智能制造之路：数字化工厂 2025 chm pdf kindle rb azw3 下载 115盘

本书阐述了智能制造的国内外发展与应用状况、智能制造的内涵与特征；描绘了智能制造参考模型、智能工厂体系架构以及智能工厂解决方案要素；分享了数字化工厂三个不同维度的数字化蓝图和实施路线图，通过三大集成篇与案例分析篇，结合“西门子数字化企业软件套件”，帮助读者更好地理解智能制造相关理念，促进企业打造新一代智能创新平台，从而在设计研发、工艺开发、生产制造、售后维护等产品全生命周期实行全面数字化与智能管理，促进企业实现工业物联网与应用服务联网的深度融合，更好地满足客户持续多变的个性化需求。

理　论　篇

第1章　智能制造概述 2

1.1　智能制造国内外发展与应用状况 2

1.1.1　美国智能制造的发展与应用 2

1.1.2　欧洲智能制造的发展与应用 5

1.1.3　亚太智能制造的发展与应用 10

1.2　工业4.0 16

1.2.1　工业4.0的背景 16

1.2.2　工业4.0的主要内容 17

1.2.3　工业4.0的执行情况 24

1.3　中国制造2025 28

1.3.1　中国制造2025的背景 28

1.3.2　中国制造2025的主要内容 30

1.3.3　中国制造2025的执行情况 31

1.4　智能制造的内涵与特征 32

1.4.1　国内外对智能制造定义、内涵和特征的理解 32

1.4.2　智能制造与传统制造的异同 40

1.4.3　智能制造解读 40

1.5　智能制造参考模型 43

1.5.1　美国 44

1.5.2　德国 46

1.5.3　中国 48

第2章　智能工厂方案与体系 51

2.1　智能工厂的体系架构 52

2.1.1　智能工厂的架构与功能定义 52

2.1.2　智能工厂的雏形——安贝格数字化工厂 54

2.2　智能工厂解决方案要素 57

2.2.1　产品数字化建模与开发系统 57

2.2.2　产品全生命周期管理系统 60

2.2.3　生产制造执行系统 63

2.2.4　全集成自动化系统 64

2.2.5　企业资源计划 65

产品全生命周期管理篇

第3章　数字孪生模型 70

3.1　概述 70

3.1.1　数字孪生模型的概念及定义 70

3.1.2　数字孪生模型在制造中的作用 74

3.1.3　数字孪生模型的应用和进展 76

3.2　基于模型的企业 77

3.2.1　技术标准与规范 78

3.2.2　从MBD到MBE 81

3.3　MBE的体系建设 91

3.3.1　西门子MBE解决之道 91

3.3.2　西门子MBE解决方案的价值定位 95

第4章　数字孪生模型的组成 96

4.1　产品设计 96

4.1.1　MBD模型定义的挑战 96

4.1.2　MBD模型定义的解决方案 98

4.2　过程规划 116

4.3　生产布局 118

4.4　过程仿真 122

4.5　产量优化 123

4.6　维护保障管理 139

4.6.1　服务规划 139

4.6.2　服务手册管理 140

4.6.3　维护BOM管理 141

4.6.4　维护保障执行 143

4.6.5　服务调度和执行 143

4.6.6　维护保障知识库管理 144

4.6.7　FRACAS管理 145

4.6.8　维护保障报告和分析 146

4.6.9　维护物料管理 146

制造运营管理篇

第5章　制造执行系统概述 150

5.1　制造执行系统定义 150

5.1.1　MES的定义及内涵 150

5.1.2　MES的位置及与其他信息系统之间的关系 153

5.2　MES的体系架构简介 154

5.2.1　设计原则与项目目标 154

5.2.2　MES的体系架构 155

5.3　MES的发展趋势 161

5.3.1　MES朝着新一代MES的方向发展 161

5.3.2　MES成为智能工厂的核心 162

5.3.3　MES成为实现精益生产的关键环节 163

第6章　智能制造执行系统——SIMATIC IT 166

6.1　数据展现和功能系统 167

6.1.1　控制系统的数据管理 169

6.1.2　业务系统的数据管理 170

6.2　生产过程和生产管理 174

6.2.1　产品定义和产品生产 175

6.2.2　人员管理和生产规划 177

6.2.3　工单管理和制造执行 179

6.3　SIMATIC IT产品组合战略部署 181

6.3.1　SIMATIC IT生产套件 183

6.3.2　SIMATIC IT Preactor 189

6.3.3　SIMATIC IT智能套件 191

6.3.4　SIMATIC IT研发套件 193

6.3.5　SIMATIC IT eBR 195

全集成自动化篇

第7章　全集成的系统概念 198

7.1　客户对于自动化解决方案的需求 199

7.2　全集成自动化解决方案的优势 201

7.3　一体化的工程 202

7.3.1　TIA的统一性 202

7.3.2　TIA的开放性 204

7.3.3　联合调试与联合编程 205

7.3.4　远程维护 206

7.3.5　过程的模拟与仿真 206

7.3.6　通过TIA实现高效工程及其带来的效益 207

7.4　工业数据的管理 207

7.4.1　跨部门的横向集成 207

7.4.2　跨各层的纵向集成 207

7.4.3　工业数据管理可以提供多种维度和视角来视察与利用数据 207

7.5　故障安全集成 208

7.5.1　安全集成理念 209

7.5.2　设备安全的实现 209

7.6　工业通信 215

7.6.1　以太网和工业以太网 215

7.6.2　PROFINET 216

7.6.3　工业无线通信 219

7.6.4　PROFIBUS（IEC 61158/61784） 220

7.6.5　AS-Interface（EN 50295/IEC 62026） 221

7.6.6　IO-Link（IEC 61131-9） 221

7.7　工业信息安全 222

7.7.1　工业信息安全的防护理念 222

7.7.2　工厂安全 223

7.7.3　网络安全 224

7.7.4　系统完整性 228

系统集成篇

第8章　企业间价值网络的横向集成 234

8.1　横向集成 234

8.2　横向集成解决的问题 235

8.3　横向集成与车间 236

8.4　横向集成与网络化 236

第9章　全流程的端到端集成 237

9.1　全流程的端到端集成简介 238

9.2　端到端——供应链要达到最佳的状态? 239

9.3　端到端集成解决方案 240

9.4　全价值链端到端系统工程 240

第10章　网络化的纵向垂直集成与网络化制造 243

10.1　PDM与ERP集成 244

10.1.1　PDM与ERP集成的必要性 244

10.1.2　PDM与ERP的集成模式 244

10.2　ERP与MES集成 245

10.2.1　ERP与MES的集成分析 246

10.2.2　ERP与MES的集成模式与方法 247

10.2.3　SAP制造行业的ERP与MES集成架构 250

10.3　PLM与MES集成 251

10.3.1　PLM与MES的集成分析 251

10.3.2　西门子的PLM与MES集成架构 251

案例分析篇

制造运营管理案例 254

成功案例1　青岛啤酒 254

成功案例2　京信通信 258

产品全生命周期管理案例 264

全集成自动化案例 268

陈明

同济大学中德工程学院副院长，工业4.0-智能工厂实验室主任。在大型设备的远程诊断、产品数字化开发技术等研究方向作为课题组长或分项目负责人完成国家重大专项、上海市科委、上海市经信委和企业委托等项目20余项。目前研究方向为面向工业4.0的系统构架、工业大数据下的PLM技术、基于工业无线传感器网络的MES系统等。

梁乃明

Siemens PLM Software 全球高级副总裁兼大中华区董事总经理 梁乃明先生拥有20多年的IT行业从业经验，他将为Siemens PLM Software带来企业软件方面的丰富经验。同时，在制造、石油石化、电信、银行和金融等众多行业，他也取得了卓越的商业和技术业绩。

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书籍介绍

本书阐述了智能制造的国内外发展与应用状况、智能制造的内涵与特征；描绘了智能制造参考模型、智能工厂体系架构以及智能工厂解决方案要素；分享了数字化工厂三个不同维度的数字化蓝图和实施路线图，通过三大集成篇与案例分析篇，结合“西门子数字化企业软件套件”，帮助读者更好地理解智能制造相关理念，促进企业打造新一代智能创新平台，从而在设计研发、工艺开发、生产制造、售后维护等产品全生命周期实行全面数字化与智能管理，促进企业实现工业物联网与应用服务联网的深度融合，更好地满足客户持续多变的个性化需求。