本书立足于我国制造强国建设与实践，针对我国当前制造业的发展现状与趋势，全面阐述智能制造的概念内涵、关键技术与实践对策，深度剖析智能工厂建设的顶层设计与规划布局，详细梳理ERP系统、MES、PLM系统、WMS等智能工厂核心系统的关键技术与应用实践，重点介绍数字化车间规划与建设的方法及要点，细致分析智能工厂物流的建设步骤、关键装备与技术，并进一步探讨工业互联网、数字孪生在智能工厂领域的应用场景与落地路径。
本书可供生产制造企业数字化转型实施人员，从事智能制造、智慧城市、自动化、人工智能领域的工程技术人员，以及对数字孪生、工业物联网、工业4.0、智能制造、数字化工厂等感兴趣的各界人士阅读参考，也可以作为智能制造、人工智能等相关专业的本科生和研究生的学习参考资料。

翁微妮
浙江省智能网联汽车创新中心质量专家，六西格玛黑带，浙江工业大学机械学院企业讲座专家，小绿芽精益公益创始人。现任职于博世电动工具（中国）有限公司，担任全球新兴市场事业部客户质量经理，拥有10多年设计质量、生产质量、售后质量以及审核、问题解决等质量技术相关的实践经验。

赵国利
高级工程师，浙江工业大学兼职教授、研究生导师，浙江大学校外导师，小绿芽精益公益创始人。现任职于博世电动工具（中国）有限公司，担任全球新兴市场事业部精益生产系统设计负责人和工业4.0负责人；拥有20多年生产质量、精益生产、精益设计和工业4.0领域的实践经验，主持了公司智能制造规划、新工厂布局规划、自动化生产线设计、智能物流设计等20多个项目。

杨爱喜
浙江大学工程师学院硕士生导师，杭州职业技术学院研究员，正高级工程师，工信部智能制造专家，国家标准技术评估专家，享受国务院特殊津贴专家。浙江省汽车工程学会技术标准委员会主任委员，现任浙江省智能网联汽车创新中心总经理，杭州云栖智能汽车创新中心主任。

第1章 智能制造的战略路径
1.1 制造强国：新一轮工业革命的来临 2
1.1.1 新一轮工业革命的来临 2
1.1.2 制造强国建设的战略意义 5
1.1.3 我国制造强国的建设路径 6
1.1.4 建设制造强国的关键 8
1.2 智能制造：驱动中国经济转型升级 11
1.2.1 国内外制造业的发展现状 11
1.2.2 智能制造引领新经济发展 13
1.2.3 我国智能制造转型的关键 15
1.2.4 数实融合背景下的制造业转型 17
1.3 技术体系：智能制造关键使能技术 19
1.3.1 智能优化算法 19
1.3.2 模式识别技术 22
1.3.3 模糊控制技术 24
1.3.4 深度学习技术 25
1.3.5 知识工程技术 26
1.3.6 商业智能技术 29
1.4 实践对策：传统制造业的转型之路 30
1.4.1 构建智能制造创新体系 30
1.4.2 探索服务型制造新模式 33
1.4.3 科技赋能企业数智转型 35
1.4.4 推动企业生产模式变革 37

第2章 智能工厂规划布局
2.1 智能工厂：开启未来智能制造模式 42
2.1.1 智能工厂的概念与特征 42
2.1.2 智能工厂总体系统架构 45
2.1.3 国内外智能工厂建设现状 47
2.1.4 智能工厂规划与建设要点 50
2.2 顶层设计：思路、框架与实践步骤 52
2.2.1 智能工厂的顶层设计思路 52
2.2.2 智能工厂信息化整体架构 54
2.2.3 智能工厂建设的关键技术 57
2.2.4 智能工厂建设的4 个步骤 59
2.3 规划布局：智能工厂的关键要素 60
2.3.1 数据采集与管理 60
2.3.2 智能厂房规划设计 63
2.3.3 智能装备与产线 65
2.3.4 工厂生产无纸化 66
2.3.5 智能生产监控系统 68

第3章 信息化系统架构
3.1 ERP：企业资源计划系统 72
3.1.1 ERP 系统的概念与特点 72
3.1.2 ERP 系统的应用优势 74
3.1.3 ERP 系统的应用场景 75
3.1.4 实施ERP 系统的流程步骤 77
3.2 MES：智能工厂制造执行系统 79
3.2.1 MES 的基本概念与应用优势 79
3.2.2 MES 的总体架构 81
3.2.3 MES 的模块功能 83
3.2.4 MES 的应用场景 84
3.2.5 基于MES 的智能工厂建设 87
3.3 PLM：产品生命周期管理系统 88
3.3.1 PLM 系统的基本介绍 88
3.3.2 研发项目管理存在的问题 91
3.3.3 PLM 研发平台的构建因素 93
3.3.4 PLM 系统的体系架构模型 94
3.3.5 PLM 研发平台的实现路径 96
3.4 WMS：智能工厂仓储管理系统 97
3.4.1 WMS 的应用价值 97
3.4.2 WMS 的关键技术 100
3.4.3 WMS 的主要功能 102
3.4.4 国内WMS 的应用 104

第4章 数字化车间建设实践
4.1 数字化车间：智能工厂的核心要素 108
4.1.1 数字化车间建设思路与步骤 108
4.1.2 数字化车间建设的主要内容 110
4.1.3 数字化车间的管理平台架构 113
4.1.4 数字化车间管理平台的搭建 115
4.2 数字化车间的产线建设及仿真应用 117
4.2.1 自动化产线的建设目标与设计要点 117
4.2.2 产线调研与分析的7 个步骤 120
4.2.3 车间产线数字化建模与仿真 123
4.2.4 产线仿真技术的应用场景 125
4.3 基于5G 边云协同的柔性化产线方案 128
4.3.1 数字科技驱动的柔性智能制造 128
4.3.2 基于PON 技术的“端边云”协同 130
4.3.3 工业视觉在SMT 产线中的应用 132
4.3.4 基于边云协同的SMT 柔性产线 133

第5章 智能工厂物流规划
5.1 智能工厂物流系统规划的关键步骤 138
5.1.1 第一步：需求梳理阶段 138
5.1.2 第二步：概念设计阶段 139
5.1.3 第三步：初步规划阶段 141
5.1.4 第四步：详细规划阶段 144
5.1.5 第五步：方案验证阶段 146
5.2 智慧物流的关键技术与应用场景 148
5.2.1 人机共智：智慧物流的终极目标 148
5.2.2 无人配送的关键技术与应用 150
5.2.3 基于IoT 的智慧物流系统 153
5.2.4 物联网物流发展的问题与对策 155
5.2.5 智能工厂物流系统的未来展望 156
5.3 智慧仓储系统的关键装备与技术 159
5.3.1 5G 时代的仓储信息化系统 159
5.3.2 收货上架环节的装备与技术 161
5.3.3 货物存储环节的装备与技术 163
5.3.4 智能拣选环节的装备与技术 164
5.3.5 集货发货环节的装备与技术 165

第6章 工业互联网平台应用
6.1 数字化管理：实现管理模式的创新 168
6.1.1 设备管理：数据驱动智能决策 168
6.1.2 运营管理：赋能企业降本增效 170
6.1.3 组织管理：激活人才创新动能 171
6.2 智能化生产：驱动工业数字化转型 172
6.2.1 智能设备：运行状态实时监测 172
6.2.2 智能产线：生产管控快速响应 173
6.2.3 个性化定制：满足客户个性化需求 174
6.2.4 智能服务：优化客户服务体验 176
6.3 网络化协同：数据资源的互通共享 177
6.3.1 协同设计：提高产品研发效率 177
6.3.2 协同制造：智能化生产与运维 178
6.3.3 供应链协同：资源配置动态优化 180
6.3.4 服务化延伸：打造服务型制造模式 181

第7章 数字孪生智能工厂
7.1 工业数字孪生：迈向未来制造之路 186
7.1.1 工业数字孪生功能与架构 186
7.1.2 深度释放工业数据的价值 189
7.1.3 实现生产资源的优化配置 190
7.1.4 工业数字孪生的发展意义 193
7.2 数字孪生工厂系统功能与建设实践 194
7.2.1 数字孪生工厂的应用优势 194
7.2.2 数字孪生工厂的系统功能 196
7.2.3 数字孪生工厂平台建设路径 200
7.2.4 基于数字孪生的智能车间应用 203
7.3 基于数字孪生的智能工厂应用场景 206
7.3.1 场景1：产品设计研发 206
7.3.2 场景2：智能运维决策 207
7.3.3 场景3：智联生产管控 209
7.3.4 场景4：智能供应链协同 209