本书较全面地阐述了数字化与智能化车间的概念、技术、系统实现及应用。本书共4部分内容：第一部分概述数字化与智能化车间的相关概念，对其内涵和特征进行了定义，提出了数字化与智能化车间的系统架构和实施规划；第二部分偏重优化模型和方法研究，包括车间布局设计与物流仿真优化、生产计划制定与优化、数据驱动的设备故障诊断、基于统计理论的生产过程质量控制；第三部分偏重关键技术与系统实现，包括车间数据采集技术及应用、高级计划排程技术及应用、制造执行系统技术及应用；第四部分介绍3个数字化与智能化车间的综合应用案例。本书理论联系实际，学术研究与工程应用并重。既有在宏观层面对数字化与智能化车间体系框架与技术架构的探讨，又有在微观层面对各种模型、方法和关键技术的阐述，书中还汇集了近20个企业应用案例。
本书适合于高校工业工程、机械工程类专业的研究生和高年级本科生阅读，也适合制造企业或相关IT企业中从事制造业信息化、智能制造实施工作的工程师阅读。

朱海平，华中科技大学机械学院教授，博士生导师，艾普工华公司副董事长，广东省创新创业团队“面向智能制造的工业大数据研发与产业化”核心成员，科技部、工信部、基金委的项目评审专家。主要学术研究方向为制造系统建模与优化、质量与可靠性、智能制造和数字化车间、工业大数据应用等，主持完成10余项国家级科研项目，发表学术论文100余篇。在制造执行系统（MES）关键技术、智能工厂体系框架、工业大数据建模分析等方向取得了较为突出的理论和应用成果，曾获1项国家科技进步奖二等奖、1项教育部科技进步奖一等奖和1项中国机械工业科学技术奖一等奖。

第1章 数字化与智能化车间概述
1.1 背景
1.1.1 制造企业转型升级的机遇与措施
1.1.2 数字化、网络化、智能化是实现转型升级的关键技术
1.2 制造系统与制造车间
1.2.1 制造系统
1.2.2 制造车间
1.3 数字化与智能化车间的内涵及特征
1.3.1 从传统车间到数字化与智能化车间的演化过程
1.3.2 数字化车间的定义及内涵
1.3.3 数字孪生车间
1.3.4 如何理解设备和车间的“智能”
1.3.5 智能化车间的基本特征
1.3.6 数字化与智能化车间的系统架构
1.4 数字化与智能化车间的关键使能技术与工具
1.4.1 关键使能技术
1.4.2 关键功能部件
1.4.3 核心工业软件
1.5 数字化与智能化车间的实施规划
1.5.1 数字化与智能化车间的实施路线
1.5.2 数字化与智能化车间的主要实施内容
参考文献
第2章 车间布局设计与物流仿真优化
2.1 概述
2.1.1 车间布局设计
2.1.2 物流仿真优化
2.2 混流双边装配线平衡设计
2.2.1 混流双边装配线平衡问题描述
2.2.2 混流双边装配线平衡问题建模
2.2.3 工程实例及效果分析
2.3 机加工车间仿真建模与性能分析
2.3.1 机加工车间简介
2.3.2 基于Plant Simulation的车间仿真建模
2.3.3 机加工生产线的产能仿真分析与改善
2.3.4 立体仓库仿真验证
2.3.5 AGV运输系统仿真分析
2.4 多跨车间布局设计仿真优化
2.4.1 多跨车间布局建模与物流仿真分析
2.4.2 基于遗传算法和神经网络的多跨车间布局仿真优化
2.5 装配线物流集配系统仿真优化设计
2.5.1 物料集配模式简介
2.5.2 集配区储位和拣料工位任务方案的仿真优化
2.5.3 物料集配系统其他参数的仿真优化
参考文献
第3章 车间生产计划制定与优化
3.1 引言
3.2 随机和模糊机会约束下的多产品集结生产计划优化
3.2.1 考虑跨阶段生产的多产品集结生产计划模型
3.2.2 多产品集结生产计划的随机模糊优化模型
3.2.3 案例分析
3.3 基于风险评估的多生产线计划优化
3.3.1 生产计划的风险值定义
3.3.2 生产计划风险评估与优化模型
3.3.3 实例分析
3.4 汽车冲压车间作业调度优化
3.4.1 冲压车间作业调度问题描述
3.4.2 冲压车间多目标作业调度优化模型
3.4.3 多目标混合人工蜂群求解算法
3.4.4 案例分析
3.5 汽车混流装配生产线排序优化
3.5.1 汽车排序优化问题建模
3.5.2 求解汽车排序优化问题的离散小世界优化算法
3.5.3 实例分析
3.6 基于多层次网络模型的装配计划优化
3.6.1 多层次装配计划优化模型
3.6.2 求解多层次装配计划优化模型的混合算法
3.6.3 实例分析
参考文献
第4章 数据驱动的设备故障诊断
4.1 设备故障诊断问题概述
4.1.1 设备状态监测与故障诊断
4.1.2 刀具状态监测与寿命预测
4.2 数据驱动的轴承故障诊断方法
4.2.1 轴承故障实验数据
4.2.2 基于栈式剪枝稀疏去噪自编码器的故障诊断方法
4.2.3 基于密度峰快速查找聚类算法的故障诊断方法
4.2.4 基于S变换和深度卷积神经网络的故障诊断方法
4.3 数据驱动的铣削刀具磨损状态识别方法
4.3.1 铣削刀具磨损概述
4.3.2 铣削刀具磨损实验数据
4.3.3 基于PSO优化的SVM的刀具磨损状态识别
4.3.4 基于BSO-GMHMM模型的刀具磨损状态识别
参考文献
第5章 基于统计理论的生产过程质量控制
5.1 统计过程控制概述
5.1.1 经典SPC控制图
5.1.2 自相关过程与残差控制图
5.1.3 多变量SPC控制图
5.1.4 非参数控制图
5.1.5 多工序选控图
5.2 经济最优的变量控制图优化设计
5.2.1 过程的单一失控机制与混合失效机制
5.2.2 时变质量偏移下的均值控制图优化
5.2.3 随机质量偏移下的EWMA控制图优化
5.2.4 混合失效下基于延迟监控策略的均值控制图优化
5.2.5 混合失效下的多变量EWMA控制图优化
5.3 经济最优的多工位生产系统属性控制图优化设计
5.3.1 问题描述
5.3.2 各工位的稳态概率计算
5.3.3 成本计算与优化模型
5.3.4 启发式规则和禁忌搜索相结合的求解算法
5.3.5 应用案例分析
参考文献
第6章 车间数据采集技术及应用
6.1 车间制造过程数据的类型及特征
6.1.1 制造过程数据的类型
6.1.2 制造过程数据的特征
6.2 车间物联网的架构及关键技术
6.2.1 车间物联网的总体架构
6.2.2 车间物联网的关键技术
6.3 车间数据采集的若干应用场景
6.3.1 数控机床状态数据采集
6.3.2 基于RFID的在制品跟踪
6.3.3 基于OPC的装配生产线数据采集
6.3.4 基于UWB技术的移动物体定位与跟踪