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全球製造業生產經營模式的轉變,使得從全生命週期協同管控的角度謀求創新發展與轉型升級以提升複雜產品製造企業的全球競爭力成為學術界和工業界的研究熱點。隨著大資料概念的提出及其核心技術的迅猛發展,複雜產品設計-製造-服務等生命週期業務的網路化、協同化和智慧化管控有了重要的支撐。 本書以上述全生命週期協同管控研究前沿和熱點為背景,從設計-製造-服務一體化協同的概念與體系架構、產品生命週期大資料獲取與增值處理方法、面向設計-製造-服務一體化協同的建模方法、運維資料與知識協同驅動的產品創新設計方法、即時資料驅動的製造過程自我調整協同優化方法、基於運維資料的產品主動維修與智慧運維服務方法、DMS一體化協同技術行業應用等方面展開深入闡述,為複雜產品設計-製造-服務一體化協同模式的落地應用提供了重要的理論基礎、技術指導和解決方案。 本書可供從事機械工程、工業工程、企業管理等專業的研究人員和工程技術人員閱讀,亦可作為上述專業研究生的選修課教材。
第1章 緒論 1.1 產品生命週期管理概述 1.1.1 產品生命週期管理的起源與發展 1.1.2 產品生命週期管理的核心技術 1.2 製造業大數據概述 1.2.1 製造業大資料的概念與特徵 1.2.2 製造業大資料的來源與分類 1.2.3 製造業大資料與產品生命週期管 1.3 基於大資料的產品生命週期管理 1.3.1 基於大資料的產品創新設計 1.3.2 基於大資料的製造過程優化 1.3.3 基於大資料的運維服務優化 1.4 設計-製造-服務一體化協同技術 1.5 設計-製造-服務一體化協同技術面臨的挑戰 第2章 設計-製造-服務一體化協同體系架構 2.1 DMS一體化協同模式的內涵 2.1.1 DMS一體化協同模式的相關概念定義 2.1.2 DMS一體化協同模式的特點 2.1.3 DMS一體化協同模式下的資訊交互機制與運作邏輯 2.1.4 DMS一體化協同模式下的應用案例分析 2.2 PLBD-DMS一體化協同方法概述 2.3 PLBD-DMS一體化協同方法的體系架構 2.4 PLBD-DMS一體化協同方法的工作邏輯 2.5 PLBD-DMS一體化協同方法實施的關鍵使能技術 2.5.1 產品生命週期大資料獲取與增值處理方法簡介 2.5.2 面向設計-製造-服務一體化協同的建模方法簡介 2.5.3 運維資料與知識協同驅動的產品創新設計方法簡介 2.5.4 即時資料驅動的製造過程自我調整協同優化方法簡介 2.5.5 基於運維資料的產品主動維修與智慧運維服務方法 簡介 第3章 產品生命週期大資料獲取與增值處理方法 3.1 產品生命週期大資料獲取與增值處理總體流程 3.2 產品生命週期各階段資料內容與特點分析 3.3 產品生命週期資料獲取方式 3.3.1 資料的主動獲取 3.3.2 資料的被動獲取 3.3.3 資料的自動獲取 3.4 產品生命週期資料獲取架構模型 3.5 產品生命週期資料增值處理方法 3.5.1 產品生命週期資料增值處理平臺架構 3.5.2 產品生命週期資料清洗 3.5.3 產品生命週期資料集成 3.5.4 產品生命週期資料融合 第4章 面向設計-製造-服務一體化協同的建模方法 4.1 面向設計-製造-服務一體化協同的建模體系架構 4.1.1 面向設計-製造-服務一體化協同的建模方法概述 4.1.2 面向設計製造一服務一體化協同的建模體系架構 4.2 面向設計製造一服務一體化協同的建模總體流程與建模技術 4.2.1 面向產品設計-製造-服務一體化協同的建模總體流程 4.2.2 面向產品設計-製造-服務一體化協同的建模技術 4.3 面向設計-製造-服務一體化協同的建模應用流程 4.3.1 MBD環境下的產品多尺度本體模型構建 4.3.2 面向設計-製造-服務的領域術語本體構建過程 4.3.3 建立以BOM為核心的資訊傳遞機制 4.3.4 知識集成管理 第5章 運維資料與知識協同驅動的產品創新設計方法 5.1 運維資料與知識協同驅動的產品創新設計特點及總體流程 5.1.1 運維資料與知識協同驅動的產品創新設計特點 5.1.2 運維資料與知識協同驅動的產品創新設計總體流程 5.2 用戶需求識別與優先順序確定技術 5.2.1 用戶需求分析與識別 5.2.2 用戶需求重要度確定與排序 5.2.3 工程技術特性分析與優先順序確定 5.3 產品品質特性分析與控制技術 5.3.1 元動作與元動作單元 5.3.2 產品品質特性分析技術 5.3.3 產品品質特性控制技術 5.4 基於配置推理的產品方案設計 5.5 基於關聯模型的產品詳細設計 第6章 即時資料驅動的製造過程自我調整協同優化方法 6.1 即時資料驅動的製造過程自我調整協同優化特點及總體流程 6.1.1 即時資料驅動的製造過程自我調整協同優化特點 6.1.2 即時資料驅動的製造過程自我調整協同優化總體流程 6.2 底層物理製造資源的智慧化建模 6.2.1 基於工業物聯網的製造資源即時資訊主動感知與集成 6.2.2 即時資料驅動的製造資源服務化封裝 6.2.3 即時資料驅動的製造資源雲端化接入 6.3 基於大資料的製造過程性能分析與診斷 6.3.1 事件驅動的製造系統關鍵性能主動感知 6.3.2 基於決策樹的製造系統關鍵性能異常識別 6.3.3 基於模糊貝葉斯網路的製造系統異常原因診斷 6.4 基於大資料的製造過程自我調整協同優化方法 6.4.1 增廣拉格朗日協同優化方法 6.4.2 目標層解自我調整協同優化方法 第7章 基於運維資料的產品主動維修與智慧運維服務方法 7.1 基於運維資料的產品主動維修與智慧運維服務特點及總體流程 7.1.1 基於運維資料的產品主動維修與智慧運維服務特點 7.1 _2 基於運維資料的產品主動維修與智慧運維服務總體流程 7.2 基於運維資料的產品性能退化狀態識別方法 7.2.1 產品性能退化特徵提取方法 7.2.2 產品性能退化建模 7.3 基於剩餘有效壽命預測的複雜產品預防性維修模型 7.3.1 產品組部件剩餘有效壽命預測
張映鋒,男,1979年3月生,博士,研究生,西北工業大學機電學院教授、博士生導師。于2005年獲西安交通大學機械工程專業博士學位,香港大學製造系統與工程系博士後。主要圍繞“物聯製造系統”、“生產調度和物料配送優化管理”、“產品服務系統與綠色製造”和“製造系統智慧化”四個方向展開研究。在上述方向主持國家自然科學基金專案2項、國家十二五“863”子課題1項、國家重點實驗室開放課題1項、西北工業大學校新人新方向專案1項。相關研究結果在國內外學術期刊與國際會議上發表學術論文50餘篇,其中SCI檢索15篇,EI索引20餘篇,ISTP索引6篇,論文引用總次數200餘次,獲國家發明專利授權2項。
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