智能制造：技术前沿与探索应用

　　智能制造是先进制造发展的z新形态，是企业实现转型升级的有力工具。为了更好地促进企业智能制造体系的推广和推进，作者撰写了这本书。本书分为三大部分：首先是智能制造的历史沿革，系统梳理了理论发展脉络，并对未来的理论趋势和z新的应用成果作了介绍；其次，对智能制造的前沿技术作了分析，包括智能产品/装备、大数据与制造智能、模型驱动的系统工程、数字化技术与制造执行系统；最后以汽车产业和国防工业为例，系统解析了智能制造模式的设计与实施，并深度解析了美欧推动机器学习技术在国防制造领域的应用。

　　郑力，清华大学本科和博士，曾在佐治亚理工大学和德国亚琛工大做访问教授，曾任清华大学工业工程系主任，现任清华大学副校长。主要研究领域是生产系统分析与优化以及企业信息化，曾在英特尔、卡特彼勒、华坚、齐鲁石化、兵装等40余家企业传授工业工程理念和方法，进行生产系统研究和实施。发表国内外论文300余篇，其中SCI论文70余篇，主编英文专著2部，中文专著1部，教材2部，参与写作著作5部。获得专利3项和软件版权9项。是教育部工业工程教指委主任委员，中国机械工业联合会第三届专家委员会委员，机械工程学会工业工程分会副主任委员。

目录
综合篇： 历史、政策与趋势
第1章智能制造的历史沿革
1.1智能制造的发展背景
1.2智能制造的发展历程
1.3智能制造的本质和内涵
1.3.1智能制造的本质
1.3.2智能制造的显著特征
1.3.3智能制造的关键环节
1.3.4智能制造的应用场景

第2章智能制造的前沿与趋势
2.1智能制造面临的挑战
2.2智能制造的发展趋势
2.3全球智能制造动向
2.3.1美国
2.3.2德国
2.3.3欧盟
2.3.4日本
2.3.5其他工业发达国家
2.3.6全球领先企业的探索路径
2.4先进技术的前沿应用
2.4.1先进设计技术
2.4.2先进制造技术
2.4.3先进材料技术
2.4.4试验测试技术
2.5最佳实践——国外应用3D打印技术制造核级部件
2.6深度解析——美国加快人工智能在工业领域的应用
2.6.1美国实施人工智能发展策略
2.6.2美国人工智能核心技术研究进展
2.6.3人工智能在美国国防工业领域的应用

第3章德国工业4.0
3.1德国工业4.0的战略要点
3.2德国工业4.0的本质特征
3.3德国工业4.0的双重战略
3.4德国工业4.0的智能制造
3.5德国工业4.0的关键环节
3.6德国工业4.0的技术支撑
3.7德国工业4.0的主要优势
3.8德国工业4.0的远景展望
3.9德国工业4.0的启示
3.10德国工业4.0的最佳实践
3.10.1西门子智能工厂
3.10.2博世的工业4.0解决方案
3.10.3德国电信物流管理解决方案

第4章美国先进制造业创新和发展
4.1先进制造业的形成背景及其内涵
4.2法规先行、策划周密、实施有方
4.3美国针对先进制造业的计划和措施
4.3.1提供三大关键措施的先进制造业伙伴关系计划
4.3.2规定考核指标的先进制造国家战略计划
4.3.3初步设计的国家制造业创新网络规划
4.3.4务实、有效的国家制造业创新网络战略计划
4.3.5战略计划的未来
4.4相关启示
4.5深度解析——美国3D打印创新中心的发展

第5章中国制造强国战略
5.1背景
5.2战略目标
5.3核心要义和本质内涵
5.4技术支撑
5.5重大任务
5.6中国政府加大智能制造的发展规划与推进力度
5.7典型案例
5.7.1九江石化智能工厂
5.7.2报喜鸟“云翼互联”的智能化生产项目
5.7.3潍柴动力数字化车间
5.7.4雷柏智能装备/智能产品
5.7.5陕鼓动力智能化服务
5.8深度解析——国家重点研发计划重点专项实施方案(2018—2022年)：网络协同制造和智能工厂
5.8.1总体目标
5.8.2具体目标
5.8.3阶段目标
5.8.4主要任务

技术篇： 方法、工具与系统
第6章智能装备和智能产品
6.1数字化、网络化、智能化制造
6.1.1数字化制造
6.1.2网络化制造
6.1.3智能化制造
6.2智能制造装备
6.2.1高档数控机床
6.2.2工业机器人
6.2.3增材制造设备
6.2.4智能传感器
6.2.5智能物流与仓储装备
6.3智能产品
6.3.1机器人
6.3.2智能家居
6.3.3智能汽车和无人机
6.3.4智能可穿戴设备
6.3.5VR、AR和MR
6.4深度解析——数字化推动全球航天系统研制与生产变革
6.4.1全球航天产业已进入数字化制造的第五阶段
6.4.2数字化推进航天制造变革
6.4.3数字化改善航天生产供应链管理

第7章数字化技术与制造执行系统
7.1产品全生命周期管理的数字化技术
7.1.1产品生命周期管理
7.1.2供应链管理
7.1.3客户关系管理
7.1.4企业资源计划
7.2制造执行系统
7.2.1制造执行系统及其功能模型与标准
7.2.2可重构的制造执行系统

第8章工业互联网与大数据
8.1物联网、信息物理系统和工业互联网
8.1.1物联网
8.1.2信息物理系统
8.1.3工业互联网
8.2工业网络设备与系统
8.2.1计算机网络概述
8.2.2IPv6
8.2.3蓝牙、ZigBee、超宽带技术
8.2.4Wi-Fi技术
8.2.5移动通信技术
8.3大数据与云计算
8.3.1大数据
8.3.2云计算

第9章制造智能
9.1应用领域
9.1.1识别分析
9.1.2诊断分析
9.1.3预测分析
9.1.4筹划分析
9.2模型与方法
9.2.1机器学习
9.2.2人工神经网络
9.2.3深度学习

应用篇： 路径、模式与经验
第10章汽车行业的智能制造
10.1概述
10.1.1智能制造在汽车制造业中的应用和特点
10.1.2戴姆勒奔驰公司的智能化探索
10.1.3大数据在德国汽车制造商宝马集团中的应用
10.2中国汽车产业智能制造路线图
10.2.1目标
10.2.2重点任务
10.3智能制造在中国汽车工业中的实践
10.3.1概况
10.3.2实施协同化产品设计和研发
10.3.3建设数字化工厂
10.3.4实施工厂级制造执行系统
10.3.5推进智能制造系统和自动化
10.3.6制造大数据的开发与运用
10.3.7电商平台与个性化定制销售
10.4深度解析——中国一汽积极探索智能制造
10.4.1中国一汽智能制造的现状及实施方案
10.4.2推行智能制造的成效
10.4.3智能制造未来的发展规划与愿景
10.4.4智能制造领域的经验分享
10.4.5挑战与展望
10.5最佳实践——“智造”新红旗

第11章国防工业的智能制造
11.1概况
11.2军事强国的国防工业智能制造发展现状
11.2.1各国对国防工业智能制造的总体安排
11.2.2典型军工企业的智能制造实践
11.3全球军工智能制造的发展趋势
11.4中国国防工业智能制造探索
11.4.1中国航天智能制造技术体系
11.4.2飞机结构件数字化车间构建
11.4.3制导弹药智能总装生产线研制
11.5深度解析——美欧在军工领域深化应用机器学习技术
11.5.1抢占智能制造先机
11.5.2加速优化复杂武器系统设计
11.5.3提升制造工艺可靠性
11.5.4促进车间生产效率提升

参考文献