《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)係統平颱，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瞭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、和虛實整閤係統等之廣袤素材。
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瞭如感測器、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)之智慧製造平颱呈現給讀者。
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)平颱及其應用與導入之介紹
●各行各業之智慧製造的實際案例，包含麵闆、半導體、太陽能、汽車、航太、化工、和吹瓶機等產業的應用例
本書非常適閤對當前工業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、科學傢、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。本書獨一無二地嚮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。
具體描述
《數字孿生：構建現實與虛擬的無縫橋梁》 前言：時代的呼喚與數字化的必然 當前，全球正處於第四次工業革命的浪潮之中，數字化、智能化、網絡化已成為製造業乃至整個社會發展的主鏇律。從蒸汽機到電力，再到信息技術，每一次技術飛躍都深刻地重塑瞭生産方式與生活形態。如今，以大數據、雲計算、物聯網、人工智能為核心的新一代信息技術正在加速融閤，推動實體世界與數字世界的界限日益模糊。在這個背景下，“數字孿生”（Digital Twin）技術應運而生，它不再僅僅是一個概念，而是驅動未來工業體係變革的關鍵引擎。 本書《數字孿生：構建現實與虛擬的無縫橋梁》，旨在係統、深入地剖析數字孿生技術的全貌、關鍵組成、實現路徑及其在各個行業的廣闊應用前景。我們希望為工程技術人員、企業管理者、科研工作者以及對未來製造感興趣的讀者，提供一本既具前瞻性又不失實踐指導意義的參考手冊。 第一部分：理解數字孿生的本質與架構 數字孿生，顧名思義，是在物理實體（如産品、係統、流程或環境）的基礎上，在虛擬空間中創建一個與之完全對應的動態模型。這個模型不僅僅是靜態的幾何錶示，它是一個能夠實時接收、處理和反饋物理實體數據的“活的”數字副本。 第一章：從模型到孿生——概念的演進 本章將追溯數字孿生概念的起源，區分其與傳統仿真模型、CAD模型、PLM（産品生命周期管理）係統的本質區彆。數字孿生強調的是“實時連接”與“雙嚮交互”。我們將詳細闡述數字孿生的核心特徵：實時性、精確性、動態性、可交互性與可預測性。理解這些特徵是掌握數字孿生應用的前提。 第二章：構建孿生體的五大支柱 一個完整的數字孿生係統並非單一技術的堆砌，而是多項先進技術的集成體。本書將數字孿生架構分解為五個關鍵支柱： 1. 物理實體層（Physical Entity）： 真實的設備、産綫或産品，是數據采集的源頭。 2. 連接與數據層（Connectivity & Data）： 依賴於物聯網（IoT）技術，實現海量、異構、高頻數據的采集、傳輸與標準化處理。探討5G在低延遲數據流中的關鍵作用。 3. 數字模型層（Digital Model）： 包含幾何模型、物理模型、行為模型和規則模型。這是對物理實體進行精確描述和模擬的核心。 4. 孿生分析與決策層（Analysis & Decision）： 結閤人工智能、機器學習算法，對孿生體數據進行深度分析，進行狀態評估、故障預測與性能優化。 5. 反饋與執行層（Feedback & Execution）： 實現從虛擬到物理的閉環控製，例如通過優化後的參數指令遠程控製物理設備的運行，實現自適應製造或遠程維護。 第二章將通過詳細的架構圖示和案例分析，描繪齣數字孿生從概念到落地的技術路綫圖。 第二部分：關鍵支撐技術與建模方法 數字孿生的實現，依賴於一係列成熟與新興技術的融閤。 第三章：物聯網（IoT）與數據采集的挑戰 數據是數字孿生的“血液”。本章聚焦於如何高效、可靠地獲取物理實體數據。內容包括傳感器技術、邊緣計算（Edge Computing）在數據預處理中的作用，以及如何構建高可靠、高吞吐量的數據中颱，確保數據流的穩定性和時效性。同時，也將討論數據安全與隱私保護的挑戰。 第四章：多尺度與多物理場建模技術 數字孿生的精確性直接取決於其模型的保真度。本章深入探討建模的復雜性： 幾何建模： 如何融閤參數化CAD、點雲數據和拓撲優化結果。 物理場建模： 結閤有限元分析（FEA）、計算流體力學（CFD）等，模擬熱、力、電磁等復雜物理現象。 行為與語義建模： 如何將設備的運行邏輯、維護流程、人員操作經驗轉化為可執行的數字規則，使孿生體能夠“理解”其運行狀態。 模型集成與映射： 探討如何將不同精度、不同尺度的模型進行有效集成與同步映射，以適應不同的分析需求（例如，從部件級到産綫級的切換）。 第五章：人工智能在孿生體中的賦能 AI技術是賦予數字孿生命運和智慧的關鍵。本章側重於講述： 1. 狀態監測與健康管理（PHM）： 如何利用時間序列分析和深度學習模型，從孿生數據中識彆早期故障信號。 2. 預測性維護（PdM）： 基於孿生體對未來運行工況的模擬，提前製定維護計劃，最大化設備正常運行時間。 3. 工藝優化與“What-If”分析： 利用強化學習在虛擬環境中進行數百萬次的試驗，找齣最優的生産參數組閤，然後部署到物理世界，避免真實生産中的試錯成本。 第三部分：數字孿生在核心工業場景的應用 數字孿生不再是實驗室中的概念，它正在深刻改變産品設計、製造、運維和服務等全生命周期環節。 第六章：産品生命周期管理中的孿生應用 設計與驗證： 虛擬原型設計和早期的性能驗證，大幅縮短設計周期。 生産製造： 産綫級的數字孿生（Digital Twin of Production Line）用於柔性排程、瓶頸分析和質量追溯。 運行與服務： 遠程診斷、增強現實（AR）輔助的現場維護、以及基於使用數據的下一代産品迭代。 第七章：工業園區與智慧城市的宏觀孿生 本書將視野擴展至更高維度。探討如何構建基礎設施、能源網絡乃至整個城市的數字孿生，實現資源分配的最優化、應急響應的快速化和城市運行的精細化管理。討論城市級孿生在交通流模擬、環境汙染控製中的潛力。 第八章：實施挑戰與未來展望 盡管前景廣闊，數字孿生的落地仍麵臨諸多挑戰：高昂的初始投入、跨部門的數據孤島、標準化的缺失以及安全閤規問題。本章將坦誠分析這些障礙，並提齣可行的企業級部署策略，例如“漸進式孿生”路綫圖。最後，展望未來，探討與元宇宙（Metaverse）的潛在融閤，以及對人類工作方式的長期影響。 結語：通往智慧未來的藍圖 數字孿生是實現真正意義上“智慧製造”的核心支撐。它通過構建一個可感知、可理解、可預測、可操作的虛擬世界，極大地提升瞭人類對復雜係統的掌控力。本書提供的不僅僅是技術知識，更是一種係統性的思維方式，指導讀者如何利用數字化的力量，駕馭復雜性，引領創新。 --- 本書特色： 體係完備： 覆蓋數字孿生的理論基礎、核心技術棧和行業應用的全鏈條。 技術深度： 對建模、仿真和AI融閤進行瞭深入的剖析，而非停留在錶麵描述。 實踐導嚮： 結閤瞭多個跨行業（航空航天、汽車製造、能源電力）的真實案例，強調技術的可操作性。 語言嚴謹： 采用專業的工程術語和嚴謹的邏輯結構，確保內容的權威性。
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係畢業後，即到國傢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係統研究所與資訊工程學係任教，緻力將在中科院所磨練齣來的自動化與係統整閤技術，轉應用於高科技(如半導體、麵闆、太陽能)及傳統產業(工具機、航太、模具、碳纖等)的智慧製造資訊係統領域上，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。
鄭芳田緻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。他發錶超過40篇與虛擬量測相關的期刊論文，並以這些研究成果獲得瞭中華民國、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(颱積電、聯電、日月光、世界先進)、麵闆(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(颱塑)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年傑齣科技貢獻獎」、三次科技部(原國科會)之「傑齣研究獎」(2006, 2009, 2013年度)、三次經濟部智慧財產局「國傢發明創作獎」(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「大學校院教師產學閤作獎」、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「研究傑齣獎」、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「傑齣成就獎」、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係畢業後，即到國傢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係統研究所與資訊工程學係任教，緻力將在中科院所磨練齣來的自動化與係統整閤技術，轉應用於高科技(如半導體、麵闆、太陽能)及傳統產業(工具機、航太、模具、碳纖等)的智慧製造資訊係統領域上，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。
鄭芳田緻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。他發錶超過40篇與虛擬量測相關的期刊論文，並以這些研究成果獲得瞭中華民國、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(颱積電、聯電、日月光、世界先進)、麵闆(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(颱塑)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年傑齣科技貢獻獎」、三次科技部(原國科會)之「傑齣研究獎」(2006, 2009, 2013年度)、三次經濟部智慧財產局「國傢發明創作獎」(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「大學校院教師產學閤作獎」、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「研究傑齣獎」、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「傑齣成就獎」、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。
圖書目錄
主編簡介
作者列錶
前言
緻謝
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 製造執行係統(Manufacturing Execution System, MES)
1.2.1.2 供應鏈(Supply Chain, SC)
1.2.1.3 設備工程係統(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—縮寫對照錶
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—縮寫對照錶
附錄2.B—公式符號對照錶
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 工業設備與係統通訊標準
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 係統架構
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—縮寫對照錶
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—縮寫對照錶
附錄4.B—公式符號對照錶
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—縮寫對照錶
參考文獻
第6章 智慧工廠自動化(iFA)係統平颱
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)機製簡介
6.5 智慧型良率管理(IYM)伺服器之關鍵參數搜尋演算法(KSA)機製簡介
6.6 智慧工廠自動化(iFA)係統平颱
6.6.1 雲端版iFA係統平颱
6.6.2 隨機買斷版iFA係統平颱
6.7 結論
附錄6.A—縮寫對照錶
附錄6.B—公式符號對照錶
參考文獻
作者列錶
前言
緻謝
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 製造執行係統(Manufacturing Execution System, MES)
1.2.1.2 供應鏈(Supply Chain, SC)
1.2.1.3 設備工程係統(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—縮寫對照錶
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—縮寫對照錶
附錄2.B—公式符號對照錶
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 工業設備與係統通訊標準
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 係統架構
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—縮寫對照錶
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—縮寫對照錶
附錄4.B—公式符號對照錶
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—縮寫對照錶
參考文獻
第6章 智慧工廠自動化(iFA)係統平颱
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)機製簡介
6.5 智慧型良率管理(IYM)伺服器之關鍵參數搜尋演算法(KSA)機製簡介
6.6 智慧工廠自動化(iFA)係統平颱
6.6.1 雲端版iFA係統平颱
6.6.2 隨機買斷版iFA係統平颱
6.7 結論
附錄6.A—縮寫對照錶
附錄6.B—公式符號對照錶
參考文獻
圖書序言
- 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
- 齣版地：颱灣
- 本書分類：專業/教科書/政府齣版品> 政府齣版品> 教育學習> 大學齣版中心
圖書試讀
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、和虛實整閤係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，積極引導製造業迴流。中國亦提齣「中國製造2025」(Made in China 2025)，明確訂齣在2025年進入製造強國行列的指導方針和戰略對策。而麵對始於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
目前世界各國所提齣的與工業4.0相關之技術都一緻強調要提升生產率(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瞭。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)」係統內的關鍵參數搜尋演算法(KSA)來找齣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、虛實整閤係統(CPS)、巨量資料分析、雲端運算等技術所發展成功的工業4.0係統發展平颱，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國際期刊發錶。
為瞭實現並推廣智慧製造，國立成功大學在2018年成立瞭智慧製造研究中心(iMRC)，此中心由本書之主編兼主要作者鄭芳田擔任中心主任。本中心整閤跨領域的研究能量，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係統，並將上述和智慧製造相關的所有技術，導入如半導體、麵闆、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颱與生產線，使其具備產品零缺陷和生產機颱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
為瞭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)架構整閤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係統平颱，以因應不同的商業模式。第7章詳述建構先進雲製造平颱的虛實整閤代理人(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，包含麵闆、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相關的專利分別列錶於附錄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、和虛實整閤係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，積極引導製造業迴流。中國亦提齣「中國製造2025」(Made in China 2025)，明確訂齣在2025年進入製造強國行列的指導方針和戰略對策。而麵對始於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
目前世界各國所提齣的與工業4.0相關之技術都一緻強調要提升生產率(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瞭。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)」係統內的關鍵參數搜尋演算法(KSA)來找齣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、虛實整閤係統(CPS)、巨量資料分析、雲端運算等技術所發展成功的工業4.0係統發展平颱，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國際期刊發錶。
為瞭實現並推廣智慧製造，國立成功大學在2018年成立瞭智慧製造研究中心(iMRC)，此中心由本書之主編兼主要作者鄭芳田擔任中心主任。本中心整閤跨領域的研究能量，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係統，並將上述和智慧製造相關的所有技術，導入如半導體、麵闆、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颱與生產線，使其具備產品零缺陷和生產機颱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
為瞭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)架構整閤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係統平颱，以因應不同的商業模式。第7章詳述建構先進雲製造平颱的虛實整閤代理人(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，包含麵闆、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相關的專利分別列錶於附錄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
用戶評價
评分
這本書的排版和結構設計，本身就體現瞭一種極強的邏輯性和對細節的偏執，這很契閤其主題“零缺陷”的追求。我注意到，它很少使用大段的文字堆砌，而是大量運用結構圖、流程分解圖以及關鍵指標的對比分析錶。對於我這種喜歡速讀和抓重點的讀者來說，這種呈現方式極大地提高瞭信息吸收效率。特彆是關於質量控製的部分，它並沒有僅僅停留在傳統的SPC（統計過程控製）層麵，而是將其升級到瞭基於實時學習模型的預測性質量保證。舉個例子，書中描述瞭傳感器數據如何被深度學習模型實時分析，在參數偏離理想值幾個標準差的早期階段，係統就能自動微調設備輸入，從而在缺陷“生成”之前就將其“消除”瞭。這種前瞻性的思維，遠超齣瞭我以往接觸到的任何質量管理體係手冊。它告訴我們，真正的零缺陷不是修補齣來的，而是從設計和運行之初就被內建進去的。這本書的深度足以讓資深專傢感到啓發，其清晰度又足以讓初入行的管理者快速掌握脈絡，達到瞭一個非常難得的平衡點。
评分這本書的語言風格有一種獨特的、近乎詩意的嚴謹感。它不像一本教科書那樣冰冷，而是充滿瞭對未來工業圖景的樂觀期待，但這種樂觀絕非空穴來風，而是建立在對當前技術瓶頸的深刻洞察之上。它沒有迴避數字化轉型中的陣痛——例如係統集成難度、遺留係統的兼容性挑戰，以及跨部門數據壁壘的衝突。作者用一種很誠懇的態度，引導讀者去思考如何通過組織架構的變革來配閤技術落地，這纔是很多企業失敗的關鍵所在。我深感認同它關於“流程重構優先於技術導入”的論述。沒有一套閤理的、麵嚮未來的流程，再先進的AI和機器人也隻是昂貴的手工作坊。書中關於人員培訓和企業文化重塑的章節，雖然篇幅不算最長，但其洞察力卻極具穿透力，強調瞭技術是工具，而文化和思維模式纔是驅動變革的引擎。這本書讀完後，我感覺自己的思維不再局限於某一個孤立的生産環節，而是上升到瞭整個企業價值鏈的係統性優化層麵，這對我個人的職業視野拓展起到瞭關鍵性的推動作用。
评分這本書給我最大的衝擊是關於“可持續性”與“效率”的深度融閤。過去，我們常常覺得環保投入和提高生産效率是魚和熊掌不可兼得的兩件事。高能耗的生産綫雖然産齣高，但碳足跡也大；而推行綠色製造往往意味著更高的初期投資和更長的迴報周期。然而，這本書犀利地指齣，在真正的智慧製造體係中，這兩者是互相促進的。通過對能源使用、物料消耗進行微觀尺度的實時監控和AI優化調度，可以實現資源的近乎完美利用，這直接導緻瞭廢品率、能耗和物流成本的同步下降。它提供瞭一種新的經濟學視角：浪費本身就是最大的成本。我尤其欣賞它對“數字孿生”在能源管理中應用的探討，如何通過模擬不同負荷下的能源消耗模型，為工廠找到那個兼顧産能和最低能耗的最佳運行點。這本書的價值不僅在於提升瞭工廠的盈利能力，更在於它提供瞭一種麵嚮未來環境法規和資源稀缺的生存之道，是一種更高維度的企業責任感實踐。
评分這本書簡直是為我這種製造業老兵量身定製的“武功秘籍”。我乾瞭三十年精密加工，深知“零缺陷”的誘惑和實現難度。市麵上關於智能製造的書很多，但大多停留在概念的堆砌，或者隻談技術不談落地。這本書的厲害之處在於，它沒有那種高高在上的理論說教，而是用極其紮實的案例和深入骨髓的流程剖析，把“智慧”如何滲透到每一個生産環節講得透徹。我印象最深的是關於數據孿生在産綫優化中的應用那一部分，作者詳述瞭如何通過實時數據流建立起一個與物理實體完全同步的虛擬模型，從而在虛擬環境中進行各種極端工況的壓力測試，避免瞭真實生産綫上的試錯成本。這不隻是優化，這簡直是把風險扼殺在瞭搖籃裏。特彆是它提到的小批量、定製化生産背景下，如何通過柔性製造係統快速重構生産單元，讓我想起去年我們為瞭趕一個緊急訂單，連續加班兩周纔勉強達標的痛苦經曆。如果早點看到書中描述的基於AI預測性維護和自適應排程的係統，那簡直是天壤之彆。它真正做到瞭將數字化工具變成生産力的有機組成部分，而不是一個昂貴的花架子。這本書的價值在於，它提供的是一套可以立刻在車間層麵推行的實戰藍圖，而不是停留在企業高層PPT裏的美好願景。
评分讀完這本關於未來製造的書，我最大的感受是，它成功地將那些聽起來遙不可及的前沿科技，用一種非常務實且帶有溫度的方式呈現瞭齣來。我本來以為會看到一堆晦澀難懂的算法和協議說明，但齣乎意料的是，作者的敘事邏輯非常流暢，就像一個經驗豐富的工程師在跟你手把手拆解一個復雜的係統。尤其是在探討人機協作和工人技能重塑的章節，它沒有盲目推崇機器替代一切，而是強調瞭“增能”而非“取代”。書中引用的案例錶明，高端技術人員的工作重心正在從重復性的操作和監控，轉嚮更高階的係統集成和異常處理。這讓我對自己團隊的培訓方嚮有瞭更清晰的認識——與其花大價錢買來一堆高端設備卻不知道怎麼深度用好，不如先投入資源培養能夠理解這些設備背後邏輯的“復閤型人纔”。此外，書中對於供應鏈的透明化和快速響應機製的論述也極為精妙。在當前全球供應鏈動蕩的大背景下，這本書提供的思路，比如利用區塊鏈技術增強産品溯源的不可篡改性，簡直是雪中送炭。它不是在討論一個孤立的工廠，而是將整個製造生態視為一個生命體來對待，注重血液（信息流）的順暢和健康。
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 ttbooks.qciss.net All Rights Reserved. 小特书站 版權所有