本书深入探讨了制造业数字化转型的关键要素和实施路径，通过介绍中国、美国、日本、德国等的具体案例，解析了数字化转型的内涵、现状与进展及其对经济价值和行业成熟度的影响。内容涵盖了生产系统过程自动化，包括在加工过程、产品组装和物流运输中的应用，以及人工智能和边缘计算技术在自动化发展中的关键作用；智能生产数字化信息系统，介绍了ERP、MES和SPC的功能及应用；制造系统虚拟量测技术，涉及数据预处理、预测建模和漂移检测等；生产系统预测性维护与健康管理，讨论了健康管理的概念、异常诊断、剩余使用寿命预测和维护决策优化方法；智能生产过程调度与优化，介绍了生产过程调度、进化算法优化、闭环优化和协作进化算法的大规模调度技术。最后，展望了制造业数字化转型的未来发展趋势，以帮助读者理解数字化转型对智能生产系统的影响，并把握其中的创新机遇。本书旨在为广大读者提供有价值的参考资料。主要读者对象包括制造业企业的管理者和技术人员、从事智能制造和信息技术研究的学者和学生以及对制造业数字化和智能化发展感兴趣的政策制定者和行业分析师。

在当今快速发展的科技时代，制造业正经历一场前所未有的变革。这一变革不仅涉及生产技术的升级，还涵盖了整个行业生态系统的重塑。数字化转型已成为全球制造业的核心议题、推动技术创新的浪潮，并深刻改变了行业的运作方式和经济价值创造模式。通过对比国内外制造业在数字化实施过程中的现状和趋势，可以看到不同地区在采纳数字化转型策略方面存在显著差异和挑战。然而，尽管发展路径和成熟度各不相同，各地区的共同目标都是通过先进的数字化技术来提升生产效率、削减运营成本和提高产品质量。通过大规模采用大数据和人工智能等技术，制造业企业不仅能够实现生产流程的优化，还能大幅度提升响应市场变化的灵活性和竞争力，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现可持续发展。这样的转型不仅有助于企业自身的发展，还将为整个行业带来新的增长动力和发展机遇。
在生产系统自动化方面，从加工过程到产品组装，再到物流运输，各环节的自动化技术正在迅速发展并广泛应用。智能制造技术的引入，使得生产过程更加高效和灵活，企业能够更好地应对市场和客户需求的快速变化。信息系统在智能制造中的作用不可忽视。ERP（企业资源计划）和MES（制造执行系统）等核心信息系统的应用，极大地提升了制造业企业的管理效率和生产控制能力。通过这些系统，企业可以实现资源的优化配置、生产过程的精细化管理和供应链的高效协同。虚拟量测技术的应用，为制造业带来了新的机遇和挑战。从基础的虚拟量测概念到复杂的多阶段虚拟量测功能，这些技术不仅提高了生产精度，还在很大程度上减少了生产成本和时间。随着智能制造的发展，预测性维护和健康管理技术也得到了广泛关注。通过对设备和生产系统进行实时监测和数据分析，企业可以预先识别潜在问题，实施预防性维护措施，从而减少故障停机时间，提高设备的可靠性和使用寿命。智能生产过程的调度与优化，是提高生产效率的重要手段。通过优化算法和先进技术，企业可以在资源有限的情况下，实现生产效率的最大化。
展望未来，AI赋能的制造业将会引领新一轮的技术革命。智能生产数字化信息系统、虚拟量测技术和生产系统健康管理技术的发展，将继续推动制造业向更加智能化、数字化的方向迈进。人工智能、物联网、大数据等前沿技术的融合应用，将带来制造业生产模式的深刻变革。智能化的生产系统将能够自主感知、分析和决策，实现高度自动化和柔性化生产。在这场变革中，人才的培养和技术的创新是关键。制造业企业需要不断提升员工的数字化和智能化技能，鼓励创新，推动技术进步。
希望本书能够为读者提供一个全方位的视角，帮助读者理解和把握制造业数字化转型与智能化发展的脉络，推动技术进步和产业升级，以面对未来制造业的无限可能。通过深入研究和实际案例的分析，我们希望为读者提供切实可行的指导，助力我国制造业在全球竞争中取得更大的优势和成功。

著者

无

第1章 制造业数字化转型 001～018
1.1 制造业数字化转型内涵 002
1.2 国内制造业数字化转型现状 003
1.2.1 数字化转型的进程 003
1.2.2 数字化转型对制造业的经济价值 007
1.2.3 数字化转型的制造业成熟度 008
1.2.4 数字化转型的地区态势 010
1.3 国外制造业数字化转型进展 011
1.3.1 美国制造业数字化转型现状 011
1.3.2 日本制造业数字化转型现状 012
1.3.3 德国制造业数字化转型现状 012
1.3.4 欧盟制造业数字化转型现状 013
1.4 制造业数字化转型关键技术 013
1.4.1 关键数字化技术 014
1.4.2 数字化技术与制造业的关系 015
1.5 本章 小结 016
参考文献 017

第2章 生产系统过程自动化 019～068
2.1 生产系统过程自动化概述 020
2.2 加工过程自动化 022
2.2.1 加工过程自动化简介 022
2.2.2 加工过程自动化发展历程 023
2.2.3 加工过程自动化国内外发展对比 024
2.2.4 加工过程自动化企业应用案例 026
2.2.5 加工过程自动化工业应用现状与发展趋势 032
2.3 产品组装自动化 034
2.3.1 产品组装自动化简介 034
2.3.2 产品组装自动化现状与面临的挑战 035
2.3.3 产品组装自动化企业应用案例 037
2.3.4 产品组装自动化应用现状总结与发展趋势 039
2.4 物流运输自动化 041
2.4.1 物流运输自动化简介 041
2.4.2 基于SLAM的室内定位导航 043
2.4.3 AGV任务调度 044
2.4.4 AGV路径规划 046
2.4.5 AGV冲突避免 048
2.5 人工智能技术在生产系统过程自动化中的应用 049
2.5.1 深度学习 049
2.5.2 强化学习 052
2.5.3 迁移学习 054
2.6 边缘计算技术在生产系统过程自动化中的应用 055
2.6.1 边缘计算发展历程 056
2.6.2 边缘计算应用概述 059
2.6.3 边缘计算系统架构 061
2.6.4 边缘计算工业应用场景 064
2.7 本章 小结 065
参考文献 066

第3章 智能生产数字化信息系统 069～107
3.1 智能生产数字化信息系统概述 070
3.1.1 定义与功能 070
3.1.2 关键技术 071
3.1.3 基本步骤与特点 072
3.2 智能生产数字化信息系统架构 073
3.2.1 研究历史 073
3.2.2 主要组成部分 074
3.2.3 主要层次架构 074
3.3 企业资源计划（ERP） 075
3.3.1 研究现状 076
3.3.2 功能与简介 077
3.3.3 实施过程 078
3.3.4 新兴技术对ERP的影响 079
3.3.5 ERP案例 080
3.4 制造执行系统（MES） 084
3.4.1 MES基本框架与技术 084
3.4.2 MES研究现状 086
3.4.3 MES与ERP对比 087
3.4.4 MES功能与特性 089
3.4.5 MES案例 090
3.5 统计过程控制（SPC）系统 095
3.5.1 SPC主要步骤 096
3.5.2 统计方法 097
3.5.3 SPC案例 100
3.6 本章 小结 106
参考文献 106

第4章 制造系统虚拟量测技术 108～159
4.1 虚拟量测概述 110
4.2 多阶段虚拟量测功能架构 117
4.2.1 多阶段虚拟量测功能架构组成部分 119
4.2.2 多阶段虚拟量测功能架构分类 121
4.3 基于智能方法的虚拟量测技术 126
4.3.1 数据预处理 127
4.3.2 预测建模 129
4.3.3 漂移检测 131
4.3.4 采样决策系统 132
4.3.5 模型实时更新 133
4.3.6 模型适应性 134
4.3.7 虚拟量测系统功能扩展 134
4.4 虚拟量测技术在实际场景中的应用 135
4.4.1 半导体制造领域中的应用 136
4.4.2 过程系统工程中的应用 137
4.4.3 其他领域中的应用 140
4.4.4 具体应用实例 142
4.4.5 发展趋势分析 148
4.5 本章 小结 150
参考文献 151

第5章 生产系统预测性维护与健康管理 160～188
5.1 生产系统预测性维护与健康管理概述 162
5.1.1 基于物理模型的PHM方法 163
5.1.2 基于数据驱动的PHM方法 164
5.2 基于因果图的异常诊断 165
5.2.1 基于因果图的异常诊断概述 165
5.2.2 MResGAT故障诊断模型 165
5.2.3 基于因果图的异常诊断实验设置与结果分析 168
5.2.4 基于因果图的异常诊断小结 171
5.3 基于因果图的剩余使用寿命预测 172
5.3.1 基于因果图的剩余使用寿命概述 172
5.3.2 基于多级小波分解的特征提取方法 172
5.3.3 基于图注意力网络的剩余使用寿命预测 173
5.3.4 基于因果图的剩余使用寿命实验设置与结果分析 174
5.3.5 基于因果图的剩余使用寿命小结 177
5.4 基于模糊逻辑的维护决策优化 178
5.4.1 基于模糊逻辑的维护决策优化概述 178
5.4.2 航空发动机问题建模 178
5.4.3 维护决策优化算法 180
5.4.4 基于模糊逻辑的维护决策优化实验设置与结果分析 182
5.4.5 基于模糊逻辑的维护决策优化小结 186
5.5 本章 小结 186
参考文献 187

第6章 智能生产过程调度与优化 189～259
6.1 生产过程调度问题的分类、性能指标及求解方法 190
6.1.1 生产过程调度问题的分类及描述 190
6.1.2 生产过程调度问题的性能指标 196
6.1.3 生产过程调度问题的求解方法 198
6.2 基于进化算法的生产过程调度与优化问题 201
6.2.1 优化问题描述 201
6.2.2 遗传算法 202
6.2.3 差分进化算法 213
6.2.4 粒子群算法 219
6.2.5 蚁群算法 222
6.2.6 人工蜂群算法 225
6.2.7 注塑车间调度案例 228
6.3 基于目标驱动的闭环优化问题 234
6.3.1 状态-性能预测模型 235
6.3.2 状态&参数-性能优化模型 238
6.3.3 半导体制造车间调度案例 241
6.4 基于协作进化算法的大规模优化问题 248
6.4.1 大规模单目标进化优化算法 249
6.4.2 大规模多目标进化优化算法 250
6.4.3 协作进化优化算法 252
6.4.4 基于计算资源分配的选择性生物地理学优化算法 252
6.4.5 基于泛化 Pareto 支配的改进竞争粒子群优化算法 256
6.5 本章 小结 257
参考文献 257

第7章 发展趋势与展望 260～281
7.1 AI赋能制造业 262
7.1.1 智能算法 262
7.1.2 大语言模型 263
7.1.3 3WD理论 265
7.1.4 人机混合智能 266
7.2 智能生产数字化信息系统 267
7.3 制造系统虚拟量测技术 272
7.4 生产系统健康管理技术未来趋势 277
参考文献 281