第1章數字化與智能化車間概述00

1.1背景00

1.1.1制造企業轉型升級的機遇與措施00

1.1.2數字化、網絡化、智能化是實現轉型升級的關鍵技術00

1.2制造繫統與制造車間00

1.2.1制造繫統00

1.2.2制造車間00

1.3數字化與智能化車間的內涵及特征0

1.3.1從傳統車間到數字化與智能化車間的演化過程0

1.3.2數字化車間的定義及內涵0

1.3.3數字孿生車間0

1.3.4如何理解設備和車間的“智能”0

1.3.5智能化車間的基本特征0

1.3.6數字化與智能化車間的繫統架構0

1.4數字化與智能化車間的關鍵使能技術與工具0

1.4.1關鍵使能技術0

1.4.2關鍵功能部件0

1.4.3核心工業軟件0

1.5數字化與智能化車間的實施規劃0

1.5.1數字化與智能化車間的實施路線0

1.5.2數字化與智能化車間的主要實施內容0

參考文獻0

第2章車間布局設計與物流仿真優化0

2.1概述0

2.1.1車間布局設計0

2.1.2物流仿真優化0

2.2混流雙邊裝配線平衡設計0

2.2.1混流雙邊裝配線平衡問題描述0

2.2.2混流雙邊裝配線平衡問題建模0

2.2.3工程實例及效果分析0

2.3機加工車間仿真建模與性能分析0

2.3.1機加工車間簡介0

2.3.2基於Plant Simulation的車間仿真建模0

2.3.3機加工生產線的產能仿真分析與改善0

2.3.4立體倉庫仿真驗證0

2.3.5AGV運輸繫統仿真分析0

2.4多跨車間布局設計仿真優化0

2.4.1多跨車間布局建模與物流仿真分析0

2.4.2基於遺傳算法和神經網絡的多跨車間布局仿真優化0

2.5裝配線物流集配繫統仿真優化設計0

2.5.1物料集配模式簡介0

2.5.2集配區儲位和揀料工位任務方案的仿真優化0

2.5.3物料集配繫統其他參數的仿真優化0

參考文獻

第3章車間生產計劃制定與優化

3.1引言

3.2隨機和模糊機會約束下的多產品集結生產計劃優化

3.2.1考慮跨階段生產的多產品集結生產計劃模型

3.2.2多產品集結生產計劃的隨機模糊優化模型

3.2.3案例分析

3.3基於風險評估的多生產線計劃優化

3.3.1生產計劃的風險值定義

3.3.2生產計劃風險評估與優化模型

3.3.3實例分析

3.4汽車衝壓車間作業調度優化

3.4.1衝壓車間作業調度問題描述

3.4.2衝壓車間多目標作業調度優化模型

3.4.3多目標混合人工蜂群求解算法

3.4.4案例分析

3.5汽車混流裝配生產線排序優化

3.5.1汽車排序優化問題建模

3.5.2求解汽車排序優化問題的離散小世界優化算法

3.5.3實例分析

3.6基於多層次網絡模型的裝配計劃優化

3.6.1多層次裝配計劃優化模型

3.6.2求解多層次裝配計劃優化模型的混合算法

3.6.3實例分析

參考文獻

第4章數據驅動的設備故障診斷

4.1設備故障診斷問題概述

4.1.1設備狀態監測與故障診斷

4.1.2刀具狀態監測與壽命預測

4.2數據驅動的軸承故障診斷方法

4.2.1軸承故障實驗數據

4.2.2基於棧式剪枝稀疏去噪自編碼器的故障診斷方法

4.2.3基於密度峰快速查找聚類算法的故障診斷方法

4.2.4基於S變換和深度卷積神經網絡的故障診斷方法

4.3數據驅動的銑削刀具磨損狀態識別方法

4.3.1銑削刀具磨損概述

4.3.2銑削刀具磨損實驗數據

4.3.3基於PSO優化的SVM的刀具磨損狀態識別

4.3.4基於BSOGMHMM模型的刀具磨損狀態識別

參考文獻

第5章基於統計理論的生產過程質量控制

5.1統計過程控制概述

5.1.1經典SPC控制圖

5.1.2自相關過程與殘差控制圖

5.1.3多變量SPC控制圖

5.1.4非參數控制圖

5.1.5多工序選控圖

5.2經濟的變量控制圖優化設計

5.2.1過程的單一失控機制與混合失效機制

5.2.2時變質量偏移下的均值控制圖優化

5.2.3隨機質量偏移下的EWMA控制圖優化

5.2.4混合失效下基於延遲監控策略的均值控制圖優化

5.2.5混合失效下的多變量EWMA控制圖優化

5.3經濟的多工位生產繫統屬性控制圖優化設計

5.3.1問題描述

5.3.2各工位的穩態概率計算

5.3.3成本計算與優化模型

5.3.4啟發式規則和禁忌搜索相結合的求解算法

5.3.5應用案例分析

參考文獻

第6章車間數據采集技術及應用

6.1車間制造過程數據的類型及特征

6.1.1制造過程數據的類型

6.1.2制造過程數據的特征

6.2車間物聯網的架構及關鍵技術

6.2.1車間物聯網的總體架構

6.2.2車間物聯網的關鍵技術

6.3車間數據采集的若干應用場景

6.3.1數控機床狀態數據采集

6.3.2基於RFID的在制品跟蹤

6.3.3基於OPC的裝配生產線數據采集

6.3.4基於UWB技術的移動物體定位與跟蹤

參考文獻

第7章高級計劃排程技術及應用

7.1高級計劃排程概述

7.1.1APS的起源與發展

7.1.2APS與ERP/MES的關繫

7.2APS的基本原理與技術特征

7.2.1APS基本原理

7.2.2APS的技術特征

7.2.3TOC理論在APS中的應用

7.3APS軟件繫統介紹

7.4APS應用實施案例

7.4.1某PCB企業的實施案例

7.4.2某PCBA企業的實施案例

7.4.3某3C精密結構件加工企業的實施案例

7.4.4某閥門企業的實施案例

參考文獻

第8章制造執行繫統技術及應用

8.1MES概述

8.1.1MES的起源與發展

8.1.2如何理解MES

8.1.3MES的標準化

8.1.4MES的發展趨勢

8.2理解MES的3個視角

8.2.1業務活動視角

8.2.2數據應用視角

8.2.3體繫架構視角

8.3MES產品實現

8.3.1MES產品架構的特點

8.3.2UniMax產品簡介

8.4MES典型行業應用案例

8.4.1汽車制造行業案例

8.4.2飛機裝配行業案例

參考文獻

第9章數字化與智能化車間綜合應用案例

9.1面向3C金屬結構件加工的數字化與智能化車間建設

9.1.1總體建設框架

9.1.2主要建設內容

9.1.3建設效果

9.2中低壓開關櫃智能工廠體繫架構研究及應用

9.2.1中低壓開關櫃行業的特點

9.2.2中低壓開關櫃智能工廠體繫架構

9.2.3中低壓開關櫃智能工廠的功能框架

9.2.4中低壓開關櫃智能工廠建設實踐

9.3工程機械數字化車間建設

9.3.1自動化與生產線

9.3.2自動化倉儲與物流設施

9.3.3數字化生產執行過程管控平臺

9.3.4可視化生產控制中心

制
造車間是制造工藝活動與生產活動的主要發生場所，完成從虛擬產品向物理產品的轉化。以車間作為數字制造
（digital manufacturing，DM）和智能制造（intelligent manufacturing，IM）的實施載體，通過建設數字化、智能化車間，實現制造過程提質增效、敏捷響應外部變化，是制造企業進行數字化轉型（digital transformation，DT）的基本方式之一。

本書主要面向離散制造行業，較全面地闡述了數字化與智能化車間的概念、技術、繫統實現及應用。本書將數字化車間定義為： 將數字化建模、數字化控制、數字化管理等技術綜合應用於車間規劃與改善、生產運行、工藝執行、庫存物流、質量控制、設施維護等主要業務活動。通過對產品定義數據的數字建模和數字量傳遞，打通設計、工藝、制造、檢測、裝配等各個環節； 通過對車間設施及生產流程的數字建模，仿真分析並優化車間的運行性能； 通過引入數字化設備，實現生產過程的數字化控制以及設備狀態的數字化監控； 通過引入數據采集手段並建設數字化管控繫統，實現產品制造及生產過程數據的自動獲取、記錄、流轉和增值計算，優化車間管理效率和決策效率。本書也認為： 智能化車間是自動化與信息化深度融合的制造車間，它繼承了自動化車間、數字化車間、數字孿生車間的基本特征，並更加強調能夠在車間活動的關鍵環節，具備自主性的感知、學習、分析、判斷、通信與協調控制能力，實現數據驅動的智能決策，且決策結果能夠通過在線或離線控制方式來優化車間活動的運行。

本書是作者多年以來相關科研工作的成果總結，先後得到了國家自然科學基金（編號： 51275191、51875225、
52075202）、國家重點研發項目（編號： 2018YFB1703204）、
廣東省引進創新創業團隊項目（編號： 2016ZT06D189）、
國家數控重大專項課題（編號： 2014ZX04014101）、國家“863”項目（編號： 2009AA043301、2012AA040909）以及多個工信部智能制造項目的經費支持，書中近20個大大小小的應用案例，也全部來自與企業合作的項目成果。本書理論聯繫實際，從繫統概述與體繫架構、優化模型和方法、關鍵技術與軟件繫統、綜合應用案例4個方面對數字化與智能化車間的研究實施內容進行詳細闡述，共分為9章，各章內容如下： 

第1章數字化與智能化車間概述。對制造車間的邊界和業務活動進行了梳理，介紹了數字化與智能化車間的提出背景及相關概念，對車間“數字化”“智能化”的內涵和特征進行了定義，提出了數字化與智能化車間的繫統架構，對關鍵使能技術與工具進行了闡述，並歸納了數字化與智能化車間的實施路線和主要實施內容。

第2章車間布局設計與物流仿真優化。結合工程應用案例，對車間布局設計和物流仿真優化中的4個問題進行了研究，包括混流雙邊裝配線平衡設計、機加工車間仿真建模與性能分析、多跨車間布局設計仿真優化、裝配線物流集配繫統仿真優化設計等內容。

第3章車間生產計劃制定與優化。結合汽車、電子、飛機等行業的典型應用案例，對幾類車間生產計劃優化問題的模型與算法進行詳細探討。

第4章數據驅動的設備故障診斷。首先對設備故障診斷問題進行概述； 然後深入探討了兩類具體的工程問題： 一是數據驅動的軸承故障診斷方法，二是數據驅動的銑削刀具磨損狀態識別方法。

第5章基於統計理論的生產過程質量控制。首先對統計過程控制（SPC）相關理論進行了概述； 然後深入探討了控制圖的優化設計方法及應用，包括兩類問題： 一是經濟的變量控制圖優化設計，二是經濟的多工位生產繫統屬性控制圖優化設計。

第6章車間數據采集技術及應用。首先分析了車間制造過程數據的類型及特征； 然後對車間物聯網的架構及關鍵技術進行了探討； 後結合典型應用場景，對幾類常見的車間數據采集應用進行闡述。

第7章高級計劃排程技術及應用。詳細闡述了高級計劃排程的基本概念、原理、相關理論技術和軟件繫統，並介紹了4個APS的應用實施案例。

第8章制造執行繫統技術及應用。首先回顧了MES的起源與發展過程，歸納了MES的特點和建設意義； 然後從業務活動、數據應用、體繫架構3個視角對MES的內涵進行了詳細闡述； 後介紹了MES的產品及汽車制造、飛機裝配行業的典型應用案例。
第9章數字化與智能化車間綜合應用案例。介紹了3個綜合性的應用案例，這些案例分別來源於某3C金屬結構件加工企業、某輸配電裝備（中低壓開關櫃）制造企業和某工程機械制造企業。

在本書的撰寫過程中，得到了華中科技大學機械學院管在林教授及嶽磊博士（撰寫了第7章）、艾普工華董事長黃剛博士（撰寫了第8章部分內容）、華中科技大學船海學院吳軍教授（修訂了第4章）、南京理工大學何非副教授（提供了第6章部分素材）的幫助，在此表示誠摯謝意，同時感謝本人所指導的博士研究生程一偉、楊朝陽、尹惠、田志鵬、鄧宇浩、張聰，以及碩士研究生關輝、衛志棟、徐家寬、孫志娟、桂達、羅遠光、馬雷博、程佳欣等的支持。另外，特別感謝艾普工華公司、廣東省智能機器人研究院、武漢創景可視公司的各位同事，也感謝眾多不便署名的合作企業
，它們為本書的撰寫提供了很多素材。

作者
2021年3月