隨著工業生產技術的不斷發展，對產品品質、規格等要求的不斷提高，現代工業生產過程無論是在生產工藝、生產流程，還是在生產技術等方麵，都日趨複雜化、自動化。工業過程運行監控方法是當前智慧工廠研究領域的前沿和焦點，其涵蓋瞭運行狀態評價、異常檢測與診斷等幾個方麵的內容。
本書圍繞工業過程運行狀態智慧監控的若乾核心問題展開論述。第1章介紹瞭工業過程運行狀態監控的重要性與前人工作。第2章綜述瞭工業過程運行狀態監控的理論基礎，重點闡述以主元分析、偏最小二乘、費雪判別分析等爲核心的多元統計分析方法。第3~5章主要介紹瞭針對工業過程正常運行狀態優劣的區分與分析，具體包括基於綜閤經濟指標的運行狀態評價方法、分析狀態間的優性相關資訊的評價方法以及針對非高斯多模態過程的運行狀態評價。第6~9章主要介紹瞭異常檢測與診斷方法，書中主要基於多元統計分析方法對這些問題進行瞭研究。
本書可供從事自動化過程監控研究、設計、開發和應用的廣大工程技術人員閱讀，也可作爲自動控製或資訊科學等相關專業研究生的教學參考書。
具體描述
好的，這是一本關於《高效能團隊協作與項目管理實戰指南》的圖書簡介，內容側重於現代工作環境中的團隊動態、項目規劃與執行效率提升，完全不涉及“工業過程執行狀態智慧監控”的主題。 --- 圖書簡介：高效能團隊協作與項目管理實戰指南 掌控復雜性：構建適應性強、成果導嚮的現代工作範式 在當今快速變化、高度互聯的商業環境中，“如何高效地組織人力資源以達成復雜目標”成為瞭企業生存與發展的核心命題。傳統的、自上而下的管理模式已逐漸顯露齣其在應對快速變化和跨職能協作方麵的局限性。本書《高效能團隊協作與項目管理實戰指南》正是在此背景下應運而生，它提供瞭一套係統、實戰且高度靈活的管理框架，旨在幫助管理者、項目經理以及團隊成員徹底革新其工作方式，將“努力”轉化為“卓有成效的産齣”。 本書並非空泛的理論陳述，而是深度融閤瞭敏捷（Agile）、精益（Lean）原則與行為科學的實踐手冊。我們的核心目標是幫助讀者構建一支不僅能“完成任務”，更能“持續優化、自我驅動並有效應對不確定性”的高效能團隊。 --- 第一部分：重塑團隊核心——從個體到協同的蛻變 本部分著重探討團隊協作的基礎構建模塊，強調“人”在項目成功中的決定性作用。 1. 團隊動力學與角色清晰化 打破孤島效應： 深入分析常見團隊障礙，如信息不對稱、責任模糊和內耗。提供工具來診斷現有團隊的健康狀況，並設計針對性的乾預措施。 角色與職責矩陣的動態構建： 超越傳統的RACI模型，介紹如何建立一種能夠隨項目階段靈活調整的職責分配機製。重點講解如何界定“跨職能接口人”的關鍵作用，確保信息流動的順暢性。 高信任度環境的營造： 探討心理安全感（Psychological Safety）對創新和錯誤匯報的重要性。提供一套漸進式的練習，幫助團隊成員建立基於尊重和透明的溝通基礎，將衝突轉化為建設性的對話。 2. 高效溝通的結構化設計 “少即是多”的會議藝術： 詳細解析不同類型會議（站會、評審會、迴顧會）的最佳實踐時長、目的設定和決策機製。引入“議程先行”與“行動項後置”的原則，確保會議的産齣效率最大化。 非同步協作的優化： 針對遠程和混閤辦公模式，提供文檔化、知識沉澱的最佳實踐。如何利用現代協作工具（如知識庫、項目管理軟件）來減少即時打擾，同時保證信息可追溯性。 反饋的藝術與科學： 區分“評價性反饋”與“發展性反饋”。提供SBI（情境-行為-影響）模型在日常工作中的應用指南，確保反饋的客觀性、及時性和積極導嚮。 --- 第二部分：項目管理框架的現代化升級 本部分將焦點從團隊內部轉嚮項目流程本身，探討如何應用現代方法論來管理復雜的工作流。 3. 精益項目規劃與價值流映射 價值驅動的優先級排序： 介紹MoSCoW、Kano模型等多種優先級工具，並結閤“最小可行産品（MVP）”的概念，指導團隊如何聚焦於交付最高商業價值的活動。 精益看闆（Kanban）實戰部署： 詳細講解如何為非軟件開發項目（如市場推廣、産品設計、流程優化）實施看闆係統。重點在於限製在製品數量（WIP Limits）以減少切換成本和加速交付周期。 需求管理的迭代與適應性： 闡述如何從固定範圍的需求文檔轉嚮“目標與度量（Objectives and Key Results, OKRs）”驅動的規劃方式，使項目目標能夠適應市場變化。 4. 風險與不確定性管理的前瞻性方法 主動性風險識彆： 摒棄傳統的年度風險登記冊，轉而采用定期的、嵌入到日常工作中的“風險掃描點”。重點教授如何識彆“未知-未知”（Unknown-Unknowns）。 情景規劃與應急預案（Contingency Planning）： 提供構建多重情景路徑的方法，包括“Plan A、Plan B 和 Plan C”，確保在關鍵節點齣現偏差時，團隊能迅速切換至預設的備用方案。 技術債務與流程冗餘的量化： 引入簡單指標來量化內部摩擦（如返工率、審批延遲），將這些“隱形成本”轉化為可管理的風險項。 --- 第三部分：衡量、學習與持續改進的閉環 高效能的秘訣在於持續學習。本部分指導管理者如何構建一個自我糾錯和成長的係統。 5. 績效衡量與度量的去魅 告彆“虛榮指標”： 批判性地分析傳統的以工時或資源利用率為核心的績效衡量方式。介紹更有效的“吞吐量（Throughput）”、“周期時間（Cycle Time）”和“客戶滿意度（CSAT）”等指標的應用場景。 數據驅動的流程優化： 如何利用簡單的流程數據圖錶（如纍積流量圖）來識彆瓶頸，並將這些洞察轉化為具體的改進行動，而不是停留在數據分析層麵。 6. 團隊迴顧（Retrospectives）的效能最大化 超越“What went well/What didn't”： 介紹更具深度的迴顧框架，例如“4L模型（Liked, Learned, Lacked, Longed for）”或“Starfish模型”，以激發更深層次的反思。 行動項的可執行性與跟進機製： 確保每次迴顧會都能産齣具體、可衡量、有時限的改進行動。設計一個透明的係統來追蹤這些行動項的落地情況，形成“計劃-執行-檢查-行動（PDCA）”的完整閉環。 --- 本書為誰而寫？ 本書是為那些： 渴望提升團隊交付效率的中層管理者和部門主管。 正在負責跨職能項目、麵臨復雜協調挑戰的項目經理。 希望從“救火隊員”模式轉變為“預防者”角色的職能負責人。 所有希望掌握現代協作工具和思維模式的專業人士。 閱讀《高效能團隊協作與項目管理實戰指南》，您將獲得一套可以直接部署到工作場景中的工具箱，真正實現“更少管理，更多産齣”。我們相信，通過係統化地優化協作流程和提升團隊心智模式，任何組織都能釋放齣其潛藏的巨大生産力。 ---
著者信息
圖書目錄
第1 章 緒論
1.1 概述
1.2 工業過程運行狀態監控的研究現狀
1.2.1 狀態評價和非優原因追溯的研究現狀
1.2.2 狀態監測與故障診斷的研究現狀
參考文獻
第2 章 過程監控的基礎理論與方法
2.1 概述
2.2 多變量統計過程監控
2.2.1 數據的標準化處理
2.2.2 主成分分析
2.2.3 偏最小二乘
2.2.4 全潛結構投影模型
2.2.5 高斯混閤模型
2.2.6 費雪判彆分析方法
2.2.7 基於PCA 的多變量統計過程監測
2.2.8 基於變量貢獻圖的故障診斷
2.2.9 基於重構的故障診斷方法
2.2.10 PCA 和PLS 的衍生方法及其應用
參考文獻
45 第3 章 基於綜閤經濟指標相關資訊的連續過程運行狀態在線評價
3.1 概述
3.2 基於T-PLS 的評價建模和過程運行狀態在線評價
3.2.1 基本思想
3.2.2 基於T-PLS 的評價建模
3.2.3 基於T-PLS 的過程運行狀態在線評價
3.2.4 基於變量貢獻率的非優原因追溯
3.3 氰化浸齣工序中的應用研究
3.3.1 過程描述
3.3.2 實驗設計和建模數據
3.3.3 演算法驗證及討論
參考文獻
62 第4 章 基於優性相關資訊的連續過程運行狀態在線評價
4.1 概述
4.2 基於優性相關資訊的評價建模和過程運行狀態在線評價
4.2.1 基本思想
4.2.2 ORI 的提取及評價建模
4.2.3 基於優性相關資訊的過程運行狀態在線評價
4.2.4 基於變量貢獻率的非優原因追溯
4.3 氰化浸齣工序中的應用研究
4.3.1 實驗設計和建模數據
4.3.2 演算法驗證及討論
附錄 組間共性分析演算法
參考文獻
84 第5 章 非高斯多模態過程運行狀態在線評價
5.1 概述
5.2 基於高斯混閤模型的非高斯多模態過程評價建模及運行狀態在線評價
5.2.1 基本思想
5.2.2 基於GMM-GPR 的穩定模態評價建模
5.2.3 基於GMM 的過渡模態評價建模
5.2.4 在線模態識彆
5.2.5 非高斯多模態過程運行狀態在線評價
5.2.6 基於變量貢獻率的非高斯多模態過程非優原因追溯
5.3 田納西-伊士曼過程中的仿真研究
5.3.1 過程描述
5.3.2 實驗設計和建模數據
5.3.3 演算法驗證及討論
參考文獻
116 第6 章 基於線性評估與線性變量組劃分的過程分層建模與在線監測
6.1 概述
6.2 基於PCA 和KPCA 的過程監測
6.3 變量相關性評估
6.3.1 最大相關性潛變量（Maximum- Correlation Latent Variable, MCLV）
6.3.2 基於彈性網和重採樣的變量相關性評估
6.4 基於變量相關性評估的線性變量組劃分
6.5 分層建模與在線監測
6.5.1 基於PCA-KPCA 的分層建模
6.5.2 分層在線監測
6.6 捲菸製絲過程中的應用研究
6.6.1 過程描述
6.6.2 演算法驗證及討論
參考文獻
137 第7 章 基於濛特卡羅和嵌套迭代費雪判彆分析的工業過程故障診斷方法
7.1 概述
7.2 嵌套迭代費雪判彆分析方法
7.3 基於嵌套迭代費雪判彆分析的故障變量隔離與故障診斷
7.3.1 基於濛特卡羅和嵌套迭代費雪判彆分析的故障變量選擇
7.3.2 雙重故障診斷模型
7.3.3 在線機率故障診斷
7.4 捲菸生產過程中的應用研究
參考文獻
165 第8 章 基於協整分析的非平穩過程在線故障診斷
8.1 概述
8.2 協整分析
8.3 基於協整分析的非平穩工業過程在線故障診斷方法
8.3.1 非平穩變量識彆
8.3.2 基於協整分析的故障檢測
8.3.3 基於協整分析的稀疏重構方法
8.4 火力發電過程中的應用研究
參考文獻
186 第9 章 基於關鍵退化變量分析與方嚮提取的在線故障預測
9.1 概述
9.2 方法
9.2.1 麵嚮故障退化的費雪判彆分析方法
9.2.2 穩定性因子的定義
9.2.3 非平穩變量識彆
9.2.4 基於非平穩變量的故障建模
9.3 案例研究
9.3.1 數值仿真
9.3.2 捲菸製絲過程
9.3.3 田納西-伊士曼過程
參考文獻
1.1 概述
1.2 工業過程運行狀態監控的研究現狀
1.2.1 狀態評價和非優原因追溯的研究現狀
1.2.2 狀態監測與故障診斷的研究現狀
參考文獻
第2 章 過程監控的基礎理論與方法
2.1 概述
2.2 多變量統計過程監控
2.2.1 數據的標準化處理
2.2.2 主成分分析
2.2.3 偏最小二乘
2.2.4 全潛結構投影模型
2.2.5 高斯混閤模型
2.2.6 費雪判彆分析方法
2.2.7 基於PCA 的多變量統計過程監測
2.2.8 基於變量貢獻圖的故障診斷
2.2.9 基於重構的故障診斷方法
2.2.10 PCA 和PLS 的衍生方法及其應用
參考文獻
45 第3 章 基於綜閤經濟指標相關資訊的連續過程運行狀態在線評價
3.1 概述
3.2 基於T-PLS 的評價建模和過程運行狀態在線評價
3.2.1 基本思想
3.2.2 基於T-PLS 的評價建模
3.2.3 基於T-PLS 的過程運行狀態在線評價
3.2.4 基於變量貢獻率的非優原因追溯
3.3 氰化浸齣工序中的應用研究
3.3.1 過程描述
3.3.2 實驗設計和建模數據
3.3.3 演算法驗證及討論
參考文獻
62 第4 章 基於優性相關資訊的連續過程運行狀態在線評價
4.1 概述
4.2 基於優性相關資訊的評價建模和過程運行狀態在線評價
4.2.1 基本思想
4.2.2 ORI 的提取及評價建模
4.2.3 基於優性相關資訊的過程運行狀態在線評價
4.2.4 基於變量貢獻率的非優原因追溯
4.3 氰化浸齣工序中的應用研究
4.3.1 實驗設計和建模數據
4.3.2 演算法驗證及討論
附錄 組間共性分析演算法
參考文獻
84 第5 章 非高斯多模態過程運行狀態在線評價
5.1 概述
5.2 基於高斯混閤模型的非高斯多模態過程評價建模及運行狀態在線評價
5.2.1 基本思想
5.2.2 基於GMM-GPR 的穩定模態評價建模
5.2.3 基於GMM 的過渡模態評價建模
5.2.4 在線模態識彆
5.2.5 非高斯多模態過程運行狀態在線評價
5.2.6 基於變量貢獻率的非高斯多模態過程非優原因追溯
5.3 田納西-伊士曼過程中的仿真研究
5.3.1 過程描述
5.3.2 實驗設計和建模數據
5.3.3 演算法驗證及討論
參考文獻
116 第6 章 基於線性評估與線性變量組劃分的過程分層建模與在線監測
6.1 概述
6.2 基於PCA 和KPCA 的過程監測
6.3 變量相關性評估
6.3.1 最大相關性潛變量（Maximum- Correlation Latent Variable, MCLV）
6.3.2 基於彈性網和重採樣的變量相關性評估
6.4 基於變量相關性評估的線性變量組劃分
6.5 分層建模與在線監測
6.5.1 基於PCA-KPCA 的分層建模
6.5.2 分層在線監測
6.6 捲菸製絲過程中的應用研究
6.6.1 過程描述
6.6.2 演算法驗證及討論
參考文獻
137 第7 章 基於濛特卡羅和嵌套迭代費雪判彆分析的工業過程故障診斷方法
7.1 概述
7.2 嵌套迭代費雪判彆分析方法
7.3 基於嵌套迭代費雪判彆分析的故障變量隔離與故障診斷
7.3.1 基於濛特卡羅和嵌套迭代費雪判彆分析的故障變量選擇
7.3.2 雙重故障診斷模型
7.3.3 在線機率故障診斷
7.4 捲菸生產過程中的應用研究
參考文獻
165 第8 章 基於協整分析的非平穩過程在線故障診斷
8.1 概述
8.2 協整分析
8.3 基於協整分析的非平穩工業過程在線故障診斷方法
8.3.1 非平穩變量識彆
8.3.2 基於協整分析的故障檢測
8.3.3 基於協整分析的稀疏重構方法
8.4 火力發電過程中的應用研究
參考文獻
186 第9 章 基於關鍵退化變量分析與方嚮提取的在線故障預測
9.1 概述
9.2 方法
9.2.1 麵嚮故障退化的費雪判彆分析方法
9.2.2 穩定性因子的定義
9.2.3 非平穩變量識彆
9.2.4 基於非平穩變量的故障建模
9.3 案例研究
9.3.1 數值仿真
9.3.2 捲菸製絲過程
9.3.3 田納西-伊士曼過程
參考文獻
圖書序言
- ISBN：9786263321038
- 規格：平裝 / 220頁 / 17 x 23 x 1.1 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
- 齣版地：颱灣
- 本書分類：專業/教科書/政府齣版品> 工程類> 工業工程與運輸管理
圖書試讀
序
隨著工業生產技術的不斷發展，對產品品質、規格等要求的不斷提高，現代工業生產過程無論是在生產工藝、生產流程，還是在生產技術等方麵，都日趨複雜化、自動化。工業過程運行監控方法是當前智慧工廠研究領域的前沿和焦點，其涵蓋瞭運行狀態評價、異常檢測與診斷等幾個方麵的內容。
鑒於工業生產過程本身反應的複雜性、產品生命週期的有限性以及成本投入的經濟效益，過程工程師難以在很短的產品研發週期內，依靠有限的資金投入，建立精確可靠的機理模型或基於知識推理的專傢模型。因此，基於機理模型或知識模型的狀態監控方法難以在工業生產中廣泛地推廣應用。另一方麵，隨著電子技術和電腦應用技術的飛速發展，現代工業過程大都具有完備甚至冗餘的傳感測量裝置，可以在線獲得大量的過程數據，譬如壓力、溫度、流量等測量值。顯然，這些過程數據中蘊含瞭有關過程生產狀況的豐富資訊。基於實際限製、成本優化、技術商機等因素的考量，如何利用這些大量數據來滿足日益提高的係統可靠性要求已成為極待解決的問題， 其中基於數據驅動的多元統計分析與過程監控技術是一個重要的方麵。
如何從浩瀚的數據海洋中提取齣高品質資訊並加以充分分析利用進而指導生產，吸引瞭科研人員的注意與興趣。以主元分析（PCA）、偏最小二乘迴歸（PLS）等為核心的多元統計分析技術，因其隻需要正常工況下的過程數據來建立模型，同時它們在處理高維、高度耦閤數據時具有獨特的優勢，越來越受到研究人員和現場工程師的青睞。一係列完善可行的過程建模、監測和診斷演算法必將推動整個工業過程的長足進步和繁榮發展，為社會提供高品質產品的同時，還可排除安全隱患、保障生命和財產安全、節約資源、保護環境，提供這些更加重要的無形的社會財富。本書作者長期從事麵嚮工業過程狀態監控的理論方法的研究工作，陸續提齣並發展瞭一係列狀態評價、異常檢測與診斷策略，有力促進瞭該領域的進一步發展。
近年來，本書作者針對工業過程運行狀態的在線監控，不僅僅簡單區分工業過程運行狀況的正常與異常，更針對正常工況，精細錶徵其正常運行狀態的優劣等級；此外，作者深入分析瞭工業過程的潛在過程相關特性，揭示變量間線性與非線性混閤的內在關係以及對異常檢測的影響；對於故障工況，揭示瞭故障工況的非平穩特性、故障影響的傳遞性以及緩變性等。本書將從分析工業過程的具體特性齣發，基於多元統計分析技術，介紹基本的過程監控技術以及作者在這些領域的最新研究成果。
本書內容圍繞工業過程智慧監控的若乾核心問題展開論述。第1章首先介紹瞭工業過程運行狀態評價、異常檢測與診斷的重要性與前人工作。第2章綜述瞭工業過程運行狀態監控的理論基礎，重點闡述以主元分析、偏最小二乘、費雪判彆分析等為核心的多元統計分析方法。第3～ 5章主要介紹瞭針對工業過程正常運行狀態優劣的進一步分析，即狀態評價方法， 具體包括基於綜閤經濟指標的運行狀態評價方法、分析狀態間的優性相關資訊的評價方法以及針對非高斯多模態過程的運行狀態評價。第6～ 9章主要介紹瞭異常檢測與診斷方法，具體涉及針對具有線性與非線性混閤特徵的過程進行監測、對非平穩過程特性的分析與故障診斷、對故障變量的隔離與機率診斷策略以及基於關鍵退化資訊提取的在線故障預測等，書中主要基於多元統計分析方法對這些問題進行瞭研究。這一部分包含瞭筆者近幾年的一係列研究成果， 即對工業過程監控中的實際具體問題的分析與解決辦法。
本書由趙春暉教授和王福利教授共同編寫，研究生鬍贇昀、孫鶴、秦岩、李文卿、餘萬科、高潔、王晶、王玥、柴錚、張淑美、趙宏、鄭嘉樂、翁冰雅、劉炎等做瞭文獻整理、格式校對等方麵的工作，也嚮他們錶示衷心的感謝。
由於理論水準有限，以及所做研究工作的局限性，書中難免存在不妥之處，懇請廣大讀者批評指正。
隨著工業生產技術的不斷發展，對產品品質、規格等要求的不斷提高，現代工業生產過程無論是在生產工藝、生產流程，還是在生產技術等方麵，都日趨複雜化、自動化。工業過程運行監控方法是當前智慧工廠研究領域的前沿和焦點，其涵蓋瞭運行狀態評價、異常檢測與診斷等幾個方麵的內容。
鑒於工業生產過程本身反應的複雜性、產品生命週期的有限性以及成本投入的經濟效益，過程工程師難以在很短的產品研發週期內，依靠有限的資金投入，建立精確可靠的機理模型或基於知識推理的專傢模型。因此，基於機理模型或知識模型的狀態監控方法難以在工業生產中廣泛地推廣應用。另一方麵，隨著電子技術和電腦應用技術的飛速發展，現代工業過程大都具有完備甚至冗餘的傳感測量裝置，可以在線獲得大量的過程數據，譬如壓力、溫度、流量等測量值。顯然，這些過程數據中蘊含瞭有關過程生產狀況的豐富資訊。基於實際限製、成本優化、技術商機等因素的考量，如何利用這些大量數據來滿足日益提高的係統可靠性要求已成為極待解決的問題， 其中基於數據驅動的多元統計分析與過程監控技術是一個重要的方麵。
如何從浩瀚的數據海洋中提取齣高品質資訊並加以充分分析利用進而指導生產，吸引瞭科研人員的注意與興趣。以主元分析（PCA）、偏最小二乘迴歸（PLS）等為核心的多元統計分析技術，因其隻需要正常工況下的過程數據來建立模型，同時它們在處理高維、高度耦閤數據時具有獨特的優勢，越來越受到研究人員和現場工程師的青睞。一係列完善可行的過程建模、監測和診斷演算法必將推動整個工業過程的長足進步和繁榮發展，為社會提供高品質產品的同時，還可排除安全隱患、保障生命和財產安全、節約資源、保護環境，提供這些更加重要的無形的社會財富。本書作者長期從事麵嚮工業過程狀態監控的理論方法的研究工作，陸續提齣並發展瞭一係列狀態評價、異常檢測與診斷策略，有力促進瞭該領域的進一步發展。
近年來，本書作者針對工業過程運行狀態的在線監控，不僅僅簡單區分工業過程運行狀況的正常與異常，更針對正常工況，精細錶徵其正常運行狀態的優劣等級；此外，作者深入分析瞭工業過程的潛在過程相關特性，揭示變量間線性與非線性混閤的內在關係以及對異常檢測的影響；對於故障工況，揭示瞭故障工況的非平穩特性、故障影響的傳遞性以及緩變性等。本書將從分析工業過程的具體特性齣發，基於多元統計分析技術，介紹基本的過程監控技術以及作者在這些領域的最新研究成果。
本書內容圍繞工業過程智慧監控的若乾核心問題展開論述。第1章首先介紹瞭工業過程運行狀態評價、異常檢測與診斷的重要性與前人工作。第2章綜述瞭工業過程運行狀態監控的理論基礎，重點闡述以主元分析、偏最小二乘、費雪判彆分析等為核心的多元統計分析方法。第3～ 5章主要介紹瞭針對工業過程正常運行狀態優劣的進一步分析，即狀態評價方法， 具體包括基於綜閤經濟指標的運行狀態評價方法、分析狀態間的優性相關資訊的評價方法以及針對非高斯多模態過程的運行狀態評價。第6～ 9章主要介紹瞭異常檢測與診斷方法，具體涉及針對具有線性與非線性混閤特徵的過程進行監測、對非平穩過程特性的分析與故障診斷、對故障變量的隔離與機率診斷策略以及基於關鍵退化資訊提取的在線故障預測等，書中主要基於多元統計分析方法對這些問題進行瞭研究。這一部分包含瞭筆者近幾年的一係列研究成果， 即對工業過程監控中的實際具體問題的分析與解決辦法。
本書由趙春暉教授和王福利教授共同編寫，研究生鬍贇昀、孫鶴、秦岩、李文卿、餘萬科、高潔、王晶、王玥、柴錚、張淑美、趙宏、鄭嘉樂、翁冰雅、劉炎等做瞭文獻整理、格式校對等方麵的工作，也嚮他們錶示衷心的感謝。
由於理論水準有限，以及所做研究工作的局限性，書中難免存在不妥之處，懇請廣大讀者批評指正。
用戶評價
评分
這本書的命名風格，讓我想起一些在國際學術研討會上發錶的頂尖論文，它似乎企圖建立一套具備學術嚴謹性和工程實用性的雙重標準。我個人比較好奇的是，作者如何處理「資安」這個龐大的議題？一旦所有設備都連網、資料都集中化監控，工廠的數位門戶就變得更加脆弱，任何一個小小的網路入侵都可能癱瘓整個生產線，甚至導緻關鍵技術外洩。因此，在討論「資料驅動」的同時，如何建構一個堅不可摧的工業網路安全防護網，應該是書中不可或缺的一部分。我期望看到作者能提齣一套整閤瞭 OT（營運技術）和 IT（資訊技術）的混閤式安全架構建議，而不僅僅是傳統防火牆的概念。如果能針對颱灣現行法規與產業特性，提供一套前瞻性的資安部署藍圖，這本書的價值就不隻是一本技術手冊，更是一份關鍵的企業風險管理文件瞭。
评分我認識幾位在傳產待很久的資深經理人，他們麵對最新的工業 4.0 術語，常常是一頭霧水，覺得這些東西太過學術化，離他們的日常操作太遙遠。因此，這本書如果能成功地將「工業過程執行狀態」這種複雜的監控概念，用比較貼近現場的語言來闡述，那肯定會受到熱烈歡迎。我個人特別好奇的是，書中對於「即時性」的處理會有多少著墨？畢竟，在快速變化的生產線上，延遲幾秒鐘的數據可能就代錶瞭幾百萬的損失。作者是不是提齣瞭新的演算法或架構，可以大幅縮短資料的採集、分析到決策的迴圈？如果作者能將那些艱澀的數學模型，轉化成能讓操作人員在觸控麵闆上直觀理解的視覺化介麵描述，那這本書的實用價值就會暴增。畢竟，工具再強大，如果使用者學不會用，那也是枉然。希望它不隻是理論指導手冊，更是一本能讓第一線人員「馬上上手」的寶典。
评分從書名來看，這本書的定位顯然是偏嚮高階技術研究和產業升級策略規劃的。我猜想，它可能包含瞭許多關於感測器技術的整閤、邊緣運算（Edge Computing）在工廠環境中的部署策略，以及如何建立一個穩健的工業物聯網（IIoT）基礎架構。對於我們這些關心產業結構轉型的讀者來說，最吸引人的會是如何利用這些資料來優化排程和資源分配。例如，如何根據歷史數據預測特定設備的維護週期，從「被動維修」徹底轉嚮「預測性維護」（Predictive Maintenance）。這不僅能降低非預期的停機時間，還能精準控製備品庫存，降低倉儲成本。如果書中有提到如何建立一個跨廠區、跨係統的數據標準化流程，那更是功德無量，因為目前很多工廠都是舊係統和新係統並存，數據孤島問題非常嚴重，打通這些隔閡是智慧製造成功的關鍵之一。
评分光是「智慧監控」這幾個字，就讓我想到近年來機器學習和深度學習在工業缺陷檢測方麵的突破。我希望這本書能深入探討如何利用 AI 模型來辨識生產過程中齣現的微小瑕疵，這些瑕疵肉眼可能難以察覺，但纍積起來對產品品質的影響卻是巨大的。例如，在 PCB 焊接點的自動光學檢測（AOI）流程中，導入更精準的影像辨識技術，能顯著提高良率。但重點來瞭，這種模型的「可解釋性」（Explainability）在工業界非常重要。工程師不能隻知道「錯瞭」，還必須知道「為什麼錯」，這樣纔能迴溯製程參數。如果作者能提供建立可解釋性 AI 模型在工業場景中的實務經驗分享，而不是停留在理論探討，那這絕對是極具市場競爭力的內容。颱灣的精密製造業對此需求非常迫切，這塊領域的領先者往往能掌握市場先機。
评分這本書的封麵設計很有意思，那種深藍色的底配上線條圖案，給人一種非常專業、嚴謹的感覺，但同時又不失現代科技感。我猜裡頭內容一定深入探討瞭如何把傳統的工業生產線，透過現代化的資料分析和智慧監控係統，徹底翻轉傳統的生產模式。特別是「資料驅動方法」這個關鍵字，讓我聯想到現在業界很夯的大數據應用，想像作者一定花瞭很多心力去整理齣一個可行的框架，讓工廠管理者不隻是看著設備跑，而是真正能從數據中「讀懂」機颱的脾氣，預測潛在的問題，而不是等到齣事瞭纔手忙腳亂。颱灣製造業雖然根基很穩，但在數位轉型的浪潮下，如何有效導入這些尖端技術，是一大考驗。我蠻期待看到書中會不會有實際的案例分析，比如說針對半導體、工具機，或是電子組裝這些颱灣的重點產業，提齣具體的導入步驟和挑戰的剋服之道。如果能有清晰的流程圖和技術對照錶，那就更棒瞭，這樣纔能讓現場的工程師和高層主管都能一體適用，真正落實智慧化升級。
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