目錄
第1章 個性化定制給制造業(yè)帶來的機遇與挑戰(zhàn) 1
1.1 引言 1
1.2 目前我國制造業(yè)存在的主要問題 1
1.3 借助互聯(lián)網(wǎng)的智能化+個性化定制，形成新業(yè)態(tài)新模式 4
1.4 個性化定制及個性化定制面臨的問題 5
1.5 個性化定制帶來的產(chǎn)品服務(wù)系統(tǒng) 7
1.5.1 產(chǎn)品服務(wù)系統(tǒng)定制化服務(wù)策略 8
1.5.2 構(gòu)建面向大規(guī)模定制的智能化與柔性化制造系統(tǒng) 8
1.5.3 推進PSS定制及服務(wù)定制的對策建議 9
1.6 本章小結(jié) 10
1.7 本章習題 10
第2章 智能制造系統(tǒng)的演變過程 11
2.1 引言 11
2.2 先進制造系統(tǒng)分類 11
2.2.1 集成制造系統(tǒng) 11
2.2.2 敏捷制造系統(tǒng) 12
2.2.3 智能制造系統(tǒng) 13
2.3 HCPS的演進過程 14
2.3.1 智能制造系統(tǒng)發(fā)展的第一階段——基于HPS的傳統(tǒng)制造 14
2.3.2 智能制造系統(tǒng)發(fā)展的第二階段——基于HCPS的數(shù)字化制造 15
2.3.3 智能制造系統(tǒng)發(fā)展的第三階段——基于HCPS1.5的數(shù)字網(wǎng)絡(luò)化制造 17
2.3.4 智能制造系統(tǒng)發(fā)展的第四階段——基于HCPS2.0的新一代智能制造 18
2.4 智能制造系統(tǒng)的新發(fā)展 21
2.5 智能制造系統(tǒng)對下一代制造業(yè)發(fā)展的啟示 23
2.6 本章小結(jié) 24
2.7 本章習題 24
第3章 大數(shù)據(jù)技術(shù) 25
3.1 引言 25
3.2 大數(shù)據(jù)的概念與特征 25
3.2.1 大數(shù)據(jù)的概念 25
3.2.2 海量 26
3.2.3 多樣性 26
3.2.4 速度 26
3.2.5 價值 26
3.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)體系 27
3.3.1 大數(shù)據(jù)存儲和管理技術(shù) 27
3.3.2 大數(shù)據(jù)分布式批處理技術(shù) 29
3.3.3 大數(shù)據(jù)實時流處理技術(shù) 30
3.3.4 大規(guī)模圖數(shù)據(jù)處理技術(shù) 30
3.4 大數(shù)據(jù)與智能制造的關(guān)系 32
3.4.1 制造大數(shù)據(jù)處理架構(gòu) 32
3.4.2 制造車間大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng) 38
3.5 本章小結(jié) 40
3.6 本章習題 40
第4章 云計算技術(shù) 41
4.1 引言 41
4.2 云計算概述 41
4.2.1 云計算的定義 42
4.2.2 云計算的發(fā)展進程 42
4.2.3 云計算的分類 43
4.2.4 云計算的特點 44
4.3 云計算的服務(wù)類型 45
4.3.1 基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS） 46
4.3.2 平臺即服務(wù)（PaaS） 46
4.3.3 軟件即服務(wù)（SaaS） 51
4.4 云制造 53
4.4.1 云制造概述 53
4.4.2 云制造的層次結(jié)構(gòu) 53
4.5 本章小結(jié) 57
4.6 本章習題 57
第5章 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 58
5.1 引言 58
5.2 物聯(lián)網(wǎng)概述 58
5.2.1 物聯(lián)網(wǎng)的概念及定義 58
5.2.2 物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展態(tài)勢 59
5.2.3 物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 60
5.3 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)體系 61
5.3.1 感知技術(shù) 62
5.3.2 網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù) 63
5.3.3 應(yīng)用技術(shù) 64
5.3.4 共性技術(shù) 64
5.3.5 支撐技術(shù) 65
5.4 制造業(yè)與物聯(lián)網(wǎng)融合的必要性 65
5.4.1 生產(chǎn)現(xiàn)場對物聯(lián)網(wǎng)的需求分析 66
5.4.2 生產(chǎn)管理對物聯(lián)網(wǎng)的需求分析 68
5.5 本章小結(jié) 69
5.6 本章習題 70
第6章 移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 71
6.1 前言 71
6.2 移動互聯(lián)網(wǎng)概述 71
6.2.1 移動互聯(lián)網(wǎng)的定義 71
6.2.2 移動互聯(lián)網(wǎng)的體系 71
6.2.3 移動通信系統(tǒng)的發(fā)展歷程 73
6.3 5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計 75
6.4 5G+智能制造總體架構(gòu) 78
6.5 5G+智能制造關(guān)鍵技術(shù) 80
6.5.1 5G時間敏感網(wǎng)絡(luò)技術(shù) 80
6.5.2 網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù) 82
6.5.3 移動邊緣計算 83
6.6 5G網(wǎng)絡(luò)安全 85
6.7 本章小結(jié) 85
6.8 本章習題 86
第7章 人工智能技術(shù) 87
7.1 引言 87
7.2 概述 87
7.3 智能搜索算法 88
7.3.1 定義 88
7.3.2 類型 89
7.3.3 常見算法 89
7.3.4 應(yīng)用 95
7.4 機器學習 96
7.4.1 定義 96
7.4.2 類型 96
7.4.3 常見算法 97
7.4.4 應(yīng)用 100
7.5 深度學習 100
7.5.1 定義 100
7.5.2 常見算法 101
7.5.3 優(yōu)勢 103
7.5.4 應(yīng)用 104
7.6 強化學習 105
7.6.1 定義 105
7.6.2 馬爾可夫決策過程 106
7.6.3 DPG算法 107
7.6.4 Actor-Critic算法 107
7.7 人工智能應(yīng)用 108
7.7.1 計算機視覺 108
7.7.2 自然語言處理 110
7.8 本章小結(jié) 112
7.9 本章習題 112
第8章 制造系統(tǒng)智能化理論模型與構(gòu)建技術(shù) 113
8.1 引言 113
8.2 制造系統(tǒng)智能體的結(jié)構(gòu)模型設(shè)計 113
8.2.1 智能體的基本特征 113
8.2.2 智能體的映射方式 114
8.2.3 智能體的基本結(jié)構(gòu) 115
8.2.4 智能體的結(jié)構(gòu)模型設(shè)計 117
8.3 制造系統(tǒng)智能體的模型構(gòu)建 118
8.3.1 智能體模型的總體構(gòu)建思路 118
8.3.2 智能體模型的模塊設(shè)計 119
8.3.3 智能體模型的推理決策模塊分類 121
8.4 本章小結(jié) 123
8.5 本章習題 123
第9章 多源制造信息感知技術(shù) 124
9.1 引言 124
9.2 多源制造信息的感知需求及信息源分析 124
9.2.1 智能制造系統(tǒng)對制造信息的感知需求 124
9.2.2 智能制造系統(tǒng)的多源信息源分析 124
9.2.3 信息數(shù)據(jù)特點及分析 127
9.3 多源制造信息感知的關(guān)鍵技術(shù) 128
9.3.1 多源制造信息感知技術(shù)需求分析 128
9.3.2 傳感器技術(shù)簡介 129
9.3.3 異構(gòu)傳感器管理 130
9.3.4 車間定位技術(shù)簡介 131
9.3.5 多源信息傳輸技術(shù)簡介 133
9.4 多源制造信息感知系統(tǒng)的構(gòu)建 136
9.4.1 多源制造信息感知模型結(jié)構(gòu)分析 136
9.4.2 事件驅(qū)動的實時多源制造信息獲取 137
9.4.3 多源制造信息標準化及信息共享 137
9.5 本章小結(jié) 138
9.6 本章習題 138
第10章 離散制造資源標準化接入 139
10.1 引言 139
10.2 離散制造資源 139
10.2.1 離散制造 139
10.2.2 離散制造資源 140
10.3 離散制造資源本體建模分析 142
10.3.1 本體 142
10.3.2 本體建模原則與方法 143
10.3.3 基于本體的離散制造資源信息模型 145
10.3.4 離散制造資源本體建模步驟 146
10.4 離散制造資源本體建模準備 148
10.4.1 離散制造資源概念分層 148
10.4.2 離散制造資源屬性分析 149
10.4.3 資源本體語義化描述語言及工具 150
10.5 離散制造資源標準化描述模型構(gòu)建 152
10.6 離散制造資源標準化接入 156
10.7 本章小結(jié) 157
10.8 本章習題 157
第11章 物聯(lián)互通制造技術(shù) 158
11.1 引言 158
11.2 制造車間物聯(lián)互通研究現(xiàn)狀 158
11.2.1 研究背景 158
11.2.2 研究現(xiàn)狀及其不足 159
11.3 物聯(lián)制造環(huán)境下底層裝備互聯(lián)互通架構(gòu)設(shè)計 160
11.3.1 物聯(lián)制造環(huán)境及其底層裝備特征分析 161
11.3.2 底層裝備互聯(lián)互通實現(xiàn)基礎(chǔ) 163
11.3.3 面向物聯(lián)制造的標準裝備模型設(shè)計 165
11.3.4 物聯(lián)制造環(huán)境下底層裝備互聯(lián)互通架構(gòu)設(shè)計 169
11.4 物聯(lián)制造環(huán)境下底層裝備適配封裝架構(gòu)設(shè)計 173
11.4.1 裝備適配模型基本架構(gòu) 173
11.4.2 裝備適配模型工作機制 176
11.4.3 裝備適配模型功能實現(xiàn) 177
11.5 本章小結(jié) 180
11.6 本章習題 180
第12章 網(wǎng)絡(luò)信息安全管理技術(shù) 181
12.1 引言 181
12.2 密碼技術(shù) 181
12.2.1 概述 181
12.2.2 對稱密碼技術(shù) 183
12.2.3 非對稱密碼技術(shù) 187
12.3 訪問控制技術(shù) 188
12.3.1 概述 188
12.3.2 常見訪問控制方式 188
12.3.3 認證與授權(quán) 190
12.4 防火墻技術(shù) 191
12.4.1 概述 191
12.4.2 防火墻作用 192
12.4.3 防火墻關(guān)鍵技術(shù)分析 192
12.5 區(qū)塊鏈技術(shù) 193
12.5.1 概述 193
12.5.2 區(qū)塊鏈技術(shù)基礎(chǔ) 194
12.5.3 區(qū)塊鏈對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的價值 196
12.5.4 應(yīng)用與展望 197
12.6 本章小結(jié) 198
12.7 本章習題 198
第13章 車間可視化技術(shù) 199
13.1 引言 199
13.2 背景介紹 199
13.2.1 數(shù)字化車間的發(fā)展需求 199
13.2.2 數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展背景 200
13.3 車間可視化技術(shù)的發(fā)展 201
13.4 車間可視化的關(guān)鍵技術(shù) 201
13.4.1 車間可視化數(shù)據(jù)源感知獲取 201
13.4.2 車間可視化數(shù)據(jù)統(tǒng)一集成 205
13.4.3 車間可視化的信息通信 207
13.5 車間可視化系統(tǒng)中的人機交互 208
13.6 基于數(shù)字孿生的可視化技術(shù)應(yīng)用 210
13.6.1 孿生虛擬車間可視化與模型驅(qū)動 210
13.6.2 數(shù)字孿生車間的生產(chǎn)信息可視化映射 212
13.7 本章小結(jié) 213
13.8 本章習題 213
第14章 智能制造系統(tǒng)控制機制 214
14.1 引言 214
14.2 智能制造車間架構(gòu)體系 214
14.2.1 智能制造車間基本結(jié)構(gòu) 214
14.2.2 智能制造車間架構(gòu)設(shè)計 215
14.3 基于多Agent的物聯(lián)制造系統(tǒng)設(shè)計 217
14.3.1 Agent的特點與映射 217
14.3.2 車間設(shè)備Agent設(shè)計 218
14.3.3 工作人員Agent設(shè)計 219
14.3.4 功能模塊智能體設(shè)計 220
14.4 智能制造系統(tǒng)人機交互與協(xié)作 222
14.4.1 人機交互方式 222
14.4.2 人機交互功能分析 223
14.4.3 人機協(xié)作場景 224
14.4.4 人機協(xié)作機制 225
14.5 智能制造系統(tǒng)實時動態(tài)調(diào)度算法 226
14.5.1 多目標約束的調(diào)度模型 226
14.5.2 基于事件驅(qū)動的決策調(diào)整機制 229
14.5.3 基于層次分析法的決策因素權(quán)重設(shè)計 230
14.6 本章小結(jié) 232
14.7 本章習題 232
第15章 智能制造系統(tǒng)協(xié)同運行策略方法 233
15.1 引言 233
15.2 基于多Agent技術(shù)的車間調(diào)度模型 233
15.2.1 Agent的特點、映射與結(jié)構(gòu)設(shè)計 233
15.2.2 MAS的組織結(jié)構(gòu)和協(xié)商機制設(shè)計 236
15.2.3 基于多Agent技術(shù)的改進型車間調(diào)度模型設(shè)計 238
15.3 基于合同網(wǎng)協(xié)議的MAS調(diào)度算法研究 242
15.3.1 基于經(jīng)典合同網(wǎng)協(xié)議的傳統(tǒng)多Agent方法不足與分析 242
15.3.2 基于簡化合同網(wǎng)協(xié)議的區(qū)間協(xié)同拍賣調(diào)度策略 246
15.3.3 一種改進的區(qū)間協(xié)同拍賣調(diào)度策略 249
15.4 案例仿真設(shè)計 252
15.5 本章小結(jié) 254
15.6 本章習題 254
第16章 基于多智能體制造系統(tǒng)的混線生產(chǎn)調(diào)度案例分析 255
16.1 前言 255
16.2 混線生產(chǎn)調(diào)度問題 255
16.2.1 混線生產(chǎn)約束 256
16.2.2 組合加工約束 256
16.2.3 實驗算例設(shè)計 256
16.3 調(diào)度策略自學習實驗 258
16.3.1 可行性實驗分析 259
16.3.2 優(yōu)越性實驗分析 260
16.4 動態(tài)擾動下混線生產(chǎn)調(diào)度實驗 263
16.4.1 機器故障下的調(diào)度實驗 263
16.4.2 普通訂單擾動下的調(diào)度實驗 268
16.4.3 緊急訂單擾動下的調(diào)度實驗 270
16.5 組合加工案例實驗 273
16.5.1 組合加工案例分析 273
16.5.2 自學習調(diào)度決策機制 275
16.5.3 多擾動事件下調(diào)度決策機制 276
16.6 本章小結(jié) 279
16.7 本章習題 279
第17章 面向個性化定制的多智能體制造系統(tǒng)動態(tài)調(diào)度案例分析 280
17.1 引言 280
17.2 個性化訂單系統(tǒng) 280
17.2.1 個性化訂單系統(tǒng)的應(yīng)用開發(fā) 280
17.2.2 個性化訂單系統(tǒng)架構(gòu)及功能模塊設(shè)計 281
17.2.3 個性化訂單系統(tǒng)的運行過程 285
17.3 多智能體制造系統(tǒng)構(gòu)架搭建實例 287
17.3.1 智能調(diào)度系統(tǒng)框架搭建 287
17.3.2 多智能體制造系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境搭建 290
17.4 多智能體制造系統(tǒng)動態(tài)調(diào)度問題 294
17.4.1 問題描述 295
17.4.2 實驗算例設(shè)計 296
17.5 多智能體制造系統(tǒng)動態(tài)實時調(diào)度實驗驗證 297
17.5.1 無擾動情況 298
17.5.2 緊急訂單擾動實驗 299
17.5.3 機床故障擾動實驗 300
17.5.4 訂單優(yōu)先級調(diào)整擾動實驗 301
17.6 本章小結(jié) 302
17.7 本章習題 302