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智能製造系統設計/數字化工廠與智能製造叢書

  • 作者：李勇//劉訓臣//韓善靈//高建剛|責編:呂瀟
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111776178
  • 出版日期：2025/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：303
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    「智能製造系統設計」是新工科智能製造專業的核心課程。本書以作者提出的「深度運籌學」為底層邏輯，構成完整的智能製造系統設計體系。
    設計基礎介紹智能製造設計體系的底層建模邏輯。設計目標介紹設計落腳點是質量、效率與安全並最終落實到產品成本上，掌握提取問題與約束的方法。設計對象介紹體系各模塊的概念、功能、運行原理和機制。設計方法介紹深度運籌學，以複雜網路建立系統模型，通過圖深度學習尋找智能製造系統的「滿意解」，從而創新系統運行準則。設計過程介紹以8D報告為模板、PyTorch為平台的智能製造系統項目設計。
    本書是一本以「智能製造系統設計」為主題的專著，特點是白話數學、可視化邏輯和簡明演算法技巧，尤其適合培養以高等數學為起點的應用型人才的需要。本書可作為機械類、智能製造類、工業工程類、應用數學類、人工智慧類和電腦類的本科生及研究生用書，也可作為研發人員的項目設計參考書。
作者介紹
李勇//劉訓臣//韓善靈//高建剛|責編:呂瀟
目錄
前言
變數符號表
第1章  緒論
  1.1  方向——立足機械賦能實體
  1.2  思維——從設計產品到創新準則
  1.3  路徑——圖論為基石
  1.4  邏輯——深度運籌學
  1.5  智能——六大關鍵
  1.6  內容——系統設計框架
第2章  設計基礎——底層建模邏輯
  2.1  數學簡介——建模百寶箱
    2.1.1  數學全貌
    2.1.2  集合——現代數學的共同基礎
    2.1.3  張量——現代數學的共同語言
    2.1.4  泛函——網路距離的度量
    2.1.5  群論——網路同構的度量
    2.1.6  拓撲——網路結構的度量
    2.1.7  分形——網路形狀的度量
  2.2  圖論——智能製造系統的細胞
    2.2.1  圖論概述
    2.2.2  譜圖論
    2.2.3  複雜圖
    2.2.4  圖嵌入
    2.2.5  圖論與智能製造的關係
  2.3  複雜網路——智能製造系統的神經
    2.3.1  複雜網路概述
    2.3.2  複雜網路的測度
    2.3.3  異構張量及複雜網路類型
    2.3.4  複雜網路與智能製造的關係
  2.4  運籌學——智能製造系統的器官
    2.4.1  運籌學概念
    2.4.2  運籌學十大分支
    2.4.3  運籌分析基本步驟
    2.4.4  運籌學與智能製造的關係
  2.5  力學簡介——智能製造系統的肢體
    2.5.1  基礎力學
    2.5.2  固體力學
    2.5.3  振動力學
    2.5.4  流體力學
    2.5.5  流變學
    2.5.6  熱力學
    2.5.7  本構原則
  2.6  振動與雜訊——智能製造系統的聽覺
    2.6.1  機械振動
    2.6.2  雜訊分析
    2.6.3  振動與深度學習
    2.6.4  振動、雜訊與智能製造的關係
  2.7  數字圖像處理——智能製造系統的視覺
    2.7.1  數字圖像處理概述
    2.7.2  形態學分析

    2.7.3  數字圖像處理與智能製造關係
  2.8  隨機過程——智能製造系統的動態
    2.8.1  隨機過程的定義
    2.8.2  典型隨機過程
    2.8.3  隨機微分方程
    2.8.4  隨機過程與演算法的結合
    2.8.5  隨機過程在圖神經網路中的應用
    2.8.6  隨機過程與智能製造的關係
第3章  設計目標——提取問題與約束
  3.1  質量工程
    3.1.1  質量體系簡介
    3.1.2  質量管理七項原則
    3.1.3  質量管理實施流程
    3.1.4  質量管理五大工具
    3.1.5  質量管理七大手法
    3.1.6  CPK過程能力指數
    3.1.7  質量工程與智能製造的關係
  3.2  工業工程
    3.2.1  工業工程簡介
    3.2.2  工業工程的關鍵——解決八大浪費
    3.2.3  工作研究的方法與技術——發現問題
    3.2.4  現場管理——提取問題背後的問題
    3.2.5  製程防呆——避免問題
    3.2.6  工業工程與智能製造的關係
  3.3  安全工程
    3.3.1  安全體系簡介
    3.3.2  安全評估方法
    3.3.3  控制能量以防患于未然
    3.3.4  安全工程與智能製造關係
  3.4  成本管理
    3.4.1  公司類型及承擔責任
    3.4.2  成本管理概述
    3.4.3  主要分析工具
    3.4.4  成本驅動的設計
    3.4.5  成本管理與智能製造的關係
第4章  設計對象——智能製造模塊
  4.1  企業資源規劃ERP
    4.1.1  ERP簡介
    4.1.2  ERP主要分析工具
    4.1.3  ERP與智能製造的關係
  4.2  客戶關係管理CRM
    4.2.1  CRM簡介
    4.2.2  CRM主要分析工具
    4.2.3  CRM與智能製造的關係
  4.3  產品生命周期管理PLM
    4.3.1  PLM簡介
    4.3.2  PLM主要分析工具
    4.3.3  PLM與智能製造的關係
  4.4  製造執行系統MES
    4.4.1  MES簡介

    4.4.2  MES主要分析工具
    4.4.3  MES與智能製造的關係
  4.5  高級計劃與排程APS
    4.5.1  APS簡介
    4.5.2  APS主要分析工具
    4.5.3  APS與智能製造的關係
  4.6  倉庫管理系統WMS
    4.6.1  WMS簡介
    4.6.2  WMS主要分析工具
    4.6.3  WMS與智能製造的關係
第5章  設計方法——深度運籌學習
  5.1  演算法
    5.1.1  演算法——關係提取的核心
    5.1.2  演算法與智能製造的關係
  5.2  圖神經網路
    5.2.1  圖數據的處理難題
    5.2.2  圖神經網路簡介
    5.2.3  嵌入的端到端學習
    5.2.3  圖數據的嵌入
    5.2.6  空域圖卷積神經網路
    5.2.7  譜域圖卷積神經網路
    5.2.9  圖神經網路與智能製造的關係
  5.3  深度運籌學
    5.3.1  深度運籌概念
    5.3.2  深度運籌作用
    5.3.3  深度運籌的應用
    5.3.4  深度運籌與智能製造的關係
  5.4  PyTorch平台
    5.4.1  Python與PyTorch
    5.4.2  PyTorch的安裝與環境配置
    5.4.3  PyTorch平台上演算法創新實例
    5.4.4  PyTorch與智能製造的關係
第6章  設計過程——8D報告
  6.1  8D報告中的基本步驟和工具
    6.1.1  D0徵兆緊急反應措施
    6.1.2  D1小組成立
    6.1.3  D2問題說明
    6.1.4  D3臨時措施的實施驗證
    6.1.5  D4確定並檢驗根本原因
    6.1.6  D5選擇和驗證永久糾正措施
    6.1.7  D6實施永久糾正措施
    6.1.8  D7預防再發生
    6.1.9  D8團隊和個人認可
    6.1.10  8D報告分析示例
  6.2  軟體設計步驟
    6.2.1  調研
    6.2.2  藍圖
    6.2.3  實施
    6.2.4  上線優化
    6.2.5  持續改進

參考文獻
附錄  縮略語表

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