全球制造业的颠覆-工业4.0
全球制造业的颠覆-工业4.0作者:华海敏 开 本:16开 书号ISBN:9787121260698 定价:58.0 出版时间:2015-07-01 出版社:电子工业出版社 |
全球制造业的颠覆-工业4.0 本书特色
目前,由德国提出的工业4.0概念正在风靡全球,现代信息通信、大数据、云计算及物联网技术将承载工业4.0,协同作战颠覆传统制造业的思维方式掀起了新一轮工业革命的浪潮。本书结合德国工业4.0和中国制造2025战略,在系统、全面地剖析德国“工业4.0”的本质、核心、关键、愿景、目标、战略的基础上,阐述智慧工厂与智能制造,工业4.0支撑技术:物联网、ict(信息和通信技术)、cps(信息物理系统)、plm(产品生命周期管理)、云计算和大数据等内容。
全球制造业的颠覆-工业4.0 内容简介
在全球掀起的“工业4.0”大潮中,我们不仅看到了德国人的危机意识,更看到了德国人的务实意识、创新意识。 当前,中国制造业正面临着前所未有的挑战,受到高端制造业向发达国家回流,低端制造业向低成本国家转移的双重挤压,因此,学习和借鉴“工业4.0”的理念,建设智能工厂,推进两化深度融合,具有十分重要的现实意义。 随着以互联网为平台的“鼠标经济”的兴起,传统经济(水泥经济)也开始触网以谋求发展,建立在传统实体基础上的新经济正成为一种发展趋势。但要想实现这一蓝图,“鼠标+水泥”,即“互联网+工业”的双轮驱动至关重要。
全球制造业的颠覆-工业4.0 目录
一、揭开“工业40”的面纱
“工业40”的概念包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变,目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式,是以智能制造为主导的第四次工业革命,或革命性的生产方法。物联网、信息通信技术、信息物理系统、大数据及云计算都应用到了“工业40”中,它们协同作战,将全面颠覆传统的制造业的思维方式。
01工业发展及“工业40”的概念
02“工业40”将颠覆全球制造业
03“工业40”的内涵及基础
04“工业40”的特征
05“工业40”的潜力及实现措施
二、 《中国制造2025》与 “工业40”殊途同归
中国制造2025与德国“工业40”在重要目标和核心手段上有异曲同工之处,但“中国制造2025”不等同于“德国工业40”,中国制造2025注重与制定“互联网+”行动计划相匹配,推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合,这是中国制造2025更加宽广的发展方向和提升空间。
06《中国制造2025》
07德国“工业40”战略给中国的启示
08两化融合及应对的挑战
三、德国“工业40”战略与愿景
德国“工业40”战略的要点可以概括为:建设一个信息物理系统网络,研究智能工厂和智能生产两大主题,实现横向、纵向与端对端三项集成,实施八项计划——标准化和参考架构、管理复杂系统、一套综合的工业宽带基础设施、安全和保障、工作的组织和设计、培训和持续的职业发展、监管框架、资源利用效率。
“工业40”展现了一幅全新的工业愿景蓝图:在一个“智能、网络化的世界”里,物联网和务联网(服务互联网技术)将渗透到所有的关键领域,创造新价值的过程逐步发生改变,产业链分工将重组,传统的行业界限将消失,并会产生各种新的活动领域和合作形式。
09德国“工业40”双重战略
10德国“工业40”战略的根本目标
11人机领跑“工业40”
12德国“工业40”战略的愿景
13德国“工业40”的战略要点
四、智慧工厂和智能制造
“工业40”*终需要实现的目标是制造业向智能化的方向转型;“智能”思想是“工业40”的核心。“工业40”主要可以分为两大部分:**部分是“智能工厂”,重点研究智能化生产系统和过程,以及网络化分布式生产设施的实现;第二部分是“智能生产”,主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动及3d技术在工业生产过程中的应用等。
14智慧工厂的定义及目标
15智慧工厂的支撑技术
16智慧工厂的构成及打造
17智能技术和测控装置
18智能化
19智能制造
20智能制造系统
五、 “工业40”的技术支撑
目前,由德国提出的“工业40”概念正在风靡全球,新兴的技术将渗透到工业的各个方面。这将形成一个灵活度高,具有个性化、智能化的生产模式。工业要实现向智能方向的转型,就离不开物联网技术、现代信息通信技术、信息物理系统、大数据、云计算的支撑,协同作战,全面颠覆传统制造业的思维方式,掀起新一轮工业革命的浪潮。
21物联网定义及关键技术
22物联网的四大支柱技术
23物联网四大支撑网络及架构
24物联网技术标准及信息安全
25物联网技术支撑“工业40”
26信息和通信技术(ict)
27ict支撑“工业40”
28信息物理系统
29cps机遇与挑战及与物联网的关系
30“工业40”与cps的关系及核心战略
31云计算的定义及特征
32云计算的特点及产业分级
33私有云和公有云及发展趋势
34云计算与云安全
35大数据的定义及数据分析
36大数据处理及存储面对的问题
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