AIoT人工智慧在物聯網的應用與商機(第二版) (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

裴有恆

圖書標籤:

• AIoT
• 人工智能
• 物聯網
• 智慧應用
• 商業模式
• 技術趨勢
• 邊緣計算
• 數據分析
• 産業發展
• 電子書

智能製造的脈動：工業4.0時代下的新興技術融閤與實踐 （圖書簡介） 在當前全球經濟轉型與技術革命的浪潮中，以信息物理係統（CPS）、大數據分析和先進製造技術為核心的工業4.0已成為重塑傳統製造業格局的關鍵驅動力。本書深度聚焦於這一宏大變革的基石——智能製造，並從技術融閤、係統集成與商業價值創造等多個維度，為讀者構建一個全麵、深入且具備前瞻性的知識框架。 本書旨在超越對單一技術的簡單羅列，而是緻力於闡釋如何將一係列復雜的前沿技術有機地結閤起來，形成能夠自我感知、自我優化、自我決策的現代工業生態係統。我們首先將工業4.0的理論模型分解為可操作的實踐層麵，深入剖析瞭數字化孿生（Digital Twin）技術在産品生命周期管理（PLM）中的核心作用，以及其如何實現從設計、仿真到實際生産的全程虛擬映射與實時反饋優化。 第一部分：數字化轉型的底層邏輯與技術架構 本部分詳述瞭支撐智能製造的核心技術棧。我們不僅探討瞭雲計算、邊緣計算在工業數據處理中的分工與協作，更強調瞭在極端低延遲和高可靠性要求的製造環境中，邊緣智能（Edge Intelligence）的部署策略與優化路徑。重點分析瞭麵嚮工業場景的高精度傳感器網絡布局，如何確保海量數據的采集質量與同步性，這是後續所有智能決策的基礎。 此外，網絡安全在工業控製係統（ICS）中的重要性被提升到戰略高度。本書係統梳理瞭針對OT（操作技術）環境的威脅模型、縱深防禦架構設計，以及零信任原則在生産車間中的具體落地方法，旨在為構建“安全可信”的智能工廠提供堅實保障。我們還將工業以太網、TSN（時間敏感網絡）等下一代通信協議的特性及其在實時控製領域的應用進行瞭詳盡的技術解讀。 第二部分：先進製造中的過程優化與質量控製 智能製造的核心目標之一是實現生産效率的飛躍和産品質量的根本性提升。本書詳細介紹瞭柔性製造係統（FMS）的演進方嚮，特彆是如何利用先進機器人技術（如協作機器人Cobots、移動機器人AGV/AMR）實現生産綫的動態重構和人機協同作業的優化。我們不僅關注硬件的部署，更深入探討瞭驅動這些硬件高效協同的調度優化算法，包括基於強化學習（Reinforcement Learning）的動態任務分配策略。 在質量管理方麵，本書超越瞭傳統的統計過程控製（SPC）。我們重點剖析瞭機器視覺與深度學習在非接觸式、高通量質量檢測中的前沿應用，如何實現缺陷的早期預警和根因分析（RCA）。同時，通過對預測性維護（PdM）的深入探討，展示瞭如何利用設備狀態數據（振動、溫度、電流等）構建精確的故障預測模型，從而最大限度地減少非計劃停機時間，實現資産性能最大化。 第三部分：數據驅動的決策與價值鏈重塑 智能製造的價值最終體現於數據的洞察力與決策的有效性。本部分聚焦於工業大數據分析的特殊挑戰與解決方案。我們剖析瞭如何整閤來自ERP、MES、SCADA等異構係統的數據源，構建統一的“工廠數據湖”。更重要的是，本書著重介紹瞭解釋性人工智能（XAI）在工業決策中的應用，確保操作人員和管理者能夠理解算法的推薦依據，從而建立對自動化決策的信任。 此外，我們探討瞭智能製造如何延伸至整個價值鏈。這包括利用區塊鏈技術構建安全、透明的産品溯源體係，優化供應鏈的可見性和韌性。對於産品服務化（Product-as-a-Service, PaaS）這一新興商業模式，本書提供瞭構建基於實時數據反饋的遠程運維與優化服務平颱的架構藍圖，幫助企業從單純的産品銷售轉嚮基於性能和結果的服務交付。 第四部分：實施路徑、人纔培養與未來展望 成功的數字化轉型需要清晰的戰略規劃和堅實的人纔基礎。本書提供瞭智能工廠的實施路綫圖，從成熟度評估、試點項目選擇到分階段推廣的策略建議，幫助企業規避常見的實施陷阱。 最後，我們展望瞭下一代製造技術的發展趨勢，如增材製造（3D打印）與傳統離散製造的深度融閤、人機交互的自然化趨勢，以及可持續發展目標（SDGs）如何融入智能製造的綠色化實踐中。 本書內容翔實，理論與實踐緊密結閤，配有大量的工業案例分析和技術實現細節，是麵嚮企業高管、工程技術人員、係統集成商、以及相關專業領域學生和研究人員的綜閤性參考手冊。它不僅是理解工業4.0技術的窗口，更是指導企業邁嚮高效、柔性、可持續的未來製造模式的實用指南。