智能制造是基于先進制造技術與新一代信息技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等產品全生命周期，具有自感知、自決策、自執(zhí)行、自適應、自學習等特征，旨在提高制造業(yè)質量、效益和柔性的先進生產方式。本書立足于我國智能制造產業(yè)的發(fā)展現狀與趨勢，全面闡述5G、AI、大數據、物聯網、VR/AR、邊緣計算、工業(yè)機器人等新興技術在智能制造領域的融合與創(chuàng)新應用，分別從5G 智能制造、工業(yè)人工智能、工業(yè)互聯網、工業(yè)數字孿生、5G 智能工廠、智能制造供應鏈六大維度出發(fā)，系統介紹了當前我國智能制造領域的新技術、新業(yè)態(tài)、新模式，試圖為讀者描繪一幅5G時代的智能制造新圖景，為傳統制造業(yè)企業(yè)數字化轉型升級提供有益的借鑒與參考。
本書適合智能制造領域的管理人員、技術人員閱讀，也可供高校機械、控制、電氣、計算機、工業(yè)工程等相關專業(yè)的本科生和研究生作為參考用書使用。
1.政策引導。近年來，我國不斷出臺法律法規(guī)和政策支持裝備制造行業(yè)健康、良性發(fā)展。在產業(yè)政策出臺的背景下，相關部門陸續(xù)頒布產業(yè)政策支持文件，明確制造業(yè)智能化為重點發(fā)展領域，推廣應用數字化技術、系統集成技術、智能制造裝備和工業(yè)互聯網技術，對行業(yè)內企業(yè)的信息化、智能化水平提出了更高要求，促進企業(yè)加快在技術水平、經營模式等方面的升級創(chuàng)新，推動行業(yè)競爭格局的變革。
2.作者專業(yè)。本書作者均是我國智能制造領域的研究者，在機械自動化、數控技術、工業(yè)機器人等工程領域具有較高的技術背景以及豐富的實踐經驗，對前沿技術在智能制造領域的應用及發(fā)展趨勢有著廣泛而深入的實踐研究，本書凝聚了作者對智能制造產業(yè)的長期思考、敏銳洞察以及多年來的學術成果。
3.實用性強。本書觀點新穎、深入淺出，以通俗易懂的語言闡述智能制造領域的關鍵技術與工作原理，并深入探討了5G時代背景下，AI、邊緣計算、大數據、物聯網、云計算等新興技術與智能制造的融合應用與場景。
潘安遠 浙江德歐電氣技術股份有限公司董事長、嘉興市秀洲區(qū)科協副主席、秀洲區(qū)政協委員，曾擔任武漢華中數控副總經理，負責高端數控機床的研發(fā)與銷售，在智能制造領域擁有多年的技術背景及豐富的實踐經驗。其領導的德歐電氣獲得了高新技術企業(yè)、嘉興市企業(yè)技術中心等榮譽，并先后入選為中國機床工具協會會員、浙江省裝備制造業(yè)機床裝備產業(yè)技術聯盟理事單位、浙江省模具行業(yè)協會會員單位。 張今朝 中共黨員，工學博士，教授，碩士生導師。主要從事多電機協調同步及新能源汽車驅動系統建模與控制方面的研究�，F為嘉興學院信息科學與工程學院電氣工程系主任、專業(yè)建設負責人。近年來，主持和參與省部級以上科技項目6項、市廳級科研項目10多項，負責校企合作新產品技術攻關項目10多項。在國內外核心期刊以及國際學術會議上發(fā)表論文30余篇；授權國家專利40余項，其中發(fā)明專利近20項，技術成果轉化6項。 凌文鋒 博士，數控系統技術研究者，畢業(yè)于西安交通大學本科、北京交通大學博士學位；長期從事高檔數控系統的研發(fā)工作，專注于小線段高速高精插補、五軸聯動RTCP控制、機器人運動控制等核心算法的研究；負責并參與了多項專項課題，先后榮獲北京市科學技術獎一等獎、湖北省重大科學技術成果、嘉興市秀洲區(qū)優(yōu)秀科技工作者等獎項；獲得發(fā)明專利授權8項，實用新型專利12項。 王少飛 博士，工業(yè)機器人技術研究者，日本東京工業(yè)大學精密工程專業(yè)博士。曾供職于日本發(fā)那科公司機器人研究所，從事工業(yè)機器人的本體研發(fā)工作，在機器人領域從事伺服控制研究和機器人本體開發(fā)工作12年，領導或參與了近10個研發(fā)項目，8種工業(yè)機器人產品�，F供職于浙江德歐電氣技術股份有限公司，從事產化新型工業(yè)機器人的研發(fā)工作。
第 一部分 5G 智能制造
第 1章 智能制造：開啟工業(yè)4.0革命浪潮 002
智能化生產：數字化工廠改造 003
網絡化協同：數智協同供應鏈 005
個性化定制：無縫對接用戶需求 007
服務化延伸：服務型制造新模式 008
第 2章 5G賦能：驅動制造業(yè)數字化轉型 012
5G 智能制造：賦能制造強國建設 012
智能制造對5G網絡的需求 014
5G 智能制造的體系架構 015
第3章 底層基石： 5G 智能制造的關鍵技術 019
工業(yè)網絡技術 019
工廠操作系統與機理模型 021
5G網絡安全技術 023
第4章 實現路徑： 5G 智能制造的應用場景 025
基于5G VR/AR的協同設計 025
5G網絡下的閉環(huán)控制系統 026
5G賦能柔性生產線 027
5G AIoT驅動的遠程運維 028
5G VR/AR虛擬培訓指導 029
第二部分 工業(yè)人工智能
第5章 降本增效： AI重塑傳統制造產業(yè)鏈 032
設計端：實現高效仿真研發(fā) 032
生產端： 機器人時代來臨 034
運維端：制造設備預測性維護 036
檢測端：基于機器視覺的智能檢測 037
第6章 基于工業(yè)人工智能的流程型智能制造模式 040
工業(yè)人工智能的6項關鍵技術 040
工業(yè)人工智能應用的四大典型場景 043
人工智能賦能工業(yè)互聯網平臺 045
基于邊緣人工智能的工業(yè)應用場景 048
第7章 工業(yè)大數據：驅動制造業(yè)數智化變革 051
數據智能：大數據與智能制造 051
大數據 智能制造的應用場景 053
工業(yè)大數據面臨的問題與對策 055
企業(yè)如何推進工業(yè)大數據落地 056
第8章 工業(yè)機器人：人機共融賦能智慧工業(yè) 061
基于工業(yè)機器人的智能制造 061
搬運機器人及其關鍵技術 063
焊接機器人及其關鍵技術 066
真空機器人及其關鍵技術 067
潔凈機器人及其關鍵技術 068
激光加工機器人及其關鍵技術 069
工業(yè)機器人視覺 070
第三部分 工業(yè)互聯網
第9章 5G 工業(yè)互聯網：應用場景與實踐路徑 074
5G引爆工業(yè)互聯網 074
感知式管理生產過程 076
周期式產品質量管理 078
全價值鏈資源優(yōu)化配置 080
第 10章 平臺建設：智能制造場景落地的關鍵 082
技術體系：智能制造的實現路徑 082
數據驅動制造業(yè)數智化變革 086
加快推動工業(yè)設備上云 088
工業(yè)互聯網平臺的落地思路 091
第 11章 工業(yè)物聯網：開啟萬物智能時代 094
工業(yè)物聯網的關鍵技術 095
工業(yè)物聯網應用的典型場景 097
工業(yè)物聯網賦能制造業(yè)企業(yè)數字化管理 099
工業(yè)物聯網平臺實踐路徑與案例 101
第四部分 工業(yè)數字孿生
第 12章 數字孿生：開啟工業(yè)智能化新圖景 106
數字孿生：連接數字與物理世界 106
面向智能制造的數字孿生 108
數字孿生與精益制造管理 111
精益數字孿生體的應用 112
第 13章 體系架構：工業(yè)數字孿生關鍵技術 114
數字支撐技術 114
數字線程技術 116
數字孿生體技術 117
人機交互技術 120
第 14章 數字孿生在智能制造中的應用場景 123
設備層：創(chuàng)建虛擬樣機模型 123
產線層：生產線可視化模擬 124
工廠層：虛擬化、數字化工廠 126
生產層：基于數字孿生的PLM 127
第五部分 5G 智能工廠
第 15章 5G 智能工廠：搭建數字化解決方案 132
智能工廠的六大核心要素 132
智能工廠的系統架構 133
5G 智能工廠解決方案 137
智能工廠的5G應用 139
第 16章 場景實踐： 5G 智能工廠的典型應用 142
工業(yè)自動控制 142
設備檢測管理 143
環(huán)境檢測管理 145
物料供應管理 146
人員操作交互 147
商業(yè)模式及經濟效益 148
第 17章 智能工廠物流規(guī)劃 151
智能工廠物流規(guī)劃的主要內容 151
智能工廠物流規(guī)劃的原則 152
智能工廠物流規(guī)劃的方法 153
智能物流技術的應用設計 155
第 18章 數字化車間：智能制造的基本單元 157
數字化車間與智能工廠 157
數字化車間硬件平臺搭建 159
數字化工藝平臺建設 162
第六部分 智能制造供應鏈
第 19章 智能制造驅動的智慧供應鏈變革 166
智慧供應鏈：智能制造新引擎 166
基于智能制造的智能物流升級 168
智慧供應鏈建設的挑戰(zhàn)對策 170
未來智能物流與供應鏈形態(tài) 172
第 20章 基于物聯網的制造業(yè)物流信息化 175
我國物流信息化面臨的問題 175
物聯網技術與物流信息化 177
基于物聯網技術的物流信息化應用 179
我國制造業(yè)物流信息化的建設路徑 180
第 21章 RFID技術在智能倉儲中的應用探究 184
RFID技術在智能倉儲中的應用優(yōu)勢 184
基于RFID技術的智能倉儲模式 185
RFID技術存在的問題與發(fā)展對策 188
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