第1章 緒 論 
1.1智能制造基本概念
1.1.1  智能制造定義、內涵及特點
1.1.2  智能制造與先進制造
1.2智能制造技術特征  
1.2.1智能制造技術體繫結構
1.2.2智能制造技術特征
1.2.3智能制造發展趨勢
1.3智能制造關鍵技術

第2章 智能制造繫統 
2.1 智能制造繫統架構  
2.2 產品全生命周期管理繫統 (PLM)  
2.2.1  PLM 概述
2.2.2  PLM 的發展歷程
2.2.3  PLM與PDM的區別
2.2.4  PLM 的主要功用
2.2.5  PLM 的建立方法
2.2.6  PLM 的發展趨勢
2.3企業資源計劃（ERP）
2.3.1  ERP概述
2.3.2  ERP 歷史發展
2.3.3  ERP 繫統分類
2.3.4  ERP 企業應用
2.3.5  ERP 繫統帶來的效益
2.3.6  ERP 平臺式軟件
2.4 制造執行繫統（MES）
2.4.1  MES的產生與定義
2.4.2  MES的角色作用
2.4.3  MES的功能模塊
2.4.4  MES與其他信息繫統的關繫
2.4.5  ERP/MES/PCS的信息集成
2.4.6  MES的發展趨勢
2.5信息物理融合繫統(CPS)
2.5.1  CPS定義
2.5.2  CPS結構體繫
2.5.3  CPS特征
2.5.4  CPS機遇與挑戰
2.5.5  CPS與智能制造

第3章 智能制造工藝 （李瓊硯）
3.1 制造工藝概述
3.1.1  經典制造工藝簡述
3.1.2  特種加工技術  
3.1.3  高速切削 
3.1.4  仿生制造 
3.1.5  微機械加工 
3.2 智能設計技術
3.2.1  智能CAD
3.2.2  智能CAPP  
3.2.4  綠色設計
3.3 智能制造裝備
3.3.1  智能機床
3.3.2  工業機器人
3.3.3  增材制造裝備
3.3.4  智能生產線與智慧工廠
3.3.5  智能制造裝備的優勢

第4章 工業機器人
4.1 工業機器人概述
4.1.1  工業機器人的歷史發展
4.1.2  工業機器人的分類
4.1.3  工業機器人的基本組成
4.1.4  工業機器人的技術指標
4.1.5  工業機器人的應用
4.2工業機器人的機械繫統
4.2.1  工業機器人的手部
4.2.2  工業機器人的腕部
4.2.3  工業機器人的臂部
4.2.4  工業機器人的機座結構
4.3工業機器人的控制繫統 
4.3.1  工業機器人控制繫統特點及主要功能
4.3.2  工業機器人控制繫統的組成
4.3.3  工業機器人控制繫統的結構形式
4.4工業機器人的傳感器繫統 
4.4.1  工業機器人常用傳感器的分類
4.4.2  工業機器人內部傳感器
4.4.3  工業機器人外部傳感器
4.5工業機器人軌跡規劃與編程
4.5.1  工業機器人軌跡規劃
4.5.2  工業機器人編程

第5章 數字化制造技術
5.1 產品數據的數字化處理 
5.1.1  工程數據的類型
5.1.2  工程數據的數字化處理方法
5.1.3  數字化建模技術
5.1.4  產品數字化管理 
5.2 逆向工程技術
5.2.1  概述
5.2.2  逆向工程的關鍵技術
5.2.3  逆向工程軟件
5.2.4  逆向工程舉例
5.2.5  逆向工程的應用 
5.3增材制造技術   
5.3.1  概述
5.3.2  增材制造數據處理
5.3.3  典型增材制造工藝
5.3.4  增材制造常用材料
5.3.5  組織工程 
5.3.6增材制造應用
5.4 虛擬制造技術
5.4.1  基本概念
5.4.2  虛擬制造關鍵技術
5.4.3  虛擬制造軟件

第6章 智能檢測技術
6.1 射頻識別技術  
6.1.1  概述 
6.1.2  RFID工作原理
6.1.3  PFID識別繫統的編碼調制和解調
6.1.4  數據完整性與安全性
6.2機器視覺檢測技術
6.2.1  概論 
6.2.2  機器視覺繫統的構成 
6.2.3  機器視覺核心算法
6.2.4  機器視覺工程應用 
6.3 無損缺陷檢測技術
6.3.1  概論 
6.3.2  超聲波檢測 
6.3.3  射線檢測 
6.3.4  磁粉檢測 
6.4基於深度學習的檢測技術
6.4.1  概論 
6.4.2  深度學習的主要檢測方法 
6.4.3  深度學習檢測應用——肋骨骨折檢測

第7章 信息技術承載下的智能制造繫統 
7.1 制造信息繫統
7.1.1  定義、特性和應用
7.1.2  信息繫統的生命周期
7.1.3  制造信息繫統的發展趨勢
7.2 工業大數據與物聯網 
7.2.1  工業大數據的來源 
7.2.2  工業大數據的關鍵技術及其特點
7.2.3  工業物聯網的內涵與特性
7.2.4  物聯網的關鍵技術
7.3 數據中心與雲計算技術
7.3.1  數據中心概述
7.3.2  數據中心網絡的基本結構
7.3.3  雲計算及其應用
7.4基於工業物聯網、大數據的智能制造解決方案
7.4.1  項目背景
7.4.2  案例特點
7.4.3  需求分析
7.4.4  總體設計情況
7.4.5  實施步驟
7.4.6  實施效果

智能制造是面向產品全生命周期的智能化制造，是在現代傳感技術、網絡技術、自動化技術、人工智能技術的基礎上，通過智能化感知、人機交互、決策和執行技術，實現設計過程、制造過程和制造裝備智能化，是信息技術、智能技術、機器人技術與裝備制造技術的深度融合與集成。智能制造是我國制造業轉型升級的關鍵。面對“工業4.0”及“中國制造2025”的不斷推進，要培養適合智能制造的應用型人纔，以支撐制造產業的轉型發展，高等教育也應與時俱進，在教學過程中普及推廣智能制造的相關知識，使學生對智能制造及其內涵、智能制造的關鍵技術有一定的了解，之後可以再根據興趣和需求對智能制造進行更深入的學習。為培養新型制造人纔奠定基礎。本書各章節及其主要內容如下:
第1章 緒論，主要介紹智能制造技術的基本概念、內涵和特征；智能制造技術體繫及關鍵技術。
第2章 智能制造繫統，主要介紹智能制造繫統架構，產品全生命周期管理繫統，生產執行繫統及信息物理融合繫統等知識。
第3章 智能制造工藝，主要對制造工藝，智能設計技術，智能制造裝備等基礎內容進行了闡述。
第4章 工業機器人，主要介紹工業機器人相關知識， 包括工業機器人的機械繫統，工業機器人的控制繫統，工業機器人的傳感器繫統及工業機器人軌跡規劃與編程等。
第5章 數字化制造技術，主要闡述數字制造技術相關知識，包括產品數據的數字化處理， 逆向工程技術，增材制造技術及虛擬制造技術等。
第6章 智能檢測技術，主要介紹智能檢測技術相關知識，包括射頻識別技術 ，機器視覺檢測技術，無損缺陷檢測技術及基於深度學習等。
第7章 信息技術承載下的智能制造繫統，主要對制造信息繫統，工業大數據與物聯網 
，數據中心與雲計算技術等基礎內容進行了闡述。並結合實例介紹基於工業物聯網、大數據的智能制造解決方案。
本書由北京林業大學2018研究生課程建設項目資助（項目編號：JCCB18001）。 由三位教師李瓊硯（第1， 3，5 章）， 路敦民（第2，4章）及程朋樂（第6，7章）聯合編撰，參編人員還有田野和李寧老師。高宇、婁黎明和秦政參與第6，7章的資料搜集與編寫工作。在編撰過程中，編者參考了許多優秀的專著，論文和教材，在此向本書所借鋻、參考的所有文獻的作者們表示衷心的感謝。書中部分圖片來源於網絡，在此也向圖片的原創者表示感謝。智能制造技術目前仍處於發展階段，編者也在不斷研究和學習之中，加之編者水平有限， 書中不足之處在所難免，懇請廣大專家和讀者不吝指正。