●前言
緒論 1
1.1 智慧制造的誕生背景 1
1.2 智慧制造基本概念 3
1.2.1 智慧制造概念的提出 3
1.2.2 智慧制造的定義 4
1.3 智慧制造研宄現狀與展望 4
1.3.1 人工智能與智能制造的演化發展 5
1.3.2 智慧制造是智能制造的繼承與創新發展 9
1.3.3 智慧制造代表新一代智能制造發展方向 16
1.3.4 智慧制造未來走向 21
1.4 本書內容安排 22
參考文獻 23
第2章 智慧制造繫統基礎理論與技術體繫 26
2.1 智慧制造繫統組成及其子繫統相互作用 26
2.1.1 制造作為社會技術繫統 26
2.1.2 智慧制造繫統組成 31
2.1.3 社會、信息與物理三個子繫統的相互作用 33
2.1.4 智慧制造特性 36
2.2 智慧制造運作機制 39
2.3 智慧制造技術體繫 42
2.3.1 制造物聯化技術 42
2.3.2 制造智能化技術 44
2.3.3 制造服務化技術 45
2.3.4 制造社會化技術 45
2.3.5 總體與基礎技術 47
2.4 基礎理論與技術體繫關聯分析 48
參考文獻 51
第3章 智慧制造共性基礎技術與體繫架構 53
3.1 智慧制造共性基礎技術 53
3.1.1 工業革命與制造模式演化 53
3.1.2 數據/信息/知識/智慧 61
3.1.3 人工智能 65
3.1.4 未來互聯網 73
3.1.5 工業互聯網 75
3.2 智慧制造體繫架構 77
3.2.1 面向服務的智慧制造體繫架構 77
3.2.2 面向組織符號學的智慧制造體繫架構 78
3.2.3 大數據驅動的智慧制造體繫架構 80
3.2.4表示的智慧制造體繫架構 81
3.2.5 包容性智慧制造體繫架構 82
參考文獻 84
第4章 制造物聯化技術 86
4.1 “互聯網+制造”概念 86
4.2 從物聯網到制造物聯 89
4.2.1 物聯網 89
4.2.2 制造物聯 91
4.3 走向價值創造的制造物聯 96
4.4 制造物聯案例 104
4.4.1 基於RFID信息集成的數控繫統 105
4.4.2 實時事件驅動的加工作業調度 111
參考文獻 118
第5章 制造智能化技術 121
5.1 “人工智能+制造”概念 121
5.2 智能制造沿革 125
5.2.1 傳統智能制造 125
5.2.2 新一代智能制造 127
5.3 新一代智能制造應用概況及案例 130
5.3.1 新一代智能制造應用概況 130
5.3.2 基於深度學習的工件識別與抓取 133
5.3.3 基於卷積神經網絡的刀具磨損檢測 137
5.4 走向大數據價值深度利用的智能制造 140
5.4.1 大數據價值深度利用途徑 140
5.4.2 主動制造理念 142
5.4.3 主動調度案例 145
參考文獻 151
第6章 制造服務化技術 154
6.1 制造業服務化背景 154
6.2 面向服務構架的制造技術 155
6.2.1 虛擬企業/動態聯盟 156
6.2.2 產品服務繫統 156
6.2.3 應用服務提供商 157
6.2.4 制造網格 158
6.3 雲制造技術 158
6.3.1 雲制造的內涵 159
6.3.2 雲制造繫統 160
6.3.3 雲制造體繫架構 162
6.3.4 雲制造資源虛擬化 164
6.3.5 雲制造服務描述模型 167
6.3.6 雲制造研究現狀 167
6.4 雲制造服務組合優化 170
6.4.1 雲制造服務組合特性 170
6.4.2 雲服務組合過程模型基本架構 171
6.4.3 服務組合框架的關鍵技術 172
6.4.4 制造雲服務組合全生命周期管理流程 174
6.4.5 雲資源優選與服務組合研究現狀 176
6.4.6 服務組合QoS聚合計算方法 177
6.4.7 求解動態制造雲務組合問題的智能優化算法 179
6.4.8 算法有效性驗證 184
參考文獻 187
第7章 制造社會化技術 192
7.1 Web2.0 192
7.2 社會計算 193
7.3 3D打印 194
7.4 企業2.0 196
7.5 眾包/眾胃 196
7.6 社會化制造 197
7.7 社會化制造案例 198
7.8 社會5.0 199
參考文獻 201
