第1章 绪论
1.1 制造物联网与新工业革命
1.1.1 新工业革命与新型制造模式
1.1.2 制造物联网与工业4.0
1.1.3 制造物联网与工业互联网
1.2 制造物联网的内涵与特点
1.3 制造物联网的关键技术
1.4 制造物联网的关键信息技术
1.5 制造物联网与其他新兴智能制造模式对比
1.6 制造物联网的展望
本章参考文献
第2章 制造物联网技术基础
2.1 物联网
2.1.1 物联网的含义和发展
2.1.2 RFID技术
2.1.3 物联网的其他关键技术
2.2 大数据
2.2.1 大数据的含义
2.2.2 制造中的大数据问题
2.2.3 大数据挖掘
2.3 务联网
2.3.1 务联网的概念
2.3.2 SOA和云计算
2.4 信息物理系统
2.4.1 CPS的定义
2.4.2 CPS的研究现状
2.4.3 CPS的系统特性与挑战
本章参考文献
第3章 制造物联网的体系架构及其发展
3.1 制造物联网的体系架构
3.2 基于CPS的智能制造的体系架构
3.3 智慧制造的体系架构
3.4 大数据驱动的主动制造体系架构
本章参考文献
第4章 制造物联网建模技术
4.1 制造资源服务化建模
4.1.1 制造资源的特点及资源模型需求
4.1.2 制造资源分类
4.1.3 制造设备资源服务化建模实例
4.2 复杂事件处理建模
4.2.1 复杂事件处理技术
4.2.2 复杂事件处理建模实例
4.3 本体建模
4.3.1 本体语言及推理机制选用
4.3.2 面向制造物联网环境的加工设备本体建模
4.3.3 加工设备本体应用实例
4.3.4 考虑服务关联的制造云服务本体建模
4.3.5 制造服务关联本体建模实例
4.4 生产车间调度建模
4.4.1 面向制造物联网车间调度的业务流程
4.4.2 面向制造物联网车间调度问题的描述
4.4.3 车间调度过程分析
4.5 基于进程代数的制造服务组合建模
4.5.1 扩展进程代数
4.5.2 云制造服务组合进程形式化模型的XPC4CMSC描述
本章参考文献
第5章 制造物联网资源状态监测技术
5.1 基于RFID的工件异常事件监测
5.1.1 基于物联网构建的制造车间感知环境
5.1.2 RFID事件模型
5.1.3 RFID复杂事件处理技术
5.1.4 实验与分析
5.2 基于无线加速度的刀具状态监测
5.2.1 刀具状态监测框架
5.2.2 实验装置与数据采集
5.2.3 信号预处理
5.2.4 特征提取
5.2.5 特征选择
5.2.6 建立预测模型
5.2.7 刀具磨损监测与剩余寿命预测
5.3 基于深度学习的刀具状态监测
5.3.1 卷积神经网络
5.3.2 基于卷积神经网络的刀具磨损监测方法
5.3.3 实验与分析
本章参考文献
第6章 制造物联网云服务组合优化算法
6.1 云制造资源服务组合优化方法
6.1.1 资源服务组合优化选择问题的求解方法分析
6.1.2 Pareto最优解
6.1.3 改进的带精英策略的快速非支配排序遗传算法
6.1.4 算例
6.2 三种制造云服务组合优化算法
6.2.1 改进的遗传算法
6.2.2 改进的粒子群算法
6.2.3 教-学优化算法
本章参考文献
第7章 制造物联网应用实例
7.1 物联网车间加工作业的主动调度
7.1.1 调度模型分类
7.1.2 物联网车间加工作业感知环境构建
7.1.3 主动调度方案
7.1.4 实验结果与分析
7.2 制造云服务组合优化
7.2.1 小规模制造云服务组合优化
7.2.2 大规模制造云服务组合优化
7.2.3 摩托车制造
7.2.4 航空复杂产品设计
7.3 智能工厂
7.3.1 面向服务和实时保障的CPS平台
7.3.2 工业4.0 标准和开放的参考架构
7.3.3 工业4.0 示范项目
7.4 制造物联网电子工厂
7.4.1 制造物联网数据采集与云管理
7.4.2 PLC智能生产工厂
本章参考文献

姚锡凡、张存吉、张剑铭著的《制造物联网技术(精)/智能制造与机器人理论及技术研究丛书》以集信息系统与物理系统于一体的制造物联网为例，介绍了新一代智能制造技术，包括物联网、务联网(云计算)、信息物理系统、大数据等基础技术，以及制造物联网的体系架构、建模技术、数据处理、服务组合等主体内容，最后给出了具体实施案例。