基本信息
书名：自动化专业实验教程
定价：42.00元
作者：付艳清
出版社：北京邮电大学出版社有限公司
出版日期：2010-09-01
ISBN：9787563524259
字数：
页码：
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品重量：0.726kg
编辑推荐
内容提要
本书是根据自动化专业、电气工程及其自动化专业加强实践性教学、提高学生动手能力的需要编写的，涵盖了自动化专业14门专业基础课及专业课实验，选取的实验题目贴近工程实际，也符合培养21世纪应用型人才的需求。
本书共分14章，包括信号与系统、自动控制原理、电力电子技术、电机及拖动基础、光电检测技术、微机原理与接口技术、检测与转换技术、单片机原理及接口技术、可编程序控制器、计算机控制系统、dsp原理与应用、计算机网络技术、电力拖动自动控制系统、过程控制系统等内容。
本书主要作为工科高等院校自动化、电气工程及其自动化、机械制造及其自动化等专业的实验教材，同时也可供从事自动化专业工作的工程技术人员学习参考。
目录
作者介绍
文摘
序言
工业制造的脉搏：精益生产与智能工厂的实践之道 本书并非探讨自动化专业实验教程中的某项具体实验，而是旨在为读者描绘一幅更广阔的工业制造图景，聚焦于驱动现代制造业效率飞跃的两大核心理念：精益生产与智能工厂。它将带领我们深入理解，如何在日益复杂和竞争激烈的市场环境中，通过系统性的方法论和先进的技术手段，实现生产流程的优化、成本的降低、质量的提升以及响应速度的加快。 第一部分：精益生产——刨除浪费，雕琢价值 精益生产，这一源自日本丰田生产方式（TPS）的经典理论，其精髓在于“消除一切不增值活动”。本书将从精益思想的起源和发展入手，深入剖析其核心原则，并结合丰富的案例，阐释这些原则如何在实际生产中落地生根。 价值流分析（VSM）： 我们将详细介绍如何运用价值流图来识别和可视化产品从原材料到客户手中的整个过程。通过绘制价值流图，企业能够清晰地看到哪些环节创造价值，哪些环节仅仅是消耗资源而未产生增值。我们将讨论如何识别流动性问题、等待时间、过度加工、库存积压、不必要的运输以及缺陷等七种主要浪费，并提供具体的分析工具和方法，例如流程图、因果图等。重点将放在如何系统地分析整个价值流，而不是孤立地看待单一工序，从而发现全局性的改进机会。 “Just-In-Time”（JIT）与准时化生产： JIT是精益生产的基石之一，其核心是将正确的产品、在正确的时间、以正确的数量、送达正确的地点。本书将深入探讨JIT的实现机制，包括看板（Kanban）管理系统的运用，如何通过可视化信号控制物料流动，避免过量库存和生产瓶颈。我们将分析JIT对供应商关系、生产计划、物料配送以及员工培训提出的要求，并探讨如何在多品种、小批量生产环境下有效实施JIT，以及JIT在应对市场波动时的灵活性。 持续改善（Kaizen）： Kaizen强调全员参与、点滴积累的改进文化。本书将阐释Kaizen的哲学，如何鼓励员工发现问题、提出建议并参与解决方案的实施。我们将介绍一些常用的Kaizen工具，例如PDCA循环（Plan-Do-Check-Act）、5S现场管理法（整理、整顿、清扫、清洁、素养）等。重点将放在如何建立一种持续学习和改进的组织文化，以及如何将Kaizen的理念融入日常工作，使之成为一种习惯。 拉动式生产与推式生产的区别： 我们将深入比较拉动式生产（Pull System）和推式生产（Push System）的优劣，并重点阐述精益生产所推崇的拉动式生产模式。通过实例说明，拉动式生产如何基于实际需求进行生产，从而有效减少库存，提高响应速度，并避免因过度生产造成的浪费。我们将分析拉动式生产在不同行业和场景下的适用性，以及实施拉动式生产时可能遇到的挑战和应对策略。 防错法（Poka-Yoke）： Poka-Yoke是一种旨在防止错误发生的设计或方法。本书将介绍Poka-Yoke的原理，并通过大量实际案例，展示如何在生产过程中设计和应用防错装置，例如形状识别、限位器、传感器等，从而大幅降低人为失误造成的质量问题。我们将强调Poka-Yoke的经济性和有效性，以及它在提升产品质量和可靠性方面的重要作用。 第二部分：智能工厂——科技赋能，智造未来 智能工厂是精益生产理念与先进信息技术深度融合的产物。本书将深入探讨智能工厂的关键构成要素、核心技术以及它们如何协同工作，以实现更高效、更柔性、更可持续的制造。 工业物联网（IIoT）： IIoT是连接物理世界与数字世界的桥梁。我们将详细介绍IIoT在制造领域的应用，包括传感器技术、网络通信、数据采集与传输等。重点将放在如何利用IIoT实现设备状态的实时监控、生产过程的可视化、预测性维护的开展，以及能源消耗的优化。我们将讨论不同IIoT通信协议（如MQTT、CoAP）的特点及其适用场景，以及IIoT平台如何整合来自不同设备和系统的数据。 大数据分析与人工智能（AI）在制造中的应用： 海量生产数据蕴含着巨大的价值。本书将阐述如何利用大数据分析技术，从生产数据中挖掘有价值的信息，例如识别生产瓶颈、优化工艺参数、预测设备故障、进行质量追溯等。我们将重点介绍AI技术（如机器学习、深度学习）在智能工厂中的具体应用，包括智能排产、路径优化、视觉检测、机器人自主协作等。我们将探讨AI模型如何通过学习历史数据来不断提升预测和决策的准确性，以及如何与精益生产的改进循环相结合。 机器人与自动化技术的深化应用： 机器人技术是实现生产自动化和柔性的关键。本书将深入探讨协作机器人（Cobots）的崛起，以及它们如何与人类员工协同工作，提升生产效率和安全性。我们将分析先进的自动化设备，如AGV（自动导引车）、AMR（自主移动机器人）在物料搬运和仓储管理中的应用。重点将放在如何根据生产需求选择合适的机器人类型和自动化解决方案，以及如何实现机器人与现有生产线的集成。 数字孪生（Digital Twin）： 数字孪生是一种高度逼真的虚拟模型，能够实时反映物理实体的状态。本书将阐述数字孪生的概念及其在智能工厂中的价值，包括模拟、优化、预测和决策支持。我们将讨论如何构建数字孪生模型，如何通过IIoT设备实时同步数据，以及如何利用数字孪生进行虚拟调试、流程仿真和性能评估。重点将放在数字孪生如何帮助企业在实际部署前识别潜在问题，减少试错成本。 云计算与边缘计算： 计算能力和数据存储是智能工厂运行的基础。本书将探讨云计算和边缘计算在智能工厂中的作用。云计算提供了强大的计算和存储资源，方便数据分析和模型训练。而边缘计算则允许在靠近数据源的设备上进行数据处理和实时决策，降低延迟，提高响应速度。我们将分析两者在不同应用场景下的优势互补，以及如何构建混合云架构来满足智能工厂多样化的需求。 信息系统集成与MES/ERP/SCM等系统： 智能工厂的实现离不开强大的信息系统支撑。本书将探讨制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）、供应链管理（SCM）等核心信息系统在智能工厂中的作用。我们将分析这些系统如何实现生产计划、物料管理、质量控制、成本核算等环节的全面集成和协同。重点将放在如何打破信息孤岛，实现端到端的数据流，从而支持更精细化的管理和更快速的决策。 第三部分：精益与智能的融合——走向未来的卓越制造 精益生产与智能工厂并非割裂的概念，而是相辅相成、协同发展的关系。本书的第三部分将重点阐述二者的融合之道。 数据驱动的精益改进： 智能工厂生成的海量数据为精益改进提供了前所未有的洞察力。我们将探讨如何利用IIoT采集的实时数据，对价值流中的浪费进行更精确的识别和量化。例如，通过传感器数据分析设备运行效率，找出潜在的停机风险；通过MES系统的数据，优化生产节拍，消除瓶颈。AI算法可以自动分析这些数据，发现人眼难以察觉的规律，从而指导更具针对性的精益改进活动。 智能化柔性生产： 智能技术使得精益生产的柔性化和定制化成为可能。例如，协作机器人和先进的自动化设备能够快速调整生产配置，以适应多品种、小批量甚至个性化定制的需求，这正是精益生产所追求的高效响应。AI驱动的排产系统可以实时调整生产计划，以应对订单变化和突发事件，从而最大限度地减少交货延误和资源浪费。 预测性维护与质量保障： 智能工厂通过IIoT和大数据分析实现预测性维护，可以在设备发生故障前进行预警和维修，从而减少 unplanned downtime，这是精益生产中“稳定流程”的有力保障。同时，AI驱动的质量检测系统能够更早、更准确地发现产品缺陷，将质量问题扼杀在萌芽状态，也符合精益生产“一次性做对”的理念。 构建持续学习与适应的组织： 精益思想强调持续改进，而智能工厂的引入则加速了这一进程。通过智能技术，企业能够更快地收集和分析反馈信息，从而更迅速地调整生产流程和策略。本书将探讨如何利用智能技术赋能员工，使其具备分析和应用数据的能力，最终构建一个能够持续学习、快速适应市场变化的卓越制造企业。 本书通过理论阐释、案例分析和方法论介绍，力求为读者构建一个全面、深入的理解框架，帮助他们掌握精益生产和智能工厂的核心理念与实践方法。它不仅关注技术工具的运用，更强调系统性的思维、全员的参与以及持续改进的文化。无论您是企业管理者、工程师、还是对现代工业制造充满兴趣的学生，都能从中获得宝贵的知识和启示，为推动工业的转型升级贡献力量。
读完这本书的前几章，我最大的感受就是“干货满满，毫无水分”。很多技术书籍为了凑页数，总会加入一些不必要的背景介绍或者冗长的历史回顾，让人看得心浮气躁。但这本《自动化专业实验教程》的每一页都非常“精炼”，直击核心。作者似乎深知我们时间宝贵，所以所有的理论讲解都服务于实验操作，所有的操作步骤都设计得目标明确。最让我印象深刻的是，书后附带的资源链接和开源代码库非常完善，这在很多国内教材中是极其罕见的。它鼓励我们不仅仅是“复制粘贴”书上的内容，而是去深入挖掘和二次开发。这本书已经不仅仅是一本教材，更像是一个专业社群的入口，让我感觉自己加入了某个高手云集的圈子。我已经推荐给班上所有正在为实验头疼的同学了，这绝对是自动化学习路上的必备良药。