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設計-制造-服務一體化協同技術 版權信息
- ISBN：9787568081221
- 條形碼：9787568081221 ; 978-7-5680-8122-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
設計-制造-服務一體化協同技術 本書特色
作為國內率先系統性地探索和介紹設計-制造-服務一體化協同技術的著作之一，本書主要論述了一種復雜產品生命周期大數據驅動的設計-制造-服務一體化協同的理念、模式、方法、解決方案與實現技術，目的是通過將物聯網技術和大數據技術引入到產品生命周期管理過程中，實現生命周期數據的透明增值、產品服務設計的閉環創新、制造執行過程的動態優化、運維服務策略的主動預測，并期望為復雜產品全生命周期業務的一體化協同和智能化管控提供相應的參考和借鑒。
設計-制造-服務一體化協同技術 內容簡介
本書是作者在制造業大數據和產品生命周期管理領域研究成果的系列化總結，所涉及內容主要來自作者們自2016年以來的研究成果和課題組博士研究生和碩士研究生的論文。全書共由八章組成。其中，**章主要概述了制造業大數據、基于大數據的產品生命周期管理、設計-制造-服務一體化協同等技術的研究現狀；第二章介紹了設計-制造-服務一體化協同的內涵、體系架構、工作邏輯和關鍵使能技術等；第三章到第七章則主要對支撐設計-制造-服務一體化協同實現的主要方法與核心技術進行了深入闡述，它們包括產品生命周期大數據獲取與增值處理方法、面向設計-制造-服務協同的一體化建模方法、運維數據與知識協同驅動的產品創新設計方法、實時數據驅動的制造過程自適應協同優化方法、基于運維數據的產品主動維修與智能服務方法等；第八章系統地闡述了設計-制造-服務一體化協同技術在數控機床、軌道交通、航空發動機三個行業的應用需求、場景、實例等。
設計-制造-服務一體化協同技術 目錄
目錄
第1章緒論/1
1.1產品生命周期管理概述/1
1.1.1產品生命周期管理的起源與發展/1
1.1.2產品生命周期管理的核心技術/5
1.2制造業大數據概述/7
1.2.1制造業大數據的概念與特征/7
1.2.2制造業大數據的來源與分類/10
1.2.3制造業大數據與產品生命周期管理/11
1.3基于大數據的產品生命周期管理/12
1.3.1基于大數據的產品創新設計/12
1.3.2基于大數據的制造過程優化/14
1.3.3基于大數據的運維服務優化/15
1.4設計-制造-服務一體化協同技術/17
1.5設計-制造-服務一體化協同技術面臨的挑戰/18
第2章設計-制造-服務一體化協同體系架構/21
2.1 DMS一體化協同模式的內涵/21
2.1.1 DMS一體化協同模式的相關概念定義/21
2.1.2 DMS一體化協同模式的特點/23
2.1.3 DMS一體化協同模式下的信息交互機制與運作邏輯/27
2.1.4 DMS一體化協同模式下的應用案例分析/31
2.2 PLBD-DMS一體化協同方法概述/35
2.3 PLBD-DMS一體化協同方法的體系架構/36
2.4 PLBD-DMS一體化協同方法的工作邏輯/39
2.5 PLBD-DMS一體化協同方法實施的關鍵使能技術/41
2.5.1產品生命周期大數據獲取與增值處理方法簡介/42
2.5.2面向設計制造服務一體化協同的建模方法簡介/42
2.5.3運維數據與知識協同驅動的產品創新設計方法簡介/43
2.5.4實時數據驅動的制造過程自適應協同優化方法簡介/43
2.5.5基于運維數據的產品主動維修與智能運維服務方法簡介/44
第3章產品生命周期大數據獲取與增值處理方法/45
3.1產品生命周期大數據獲取與增值處理總體流程/45
3.2產品生命周期各階段數據內容與特點分析/47
3.3產品生命周期數據獲取方式/49
3.3.1數據的主動獲取/50
3.3.2數據的被動獲取/51
3.3.3數據的自動獲取/52
3.4產品生命周期數據獲取架構模型/54
3.5產品生命周期數據增值處理方法/56
3.5.1產品生命周期數據增值處理平臺架構/56
3.5.2產品生命周期數據清洗/59
3.5.3產品生命周期數據集成/64
3.5.4產品生命周期數據融合/70
第4章面向設計制造服務一體化協同的建模方法/76
4.1面向設計制造服務一體化協同的建模體系架構/76
4.1.1面向設計制造服務一體化協同的建模方法概述/76
4.1.2面向設計制造服務一體化協同的建模體系架構/77
4.2面向設計制造服務一體化協同的建模總體流程與建模技術/79
4.2.1面向產品設計制造服務一體化協同的建模總體流程/79
4.2.2面向產品設計制造服務一體化協同的建模技術/81
4.3面向設計制造服務一體化協同的建模應用流程/85
4.3.1MBD環境下的產品多尺度本體模型構建/85
4.3.2面向設計制造服務的領域術語本體構建過程/89
4.3.3建立以BOM為核心的信息傳遞機制/91
4.3.4知識集成管理/93
第5章運維數據與知識協同驅動的產品創新設計方法/101
5.1運維數據與知識協同驅動的產品創新設計特點及總體流程/101
5.1.1運維數據與知識協同驅動的產品創新設計特點/101
5.1.2運維數據與知識協同驅動的產品創新設計總體流程/103
5.2用戶需求識別與優先級確定技術/105
5.2.1用戶需求分析與識別/105
5.2.2用戶需求重要度確定與排序/113
5.2.3工程技術特性分析與優先級確定/119
5.3產品質量特性分析與控制技術/129
5.3.1元動作與元動作單元/129
5.3.2產品質量特性分析技術/130
5.3.3產品質量特性控制技術/132
5.4基于配置推理的產品方案設計/133
5.5基于關聯模型的產品詳細設計/135
第6章實時數據驅動的制造過程自適應協同優化方法/139
6.1實時數據驅動的制造過程自適應協同優化特點及總體流程/139
6.1.1實時數據驅動的制造過程自適應協同優化特點/139
6.1.2實時數據驅動的制造過程自適應協同優化總體流程/140
6.2底層物理制造資源的智能化建模/141
6.2.1基于工業物聯網的制造資源實時信息主動感知與集成/142
6.2.2實時數據驅動的制造資源服務化封裝/144
6.2.3實時數據驅動的制造資源云端化接入/150
6.3基于大數據的制造過程性能分析與診斷/152
6.3.1事件驅動的制造系統關鍵性能主動感知/152
6.3.2基于決策樹的制造系統關鍵性能異常識別/160
6.3.3基于模糊貝葉斯網絡的制造系統異常原因診斷/163
6.4基于大數據的制造過程自適應協同優化方法/167
6.4.1增廣拉格朗日協同優化方法/167
6.4.2目標層解自適應協同優化方法/172
第7章基于運維數據的產品主動維修與智能運維服務方法/178
7.1基于運維數據的產品主動維修與智能運維服務特點及總體流程/178
7.1.1基于運維數據的產品主動維修與智能運維服務特點/178
7.1.2基于運維數據的產品主動維修與智能運維服務總體流程/179
7.2基于運維數據的產品性能退化狀態識別方法/181
7.2.1產品性能退化特征提取方法/181
7.2.2產品性能退化建模/189
7.3基于剩余有效壽命預測的復雜產品預防性維修模型/191
7.3.1產品組部件剩余有效壽命預測/192
7.3.2基于剩余有效壽命的產品預防性維修建模/196
7.4產品預防性維修模型求解及維修策略優化/198
7.4.1產品預防性維修模型求解/198
7.4.2產品預防性維修實時優化策略/201
第8章DMS一體化協同技術行業應用/207
8.1機床制造行業DMS一體化協同技術應用/207
8.1.1機床制造行業DMS一體化協同技術應用需求分析/207
8.1.2機床制造行業DMS一體化協同技術典型應用場景/210
8.1.3機床制造行業DMS一體化協同技術應用方案/215
8.1.4機床制造行業DMS一體化協同技術應用實例/219
8.1.5機床制造行業DMS一體化協同技術應用趨勢分析與展望/226
8.2軌道交通行業DMS一體化協同技術應用/227
8.2.1軌道交通行業DMS一體化協同技術應用需求分析/227
8.2.2軌道交通行業DMS一體化協同技術典型應用場景/229
8.2.3軌道交通行業DMS一體化協同技術應用方案/237
8.2.4軌道交通行業DMS一體化協同技術應用實例/242
8.2.5軌道交通行業DMS一體化協同技術應用趨勢分析與展望/258
8.3航空發動機行業DMS一體化協同技術應用/259
8.3.1航空發動機行業DMS一體化協同技術應用需求分析/259
8.3.2航空發動機行業DMS一體化協同技術典型應用場景/261
8.3.3航空發動機行業DMS一體化協同技術應用方案/273
8.3.4航空發動機行業DMS一體化協同技術應用實例/275
8.3.5航空發動機行業DMS一體化協同技術趨勢分析與展望/284
參考文獻/286
第1章緒論/1
1.1產品生命周期管理概述/1
1.1.1產品生命周期管理的起源與發展/1
1.1.2產品生命周期管理的核心技術/5
1.2制造業大數據概述/7
1.2.1制造業大數據的概念與特征/7
1.2.2制造業大數據的來源與分類/10
1.2.3制造業大數據與產品生命周期管理/11
1.3基于大數據的產品生命周期管理/12
1.3.1基于大數據的產品創新設計/12
1.3.2基于大數據的制造過程優化/14
1.3.3基于大數據的運維服務優化/15
1.4設計-制造-服務一體化協同技術/17
1.5設計-制造-服務一體化協同技術面臨的挑戰/18
第2章設計-制造-服務一體化協同體系架構/21
2.1 DMS一體化協同模式的內涵/21
2.1.1 DMS一體化協同模式的相關概念定義/21
2.1.2 DMS一體化協同模式的特點/23
2.1.3 DMS一體化協同模式下的信息交互機制與運作邏輯/27
2.1.4 DMS一體化協同模式下的應用案例分析/31
2.2 PLBD-DMS一體化協同方法概述/35
2.3 PLBD-DMS一體化協同方法的體系架構/36
2.4 PLBD-DMS一體化協同方法的工作邏輯/39
2.5 PLBD-DMS一體化協同方法實施的關鍵使能技術/41
2.5.1產品生命周期大數據獲取與增值處理方法簡介/42
2.5.2面向設計制造服務一體化協同的建模方法簡介/42
2.5.3運維數據與知識協同驅動的產品創新設計方法簡介/43
2.5.4實時數據驅動的制造過程自適應協同優化方法簡介/43
2.5.5基于運維數據的產品主動維修與智能運維服務方法簡介/44
第3章產品生命周期大數據獲取與增值處理方法/45
3.1產品生命周期大數據獲取與增值處理總體流程/45
3.2產品生命周期各階段數據內容與特點分析/47
3.3產品生命周期數據獲取方式/49
3.3.1數據的主動獲取/50
3.3.2數據的被動獲取/51
3.3.3數據的自動獲取/52
3.4產品生命周期數據獲取架構模型/54
3.5產品生命周期數據增值處理方法/56
3.5.1產品生命周期數據增值處理平臺架構/56
3.5.2產品生命周期數據清洗/59
3.5.3產品生命周期數據集成/64
3.5.4產品生命周期數據融合/70
第4章面向設計制造服務一體化協同的建模方法/76
4.1面向設計制造服務一體化協同的建模體系架構/76
4.1.1面向設計制造服務一體化協同的建模方法概述/76
4.1.2面向設計制造服務一體化協同的建模體系架構/77
4.2面向設計制造服務一體化協同的建模總體流程與建模技術/79
4.2.1面向產品設計制造服務一體化協同的建模總體流程/79
4.2.2面向產品設計制造服務一體化協同的建模技術/81
4.3面向設計制造服務一體化協同的建模應用流程/85
4.3.1MBD環境下的產品多尺度本體模型構建/85
4.3.2面向設計制造服務的領域術語本體構建過程/89
4.3.3建立以BOM為核心的信息傳遞機制/91
4.3.4知識集成管理/93
第5章運維數據與知識協同驅動的產品創新設計方法/101
5.1運維數據與知識協同驅動的產品創新設計特點及總體流程/101
5.1.1運維數據與知識協同驅動的產品創新設計特點/101
5.1.2運維數據與知識協同驅動的產品創新設計總體流程/103
5.2用戶需求識別與優先級確定技術/105
5.2.1用戶需求分析與識別/105
5.2.2用戶需求重要度確定與排序/113
5.2.3工程技術特性分析與優先級確定/119
5.3產品質量特性分析與控制技術/129
5.3.1元動作與元動作單元/129
5.3.2產品質量特性分析技術/130
5.3.3產品質量特性控制技術/132
5.4基于配置推理的產品方案設計/133
5.5基于關聯模型的產品詳細設計/135
第6章實時數據驅動的制造過程自適應協同優化方法/139
6.1實時數據驅動的制造過程自適應協同優化特點及總體流程/139
6.1.1實時數據驅動的制造過程自適應協同優化特點/139
6.1.2實時數據驅動的制造過程自適應協同優化總體流程/140
6.2底層物理制造資源的智能化建模/141
6.2.1基于工業物聯網的制造資源實時信息主動感知與集成/142
6.2.2實時數據驅動的制造資源服務化封裝/144
6.2.3實時數據驅動的制造資源云端化接入/150
6.3基于大數據的制造過程性能分析與診斷/152
6.3.1事件驅動的制造系統關鍵性能主動感知/152
6.3.2基于決策樹的制造系統關鍵性能異常識別/160
6.3.3基于模糊貝葉斯網絡的制造系統異常原因診斷/163
6.4基于大數據的制造過程自適應協同優化方法/167
6.4.1增廣拉格朗日協同優化方法/167
6.4.2目標層解自適應協同優化方法/172
第7章基于運維數據的產品主動維修與智能運維服務方法/178
7.1基于運維數據的產品主動維修與智能運維服務特點及總體流程/178
7.1.1基于運維數據的產品主動維修與智能運維服務特點/178
7.1.2基于運維數據的產品主動維修與智能運維服務總體流程/179
7.2基于運維數據的產品性能退化狀態識別方法/181
7.2.1產品性能退化特征提取方法/181
7.2.2產品性能退化建模/189
7.3基于剩余有效壽命預測的復雜產品預防性維修模型/191
7.3.1產品組部件剩余有效壽命預測/192
7.3.2基于剩余有效壽命的產品預防性維修建模/196
7.4產品預防性維修模型求解及維修策略優化/198
7.4.1產品預防性維修模型求解/198
7.4.2產品預防性維修實時優化策略/201
第8章DMS一體化協同技術行業應用/207
8.1機床制造行業DMS一體化協同技術應用/207
8.1.1機床制造行業DMS一體化協同技術應用需求分析/207
8.1.2機床制造行業DMS一體化協同技術典型應用場景/210
8.1.3機床制造行業DMS一體化協同技術應用方案/215
8.1.4機床制造行業DMS一體化協同技術應用實例/219
8.1.5機床制造行業DMS一體化協同技術應用趨勢分析與展望/226
8.2軌道交通行業DMS一體化協同技術應用/227
8.2.1軌道交通行業DMS一體化協同技術應用需求分析/227
8.2.2軌道交通行業DMS一體化協同技術典型應用場景/229
8.2.3軌道交通行業DMS一體化協同技術應用方案/237
8.2.4軌道交通行業DMS一體化協同技術應用實例/242
8.2.5軌道交通行業DMS一體化協同技術應用趨勢分析與展望/258
8.3航空發動機行業DMS一體化協同技術應用/259
8.3.1航空發動機行業DMS一體化協同技術應用需求分析/259
8.3.2航空發動機行業DMS一體化協同技術典型應用場景/261
8.3.3航空發動機行業DMS一體化協同技術應用方案/273
8.3.4航空發動機行業DMS一體化協同技術應用實例/275
8.3.5航空發動機行業DMS一體化協同技術趨勢分析與展望/284
參考文獻/286
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設計-制造-服務一體化協同技術 節選
近年來，隨著新一代信息技術的迅猛發展以及制造產品復雜程度的愈來愈高，制造企業間競爭的焦點已不再是單純的縮短研發周期、提升產品質量、降低生產成本，而是在其產品價值鏈以及產品全生命周期的各個環節不斷增加服務要素的比重，重構價值鏈和商業模式，從而實現為其用戶提供具有高附加值的個性化定制產品、智能信息服務、整體解決方案等增值服務的目標。在此基礎上，形成一種產品研發設計、生產制造、運維服務等跨生命周期階段多業務協同的制造與服務模式，進而構建產品設計-制造-服務等生命周期業務活動與服務化理念深度融合發展的全新生產經營模式。 制造企業生產經營模式的這種轉變為產品生命周期管理（Product Lifecycle Management，PLM）的發展提供了新的動力。PLM的概念*早是由DEAN[[[] DEAN J. Pricing policies for new products[J]. Harvard Business Review, 1976, 54(6): 141-153.]]和Levirt[[[] LEVITT T. Exploit the product life cycle[M]. Graduate School of Business Administration, Harvard University, 1965.]]提出的，其目的是滿足制造企業對產品生命周期數據和信息管理的需求，并解決企業信息化發展到一定階段的“信息孤島”問題，是為提升企業市場競爭力而形成的一種戰略思想和管理模式[[[] 周康渠, 徐宗俊, 郭鋼. 制造業新的管理理念——產品全生命周期管理[J]. 中國機械工程, 2002, 13(15): 1343-1346.]]。一般來說，產品生命周期主要包括三個階段：生命初期（Beginning of Life，BOL），包括需求分析、產品設計、生產制造等；生命中期（Middle of Life，MOL），包括產品使用、售后服務、維修保養等；生命末期（End of Life，EOL），包括再制造、回收、再利用、處置等。 經過半個多世紀的發展，特別是隨著情境智能（Ambient Intelligence）[[[] COOK D J, AUGUSTO J C, JAKKULA V R. Ambient intelligence: technologies, applications, and opportunities[J]. Pervasive and Mobile Computing, 2009, 5(4): 277-298.]]、自動身份識別（Automatic Identification，AutoID）[[[] MCFARLANE D, SHEFFI Y. The impact of automatic identification on supply chain operations[J]. The International Journal of Logistics Management, 2003, 14(1): 1-17.]]、射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）[[[] JASELSKIS E J, El-MISALAMI T. Implementing radio frequency identification in the construction process[J]. Journal of Construction Engineering and Management, 2003, 129(6): 680-688.]]、泛在計算（Ubiquitous Computing）[[[] HIGHTOWER J, BORRIELLO G. Location systems for ubiquitous computing[J]. Computer, 2001, 34(8): 57-66.]]、區塊鏈（Blockchain）[[[] 袁勇, 王飛躍. 區塊鏈技術發展現狀與展望[J]. 自動化學報, 2016, 42(04): 481-494.]]、多Agent系統（Multi-agent System）[[[] 李海剛, 吳啟迪. 多Agent系統研究綜述[J]. 同濟大學學報(自然科學版), 2003(06): 728-732.]]、數字孿生（Digital Twin）[[[] 陶飛, 張萌, 程江峰等. 數字孿生車間——一種未來車間運行新模式[J]. 計算機集成制造系統, 2017, 23(01): 1-9.]]等技術的發展和進步，PLM的概念和內涵也經歷了不斷的演化。例如，Kovács等[[[] KOVACS G, KOPACSI S, HAIDEGGER G, et al. Ambient intelligence in product life-cycle management[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2006, 19(8): 953-965.]]提出了情景智能PLM（Ambient Intelligent PLM）的概念，以確保產品相關數據的實時、智能更新和高效、便捷訪問，提升企業從產品設計到回收的終生管理能力和自身競爭優勢。Jun等[[[] JUN H B, SHIN J H, KIRITSIS D, et al. System architecture for closed-loop PLM[J]. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 2007, 20(7): 684-698.]]基于RFID技術設計了一種閉環產品生命周期管理（Closed-loop PLM，CL-PLM）體系架構對整個產品生命周期的信息進行跟蹤和管理，旨在通過生命周期數據的反饋和共享，提升各階段業務活動的效率。為了解決產品離開制造商后數據獲取不及時、不準確的問題，LEE等[[[] LEE B E, SUH S H. An architecture for ubiquitous product life cycle support system and its extension to machine tools with product data model[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2009, 42(5-6): 606.]]基于泛在計算技術提出了一種泛在產品生命周期支持系統（Ubiquitous Product Life Cycle Support System，UPLCSS），通過開發原型系統將其應用到機床的運行和維護場景，以實現機床使用和維修過程數據的實時收集。Liu等[[[] LIU X, WANG W, GUO H, et al. Industrial blockchain based framework for product lifecycle management in industry 4.0[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2020, 63: 101897.]]基于工業區塊鏈技術，提出了一種基于區塊鏈的PLM（Blockchain-based PLM）框架，以促進產品全生命周期中的數據交換和服務共享，提高了PLM系統的開放性以及各利益相關者之間的互操作性和協作性。苗田等[[[] 苗田, 張旭, 熊輝等. 數字孿生技術在產品生命周期中的應用與展望[J]. 計算機集成制造系統, 2019, 25(06): 1546-1558.]]提出將數字孿生技術應用于PLM中，并分析了數字孿生在產品研發、制造、維護、報廢等產品全生命周期各階段典型場景中的應用方式。任杉等[[[] 任杉, 張映鋒, 黃彬彬. 生命周期大數據驅動的復雜產品智能制造服務新模式研究[J]. 機械工程學報, 2018, 55(22): 194-203.]][[[] REN S, ZHANG Y F, LIU Y, et al. A comprehensive review of big data analytics throughout product lifecycle to support sustainable smart manufacturing: a framework, challenges and future research directions[J]. Journal of Cleaner Production, 2019, 210: 1343-1365.]]提出了生命周期大數據驅動的復雜產品智能制造服務模式和基于大數據分析的可持續產品生命周期管理模式，設計了相應的體系架構，并探討了支撐上述模式有效實施的關鍵技術。這些PLM模式的提出及其在產品設計、制造、服務等階段的應用，為制造企業整個生命周期生產經營活動的優化提供了理論和技術支撐。
設計-制造-服務一體化協同技術 作者簡介
張映鋒，男，1979年3月生，博士，研究生，西北工業大學機電學院教授、博士生導師。于2005年獲西安交通大學機械工程專業博士學位，香港大學制造系統與工程系博士后。主要圍繞“物聯制造系統”、“生產調度和物料配送優化管理”、“產品服務系統與綠色制造”和“制造系統智能化”四個方向展開研究。在上述方向主持國家自然科學基金項目2項、國家十二五“863”子課題1項、國家重點實驗室開放課題1項、西北工業大學校新人新方向項目1項。相關研究結果在國內外學術期刊與國際會議上發表學術論文50余篇，其中SCI檢索15篇，EI索引20余篇，ISTP索引6篇，論文引用總次數200余次，獲國家發明專利授權2項。
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