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智能制造工程管理

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作者: 杨善林陈学东刘心报江志斌
出版社: 机械工业
ISBN: 9787111776345

出版时间: 2024-12
装帧: 其他

作者: 杨善林陈学东刘心报江志斌
出版社: 机械工业

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教材教辅考试 > 教材 > 研究生教材 > 工程技术

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32347209

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高等院校教师

目录
前言
第1章绪论1
11引言1
12智能制造工程管理的辩证思维2
121工程管理理论与工程管理实践循环推进3
122工程管理理念与工程管理技术深度融合5
123工程管理体系与工程管理细节协调统一7
124工程管理规范与工程管理创新互相促进10
125工程管理队伍与工程管理制度共同提升12
13智能制造工程管理的基本特征14
131智能制造工程管理的多元价值目标15
132智能制造的全生命周期多层级多维度管理15
133智能制造的质量、工期、成本、风险管理16
14智能制造工程管理的基本理论18
141智能制造全生命周期管理18
142智能制造新模式与新业态19
143制造工程管理中的优化与决策技术19
144制造工程管理中的数字化、网络化、智能化技术20
145制造工程绿色化管理技术20
146制造工程管理中的服务化技术21
15智能制造工程管理的发展趋势21
151制造资源组织方式22
152制造全过程管理方式23
153工程管理服务化模式23
154信息服务与智能决策支持系统24
本章小结24
思考题25
第2章智能制造的全生命周期管理26
21引言26
22研发过程管理27
221高端装备研发体系工程管理27
222高端装备研发需求管理29
223高端装备研发流程分级管理32
224高端装备研发项目组合选择与过程管理35
23生产过程管理37
231高端装备生产规划与组织管理37
232高端装备生产计划管理40
233高端装备生产调度管理42
234高端装备库存管理47
235高端装备全生命周期质量管理48
24运维过程管理50
241高端装备剩余寿命预测50
242高端装备故障诊断53
243高端装备维修成本预测56
25供应链管理58
251高端装备供应商选择与协同过程管理59
252高端装备供应链定价策略61
253高端装备供应链联合补货策略与模型62
254高端装备供应链协同计划管理64
26企业生态系统管理66
261高端装备企业生态系统的构成要素与形成过程66
262高端装备企业生态系统的群体成员选择68
263高端装备企业生态系统的网络动态演化71
本章小结75
思考题75
第3章智能制造新模式与新业态76
31引言76
32智能制造价值网络77
321智能制造价值链77
322智能制造产业链80
323智能制造价值链与产业链融合创新82
33智能制造运作模式87
331云制造87
332大规模个性化定制88
333社群化制造90
334网络协同制造92
335共享制造93
34智能制造组织模式95
341中台组织96
342平台型组织98
343自组织管理99
344虚拟化组织102
345动态企业联盟105
35智能制造服务新业态——服务型智能制造106
351服务型智能制造概述107
352服务型智能制造的功能模块107
353服务型智能制造的产业模式108
36智能制造新模式新业态下的管理创新与变革118
361企业战略管理创新与变革118
362企业组织和人力资源管理创新与变革121
363企业生产管理创新与变革126
364智能制造全生命周期工程管理创新与变革127
本章小结129
思考题129
第4章制造工程管理中的优化与决策技术130
41引言130
42制造工程管理中的预测技术131
421预测问题与预测分类131
422回归分析预测技术132
423时间序列分析预测技术134
424机器学习预测技术137
425制造工程管理中的预测案例139
43制造工程管理中的优化技术142
431优化问题与优化模型143
432精确优化技术146
433元启发优化技术149
434模型与数据混合驱动的优化技术151
435制造工程管理中的优化案例152
44制造工程管理中的决策技术157
441决策科学与科学决策157
442确定型决策与不确定型决策158
443单目标决策与多目标决策160
444单人决策与群体决策162
445短期决策与长期决策163
446制造工程管理中的决策案例166
45制造工程管理中的评估技术167
451评估问题与评估过程167
452基于证据推理的评估技术168
453基于区间语言信息的评估技术172
454基于人工智能方法的评估技术174
455制造工程管理中的评估案例177
本章小结178
思考题178
第5章制造工程管理的数字化、网络化、智能化技术179
51引言179
52制造工程管理的智能感知技术180
521基于传感器硬件设备的直接感知技术181
522软传感器（Soft Sensors）技术181
523融合多源传感器的感知技术182
524传感器的最优化配置技术185
525针对低信噪比的软传感器感知技术187
526融合监督和无监督方法的软传感器感知技术189
527实例分析：智能网联汽车的智能感知系统193
53制造工程管理中的云边协同技术194
531云边协同技术194
532云服务调度技术195
533云服务选择技术202
534实例分析：智能网联汽车的云制造系统210
54制造工程管理中的智能网络安全技术211
541针对设备安全威胁的智能识别技术211
542针对设备安全程度的智能评估技术213
543针对多模态攻击的智能检测技术215
544实例分析：智能网联汽车制造工程管理的网络安全防护系统218
55制造工程管理的数据分析技术220
551制造工程管理中数据分析的挑战220
552针对稀疏传感器数据的智能分析方法221
553针对序列传感器数据的智能分析方法222
554基于多模型集成的传感器数据分析方法224
555实例分析：智能网联汽车的智能数据分析平台226
本章小结228
思考题229
第6章制造工程绿色化管理技术230
61引言230
62能源管理技术231
621制造工程能源管理概述231
622制造工程供给侧多能互补优化233
623制造工程需求侧用能优化238
624制造工程能效评价243
63制造工程环境管理技术246
631制造工程环境监测247
632制造工程环境风险管理250
633制造工程环境绩效评价256
64资源循环利用技术261
641资源循环利用关键技术262
642资源循环利用技术决策266
643绿色供应链管理272
本章小结278
思考题279
第7章制造工程管理服务化技术280
71引言280
72制造服务化概述281
721制造服务化的起源与概念282
722制造服务化的动因283
723制造服务化的分类286
724制造服务化的发展历史289
725服务型制造应用情况291
726服务型制造典型应用案例293
73服务化技术——产品与服务配置优化294
731产品与服务配置优化概述294
732产品与服务配置优化研究现状295
733产品与服务配置优化建模技术296
734产品与服务配置优化求解方法300
74服务化技术——制造与服务集成管控303
741制造与服务集成管控框架303
742制造与服务集成调度技术306
743制造与服务混合供应链分析技术308
744制造与服务混合供应链协同管控技术310
75服务化技术——智能运维服务技术312
751智能运维服务策略312
752状态监控与异常识别314
753故障智能诊断316
754故障智能预测317
755全流程运维服务管理系统319
76服务化技术——数智化平台决策支持320
761新技术赋能服务化概述321
762基于数智化平台的服务322
763服务决策大数据分析技术324
764服务化决策数智化技术325
本章小结326
思考题327
总结与展望328
参考文献332

内容摘要
本书在分析新一代信息技术环境下智能制造工程管理模式和产业生态重大变革的基础上，既融入了团队在智能制造工程管理理论、方法、技术等方面的研究成果，又将智能制造工程管理技术及智能产品设计生产运维全生命周期过程中的管理思想、管理理论与管理方法深度融合，以形成内容丰富、结构合理、特色鲜明的智能制造工程管理体系。
本书共分为7章，第1章阐述智能制造工程管理的辩证思维、基本特征、基本理论和发展趋势；第2章介绍高端装备研发过程管理、生产过程管理、运维过程管理、供应链管理和企业生态系统管理等智能制造工程全生命周期管理理论与方法；第3章分析智能制造新模式与新业态及智能制造新模式新业态下的管理创新与变革；第4～7章分别详细介绍制造工程管理中的优化与决策技术，数字化、网络化、智能化技术，绿色化管理技术和服务化技术；总结与展望部分提出了智能制造工程管理的基础性、前沿性、战略性问题。
本书旨在帮助读者建立智能制造工程管理的辩证思维和多元价值目标，并培养其良好的创新能力，为工程管理的相关工作提供思想、理论与方法的指导。
本书可作为高等院校工程类、经济管理等专业本科生或研究生的教材，也可供广大企业或科研院所从事智能制造工程管理的相关技术和管理人员阅读和参考。
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