本书针对职业院校学生的发展需求，较为系统、全面地介绍了智能制造的相关概念、理论与应用知识，内容包括制造概述、智能制造基础、信息物理系统（CPS）、CPS技术体系与应用体系、基于智能代理的智能制造、离散型和流程型智能制造、工业大数据思维、工业大数据运用、智能制造信息技术、智能制造装备技术、协同制造与个性化定制、智能制造生产管理、远程运维与智能服务、智能制造安全与法律等，可帮助学生扎实地打好智能制造的知识基础。教师和学生可依照学习进度与需求，选学相关内容。
本书适合作为高等职业教育院校、技师学院智能制造、人工智能、工业智能机器人等相关专业的教材，也可作为对人工智能、智能制造相关领域感兴趣的读者的自学参考用书。

制造业是一个国家综合国力最重要的体现，也是决定民众生活质量的重要条件，发展制造业是改善人们生活和社会进步的必经之路。经过数十年的发展，如今，中国已经成为名副其实的制造大国，先进装备产品销往世界各地。制造的传承和进步需要靠人的经验、知识和创新，转型迫在眉睫。从制造大国走向制造强国，是我们共同的目标。
德国正在推动的工业4.0、美国的信息物理系统（CPS），都提出了以互联网和大数据为手段，以知识为核心的智能制造。中国同样高度重视工业化和信息化相融合的智能制造。
“工欲善其事，必先利其器。”在智能制造时代来临之际，我们必须首先厘清发展中国制造的思路。本书相关智能制造领域丰富和全面的知识内容，相信能够解答大家对智能制造的疑惑，并为如何通过大数据实现智能制造的方法提供参考。
本书是为职业教育智能制造、人工智能、工业机器人等相关专业“智能制造导论”等课程设计编写，是具有丰富应用案例与实践特色的教材。针对职业教育学生的发展需求，本书较为系统、全面地介绍了智能制造的相关概念、理论与应用知识，内容包括制造概述、智能制造基础、信息物理系统（CPS）、CPS技术体系与应用体系、基于智能代理的智能制造、离散型与流程型智能制造、工业大数据思维、工业大数据运用、智能制造信息技术、智能制造装备技术、协同制造与个性化定制、智能制造生产管理、远程运维与智能服务、智能制造安全与法律等，共14课。每课的编写都做了以下安排：
（1）精选的导读案例，以深入浅出的方式，激发读者的自主学习兴趣。
（2）解释基本原理，让学生切实理解和掌握智能制造相关知识与应用。
（3）浅显易懂的案例，注重培养扎实的基本理论知识，重视培养学习方法。
（4）思维与实践并进，为学生提供自我评价的作业，让学生自我建构智能制造的基本观念与技术。在书最后的附录中给出了各课作业的参考答案。
（5）研究性学习（或课程实践、课程学习与实践总结），依托互联网环境完成精心设计的研究性小组活动或课程实践活动，以带来真切的实践体验。
■ 课程进度安排
本课程的教学进度设计见“课程教学进度表”，供教师授课和学生学习参考。
课程教学进度表
（20？—20？学年第学期）
课程号： 课程名称：  智能制造技术与应用      学分： 2.5
周学时： 3总学时：   48   （其中理论学时：  32   课外实践学时：  16  ）
主讲教师：
序号 校历
周次 章节（或实训、习题课等）
名称与内容 学时 教学方法 课后作业布置
1 1 课程引言（任课老师补加） 3 导读案例
课文 作  业
研究性学习
（课程实践）
2 2 第1课  制造概述 2+1  
3 3 第2课  智能制造基础 2+1  
4 4 第3课  信息物理系统（CPS） 2+1  
5 5 第4课  CPS技术体系与应用体系 2+1  
6 6 第5课  基于智能代理的智能制造 2+1  
7 7 第6课  离散型和流程型智能制造 2+1  
8 8 课程实践活动 3  
9 9 第7课  工业大数据思维 2+1  
10 10 第8课  工业大数据运用 2+1  
11 11 第9课  智能制造信息技术 2+1  
12 12 第10课  智能制造装备技术 2+1  
13 13 第11课  协同制造与个性化定制 2+1  
14 14 第12课  智能制造生产管理 2+1  
15 15 第13课  远程运维与智能服务 2+1  
16 16 第14课  智能制造安全与法律 2+1  作  业
课程学习与实训总结
填表人（签字）：      日期：
系（教研室）主任（签字）：    日期：
■ 建议测评手段
本课程的教学评测可以从以下几个方面入手：
（1）每课课前的“导读案例”（共14项）。
（2）结合每课的课后作业（四选一标准选择题，共14组）。
（3）结合每课的课后“研究性学习”（共11项）。
（4）智能制造课程实践（第11、13课，共2项）。
（5）“课程学习与实践总结”（第14课）。
（6）平时学习考勤记录。
（7）任课老师认为必要的其他考核方法。
最后，综合上述得分折算为本课程百分制成绩。
本书特色鲜明、易读易学，适合作为高等职业教育院校相关专业的教材，也可供对人工智能和智能制造相关领域感兴趣的读者阅读参考。
本书的编写得到嘉兴技师学院、温州商学院、杭州汇萃智能科技有限公司、浙大城市学院等多所院校师生的支持，王文、李涛、原瑞彬、东超、陆雄雄等参与了本书的部分编写工作，在此一并表示感谢！
本书配套授课电子课件，需要的教师可登录http: //www.tdpress.com/51eds/免费注册，审核通过后下载，也可联系作者索取（E-mail:zhousu@qq.com；QQ:81505050）。
由于时间仓促，编者水平有限，书中难免存在疏漏与不妥之处，恳请读者批评指正。
周苏 
2021年9月于嘉兴南湖

第 1 课制造概述 1
1.1制造与制造技术 4
1.1.1制造 4
1.1.2制造业 5
1.1.3制造技术 5
1.1.4制造系统 7
1.1.5绿色制造 7
1.2工业革命 8
1.2.1第一次工业革命 8
1.2.2第二次工业革命 9
1.2.3第三次工业革命 9
1.2.4第四次工业革命 10
1.3智能制造的提出 11
1.3.1数字化阶段 11
1.3.2数字化+网络化阶段 12
1.3.3数字化+网络化+智能化阶段 13
1.4中国智能制造的发展 14
第 2 课智能制造基础 18
2.1智能制造概述 21
2.1.1我国的智能制造示范 21
2.1.2智能制造的发展轨迹 21
2.2智能制造原理 22
2.2.1分布式网络化 23
2.2.2智能技术 24
2.2.3智能机器 25
2.3智能制造系统（IMS） 25
2.3.1自律能力 26
2.3.2人机一体化 26
2.3.3虚拟现实 27
2.3.4自组织超柔性 27
2.3.5学习与维护 27
2.4分布式数控（DNC） 28
2.5智能制造能力成熟度等级 29
第 3 课信息物理系统（CPS） 33
3.1CPS的提出 37
3.2从电影《天空之眼》了解CPS 38
3.3CPS技术本质与内涵 40
3.3.1CPS的狭义内涵 40
3.3.2CPS的广义内涵 41
3.4实体空间与赛博空间 42
3.5CPS面向工业智能化的技术特性 43
3.5.1智能化工业系统基本概念 44
3.5.2CPS面向工业智能的特性 44
3.5.3CPS工业智能的技术本质 47
第 4 课CPS技术体系与应用体系 51
4.1从人的智慧来理解CPS 54
4.2CPS的5C技术体系架构 55
4.2.1智能连接层 56
4.2.2智能分析层 57
4.2.3智能网络层 57
4.2.4智能认知层 58
4.2.5智能配置与执行层 59
4.3工业智能的CPS实现 60
4.4CPS应用体系 61
4.4.1产业链与产业要素 62
4.4.2工业软、硬件与工业互联网 63
4.4.3应用体系的五个层次 63
4.5层级化CPS的应用 64
4.5.1CPS层级定义与设计框架 65
4.5.2CPS的三个基本单元 66
4.6CPS的基础应用条件 67
第 5 课基于智能代理的智能制造 71
5.1包容体系结构概述 75
5.1.1“中文房间”思维实验 75
5.1.2建立包容体系结构 76
5.2包容体系结构的实现 76
5.2.1艾伦机器人 77
5.2.2赫伯特机器人 77
5.2.3托托机器人 77
5.3智能代理的定义和特点 78
5.3.1智能代理的定义 78
5.3.2智能代理的特点 79
5.4系统内的协同合作 79
5.5智能代理典型应用场景 81
5.5.1实体机器人 82
5.5.2医疗诊断 82
5.5.3搜索引擎 82
5.6基于代理的智能制造模式 83
5.6.1多智能体系统 83
5.6.2分布式系统中的代理应用 84
5.6.3整子制造系统 85
5.6.4基于代理的运作过程 85
第 6 课离散型与流程型智能制造 89
6.1离散型智能制造概述 91
6.1.1离散制造业的生产特点 91
6.1.2离散制造业的智能制造 92
6.1.3离散型智能制造基本特征 93
6.2离散型智能制造总体架构 95
6.3离散型智能制造的关键要素 96
6.3.1企业层关键要素 96
6.3.2工厂/车间层关键要素 97
6.3.3生产资源层关键要素 97
6.3.4一体化网络环境建设与智能决策支持 99
6.4流程型智能制造概述 100
6.4.1流程工业的行业特点 101
6.4.2流程型智能制造的定义 102
6.5流程型智能制造架构 103
6.5.1流程型智能制造总体架构 103
6.5.2流程型智能制造的关键要素 104
6.5.3流程型智能制造的发展 105
第 7 课工业大数据思维 109
7.1制造还是思维 113
7.1.1智能制造的核心 113
7.1.2向智能制造转型 113
7.1.3工业大数据定义 114
7.1.4从大数据到智能制造 115
7.2大数据推动的三个方向 116
7.2.1避免可见的生产问题 116
7.2.2将不可见问题显性化 117
7.2.3从设计端避免问题 118
7.3未来智慧工厂的无忧虑制造 119
7.4从产品制造到价值创造 121
7.4.1以创造价值为产品设计导向 121
7.4.2用大数据建立产品服务系统 121
7.5工业大数据的机遇与挑战 122
第 8 课工业大数据运用 126
8.1从解决问题到避免问题 129
8.1.1基于统计科学的质量管理体系 129
8.1.2选择生产系统的维护机会窗 130
8.2大数据分析——实现最优方案 131
8.2.1电动汽车电池组最优更换方案 131
8.2.2早期故障自感知的多工位压力机 133
8.2.3欧姆龙能耗管理智能分析服务 134
8.3预测隐性问题——实现系统自省 137
8.3.1能自省的“卷对卷”制造系统 138
8.3.2大数据建模实现的智能压缩机控制 139
8.3.3智能机器人健康管理系统 141
第 9 课智能制造信息技术 145
9.1多传感器信息融合技术 149
9.1.1技术体系架构 150
9.1.2技术的发展趋势 150
9.1.3多传感器信息的应用 151
9.2物联网技术 152
9.2.1物联网技术框架 152
9.2.2物联网关键技术 153
9.3工业互联网 156
9.3.1工业互联网定义 156
9.3.2工业互联网构成 157
9.3.3工业互联网典型模式 158
9.4工业云技术 159
9.4.1工业云定义 159
9.4.2云技术 159
9.4.3“云”的核心 160
第 10 课智能制造装备技术 163
10.1制造装备概述 166
10.1.1先进制造装备的范畴 166
10.1.2先进制造装备的先进性 168
10.1.3智能机床的概念 169
10.2机器人技术 169
10.2.1机器人的定义 170
10.2.2工业机器人的分类 170
10.2.3工业机器人的组成 172
10.2.4工业机器人的特点 173
10.3增材制造技术 173
10.3.1增材制造过程 174
10.3.2增材制造工艺发展 174
10.3.3增材制造的分类 175
10.4智能检测技术 176
10.4.1智能检测系统组成 176
10.4.2智能视频监控技术 177
10.4.3光电检测技术 177
10.4.4太赫兹检测技术 177
10.4.5智能超声检测技术 178
10.5数控机床技术 179
10.6自动导引运输车（AGV） 179
第 11 课协同制造与个性化定制 183
11.1协同制造的定义 185
11.2协同制造的总体架构 187
11.3协同制造组成要素分析 188
11.4个性化定制场景 189
11.4.1个性化定制案例 189
11.4.2个性化定制内涵 190
11.5个性化定制系统架构 190
11.6典型案例 192
11.6.1协同制造典型案例 192
11.6.2消费者需求驱动的定制模式 193
11.6.3生产与维护的协同优化与排程 194
第 12 课智能制造生产管理 200
12.1产品生命周期管理（PLM） 202
12.2制造执行系统（MES） 203
12.2.1MES系统需求 204
12.2.2MES模型建立 205
12.2.3关键集成技术 205
12.3MES的系统边界 205
12.4精益管理 208
12.5智能制造工厂 208
12.5.1企业信息系统架构 209
12.5.2综合信息系统 210
12.5.3生产管理系统 210
12.5.4工业控制系统 210
12.5.5ERP、MES和PCS集成 211
12.5.6数字孪生模型 211
12.6案例：三一重工18号厂房 212
第 13 课远程运维与智能服务 216
13.1远程运维的概念 219
13.1.1制造业远程运维的意义 219
13.1.2远程运维技术发展历程 220
13.1.3远程运维核心技术 220
13.2远程运维系统架构 222
13.2.1远程运维系统的组成 223
13.2.2远程运维系统的功能 223
13.2.3基于状态的远程运维系统 224
13.2.4远程运维关键技术 224
13.3服役系统智能健康管理 225
13.4智能供应链 226
13.4.1智慧供应链的特点 226
13.4.2智能供应链系统 227
13.5智能制造服务 227
13.5.1智能服务的定义 228
13.5.2智能服务三层结构 228
13.5.3智慧农业解决方案——约翰迪尔精智农机 229
13.5.4以智能装备为基础的产品服务系统 230
第 14 课智能制造安全与法律 236
14.1人工智能与安全 239
14.1.1人才和基础设施短缺 239
14.1.2安全问题不容忽视 240
14.1.3设定伦理要求 240
14.1.4强力保护个人隐私 241
14.2智能制造系统信息安全 241
14.2.1传统网络与制造系统网络比较 242
14.2.2智能制造系统信息安全着力点 243
14.2.3智能制造系统信息安全需求 243
14.3智能制造系统安全保障技术框架 244
14.3.1安全功能 245
14.3.2安全分类 245
附录作业参考答案 252
参考文献 254

      孟广斐，男，嘉兴技师学院副校长，中共党员，高级讲师，工学硕士，智能制造领域专家。曾获浙江工匠、浙江省中小学教坛新秀、浙江省青年岗位能手、全国机械职业院校实践教学能手、嘉兴市杰出人才、嘉兴市中小学名师、嘉兴市学科带头人、嘉兴市首席技师、嘉兴市技术操作能手、嘉兴市属教书育人楷模、市属级优秀教师。先后获得县级以上各级各类奖项29项，主持或参与课题15项，撰写论文12篇，公开出版教材4本。

      周苏，1982年华东水利学院计算机应用专业本科毕业，1986年由水电部研究所调入杭州大学计算机系任教，1991年破格晋升副教授，1999年调入浙江大学城市学院计算机系任教，2005年晋升教授。在杭州大学、浙江大学、浙江大学城市学院、浙江工业大学之江学院、温州大学城市学院、嘉兴学院南湖学院、温州职业技术学院等多所院校专/兼职任教，教学经验丰富。 长期从事计算机等专业教学工作，担任计算机基础、计算机导论、软件工程、软件测试技术、软件体系结构、电子商务概论、移动商务、多媒体技术、项目管理、管理信息系统、应用统计学、C语言程序设计、面向对象程序设计、网络传播技术、网络生态学、人机交互技术、艺术设计概论、艺术欣赏概论、计算机平面设计、信息管理与信息系统概论、信息资源管理、办公软件高级应用、IT应用文写作等课程的教学，对计算机学科教学以及应用型院校教学有深刻理解。

（1）精选的导读案例，以深入浅出的方式，激发读者的自主学习兴趣。
（2）解释基本原理，让学生切实理解和掌握智能制造相关知识与应用。
（3）浅显易懂的案例，注重培养扎实的基本理论知识，重视培养学习方法。
（4）思维与实践并进，为学生提供自我评价的作业，让学生自我建构智能制造的基本观念与技术。在书最后的附录中给出了各课作业的参考答案。
（5）研究性学习（或课程实践、课程学习与实践总结），依托互联网环境完成精心设计的研究性小组活动或课程实践活动，以带来真切的实践体验。