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3C行业智能生产新模式与实践电子书

5G、人工智能、物联网、云计算等技术的快速普及,持续推动3C行业生产模式变革。3C产品迭代速度快、生命周期短、市场波动明显等特性驱使企业通过智能制造突破发展瓶颈、实现提质增效。 本书依托国家重研发项目,针对3C行业普遍存在的生产模式不清晰、技术体系分散、数据利用率不足、智能化改造落地困难等现实痛与发展需求,围绕3C智能生产模式、技术体系与企业落地实践展系统论述,梳理3C智能制造的理论基础与整体框架,为3C企业数字化转型、智能产线建设提供理论支撑与实践参考。

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作       者:颜克胜,邵宏宇,孙孝飞,高晓浓

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2026-05-27

字       数:23.0万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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本书总结归纳了3C行业智能制造的发展现状与需求分析,深研究了3C行业智能制造架构和生产技术体系,结合小米手机智能工厂实践,重分析了工厂可靠性网络技术、生产与调度技术、质量与运维技术、大数据分析与AI优化决策技术等,介绍了小米手机智能工厂生产管控平台的架构和发过程,最后总结形成了3C智能生产模式和实施方法论。<br/>【推荐语】<br/>5G、人工智能、物联网、云计算等技术的快速普及,持续推动3C行业生产模式变革。3C产品迭代速度快、生命周期短、市场波动明显等特性驱使企业通过智能制造突破发展瓶颈、实现提质增效。 本书依托国家重研发项目,针对3C行业普遍存在的生产模式不清晰、技术体系分散、数据利用率不足、智能化改造落地困难等现实痛与发展需求,围绕3C智能生产模式、技术体系与企业落地实践展系统论述,梳理3C智能制造的理论基础与整体框架,为3C企业数字化转型、智能产线建设提供理论支撑与实践参考。<br/>【作者】<br/>颜克胜 小米集团副总裁、智能制造部总经理,小米集团智能制造首席科学家,拥有多年通信产品设计、工艺发、质量控制工作经验,主持完成小米昌平手机智能工厂建设、智能生产线研发及智能制造系统发部署等工作,推动小米集团实现了制造能力的跨越式发展。 邵宏宇 天津大学机械工程学院副教授、博士生导师。主要从事智能制造、信息化与管理科学交叉领域研。究,主持及参与国家重研发计划、863计划、国家自然科学基金等科研项目十余项,发表高水平论文30余篇,出版教材4部,获天津市科技步奖。 孙孝飞 西安交通大学机械工程学院教授、博士生导师,IAAMFellow,陕西省电源学会机器人分会常务理事。长期专注于电子制造领域智能制造研究,主持国家重研发计划、国家自然科学基金等科研项目20项,在国际知名期刊发表学术论文120余:篇,出版教材及专著4部,授权发明专利40项、软件著作权8项,编制团体标准6项,荣获陕西省自然科学二等奖、陕西省高校技术发明一等奖,获评三秦青年科技创新之星、王宽诚青年学者。 高晓浓 小米集团智能制造部规划部高级专家。拥有多年电子制造行业制造运营、智能管控系统设计与部署经验,深度参与小米昌平手机智能工厂的规划设计、智能制造系统发管理及系统部署与业务融合工作。<br/>
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前言

致谢

第1章 3C行业智能制造发展与新模式

1.1 3C行业智能制造发展现状

1.1.1 3C行业概述

1.1.2 3C智能制造发展现状

1.1.3 3C电子产品典型生产工艺

1.2 3C电子智能制造问题与挑战

1.2.1 我国3C电子智能制造发展趋势

1.2.2 我国3C行业智能制造问题与需求

1.3 3C智能生产模式

1.3.1 3C智能生产需求

1.3.2 3C智能生产模式及其主要特征

1.4 本书的章节结构

参考文献

第2章 3C行业智能生产技术体系

2.1 3C智能制造技术体系构建方法

2.1.1 智能制造架构研究现状

2.1.2 智能制造架构分析

2.1.3 3C智能制造技术体系构建

2.2 3C智能制造技术体系

2.2.1 3C智能支撑技术概述

2.2.2 3C智能设计技术概述

2.2.3 3C智能生产技术概述

2.2.4 3C智能管理技术概述

2.2.5 3C智能服务技术概述

2.3 3C智能工厂生产技术体系

2.3.1 5G+F5G固移融合

2.3.2 生产计划与调度

2.3.3 智能物流

2.3.4 质量控制与智能检测

2.3.5 设备维护

2.3.6 能源与安全管理技术

2.3.7 工厂设计与数字孪生技术

2.3.8 大数据与AI

参考文献

第3章 3C智能工厂高可靠性网络技术

3.1 智能工厂高可靠性网络关键技术

3.1.1 智能工厂网络可靠性概念与评估

3.1.2 5G网络高可靠性组网技术

3.1.3 多址边缘计算技术

3.1.4 5G确定性网络关键技术

3.1.5 F5G高可靠性技术

3.1.6 网络安全防护技术

3.1.7 其他高可靠性技术

3.2 智能工厂高可靠性网络设计及运营

3.2.1 小米智能工厂5G+F5G网络总体设计与部署

3.2.2 5G定制网敏捷运维

3.2.3 小米智能工厂业务应用场景

3.3 智能工厂高可靠性网络仿真与测试

3.3.1 5G To B专网的网络可用性理论模型

3.3.2 5G+F5G网络可靠性仿真评估

3.3.3 5G+F5G网络可靠性测试

参考文献

第4章 3C智能车间生产与调度技术

4.1 3C生产线智能调度建模技术

4.1.1 3C智能制造车间的生产模式简介及问题描述

4.1.2 3C智能制造车间调度的数学模型构建

4.1.3 3C智能制造车间调度的图模型构建

4.1.4 3C制造车间智能调度模型的构建

4.2 生产特征的3C智能制造车间智能调度技术

4.2.1 基于图神经网络的调度特征识别

4.2.2 基于近端策略强化学习的智能调度方法研究

4.2.3 基于强化学习的3C智能制造车间调度算法应用验证

4.3 3C产品混线并行生产动态调度技术

4.3.1 基于动态特征的3C制造车间混线并行主动调度技术

4.3.2 基于多智能体的混线并行主动调度方法

4.4 3C制造过程中物料传输多机协同调度技术

4.4.1 基于3C智能制造车间布局的AGV多机协同算法

4.4.2 基于物料运输策略的3C车间多AGV协同技术研究与仿真验证

4.4.3 3C智能制造车间多AGV协同算法应用案例

4.5 3C制造过程中的物料智能派发技术

4.5.1 基于遗传算法的AGV调度与物料派发技术

4.5.2 基于强化学习的AGV调度与物料派发技术

4.5.3 基于策略的AGV调度与物料派发算法研究

4.5.4 3C智能制造车间AGV调度与物料派发应用案例

4.6 3C智能制造车间物料派发调度系统开发

4.6.1 物料上架

4.6.2 生产入库

4.6.3 物料控制

4.6.4 物流管理

参考文献

第5章 3C智能车间质量与运维技术

5.1 3C产品在线检测与综合质量管理

5.1.1 面向3C产品的智能视觉技术及应用

5.1.2 在线检测数据处理与评估分析技术

5.1.3 在线检测与综合质量管理技术的拓展应用

5.2 3C产线设备健康质量的预测性维护

5.2.1 3C产线数据获取与处理方法

5.2.2 3C产线设备健康状态预测方法

5.2.3 3C产线维护管理与执行方法

5.2.4 自动锁螺丝机的应用验证

5.3 3C产线的设备远程协同排故与维护

5.3.1 基于5G+AR技术的3C产线设备协同远程排故与维护方法研究

5.3.2 基于5G+AR技术的3C产线设备协同远程排故与维护技术应用

5.4 3C产线能耗智能控制优化

5.4.1 3C智能制造车间能耗管控分析

5.4.2 3C智能制造车间能耗管控系统开发

参考文献

第6章 3C智能生产大数据分析与优化技术

6.1 云边融合的大数据分析与优化决策

6.1.1 云边协同制造大数据融合

6.1.2 3C制造大数据分析与优化决策架构

6.1.3 3C智能制造过程参数优化场景与算法

6.1.4 3C智能制造生产规划场景与算法

6.2 3C产线数字孪生建模与运动仿真

6.2.1 产线数字孪生模型构建

6.2.2 模型轻量化及材质渲染

6.2.3 3C产线数字孪生仿真

6.3 3C产线数字孪生系统开发与应用

6.3.1 3C产线数字孪生系统架构设计

6.3.2 3C产线数字孪生系统功能模块实现

6.3.3 3C产线数字孪生技术与系统的应用

参考文献

第7章 3C智能精细化制造管控平台开发

7.1 3C智能精细化制造管控平台开放式架构

7.1.1 开放式平台架构设计

7.1.2 微服务架构

7.1.3 平台开发相关技术

7.2 3C智能精细化制造管控平台功能设计

7.2.1 3C智能精细化制造管控平台功能架构

7.2.2 3C智能精细化制造管控平台功能

7.2.3 精细化制造管控功能与界面

7.3 3C智能精细化制造管控平台系统集成

7.3.1 3C智能精细化制造管控平台集成其他平台

7.3.2 典型工业App集成应用

第8章 3C智能生产组织与实践

8.1 基于5G+AIoT的3C智能生产组织实施方法

8.1.1 3C智能生产组织实施原则与实施步骤

8.1.2 基于5G+AIoT的AI/IT/OT融合方法

8.1.3 3C智能生产组织与实施方法

8.2 小米手机智能工厂项目实践

8.2.1 小米手机智能工厂项目概述

8.2.2 智能工厂主要建设内容

8.2.3 项目效益与成果

8.3 3C智能生产方式在小米的落地实践

8.3.1 3C柔性迭代生产技术实践

8.3.2 5G+AIoT融合实践

8.3.3 3C智能生产组织实践

8.3.4 小米企业文化对智能生产的支持

参考文献

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