《工業4.1：零缺陷的智慧製造》透過智慧工廠自動化(Intelligent Factory Automation, iFA)系統平台，深入探索智慧製造的功能及其應用和實現。享譽盛名的主編於本書中為讀者提供了可教育和啟發各種智慧製造相關主題，如物聯網、邊緣運算、雲端運算、和虛實整合系統等之廣袤素材。
您可以在本書中學到全自動虛擬量測(Automatic Virtual Metrology, AVM)、智慧型良率管理(Intelligent Yield Management, IYM)、和智慧型預測保養(Intelligent Predictive Maintenance, IPM)等三項先進預測科技。而且，多個高科技和傳統製造產業中之智慧製造應用實例的詳細介紹，亦為本書特點。
除拓展智慧製造的視角並廣泛涵蓋了如感測器、通訊標準、和容器化技術等基礎科技外，本書亦經由IEEE Data Port提供讀者相關之實驗資料。最終，書中也將如何建立所謂先進製造物聯雲(Advanced Manufacturing Cloud of Things, AMCoT)之智慧製造平台呈現給讀者。
讀者能從本書中學到：
●自動化演進和智慧製造發展策略之介紹
●感測器、通訊標準、和容器化技術等之基礎概念的通盤討論
●物聯網、邊緣運算、雲端運算等之應用探索
●智慧工廠自動化(iFA)平台及其應用與導入之介紹
●各行各業之智慧製造的實際案例，包含面板、半導體、太陽能、汽車、航太、化工、和吹瓶機等產業的應用例
本書非常適合對當前工業4.0及更進一步的工業4.1技術之持續演進有興趣的研究者、工程師、科學家、專業人士、和學生等使用。同時，對智慧製造之應用和概念有興趣的非專業人士來說，《工業4.1：零缺陷的智慧製造》亦是必讀的一本書。本書獨一無二地向讀者展示如何應用工業4.0的技術來實現所有產品接近零缺陷之目標。
具体描述
《数字孪生：构建现实与虚拟的无缝桥梁》 前言：时代的呼唤与数字化的必然 当前，全球正处于第四次工业革命的浪潮之中，数字化、智能化、网络化已成为制造业乃至整个社会发展的主旋律。从蒸汽机到电力，再到信息技术，每一次技术飞跃都深刻地重塑了生产方式与生活形态。如今，以大数据、云计算、物联网、人工智能为核心的新一代信息技术正在加速融合，推动实体世界与数字世界的界限日益模糊。在这个背景下，“数字孪生”（Digital Twin）技术应运而生，它不再仅仅是一个概念，而是驱动未来工业体系变革的关键引擎。 本书《数字孪生：构建现实与虚拟的无缝桥梁》，旨在系统、深入地剖析数字孪生技术的全貌、关键组成、实现路径及其在各个行业的广阔应用前景。我们希望为工程技术人员、企业管理者、科研工作者以及对未来制造感兴趣的读者，提供一本既具前瞻性又不失实践指导意义的参考手册。 第一部分：理解数字孪生的本质与架构 数字孪生，顾名思义，是在物理实体（如产品、系统、流程或环境）的基础上，在虚拟空间中创建一个与之完全对应的动态模型。这个模型不仅仅是静态的几何表示，它是一个能够实时接收、处理和反馈物理实体数据的“活的”数字副本。 第一章：从模型到孪生——概念的演进 本章将追溯数字孪生概念的起源，区分其与传统仿真模型、CAD模型、PLM（产品生命周期管理）系统的本质区别。数字孪生强调的是“实时连接”与“双向交互”。我们将详细阐述数字孪生的核心特征：实时性、精确性、动态性、可交互性与可预测性。理解这些特征是掌握数字孪生应用的前提。 第二章：构建孪生体的五大支柱 一个完整的数字孪生系统并非单一技术的堆砌，而是多项先进技术的集成体。本书将数字孪生架构分解为五个关键支柱： 1. 物理实体层（Physical Entity）： 真实的设备、产线或产品，是数据采集的源头。 2. 连接与数据层（Connectivity & Data）： 依赖于物联网（IoT）技术，实现海量、异构、高频数据的采集、传输与标准化处理。探讨5G在低延迟数据流中的关键作用。 3. 数字模型层（Digital Model）： 包含几何模型、物理模型、行为模型和规则模型。这是对物理实体进行精确描述和模拟的核心。 4. 孪生分析与决策层（Analysis & Decision）： 结合人工智能、机器学习算法，对孪生体数据进行深度分析，进行状态评估、故障预测与性能优化。 5. 反馈与执行层（Feedback & Execution）： 实现从虚拟到物理的闭环控制，例如通过优化后的参数指令远程控制物理设备的运行，实现自适应制造或远程维护。 第二章将通过详细的架构图示和案例分析，描绘出数字孪生从概念到落地的技术路线图。 第二部分：关键支撑技术与建模方法 数字孪生的实现，依赖于一系列成熟与新兴技术的融合。 第三章：物联网（IoT）与数据采集的挑战 数据是数字孪生的“血液”。本章聚焦于如何高效、可靠地获取物理实体数据。内容包括传感器技术、边缘计算（Edge Computing）在数据预处理中的作用，以及如何构建高可靠、高吞吐量的数据中台，确保数据流的稳定性和时效性。同时，也将讨论数据安全与隐私保护的挑战。 第四章：多尺度与多物理场建模技术 数字孪生的精确性直接取决于其模型的保真度。本章深入探讨建模的复杂性： 几何建模： 如何融合参数化CAD、点云数据和拓扑优化结果。 物理场建模： 结合有限元分析（FEA）、计算流体力学（CFD）等，模拟热、力、电磁等复杂物理现象。 行为与语义建模： 如何将设备的运行逻辑、维护流程、人员操作经验转化为可执行的数字规则，使孪生体能够“理解”其运行状态。 模型集成与映射： 探讨如何将不同精度、不同尺度的模型进行有效集成与同步映射，以适应不同的分析需求（例如，从部件级到产线级的切换）。 第五章：人工智能在孪生体中的赋能 AI技术是赋予数字孪生命运和智慧的关键。本章侧重于讲述： 1. 状态监测与健康管理（PHM）： 如何利用时间序列分析和深度学习模型，从孪生数据中识别早期故障信号。 2. 预测性维护（PdM）： 基于孪生体对未来运行工况的模拟，提前制定维护计划，最大化设备正常运行时间。 3. 工艺优化与“What-If”分析： 利用强化学习在虚拟环境中进行数百万次的试验，找出最优的生产参数组合，然后部署到物理世界，避免真实生产中的试错成本。 第三部分：数字孪生在核心工业场景的应用 数字孪生不再是实验室中的概念，它正在深刻改变产品设计、制造、运维和服务等全生命周期环节。 第六章：产品生命周期管理中的孪生应用 设计与验证： 虚拟原型设计和早期的性能验证，大幅缩短设计周期。 生产制造： 产线级的数字孪生（Digital Twin of Production Line）用于柔性排程、瓶颈分析和质量追溯。 运行与服务： 远程诊断、增强现实（AR）辅助的现场维护、以及基于使用数据的下一代产品迭代。 第七章：工业园区与智慧城市的宏观孪生 本书将视野扩展至更高维度。探讨如何构建基础设施、能源网络乃至整个城市的数字孪生，实现资源分配的最优化、应急响应的快速化和城市运行的精细化管理。讨论城市级孪生在交通流模拟、环境污染控制中的潜力。 第八章：实施挑战与未来展望 尽管前景广阔，数字孪生的落地仍面临诸多挑战：高昂的初始投入、跨部门的数据孤岛、标准化的缺失以及安全合规问题。本章将坦诚分析这些障碍，并提出可行的企业级部署策略，例如“渐进式孪生”路线图。最后，展望未来，探讨与元宇宙（Metaverse）的潜在融合，以及对人类工作方式的长期影响。 结语：通往智慧未来的蓝图 数字孪生是实现真正意义上“智慧制造”的核心支撑。它通过构建一个可感知、可理解、可预测、可操作的虚拟世界，极大地提升了人类对复杂系统的掌控力。本书提供的不仅仅是技术知识，更是一种系统性的思维方式，指导读者如何利用数字化的力量，驾驭复杂性，引领创新。 --- 本书特色： 体系完备： 覆盖数字孪生的理论基础、核心技术栈和行业应用的全链条。 技术深度： 对建模、仿真和AI融合进行了深入的剖析，而非停留在表面描述。 实践导向： 结合了多个跨行业（航空航天、汽车制造、能源电力）的真实案例，强调技术的可操作性。 语言严谨： 采用专业的工程术语和严谨的逻辑结构，确保内容的权威性。
著者信息
編者簡介
鄭芳田
鄭芳田1976年從國立成功大學電機系畢業後，即到國家中山科學研究院服務，在19年間由最基層的研究助理一路升到簡聘技監研究員。之後，鄭芳田轉至成大製造資訊與系統研究所與資訊工程學系任教，致力將在中科院所磨練出來的自動化與系統整合技術，轉應用於高科技(如半導體、面板、太陽能)及傳統產業(工具機、航太、模具、碳纖等)的智慧製造資訊系統領域上，以協助各式製造業增加產能、改善製程能力、精進良率、和降低成本，進而提升企業競爭力。
鄭芳田致力於基於資通訊科技與人工智慧之智慧製造和工業4.1的創新研究之成果豐碩，其中他所研發的全自動虛擬量測(Automatic Virtual Metrology, AVM)技術之學術成就和產業應用更是獨步全球。他發表超過40篇與虛擬量測相關的期刊論文，並以這些研究成果獲得了中華民國、美國、日本、中國大陸、德國和韓國等六國之發明專利。這些專利成功轉為59項技術移轉，技轉至高科技產業，如半導體(台積電、聯電、日月光、世界先進)、面板(群創、友達、瀚宇彩晶)、太陽能(茂迪)，以及傳統產業，如航太(漢翔)、工具機(遠東/發得)、吹瓶機(銓寶)、碳纖(台塑)等；除企業外也成功技轉給如工業技術研究院和金屬工業發展中心等法人單位。
鄭芳田曾榮獲的國內外重要榮譽與獎勵有：「行政院2011年傑出科技貢獻獎」、三次科技部(原國科會)之「傑出研究獎」(2006, 2009, 2013年度)、三次經濟部智慧財產局「國家發明創作獎」(2011, 2012, 2018年度)、2008年經濟部之「大學產業經濟貢獻獎(個人獎)」、教育部2002年度之「大學校院教師產學合作獎」、2010年財團法人東元科技文教基金會之「第十七屆東元獎」、2014年潘文淵文教基金會之「研究傑出獎」、2014年「李國鼎榮譽學者獎」、2015年中華民國斐陶斐榮譽學會第20屆「傑出成就獎」、2013年國際電機電子工程師學會Inaba創新引導生產科技獎(IEEE Inaba Technical Award for Innovation Leading to Production)、2008年起為IEEE Fellow & 2021年起為IEEE Life Fellow等。此外，自2017年10月起，鄭芳田率先成為首位IEEE自動化科學與工程期刊(T-ASE)的中華民國籍Senior Editor；並自2020年9月起，榮膺IEEE自動化科學與工程國際學術研討會(CASE)之指導委員會主席(Chair of SteeringCommittee)。自2018年元月起，鄭芳田創立國立成功大學智慧製造研究中心，並兼任中心主任。
鄭芳田
鄭芳田1976年從國立成功大學電機系畢業後，即到國家中山科學研究院服務，在19年間由最基層的研究助理一路升到簡聘技監研究員。之後，鄭芳田轉至成大製造資訊與系統研究所與資訊工程學系任教，致力將在中科院所磨練出來的自動化與系統整合技術，轉應用於高科技(如半導體、面板、太陽能)及傳統產業(工具機、航太、模具、碳纖等)的智慧製造資訊系統領域上，以協助各式製造業增加產能、改善製程能力、精進良率、和降低成本，進而提升企業競爭力。
鄭芳田致力於基於資通訊科技與人工智慧之智慧製造和工業4.1的創新研究之成果豐碩，其中他所研發的全自動虛擬量測(Automatic Virtual Metrology, AVM)技術之學術成就和產業應用更是獨步全球。他發表超過40篇與虛擬量測相關的期刊論文，並以這些研究成果獲得了中華民國、美國、日本、中國大陸、德國和韓國等六國之發明專利。這些專利成功轉為59項技術移轉，技轉至高科技產業，如半導體(台積電、聯電、日月光、世界先進)、面板(群創、友達、瀚宇彩晶)、太陽能(茂迪)，以及傳統產業，如航太(漢翔)、工具機(遠東/發得)、吹瓶機(銓寶)、碳纖(台塑)等；除企業外也成功技轉給如工業技術研究院和金屬工業發展中心等法人單位。
鄭芳田曾榮獲的國內外重要榮譽與獎勵有：「行政院2011年傑出科技貢獻獎」、三次科技部(原國科會)之「傑出研究獎」(2006, 2009, 2013年度)、三次經濟部智慧財產局「國家發明創作獎」(2011, 2012, 2018年度)、2008年經濟部之「大學產業經濟貢獻獎(個人獎)」、教育部2002年度之「大學校院教師產學合作獎」、2010年財團法人東元科技文教基金會之「第十七屆東元獎」、2014年潘文淵文教基金會之「研究傑出獎」、2014年「李國鼎榮譽學者獎」、2015年中華民國斐陶斐榮譽學會第20屆「傑出成就獎」、2013年國際電機電子工程師學會Inaba創新引導生產科技獎(IEEE Inaba Technical Award for Innovation Leading to Production)、2008年起為IEEE Fellow & 2021年起為IEEE Life Fellow等。此外，自2017年10月起，鄭芳田率先成為首位IEEE自動化科學與工程期刊(T-ASE)的中華民國籍Senior Editor；並自2020年9月起，榮膺IEEE自動化科學與工程國際學術研討會(CASE)之指導委員會主席(Chair of SteeringCommittee)。自2018年元月起，鄭芳田創立國立成功大學智慧製造研究中心，並兼任中心主任。
图书目录
主編簡介
作者列表
前言
致謝
書序
第1章 自動化之演進及零缺陷智慧製造之發展策略
鄭芳田
1.1 簡介
1.2 自動化之演進
1.2.1 E化製造
1.2.1.1 製造執行系統(Manufacturing Execution System, MES)
1.2.1.2 供應鏈(Supply Chain, SC)
1.2.1.3 設備工程系統(Equipment Engineering System, EES)
1.2.1.4 工程鏈(Engineering Chain, EC)
1.2.2 工業4.0 (Industry 4.0)
1.2.2.1 工業4.0之定義及核心技術
1.2.2.2 由E化製造進化至工業4.0
1.2.2.3 大量客製化
1.2.3 零缺陷(Zero Defects, ZD)——工業4.1的願景
1.2.3.1 達成零缺陷之兩階段步驟
1.3 零缺陷智慧製造之發展策略
1.3.1 提升良率及確保零缺陷之五階段策略
1.4 結論
附錄1.A—縮寫對照表
參考文獻
第2章 資料收集與資料前處理
丁顥、楊浩青、李育壅
2.1 簡介
2.2 資料收集
2.2.1 製程資料收集
2.2.1.1 感測訊號收集
2.2.1.2 製程參數收集
2.2.2 量測資料收集
2.3 資料前處理
2.3.1 資料切割
2.3.2 資料消噪
2.3.2.1 趨勢去除
2.3.2.2 小波門檻值消噪
2.3.3 特徵萃取
2.3.3.1 時間域
2.3.3.2 頻率域
2.3.3.3 時頻域
2.3.3.4 自動編碼器
2.4 案例研究
2.4.1 減少熱效應在應變規的影響
2.4.2 自動資料切割
2.4.3 刀具狀態診斷
2.4.4 使用壓力資料診斷鍛造製程
2.5 結論
附錄2.A—縮寫對照表
附錄2.B—公式符號對照表
參考文獻
第3章 通訊標準
鄭芳田、丁顥、邱煜程
3.1 簡介
3.2 半導體設備的通訊標準
3.2.1 製造部分
3.2.1.1 SEMI設備通訊標準I (SECS-I) (SEMI E4)
3.2.1.2 SEMI設備通訊標準II (SECS-II) (SEMI E5)
3.2.1.3 泛用設備模型(GEM) (SEMI E30)
3.2.1.4 高速SECS訊息服務(HSMS) (SEMI E37)
3.2.2 工程部分(Interface A)
3.2.2.1 設備客戶驗證及授權(A&A) (SEMI E132)
3.2.2.2 通用設備模型(CEM) (SEMI E120)
3.2.2.3 設備自我描述(EqSD) (SEMI E125)
3.2.2.4 EDA通用Metadata (ECM) (SEMI E164)
3.2.2.5 資料收集管理(DCM) (SEMI E134)
3.3 工業設備與系統通訊標準
3.3.1 Classic OPC和OPC-UA協定的歷史進程
3.3.1.1 Classic OPC
3.3.1.2 OPC-UA
3.3.2 OPC-UA基礎
3.3.2.1 需求
3.3.2.2 根基
3.3.2.3 規格
3.3.2.4 系統架構
3.3.3 應用OPC-UA協議的智慧製造階層結構實例
3.3.3.1 設備應用程序(EAP)伺服器
3.3.3.2 資料操作使用情境
3.3.3.3 資料操作循序圖
3.4 結論
附錄3.A—縮寫對照表
參考文獻
第4章 雲端運算、物聯網、邊緣運算與大數據基礎設施
蕭宏章、洪敏雄、陳朝鈞、林祐全
4.1 簡介
4.2 雲端運算
4.2.1 雲端運算基本原理
4.2.2 雲端運算服務模型
4.2.3 雲端運算部署模型
4.2.4 雲端運算在製造業的應用
4.2.5 小結
4.3 物聯網與邊緣運算
4.3.1 物聯網基本原理
4.3.2 邊緣運算基本原理
4.3.3 物聯網和邊緣運算在製造業的應用
4.3.4 小結
4.4 大數據基礎設施
4.4.1 應用需求
4.4.2 核心軟體堆疊組件
4.4.3 消彌核心軟體堆疊組件和應用程序之間的鴻溝
4.4.3.1 Hadoop資料服務(HDS)
4.4.3.2 分散式R語言計算服務(DRS)
4.4.4 小結
4.5 結論
附錄4.A—縮寫對照表
附錄4.B—公式符號對照表
參考文獻
第5章 Docker和Kubernetes
陳朝鈞、洪敏雄、賴冠州、林祐全
5.1 簡介
5.2 Docker基本原理
5.2.1 Docker架構
5.2.1.1 Docker引擎
5.2.1.2 Docker高階模擬架構
5.2.1.3 Linux Docker主機架構
5.2.1.4 Windows Docker主機架構
5.2.1.5 Windows Server Container架構
5.2.1.6 Hyper-V容器架構
5.2.2 Docker運作原理
5.2.2.1 Docker映像檔
5.2.2.2 Dockerfile
5.2.2.3 Docker容器
5.2.2.4 容器網路模型
5.2.2.5 Docker網路
5.2.3 Docker應用案例
5.2.3.1 建置、發布和部署Docker容器應用程式的工作流程
5.2.3.2 部署一個運行Linux應用程式的Docker容器
5.2.3.3 部署一個運行Windows應用程式的Docker容器
5.2.4 小結
5.3 Kubernetes基本原理
5.3.1 Kubernetes架構
5.3.1.1 Kubernetes Control Plane節點
5.3.1.2 Kubernetes工作節點
5.3.1.3 Kubernetes物件
5.3.2 Kubernetes運作原理
5.3.2.1 部署
5.3.2.2 高可用性與自我修復
5.3.2.3 入口
5.3.2.4 副本
5.3.2.5 排程器
5.3.2.6 自動擴展
5.3.3 Kubernetes應用案例
5.3.4 小結
5.4 結論
附錄5.A—縮寫對照表
參考文獻
第6章 智慧工廠自動化(iFA)系統平台
鄭芳田
6.1 簡介
6.2 先進製造物聯雲(AMCoT)架構設計
6.3 全自動虛擬量測(AVM)伺服器簡介
6.4 智慧型預測保養(IPM)伺服器之基底預測保養(BPM)機制簡介
6.5 智慧型良率管理(IYM)伺服器之關鍵參數搜尋演算法(KSA)機制簡介
6.6 智慧工廠自動化(iFA)系統平台
6.6.1 雲端版iFA系統平台
6.6.2 隨機買斷版iFA系統平台
6.7 結論
附錄6.A—縮寫對照表
附錄6.B—公式符號對照表
參考文獻
作者列表
前言
致謝
書序
第1章 自動化之演進及零缺陷智慧製造之發展策略
鄭芳田
1.1 簡介
1.2 自動化之演進
1.2.1 E化製造
1.2.1.1 製造執行系統(Manufacturing Execution System, MES)
1.2.1.2 供應鏈(Supply Chain, SC)
1.2.1.3 設備工程系統(Equipment Engineering System, EES)
1.2.1.4 工程鏈(Engineering Chain, EC)
1.2.2 工業4.0 (Industry 4.0)
1.2.2.1 工業4.0之定義及核心技術
1.2.2.2 由E化製造進化至工業4.0
1.2.2.3 大量客製化
1.2.3 零缺陷(Zero Defects, ZD)——工業4.1的願景
1.2.3.1 達成零缺陷之兩階段步驟
1.3 零缺陷智慧製造之發展策略
1.3.1 提升良率及確保零缺陷之五階段策略
1.4 結論
附錄1.A—縮寫對照表
參考文獻
第2章 資料收集與資料前處理
丁顥、楊浩青、李育壅
2.1 簡介
2.2 資料收集
2.2.1 製程資料收集
2.2.1.1 感測訊號收集
2.2.1.2 製程參數收集
2.2.2 量測資料收集
2.3 資料前處理
2.3.1 資料切割
2.3.2 資料消噪
2.3.2.1 趨勢去除
2.3.2.2 小波門檻值消噪
2.3.3 特徵萃取
2.3.3.1 時間域
2.3.3.2 頻率域
2.3.3.3 時頻域
2.3.3.4 自動編碼器
2.4 案例研究
2.4.1 減少熱效應在應變規的影響
2.4.2 自動資料切割
2.4.3 刀具狀態診斷
2.4.4 使用壓力資料診斷鍛造製程
2.5 結論
附錄2.A—縮寫對照表
附錄2.B—公式符號對照表
參考文獻
第3章 通訊標準
鄭芳田、丁顥、邱煜程
3.1 簡介
3.2 半導體設備的通訊標準
3.2.1 製造部分
3.2.1.1 SEMI設備通訊標準I (SECS-I) (SEMI E4)
3.2.1.2 SEMI設備通訊標準II (SECS-II) (SEMI E5)
3.2.1.3 泛用設備模型(GEM) (SEMI E30)
3.2.1.4 高速SECS訊息服務(HSMS) (SEMI E37)
3.2.2 工程部分(Interface A)
3.2.2.1 設備客戶驗證及授權(A&A) (SEMI E132)
3.2.2.2 通用設備模型(CEM) (SEMI E120)
3.2.2.3 設備自我描述(EqSD) (SEMI E125)
3.2.2.4 EDA通用Metadata (ECM) (SEMI E164)
3.2.2.5 資料收集管理(DCM) (SEMI E134)
3.3 工業設備與系統通訊標準
3.3.1 Classic OPC和OPC-UA協定的歷史進程
3.3.1.1 Classic OPC
3.3.1.2 OPC-UA
3.3.2 OPC-UA基礎
3.3.2.1 需求
3.3.2.2 根基
3.3.2.3 規格
3.3.2.4 系統架構
3.3.3 應用OPC-UA協議的智慧製造階層結構實例
3.3.3.1 設備應用程序(EAP)伺服器
3.3.3.2 資料操作使用情境
3.3.3.3 資料操作循序圖
3.4 結論
附錄3.A—縮寫對照表
參考文獻
第4章 雲端運算、物聯網、邊緣運算與大數據基礎設施
蕭宏章、洪敏雄、陳朝鈞、林祐全
4.1 簡介
4.2 雲端運算
4.2.1 雲端運算基本原理
4.2.2 雲端運算服務模型
4.2.3 雲端運算部署模型
4.2.4 雲端運算在製造業的應用
4.2.5 小結
4.3 物聯網與邊緣運算
4.3.1 物聯網基本原理
4.3.2 邊緣運算基本原理
4.3.3 物聯網和邊緣運算在製造業的應用
4.3.4 小結
4.4 大數據基礎設施
4.4.1 應用需求
4.4.2 核心軟體堆疊組件
4.4.3 消彌核心軟體堆疊組件和應用程序之間的鴻溝
4.4.3.1 Hadoop資料服務(HDS)
4.4.3.2 分散式R語言計算服務(DRS)
4.4.4 小結
4.5 結論
附錄4.A—縮寫對照表
附錄4.B—公式符號對照表
參考文獻
第5章 Docker和Kubernetes
陳朝鈞、洪敏雄、賴冠州、林祐全
5.1 簡介
5.2 Docker基本原理
5.2.1 Docker架構
5.2.1.1 Docker引擎
5.2.1.2 Docker高階模擬架構
5.2.1.3 Linux Docker主機架構
5.2.1.4 Windows Docker主機架構
5.2.1.5 Windows Server Container架構
5.2.1.6 Hyper-V容器架構
5.2.2 Docker運作原理
5.2.2.1 Docker映像檔
5.2.2.2 Dockerfile
5.2.2.3 Docker容器
5.2.2.4 容器網路模型
5.2.2.5 Docker網路
5.2.3 Docker應用案例
5.2.3.1 建置、發布和部署Docker容器應用程式的工作流程
5.2.3.2 部署一個運行Linux應用程式的Docker容器
5.2.3.3 部署一個運行Windows應用程式的Docker容器
5.2.4 小結
5.3 Kubernetes基本原理
5.3.1 Kubernetes架構
5.3.1.1 Kubernetes Control Plane節點
5.3.1.2 Kubernetes工作節點
5.3.1.3 Kubernetes物件
5.3.2 Kubernetes運作原理
5.3.2.1 部署
5.3.2.2 高可用性與自我修復
5.3.2.3 入口
5.3.2.4 副本
5.3.2.5 排程器
5.3.2.6 自動擴展
5.3.3 Kubernetes應用案例
5.3.4 小結
5.4 結論
附錄5.A—縮寫對照表
參考文獻
第6章 智慧工廠自動化(iFA)系統平台
鄭芳田
6.1 簡介
6.2 先進製造物聯雲(AMCoT)架構設計
6.3 全自動虛擬量測(AVM)伺服器簡介
6.4 智慧型預測保養(IPM)伺服器之基底預測保養(BPM)機制簡介
6.5 智慧型良率管理(IYM)伺服器之關鍵參數搜尋演算法(KSA)機制簡介
6.6 智慧工廠自動化(iFA)系統平台
6.6.1 雲端版iFA系統平台
6.6.2 隨機買斷版iFA系統平台
6.7 結論
附錄6.A—縮寫對照表
附錄6.B—公式符號對照表
參考文獻
图书序言
- ISBN：9789865635749
- 規格：精裝 / 728頁 / 17.8 x 25.5 x 10.19 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
- 出版地：台灣
- 本書分類：專業/教科書/政府出版品> 政府出版品> 教育學習> 大學出版中心
图书试读
前言
在這個全球化競爭的時代，透過資通訊與雲端技術、大數據分析、和虛實整合系統來提升製造業的生產效率及提高產品良率，已然是全球製造業共同追求的目標。例如德國的工業4.0計畫(Industry 4.0)，期能建構智慧工廠(Smart Factory)，增加製造業的全球競爭力及保持既有的領先地位。美國的先進製造夥伴計畫(Advanced Manufacturing Partnership, AMP)，目標為重新取得國際製造競爭力的領先地位，積極引導製造業回流。中國亦提出「中國製造2025」(Made in China 2025)，明確訂出在2025年進入製造強國行列的指導方針和戰略對策。而面對始於2018年的美中貿易戰，儘管中國政府不再公開提及「中國製造2025」以免激化矛盾，但中國仍聲稱加強智慧製造的目標並沒有改變；所以，因應國際情勢對加強智慧製造的戰略進行調整，將被認為是新版的中國製造2025。
概要與目標
目前世界各國所提出的與工業4.0相關之技術都一致強調要提升生產率(Productivity)，但卻沒強調要如何提高產品良率(Quality)；換言之，其僅能將產品「接近零缺陷(Zero Defects)」當作願景，但並無法做到真正接近零缺陷之境界；其關鍵原因是因為他們沒有具經濟實惠特性的線上即時全檢技術。然而，採用本書主要作者鄭芳田之研究團隊榮獲中華民國、美國、日本、德國、中國、和韓國等六國發明專利的「全自動虛擬量測(AVM)」技術，就可協助達成產品接近零缺陷的目標，因為AVM可線上且即時地提供所有產品全檢之資訊，當發現任一產品有缺陷時，即可將其剔除而不交貨。如此，所有交貨產品就可零缺陷了。然而，針對那些被剔除的瑕疵品，亦可應用本研究團隊之另一發明「智慧型良率管理(IYM)」系統內的關鍵參數搜尋演算法(KSA)來找出其所產生缺陷的主要原因，以便能根本解決之，並持續改善，如此就可使所有生產產品接近零缺陷的境界。所以，運用物聯網、虛實整合系統(CPS)、巨量資料分析、雲端運算等技術所發展成功的工業4.0系統發展平台，如能再加上AVM和KSA等技術後，就能做到產品接近零缺陷之境界，此境界就是鄭芳田所定義的「工業4.1」。本「工業4.1」的概念已在2016年元月的IEEE Robotics and Automation Letters國際期刊發表。
為了實現並推廣智慧製造，國立成功大學在2018年成立了智慧製造研究中心(iMRC)，此中心由本書之主編兼主要作者鄭芳田擔任中心主任。本中心整合跨領域的研究能量，並運用與智慧製造相關的各式技術，且奠基於榮獲IEEE CASE 2017最佳運用論文獎的先進製造物聯雲(AMCoT)架構，在雲端部署各式智慧製造服務[如：全自動虛擬量測(AVM)、智慧型預測保養(IPM)、智慧型良率管理(IYM)、⋯等]，藉此研發一個智慧製造雲端服務系統，並將上述和智慧製造相關的所有技術，導入如半導體、面板、及太陽能等高科技產業，和與工具機、航太、吹瓶機、碳纖等相關之傳統產業的各式機台與生產線，使其具備產品零缺陷和生產機台高效率與高彈性之各項[包括單機智慧(Single-Machine Intelligence)、產線智慧(Production-Line Intelligence)及總體性智慧(Global Intelligence)等之]智慧能力，達成所有生產產品接近零缺陷之所謂工業4.1的境界，順遂提升產業之競爭力與獲益的目標。
架構與特色
為了推廣智慧製造和達成工業4.1之願景，本研究團隊決定將智慧製造的概念與如何達成工業4.1之境界的所有相關技術和資訊，與導入工業4.1之成功案例，編撰成此書。本書共有11章；第1至第5章描述自動化與智慧製造之演進和建構智慧製造必備的數位轉型知識、業界通訊規範、與資通訊基礎技術；第6章介紹由先進製造物聯雲(AMCoT)架構整合可嵌入式模組如全自動虛擬量測(AVM)、智慧型預測保養(IPM)、智慧型良率管理(IYM)等組成之智慧工廠自動化(iFA)的整體概念；並提供兩種版本——雲端版與隨機買斷版——的iFA系統平台，以因應不同的商業模式。第7章詳述建構先進雲製造平台的虛實整合代理人(CPA)和先進製造物聯雲(AMCoT)架構。第8、9、10章則分別介紹全自動虛擬量測(AVM)、智慧型預測保養(IPM)、和智慧型良率管理(IYM)之原理與應用。第11章則呈現應用上述所有技術所建構完成的七個智慧製造實例，包含面板、太陽能、半導體、汽車、航太、碳纖、和吹瓶機產業等。此外，與AMCoT、AVM、IPM、和IYM相關的專利分別列表於附錄7.B、8.C、9.C及10.C。
鄭芳田
國立成功大學 講座教授
IEEE電機電子工程師學會 終身會士
國立成功大學 智慧製造研究中心 中心主任
在這個全球化競爭的時代，透過資通訊與雲端技術、大數據分析、和虛實整合系統來提升製造業的生產效率及提高產品良率，已然是全球製造業共同追求的目標。例如德國的工業4.0計畫(Industry 4.0)，期能建構智慧工廠(Smart Factory)，增加製造業的全球競爭力及保持既有的領先地位。美國的先進製造夥伴計畫(Advanced Manufacturing Partnership, AMP)，目標為重新取得國際製造競爭力的領先地位，積極引導製造業回流。中國亦提出「中國製造2025」(Made in China 2025)，明確訂出在2025年進入製造強國行列的指導方針和戰略對策。而面對始於2018年的美中貿易戰，儘管中國政府不再公開提及「中國製造2025」以免激化矛盾，但中國仍聲稱加強智慧製造的目標並沒有改變；所以，因應國際情勢對加強智慧製造的戰略進行調整，將被認為是新版的中國製造2025。
概要與目標
目前世界各國所提出的與工業4.0相關之技術都一致強調要提升生產率(Productivity)，但卻沒強調要如何提高產品良率(Quality)；換言之，其僅能將產品「接近零缺陷(Zero Defects)」當作願景，但並無法做到真正接近零缺陷之境界；其關鍵原因是因為他們沒有具經濟實惠特性的線上即時全檢技術。然而，採用本書主要作者鄭芳田之研究團隊榮獲中華民國、美國、日本、德國、中國、和韓國等六國發明專利的「全自動虛擬量測(AVM)」技術，就可協助達成產品接近零缺陷的目標，因為AVM可線上且即時地提供所有產品全檢之資訊，當發現任一產品有缺陷時，即可將其剔除而不交貨。如此，所有交貨產品就可零缺陷了。然而，針對那些被剔除的瑕疵品，亦可應用本研究團隊之另一發明「智慧型良率管理(IYM)」系統內的關鍵參數搜尋演算法(KSA)來找出其所產生缺陷的主要原因，以便能根本解決之，並持續改善，如此就可使所有生產產品接近零缺陷的境界。所以，運用物聯網、虛實整合系統(CPS)、巨量資料分析、雲端運算等技術所發展成功的工業4.0系統發展平台，如能再加上AVM和KSA等技術後，就能做到產品接近零缺陷之境界，此境界就是鄭芳田所定義的「工業4.1」。本「工業4.1」的概念已在2016年元月的IEEE Robotics and Automation Letters國際期刊發表。
為了實現並推廣智慧製造，國立成功大學在2018年成立了智慧製造研究中心(iMRC)，此中心由本書之主編兼主要作者鄭芳田擔任中心主任。本中心整合跨領域的研究能量，並運用與智慧製造相關的各式技術，且奠基於榮獲IEEE CASE 2017最佳運用論文獎的先進製造物聯雲(AMCoT)架構，在雲端部署各式智慧製造服務[如：全自動虛擬量測(AVM)、智慧型預測保養(IPM)、智慧型良率管理(IYM)、⋯等]，藉此研發一個智慧製造雲端服務系統，並將上述和智慧製造相關的所有技術，導入如半導體、面板、及太陽能等高科技產業，和與工具機、航太、吹瓶機、碳纖等相關之傳統產業的各式機台與生產線，使其具備產品零缺陷和生產機台高效率與高彈性之各項[包括單機智慧(Single-Machine Intelligence)、產線智慧(Production-Line Intelligence)及總體性智慧(Global Intelligence)等之]智慧能力，達成所有生產產品接近零缺陷之所謂工業4.1的境界，順遂提升產業之競爭力與獲益的目標。
架構與特色
為了推廣智慧製造和達成工業4.1之願景，本研究團隊決定將智慧製造的概念與如何達成工業4.1之境界的所有相關技術和資訊，與導入工業4.1之成功案例，編撰成此書。本書共有11章；第1至第5章描述自動化與智慧製造之演進和建構智慧製造必備的數位轉型知識、業界通訊規範、與資通訊基礎技術；第6章介紹由先進製造物聯雲(AMCoT)架構整合可嵌入式模組如全自動虛擬量測(AVM)、智慧型預測保養(IPM)、智慧型良率管理(IYM)等組成之智慧工廠自動化(iFA)的整體概念；並提供兩種版本——雲端版與隨機買斷版——的iFA系統平台，以因應不同的商業模式。第7章詳述建構先進雲製造平台的虛實整合代理人(CPA)和先進製造物聯雲(AMCoT)架構。第8、9、10章則分別介紹全自動虛擬量測(AVM)、智慧型預測保養(IPM)、和智慧型良率管理(IYM)之原理與應用。第11章則呈現應用上述所有技術所建構完成的七個智慧製造實例，包含面板、太陽能、半導體、汽車、航太、碳纖、和吹瓶機產業等。此外，與AMCoT、AVM、IPM、和IYM相關的專利分別列表於附錄7.B、8.C、9.C及10.C。
鄭芳田
國立成功大學 講座教授
IEEE電機電子工程師學會 終身會士
國立成功大學 智慧製造研究中心 中心主任
用户评价
评分
读完这本关于未来制造的书，我最大的感受是，它成功地将那些听起来遥不可及的前沿科技，用一种非常务实且带有温度的方式呈现了出来。我本来以为会看到一堆晦涩难懂的算法和协议说明，但出乎意料的是，作者的叙事逻辑非常流畅，就像一个经验丰富的工程师在跟你手把手拆解一个复杂的系统。尤其是在探讨人机协作和工人技能重塑的章节，它没有盲目推崇机器替代一切，而是强调了“增能”而非“取代”。书中引用的案例表明，高端技术人员的工作重心正在从重复性的操作和监控，转向更高阶的系统集成和异常处理。这让我对自己团队的培训方向有了更清晰的认识——与其花大价钱买来一堆高端设备却不知道怎么深度用好，不如先投入资源培养能够理解这些设备背后逻辑的“复合型人才”。此外，书中对于供应链的透明化和快速响应机制的论述也极为精妙。在当前全球供应链动荡的大背景下，这本书提供的思路，比如利用区块链技术增强产品溯源的不可篡改性，简直是雪中送炭。它不是在讨论一个孤立的工厂，而是将整个制造生态视为一个生命体来对待，注重血液（信息流）的顺畅和健康。
评分这本书的语言风格有一种独特的、近乎诗意的严谨感。它不像一本教科书那样冰冷，而是充满了对未来工业图景的乐观期待，但这种乐观绝非空穴来风，而是建立在对当前技术瓶颈的深刻洞察之上。它没有回避数字化转型中的阵痛——例如系统集成难度、遗留系统的兼容性挑战，以及跨部门数据壁垒的冲突。作者用一种很诚恳的态度，引导读者去思考如何通过组织架构的变革来配合技术落地，这才是很多企业失败的关键所在。我深感认同它关于“流程重构优先于技术导入”的论述。没有一套合理的、面向未来的流程，再先进的AI和机器人也只是昂贵的手工作坊。书中关于人员培训和企业文化重塑的章节，虽然篇幅不算最长，但其洞察力却极具穿透力，强调了技术是工具，而文化和思维模式才是驱动变革的引擎。这本书读完后，我感觉自己的思维不再局限于某一个孤立的生产环节，而是上升到了整个企业价值链的系统性优化层面，这对我个人的职业视野拓展起到了关键性的推动作用。
评分这本书的排版和结构设计，本身就体现了一种极强的逻辑性和对细节的偏执，这很契合其主题“零缺陷”的追求。我注意到，它很少使用大段的文字堆砌，而是大量运用结构图、流程分解图以及关键指标的对比分析表。对于我这种喜欢速读和抓重点的读者来说，这种呈现方式极大地提高了信息吸收效率。特别是关于质量控制的部分，它并没有仅仅停留在传统的SPC（统计过程控制）层面，而是将其升级到了基于实时学习模型的预测性质量保证。举个例子，书中描述了传感器数据如何被深度学习模型实时分析，在参数偏离理想值几个标准差的早期阶段，系统就能自动微调设备输入，从而在缺陷“生成”之前就将其“消除”了。这种前瞻性的思维，远超出了我以往接触到的任何质量管理体系手册。它告诉我们，真正的零缺陷不是修补出来的，而是从设计和运行之初就被内建进去的。这本书的深度足以让资深专家感到启发，其清晰度又足以让初入行的管理者快速掌握脉络，达到了一个非常难得的平衡点。
评分这本书简直是为我这种制造业老兵量身定制的“武功秘籍”。我干了三十年精密加工，深知“零缺陷”的诱惑和实现难度。市面上关于智能制造的书很多，但大多停留在概念的堆砌，或者只谈技术不谈落地。这本书的厉害之处在于，它没有那种高高在上的理论说教，而是用极其扎实的案例和深入骨髓的流程剖析，把“智慧”如何渗透到每一个生产环节讲得透彻。我印象最深的是关于数据孪生在产线优化中的应用那一部分，作者详述了如何通过实时数据流建立起一个与物理实体完全同步的虚拟模型，从而在虚拟环境中进行各种极端工况的压力测试，避免了真实生产线上的试错成本。这不只是优化，这简直是把风险扼杀在了摇篮里。特别是它提到的小批量、定制化生产背景下，如何通过柔性制造系统快速重构生产单元，让我想起去年我们为了赶一个紧急订单，连续加班两周才勉强达标的痛苦经历。如果早点看到书中描述的基于AI预测性维护和自适应排程的系统，那简直是天壤之别。它真正做到了将数字化工具变成生产力的有机组成部分，而不是一个昂贵的花架子。这本书的价值在于，它提供的是一套可以立刻在车间层面推行的实战蓝图，而不是停留在企业高层PPT里的美好愿景。
评分这本书给我最大的冲击是关于“可持续性”与“效率”的深度融合。过去，我们常常觉得环保投入和提高生产效率是鱼和熊掌不可兼得的两件事。高能耗的生产线虽然产出高，但碳足迹也大；而推行绿色制造往往意味着更高的初期投资和更长的回报周期。然而，这本书犀利地指出，在真正的智慧制造体系中，这两者是互相促进的。通过对能源使用、物料消耗进行微观尺度的实时监控和AI优化调度，可以实现资源的近乎完美利用，这直接导致了废品率、能耗和物流成本的同步下降。它提供了一种新的经济学视角：浪费本身就是最大的成本。我尤其欣赏它对“数字孪生”在能源管理中应用的探讨，如何通过模拟不同负荷下的能源消耗模型，为工厂找到那个兼顾产能和最低能耗的最佳运行点。这本书的价值不仅在于提升了工厂的盈利能力，更在于它提供了一种面向未来环境法规和资源稀缺的生存之道，是一种更高维度的企业责任感实践。
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