内容简介
《智能工厂实战：架构·技术·应用》系统阐述了智能工厂的核心架构与实践路径。核心内容涵盖智能工厂的顶层规划、业务系统集成（MES/WMS/ERP/PLM）、数字化车间开发、智能物流构建、数字孪生应用及工业互联网平台建设。通过价值流分析、CPS产线建模等技术方法论，结合三一重工、美的等国内“灯塔工厂”典型案例，详细解析了从产品数字化设计、生产全流程监控到设备智能运维的落地策略。本书特色在于强调技术融合与实战导向，不仅剖析了工业互联网分层架构（边缘层/IaaS/PaaS/SaaS）、数字孪生车间关键技术等前沿领域，更针对智能工厂建设的3种模式、6大物流运营要点及规划误区提供具体对策，凸显“技术-业务-管理”三维协同的实践价值。
本书可供工厂规划工程师、智能制造技术研发人员、工业互联网平台开发者阅读，也可以作为高校智能制造相关专业的教材使用。
目录
第1章 智能工厂赋能智能制造 001
1.1 智能工厂概述 002
1.1.1 智能工厂的基本概念 002
1.1.2 智能工厂的六大特征 004
1.1.3 智能工厂的信息化架构 006
1.1.4 智能工厂的未来发展趋势 008
1.2 智能工厂建设的现状与对策 011
1.2.1 国内外智能工厂发展现状 011
1.2.2 智能工厂建设的3种模式 012
1.2.3 智能工厂建设存在的误区 014
1.2.4 智能工厂建设的实践对策 015
1.3 基于价值流分析的智能工厂规划 017
1.3.1 生产全过程的数据采集 018
1.3.2 绘制当前状态价值流图 019
1.3.3 精准匹配智能制造技术 020
1.3.4 绘制未来状态价值流图 021
1.3.5 论证优化规划设计方案 022
第2章 智能工厂的探索与实践 023
2.1 产品数字化 024
2.1.1 机电软一体化开发平台 024
2.1.2 仿真建模及数字化交付 026
2.1.3 工艺设计一体化平台 027
2.2 生产数字化 029
2.2.1 智能装备与生产系统 029
2.2.2 数字化运营管控系统 030
2.2.3 基于数据的智能匹配 031
2.2.4 智能物流系统的应用 032
2.2.5 生产全流程实时监控 034
2.3 运维数字化 035
2.3.1 智能质量检测系统 035
2.3.2 设备状态监测系统 036
2.3.3 VR培训和AR远程设备运维系统 036
2.4 国内“灯塔工厂”的典型案例 037
2.4.1 三一重工18号工厂 037
2.4.2 美的“灯塔工厂” 039
2.4.3 宝钢集团 041
2.4.4 发展建议 043
第3章 业务系统架构 046
3.1 MES：制造执行系统 047
3.1.1 基于MES的智能工厂 047
3.1.2 MES功能与应用场景 049
3.1.3 MES实施流程与要点 051
3.2 WMS：仓库管理系统 053
3.2.1 WMS的功能模块 053
3.2.2 WMS的应用价值 054
3.2.3 WMS的关键技术 056
3.2.4 国内WMS的应用 058
3.3 ERP：企业资源计划 060
3.3.1 ERP系统的基本概念与特点 060
3.3.2 ERP驱动的生产管理智能化 061
3.3.3 ERP系统在制造企业的应用 063
3.3.4 ERP系统实施的流程与步骤 065
3.4 PLM：产品生命周期管理 067
3.4.1 传统研发项目管理存在的问题 067
3.4.2 基于PLM系统的研发项目管理平台 069
3.4.3 PLM系统体系结构模型的构建 070
3.4.4 PLM研发项目管理平台的实现 072
第4章 数字化车间与产线开发 074
4.1 数字化车间：智能制造的未来 075
4.1.1 数字化车间的建设路径 075
4.1.2 数字化车间的作用和构建策略 076
4.1.3 数字化车间的体系结构 078
4.1.4 数字化车间的规划实施 080
4.2 基于仿真技术的智能产线建设 082
4.2.1 智能产线规划的要点与难点 082
4.2.2 智能产线的调研与分析流程 085
4.2.3 产线仿真对产线规划的作用 086
4.2.4 仿真技术的应用价值与应用场景 088
4.3 基于CPS的智能产线构建 090
4.3.1 基于CPS的生产线模型 090
4.3.2 单元级CPS的构建方法 094
4.3.3 系统级CPS的构建方法 096
4.3.4 基于CPS的智能产线构建案例 098
第5章 智能物流构建与运营 102
5.1 物流信息平台的构建方法 103
5.1.1 物流信息平台构建的3个维度 103
5.1.2 物流信息平台构建的8个原则 104
5.1.3 物流业务框架搭建与需求梳理 106
5.1.4 物流信息平台构建的核心逻辑 109
5.2 物流信息平台的管理与运营 112
5.2.1 物流信息平台建设与规划 112
5.2.2 物流信息平台的关键要素 113
5.2.3 物流信息平台的应用拓展 116
5.3 智能物流运营管理的6大要点 117
5.3.1 要点1：打通物流计划 117
5.3.2 要点2：消除物流断点 118
5.3.3 要点3：优化库存控制与管理 119
5.3.4 要点4：入厂物流智能化运营 120
5.3.5 要点5：厂内物流智能化运营 120
5.3.6 要点6：建立物流应急响应机制 122
第6章 数字孪生与智能工厂 123
6.1 基于数字孪生的智能车间建设方案 124
6.1.1 数字孪生车间的功能需求 124
6.1.2 数字孪生车间的架构设计 125
6.1.3 数字孪生车间的关键技术 128
6.1.4 数字孪生车间运营管理平台 130
6.2 基于数字孪生的智能生产系统 133
6.2.1 生产系统规划与设计 133
6.2.2 实时监控与能耗管控 135
6.2.3 生产调度与装配指导 136
6.2.4 设备管理与安全防护 137
6.3 数字孪生在炼铁生产线的应用 138
6.3.1 炼铁生产线数字孪生体的构建 138
6.3.2 应用1：炼铁生产过程的协同优化
前言/序言
纵观人类文明发展史，技术的创新往往会带来产业的变革。近年来，新一代信息通信、新能源、新材料等技术不断突破，全球新一轮科技革命和产业变革正蓄势待发。
智能工厂作为制造业数字化转型的关键，在制造业中的应用越来越广泛。基于物联网、云计算、大数据、人工智能、数字孪生等新兴技术，以及传感器、机器人、自动化生产线、智能仓储与物流系统等先进设备，智能工厂能够对生产流程中的人、机、料、法、环等要素进行实时采集和精准分析，将企业内外部的信息资源进行汇聚与整合，实现研发、采购、生产、销售等各个环节的信息集成与共享，为企业管理提供决策依据，提高决策的准确度和有效性，从而提升企业的管理效率和管理水平。
除生产效率和生产成本方面的改进外，智能工厂的创新能力更强，能够基于产品生产、技术进步等方面的需要进行针对性的改进；智能工厂的生产灵活性更高，可以根据客户的需求进行个性化、定制化的小批量生产；智能工厂对于供应链的管理能力更强，可以实现高效的供应链协同，提高物料和产品的流转效率；智能工厂的安全性更高，不需要依靠人力完成危险性工作，能够有效降低生产过程中的潜在风险；智能工厂具有良好的自我维护能力，能够在数字孪生系统等的帮助下，提前分析生产设备、生产流程等方面的问题，从而进行预测性维护，减少停机时间。
智能工厂的打造以及制造业的数字化转型并非易事，需要政府、企业、科研机构等多方联动。政府一方面应强化政策支持，通过出台相关法律法规、制定统一的行业规范等引领智能工厂建设；另一方面应提供资金保障，通过设立专项资金、提供税收优惠等方式为制造业的数字化转型提供支持。企业作为数字化转型的主体，一方面要加大对关键基础材料、先进生产工艺、核心零部件等的研发力度，积极培育数字化转型资源，通过与产业链中其他企业共享数字资源，提升企业的创新能力和市场竞争力；另一方面也要与科研机构、高校等开展合作，切实解决科技与产业“两张皮”的问题，加快推进产学研用深度融合，提高科技成果转化和产业化水平。
智能工厂作为新一代信息技术与先进制造技术深度融合的产物，其建设与应用已成为推动制造业高质量发展、构筑国际竞争新优势的关键路径。它不仅是对传统生产模式的革新，更是塑造未来制造新范式、培育新质生产力的重要支撑。在全球制造业加速向数字化、网络化、智能化、绿色低碳转型的浪潮中，深入理解和掌握智能工厂的构建逻辑、核心技术与实施路径，对于我国制造业突破瓶颈、迈向价值链中高端具有决定性意义。
本书全面阐述智能工厂的概念特征、体系架构与实践对策，深度剖析智能工厂建设的顶层设计与部署实施，详细梳理ERP、MES、PLM、WMS等业务系统的建设，重点介绍数字化车间规划与产线开发的方法及要点，细致分析智能工厂物流的构建方法与运营管理，并进一步探讨数字孪生、工业互联网在智能工厂领域的应用场景与落地路径。
著者
