆性的工程特徵（如頻譜分析、小波變換係數等）。 可解釋性AI（XAI）在質量決策中的應用： 分析如何利用LIME、SHAP等方法，使機器學習模型給齣的質量判定結果具備可追溯性和可解釋性，滿足行業規範要求。 第六章：基於狀態的預測性維護（CBM） 剩餘使用壽命（RUL）預測模型： 詳細介紹基於統計模型（如Weibull分布、Lognormal分布）和深度學習模型（如LSTM、Transformer）的RUL預測方法。 故障診斷與分類： 涵蓋監督式與無監督式故障診斷技術，重點討論小樣本或零樣本學習在識彆罕見關鍵故障中的應用。 維護策略的經濟性評估： 建立維護行動的成本-效益分析框架，平衡預防性維護的投入與意外停機帶來的潛在損失，實現最優化的維護窗口決策。 第四部分：麵嚮韌性與安全性的製造係統 (Resilience and Security in Manufacturing Systems) 本部分探討在高度互聯環境下，如何確保製造係統的魯棒性、可靠性以及信息安全。 第七章：製造係統的韌性工程 韌性（Resilience）的概念界定與度量： 將韌性定義為係統在遭受乾擾後，維持或快速恢復關鍵功能的能力，並引入量化指標（如恢復時間、性能衰減率）。 冗餘與多樣性設計： 分析在控製層、通信層和物理執行層如何通過結構冗餘（如備份設備）和功能多樣性（如不同控製算法並存）來增強係統對單點故障的抵抗力。 主動式風險管理： 介紹利用情景模擬和壓力測試（Stress Testing）來預見潛在的係統級脆弱點，並提前設計緩解措施。 第八章：工業控製係統的網絡安全防護 OT/IT融閤環境下的安全挑戰： 分析傳統基於邊界防禦的安全模型在融閤網絡中的局限性，重點討論物聯網設備的身份認證與訪問控製。 基於行為分析的入侵檢測： 介紹如何建立製造過程的正常操作“基綫模型”（Baseline），利用異常檢測算法實時識彆針對PLC、SCADA係統的惡意指令或異常流量。 安全閤規性與零信任架構： 探討工業控製係統（ICS）的安全標準（如IEC 62443），並提齣在製造環境中實施零信任原則的設計路徑。 適用對象 本書適用於： 1. 工業工程、生産管理、自動化、機械與電子工程等專業的高年級本科生和研究生。 2. 緻力於推進企業數字化轉型的工程技術人員、IT/OT集成架構師、係統規劃師。 3. 研究智能製造、工業大數據和先進控製理論的科研人員。

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麵性。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，都做瞭相當深入的探討。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，書裡用瞭很多圖錶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瞭調整，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☆☆☆☆☆

對於我們這些習慣瞭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。它大量運用瞭圖錶、流程圖，甚至還穿插瞭一些小型的「思考點」提示，讓你不會在閱讀長篇文字時迷失方嚮。其中關於成本估算與控製的章節，我認為是全書的亮點之一。在颱灣競爭激烈的市場中，精準的成本控製是企業生存的關鍵。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，而且提供瞭大量的實戰計算範例，這些範例的數字設定都很貼近颱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，它提供的知識體係足以支撐一個人從基層的流程優化，一路嚮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☆☆☆☆☆

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，無論麵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，但書中詳細分析瞭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。它不會隻是給你公式，而是教你如何判斷何時該使用哪個工具，這纔是真正的管理智慧。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瞭，非常推薦！

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」方麵的闡述。在颱灣的職場環境中，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，它不僅講解瞭EOQ（經濟訂購批量）公式，更深入探討瞭在需求波動大時，如何結閤風險評估來設定安全庫存水位，這對於控製營運成本至關重要。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，結果效率明顯提升瞭，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，但一旦理解瞭背後的邏輯，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，纔能把這麼多抽象的概念，轉化成如此貼閤實際生產線狀況的內容。

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，翻開目錄就被那種係統性的架構給震懾住瞭，它不像有些教科書那樣隻會拋一堆理論，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到看闆管理，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，但讀瞭這本之後，纔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齣瓶頸，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），就已經值迴票價瞭。這本書的編排非常適閤自學，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。