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國之重器出版工程 5G賦能智能制造 版權信息
- ISBN：9787115556912
- 條形碼：9787115556912 ; 978-7-115-55691-2
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
國之重器出版工程 5G賦能智能制造 本書特色
自2019年6月工業和信息化信部正式發放5G商用牌照以來，5G技術應用成為社會熱門話題。而智能制造是如今全球發展的共識，如何利用5G技術賦能智能制造，對于面臨轉型升級的制造業至關重要。
《國之重器出版工程 5G賦能智能制造》首先講述了什么是5G、5G在全球的發展及其影響力，然后講述了智能制造和5G產業的發展、5G框架下的智能制造實現、5G賦能智能制造的典型應用場景，*后講述了5G技術的機遇、挑戰及未來展望。《國之重器出版工程 5G賦能智能制造》深入介紹了5G技術應用于智能制造所涉及的多個方面，包括智能制造的前端、生產端、終端，為制造企業的智能化升級提供了有效的指導。
《國之重器出版工程 5G賦能智能制造》適合政府機構產業政策制定者、制造業從業者及科研機構人員閱讀。同時，本書也可供高等院校相關專業的師生參考。
國之重器出版工程 5G賦能智能制造 內容簡介
自2019年6月工業和信息化信部正式發放5G商用牌照以來，5G技術應用成為社會熱門話題。而智能制造是如今優選發展的共識，如何利用5G技術賦能智能制造，對于面臨轉型升級的制造業至關重要。 《國之重器出版工程 5G賦能智能制造》首先講述了什么是5G、5G在優選的發展及其影響力，然后講述了智能制造和5G產業的發展、5G框架下的智能制造實現、5G賦能智能制造的典型應用場景，很后講述了5G技術的機遇、挑戰及未來展望。《國之重器出版工程 5G賦能智能制造》深入介紹了5G技術應用于智能制造所涉及的多個方面，包括智能制造的前端、生產端、終端，為制造企業的智能化升級提供了有效的指導。 《國之重器出版工程 5G賦能智能制造》適合政府機構產業政策制定者、制造業從業者及科研機構人員閱讀。同時，本書也可供高等院校相關專業的師生參考。
國之重器出版工程 5G賦能智能制造 目錄
第1章 5G揭開時代新篇章 001
1.1 什么是5G 003
1.1.1 移動通信技術的五次迭代 003
1.1.2 通信標準的演變 005
1.1.3 從MBB到eMBB 008
1.1.4 中國的無線通信進程 010
1.1.5 我國主流電信運營商的思考 011
1.2 5G在全球的發展 017
1.2.1 歐盟：METIS與5G PPP 017
1.2.2 中國：IMT-2020推進組 018
1.2.3 日本：ARIB 2020與Beyond Ad Hoc 020
1.2.4 韓國：5G Forum與GIGA Korea 021
1.2.5 英國：5GIC 021
1.2.6 其他國家 022
第2章 智能制造與中國的5G 023
2.1 智能制造 025
2.2 德國：工業4.0 031
2.2.1 德國工業4.0的發展歷史 031
2.2.2 德國工業4.0的發展目標 032
2.2.3 德國工業4.0的發展路徑 032
2.3 美國：先進制造業計劃 039
2.3.1 美國先進制造業計劃的發展歷史 039
2.3.2 美國先進制造業計劃的發展目標 040
2.3.3 美國先進制造業計劃的發展路徑 043
2.4 中國：中國制造2025 047
2.4.1 中國制造2025的發展歷史 047
2.4.2 中國制造2025的發展目標 048
2.4.3 中國制造2025的發展路徑 049
2.5 新一代信息技術賦能產業轉型 052
2.5.1 信息化水平的躍遷帶動制造業跨過四大階段 052
2.5.2 每一代制造業的背后都有不同的技術機理 053
2.5.3 5G在智能制造升級中扮演核心角色 055
2.5.4 5G是居于關鍵地位的新一代信息技術之一 057
2.6 我國5G產業發展的獨特優勢 058
2.6.1 政府積極推動5G行業的發展 058
2.6.2 我國將是全球*大的5G市場 059
2.6.3 部分市場簡介 060
2.6.4 5G產業的資金和具有國際競爭優勢的產業鏈 069
第3章 5G框架下的智能制造實現 075
3.1 擁抱CPMS是智能制造實施的基礎 077
3.2 以IIoT為核心的智能制造對5G的迫切需求 080
3.2.1 eMBB是高效數據傳輸的前提 082
3.2.2 URLLC是數據可靠性的保證 083
3.2.3 智能制造要積極應對爆發式mMTC 086
3.2.4 抗干擾的許可頻譜 088
3.2.5 智能制造需要一個可擴展的通信網絡 089
3.2.6 工業以太網和時間敏感網絡（TSN）集成 090
3.2.7 保持部件局域化/本地化 091
3.2.8 智能制造實施過程中必須保證通信環節的安全性 092
3.3 5G賦能智能制造總體架構 092
3.3.1 智能制造架構邏輯關系 094
3.3.2 未來智能制造以智能工廠為重要組成單元 095
3.3.3 5G引領未來智能制造生態鏈 098
3.4 5G賦能智能制造關鍵技術及模塊 099
3.4.1 5G工業網絡相關技術 099
3.4.2 5G工業互聯網 106
3.4.3 智能制造技術 116
3.4.4 新興技術及趨勢簡要概述 134
3.5 5G賦能智能制造模式升級 135
第4章 5G賦能智能制造的典型應用場景 139
4.1 應用場景概述 141
4.2 智能制造前端 143
4.2.1 5G與C2M模式 143
4.2.2 5G與數字化采購方案 144
4.2.3 5G與管理培訓 146
4.2.4 5G與協同設計 147
4.2.5 5G與定制新模式 149
4.2.6 5G感知生產全流程 150
4.3 智能制造生產端 151
4.3.1 智能制造系統解決方案 151
4.3.2 5G與智能排產 152
4.3.3 5G與柔性生產 155
4.3.4 5G與人機協同生產 157
4.3.5 基于5G的設備運維及狀態預警 159
4.3.6 5G與智能工廠 160
4.4 智能制造終端 162
4.4.1 5G與智慧倉儲 162
4.4.2 5G與智能物流 164
4.4.3 5G與智能質檢 167
4.4.4 5G與產品售后追蹤 169
第5章 5G賦能智能制造的挑戰和機遇 171
5.1 5G網絡部署的難點和我國的策略選擇 173
5.1.1 高昂的5G網絡基礎建設成本 173
5.1.2 非獨立組網架構和獨立組網架構的選擇路徑 177
5.1.3 Sub-6G厘米波和毫米波：美國和中國的選擇不同 179
5.1.4 中國5G建設的策略選擇 180
5.2 5G私有網絡：解放企業應用的束縛 181
5.2.1 5G私有網絡的安全性取決于在哪里處理數據 182
5.2.2 適用于工業的5G：從降低成本到流程改造 182
5.2.3 Wi-Fi和LTE占有一席之地 185
5.2.4 5G私有網絡實施的溫床 186
5.2.5 消費者的可選項和制造商的必選項 188
5.2.6 5G私有網絡緊隨自動專用交換機的腳步 189
5.2.7 可以選擇用于5G私有網絡的頻譜 190
5.2.8 5G私有網絡的前景 190
5.3 5G智能制造時代必不可少的AI 邊緣計算 191
5.3.1 將AI推向5G的邊緣 191
5.3.2 為新的網絡應用定義AI和邊緣計算 192
5.3.3 AI MEC將兌現5G的承諾和愿景 193
5.3.4 動態網絡切片將增強高效的5G 195
5.3.5 應對挑戰：如何從愿景變為現實 195
5.3.6 早期企業邊緣部署需要考慮的事情 197
5.4 O-RAN為5G網絡架構創造更多可能 197
5.4.1 O-RAN和智能制造的結合 199
5.4.2 O-RAN面臨的挑戰 200
5.5 安全性：企業應用5G智能制造的首要考慮因素 201
5.5.1 5G智能制造面臨的安全挑戰 202
5.5.2 確保5G智能制造安全的途徑 206
5.6 5G賦能智能制造：挑戰與機遇共存 206
5.6.1 是行業 5G，還是5G 行業 207
5.6.2 數據安全和隱私 208
5.6.3 過于看重技術 209
5.6.4 缺乏可靠的商業案例 210
5.6.5 零碎的內部支持和缺乏資金 210
5.6.6 保持簡單和易用：項目成功的必要條件 211
第6章 5G賦能智能制造將主導工業4.0 213
6.1 5G將開啟未來工業新模式 215
6.2 5G和物聯網的融合：實施智能制造的*優路徑 217
6.3 積極部署智能制造系統 217
6.4 網絡安全將變得更加重要 218
6.5 5G賦能的智能制造模式將打造全新的集成工業生態系統 219
跋 223
1.1 什么是5G 003
1.1.1 移動通信技術的五次迭代 003
1.1.2 通信標準的演變 005
1.1.3 從MBB到eMBB 008
1.1.4 中國的無線通信進程 010
1.1.5 我國主流電信運營商的思考 011
1.2 5G在全球的發展 017
1.2.1 歐盟：METIS與5G PPP 017
1.2.2 中國：IMT-2020推進組 018
1.2.3 日本：ARIB 2020與Beyond Ad Hoc 020
1.2.4 韓國：5G Forum與GIGA Korea 021
1.2.5 英國：5GIC 021
1.2.6 其他國家 022
第2章 智能制造與中國的5G 023
2.1 智能制造 025
2.2 德國：工業4.0 031
2.2.1 德國工業4.0的發展歷史 031
2.2.2 德國工業4.0的發展目標 032
2.2.3 德國工業4.0的發展路徑 032
2.3 美國：先進制造業計劃 039
2.3.1 美國先進制造業計劃的發展歷史 039
2.3.2 美國先進制造業計劃的發展目標 040
2.3.3 美國先進制造業計劃的發展路徑 043
2.4 中國：中國制造2025 047
2.4.1 中國制造2025的發展歷史 047
2.4.2 中國制造2025的發展目標 048
2.4.3 中國制造2025的發展路徑 049
2.5 新一代信息技術賦能產業轉型 052
2.5.1 信息化水平的躍遷帶動制造業跨過四大階段 052
2.5.2 每一代制造業的背后都有不同的技術機理 053
2.5.3 5G在智能制造升級中扮演核心角色 055
2.5.4 5G是居于關鍵地位的新一代信息技術之一 057
2.6 我國5G產業發展的獨特優勢 058
2.6.1 政府積極推動5G行業的發展 058
2.6.2 我國將是全球*大的5G市場 059
2.6.3 部分市場簡介 060
2.6.4 5G產業的資金和具有國際競爭優勢的產業鏈 069
第3章 5G框架下的智能制造實現 075
3.1 擁抱CPMS是智能制造實施的基礎 077
3.2 以IIoT為核心的智能制造對5G的迫切需求 080
3.2.1 eMBB是高效數據傳輸的前提 082
3.2.2 URLLC是數據可靠性的保證 083
3.2.3 智能制造要積極應對爆發式mMTC 086
3.2.4 抗干擾的許可頻譜 088
3.2.5 智能制造需要一個可擴展的通信網絡 089
3.2.6 工業以太網和時間敏感網絡（TSN）集成 090
3.2.7 保持部件局域化/本地化 091
3.2.8 智能制造實施過程中必須保證通信環節的安全性 092
3.3 5G賦能智能制造總體架構 092
3.3.1 智能制造架構邏輯關系 094
3.3.2 未來智能制造以智能工廠為重要組成單元 095
3.3.3 5G引領未來智能制造生態鏈 098
3.4 5G賦能智能制造關鍵技術及模塊 099
3.4.1 5G工業網絡相關技術 099
3.4.2 5G工業互聯網 106
3.4.3 智能制造技術 116
3.4.4 新興技術及趨勢簡要概述 134
3.5 5G賦能智能制造模式升級 135
第4章 5G賦能智能制造的典型應用場景 139
4.1 應用場景概述 141
4.2 智能制造前端 143
4.2.1 5G與C2M模式 143
4.2.2 5G與數字化采購方案 144
4.2.3 5G與管理培訓 146
4.2.4 5G與協同設計 147
4.2.5 5G與定制新模式 149
4.2.6 5G感知生產全流程 150
4.3 智能制造生產端 151
4.3.1 智能制造系統解決方案 151
4.3.2 5G與智能排產 152
4.3.3 5G與柔性生產 155
4.3.4 5G與人機協同生產 157
4.3.5 基于5G的設備運維及狀態預警 159
4.3.6 5G與智能工廠 160
4.4 智能制造終端 162
4.4.1 5G與智慧倉儲 162
4.4.2 5G與智能物流 164
4.4.3 5G與智能質檢 167
4.4.4 5G與產品售后追蹤 169
第5章 5G賦能智能制造的挑戰和機遇 171
5.1 5G網絡部署的難點和我國的策略選擇 173
5.1.1 高昂的5G網絡基礎建設成本 173
5.1.2 非獨立組網架構和獨立組網架構的選擇路徑 177
5.1.3 Sub-6G厘米波和毫米波：美國和中國的選擇不同 179
5.1.4 中國5G建設的策略選擇 180
5.2 5G私有網絡：解放企業應用的束縛 181
5.2.1 5G私有網絡的安全性取決于在哪里處理數據 182
5.2.2 適用于工業的5G：從降低成本到流程改造 182
5.2.3 Wi-Fi和LTE占有一席之地 185
5.2.4 5G私有網絡實施的溫床 186
5.2.5 消費者的可選項和制造商的必選項 188
5.2.6 5G私有網絡緊隨自動專用交換機的腳步 189
5.2.7 可以選擇用于5G私有網絡的頻譜 190
5.2.8 5G私有網絡的前景 190
5.3 5G智能制造時代必不可少的AI 邊緣計算 191
5.3.1 將AI推向5G的邊緣 191
5.3.2 為新的網絡應用定義AI和邊緣計算 192
5.3.3 AI MEC將兌現5G的承諾和愿景 193
5.3.4 動態網絡切片將增強高效的5G 195
5.3.5 應對挑戰：如何從愿景變為現實 195
5.3.6 早期企業邊緣部署需要考慮的事情 197
5.4 O-RAN為5G網絡架構創造更多可能 197
5.4.1 O-RAN和智能制造的結合 199
5.4.2 O-RAN面臨的挑戰 200
5.5 安全性：企業應用5G智能制造的首要考慮因素 201
5.5.1 5G智能制造面臨的安全挑戰 202
5.5.2 確保5G智能制造安全的途徑 206
5.6 5G賦能智能制造：挑戰與機遇共存 206
5.6.1 是行業 5G，還是5G 行業 207
5.6.2 數據安全和隱私 208
5.6.3 過于看重技術 209
5.6.4 缺乏可靠的商業案例 210
5.6.5 零碎的內部支持和缺乏資金 210
5.6.6 保持簡單和易用：項目成功的必要條件 211
第6章 5G賦能智能制造將主導工業4.0 213
6.1 5G將開啟未來工業新模式 215
6.2 5G和物聯網的融合：實施智能制造的*優路徑 217
6.3 積極部署智能制造系統 217
6.4 網絡安全將變得更加重要 218
6.5 5G賦能的智能制造模式將打造全新的集成工業生態系統 219
跋 223
展開全部
國之重器出版工程 5G賦能智能制造 相關資料
李毅中 工業和信息化部原部長目前，國內鮮有概括描寫5G助力下的未來智能制造發展規劃和實施的專著。《5G賦能智能制造》全方位解讀了5G技術在制造生產環節的應用潛力，包括智能控制、智能機器人、VR/AR、3D打印、智能物流、遠程運維、網絡安全、可感知的生產過程，以及可按需的資源配置等。授業明理，釋疑解惑，本書可供讀者閱研受益。 鄔賀銓 中國工程院院士新基建戰略加快了5G網絡部署的速度。我國在5G商用之初就部署了SA（獨立組網），今年全面啟動了全網的SA部署。5G賦能的工業互聯網將為智能制造插上騰飛的翅膀，而《5G賦能智能制造》一書的適時出版具有重要意義。 劉韻潔 中國工程院院士《5G賦能智能制造》這本書恰如其分地抓住了5G與智能制造結合的核心，總結了當前智能制造和5G技術的發展現狀，翔實地介紹了5G賦能智能制造的技術基礎和建設框架；根據制造生產的前端、生產端和終端，場景化地展示了5G賦能智能制造的典型應用，充分認識了5G的三大主要特征—增強型移動寬帶、大規模機器通信和高可靠低時延通信在智能制造中發揮的作用。同時，本書深刻地描述了5G與智能制造深度融合，是促進5G與智能制造共贏發展的重要文獻，對于進行5G規劃、智能制造設計都具有深遠的指導意義。 李伯虎 中國工程院院士《5G賦能智能制造》深入論述了5G技術賦能智能制造所涉及的智能制造系統、智能制造全生命周期各階段活動和典型應用場景，對我國制造業向智能制造轉型升級的技術、產業及應用的實踐與發展具有重要的指導意義和積極的推進作用。 張瑞敏 海爾集團董事局主席《5G賦能智能制造》一書不僅解讀了5G技術的優勢能力，而且將目光延伸到場景應用及未來發展之上，將幫助行業從業者更深入地思考智能制造的本質和發展邏輯，是少有的能夠跳出生產范疇看智能制造的佳作。
國之重器出版工程 5G賦能智能制造 作者簡介
楊軍
智能制造專家，加拿大西安大略大學機械工程、材料工程及生物醫學工程專業教授，加拿大工程院院士，注冊工程師，加拿大第1個工業4.0研發項目（WIN 4.0-Western’s Industry 4.0 Network）的中心主任。
同時，楊軍院士還兼任國際智能制造聯盟專家委員會委員、聯合國工業發展組織智能制造促進中心專家委員會委員，其研究領域包括智能制造、工業互聯網、物聯網、聲學工程、印刷電子、柔性電子、生物儀器等。楊軍院士在以上研究領域的國際一-流雜志等刊物發表過160多篇論文，擁有26項授-權或在審專利，100多次受邀在重要學術會議、研討會和學術機構做報告，獲得過多個專業領域的獎項，研究成果被許多世界主流的學術機構和新聞媒體廣泛報道。
楊軍院士堅持學以致用，有豐富的技術轉化和幫助中小企業產業升級的經驗。
徐亭楊軍智能制造專家，加拿大西安大略大學機械工程、材料工程及生物醫學工程專業教授，加拿大工程院院士，注冊工程師，加拿大第1個工業4.0研發項目（WIN 4.0-Western’s Industry 4.0 Network）的中心主任。同時，楊軍院士還兼任國際智能制造聯盟專家委員會委員、聯合國工業發展組織智能制造促進中心專家委員會委員，其研究領域包括智能制造、工業互聯網、物聯網、聲學工程、印刷電子、柔性電子、生物儀器等。楊軍院士在以上研究領域的國際一-流雜志等刊物發表過160多篇論文，擁有26項授-權或在審專利，100多次受邀在重要學術會議、研討會和學術機構做報告，獲得過多個專業領域的獎項，研究成果被許多世界主流的學術機構和新聞媒體廣泛報道。楊軍院士堅持學以致用，有豐富的技術轉化和幫助中小企業產業升級的經驗。
徐亭數字經營專家，中國電子商會人工智能委員會聯席會長，上襲公司董事長兼首-席數字官；兼任上海外國語大學兼職教授、創業導師，濟南大學人工智能研究院聯席院長，中科華數信息科技研究院聯席院長，IHETT(“智能 產業融合”高端智庫）創始人。社會兼職：聯合國工業發展組織上海國際智能制造促進中心專家委員會委員，中國互聯網協會“互聯網 ”研究咨詢中心創始發起人，中國科技新聞學會大數據高-級顧問，2020大數據科技傳播與應用高峰論壇組委會副主任，人民郵電出版社“智能 產業融合系列叢書”編委會主任，電子工業出版社“大數據及人工智能產教融合系列叢書”編委會副主任，曾受邀為上海財經大學、華中農業大學、青島科技大學等高校為研究生和企業家學員做專題報告。
張東星工學博士，目前在加拿大西安大略大學從事智能制造相關領域的研究，研究內容包括5G驅動下的智能制造、精準材料的智能設計/制備、3D打印無繩機器人及微納打印血管機器人等，在先進制造領域積累了豐富的科研成果。
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