本书作者来自同济大学中德工程学院“工业4.0-智能工厂实验室”与德国西门子工业软件公司。前者对工业4.0及智能制造系统架构、关键技术等有着长期深入的研究，后者具有丰富的搭建数字化工厂实战经验及成熟的解决方案。同济大学中德工程学院“工业4.0-智能工厂实验室”是国内首*中德合作基于“工业4.0”理念而建成的实验室，并与西门子和菲尼克斯等国内外知名企业开展联合实验室合作，受到了国内外工业界和学术界的一致好评。西门子工业软件公司拥有世界*齐全、应用*为广泛的数字化企业软件套件，涵盖数字化设计、仿真、试验、制造和执行软件。
本书阐述了智能制造的国内外发展与应用状况、智能制造的内涵与特征；描绘了智能制造参考模型、智能工厂体系架构以及智能工厂解决方案要素；分享了数字化工厂三个不同维度的数字化蓝图和实施路线图，通过三大集成篇与案例分析篇，结合“西门子数字化企业软件套件”，帮助读者更好地理解智能制造相关理念，促进企业打造新一代智能创新平台，从而在设计研发、工艺开发、生产制造、售后维护等产品全生命周期实行全面数字化与智能管理，促进企业实现工业物联网与应用服务联网的深度融合，更好地满足客户持续多变的个性化需求。
序
前言一
前言二
理 论 篇
第1章 智能制造概述 2
1.1 智能制造国内外发展与应用状况 2
1.1.1 美国智能制造的发展与应用 2
1.1.2 欧洲智能制造的发展与应用 5
1.1.3 亚太智能制造的发展与应用 10
1.2 工业4.0 16
1.2.1 工业4.0的背景 16
1.2.2 工业4.0的主要内容 17
1.2.3 工业4.0的执行情况 24
1.3 中国制造2025 28
1.3.1 中国制造2025的背景 28
1.3.2 中国制造2025的主要内容 30
1.3.3 中国制造2025的执行情况 31
1.4 智能制造的内涵与特征 32
1.4.1 国内外对智能制造定义、内涵和特征的理解 32
1.4.2 智能制造与传统制造的异同 40
1.4.3 智能制造解读 40
1.5 智能制造参考模型 43
1.5.1 美国 44
1.5.2 德国 46
1.5.3 中国 48
第2章 智能工厂方案与体系 51
2.1 智能工厂的体系架构 52
2.1.1 智能工厂的架构与功能定义 52
2.1.2 智能工厂的雏形——安贝格数字化工厂 54
2.2 智能工厂解决方案要素 57
2.2.1 产品数字化建模与开发系统 57
2.2.2 产品全生命周期管理系统 60
2.2.3 生产制造执行系统 63
2.2.4 全集成自动化系统 64
2.2.5 企业资源计划 65
产品全生命周期管理篇
第3章 数字孪生模型 70
3.1 概述 70
3.1.1 数字孪生模型的概念及定义 70
3.1.2 数字孪生模型在制造中的作用 74
3.1.3 数字孪生模型的应用和进展 76
3.2 基于模型的企业 77
3.2.1 技术标准与规范 78
3.2.2 从MBD到MBE 81
3.3 MBE的体系建设 91
3.3.1 西门子MBE解决之道 91
3.3.2 西门子MBE解决方案的价值定位 95
第4章 数字孪生模型的组成 96
4.1 产品设计 96
4.1.1 MBD模型定义的挑战 96
4.1.2 MBD模型定义的解决方案 98
4.2 过程规划 116
4.3 生产布局 118
4.4 过程仿真 122
4.5 产量优化 123
4.6 维护保障管理 139
4.6.1 服务规划 139
4.6.2 服务手册管理 140
4.6.3 维护BOM管理 141
4.6.4 维护保障执行 143
4.6.5 服务调度和执行 143
4.6.6 维护保障知识库管理 144
4.6.7 FRACAS管理 145
4.6.8 维护保障报告和分析 146
4.6.9 维护物料管理 146
制造运营管理篇
第5章 制造执行系统概述 150
5.1 制造执行系统定义 150
5.1.1 MES的定义及内涵 150
5.1.2 MES的位置及与其他信息系统之间的关系 153
5.2 MES的体系架构简介 154
5.2.1 设计原则与项目目标 154
5.2.2 MES的体系架构 155
5.3 MES的发展趋势 161
5.3.1 MES朝着新一代MES的方向发展 161
5.3.2 MES成为智能工厂的核心 162
5.3.3 MES成为实现精益生产的关键环节 163
第6章 智能制造执行系统——SIMATIC IT 166
6.1 数据展现和功能系统 167
6.1.1 控制系统的数据管理 169
6.1.2 业务系统的数据管理 170
6.2 生产过程和生产管理 174
6.2.1 产品定义和产品生产 175
6.2.2 人员管理和生产规划 177
6.2.3 工单管理和制造执行 179
6.3 SIMATIC IT产品组合战略部署 181
6.3.1 SIMATIC IT生产套件 183
6.3.2 SIMATIC IT Preactor 189
6.3.3 SIMATIC IT智能套件 191
6.3.4 SIMATIC IT研发套件 193
6.3.5 SIMATIC IT eBR 195
全集成自动化篇
第7章 全集成的系统概念 198
7.1 客户对于自动化解决方案的需求 199
7.2 全集成自动化解决方案的优势 201
7.3 一体化的工程 202
7.3.1 TIA的统一性 202
7.3.2 TIA的开放性 204
7.3.3 联合调试与联合编程 205
7.3.4 远程维护 206
7.3.5 过程的模拟与仿真 206
7.3.6 通过TIA实现高效工程及其带来的效益 207
7.4 工业数据的管理 207
7.4.1 跨部门的横向集成 207
7.4.2 跨各层的纵向集成 207
7.4.3 工业数据管理可以提供多种维度和视角来视察与利用数据 207
7.5 故障安全集成 208
7.5.1 安全集成理念 209
7.5.2 设备安全的实现 209
7.6 工业通信 215
7.6.1 以太网和工业以太网 215
7.6.2 PROFINET 216
7.6.3 工业无线通信 219
7.6.4 PROFIBUS（IEC 61158/61784） 220
7.6.5 AS-Interface（EN 50295/IEC 62026） 221
7.6.6 IO-Link（IEC 61131-9） 221
7.7 工业信息安全 222
7.7.1 工业信息安全的防护理念 222
7.7.2 工厂安全 223
7.7.3 网络安全 224
7.7.4 系统完整性 228
系统集成篇
第8章 企业间价值网络的横向集成 234
8.1 横向集成 234
8.2 横向集成解决的问题 235
8.3 横向集成与车间 236
8.4 横向集成与网络化 236
第9章 全流程的端到端集成 237
9.1 全流程的端到端集成简介 238
9.2 端到端——供应链要达到最佳的状态? 239
9.3 端到端集成解决方案 240
9.4 全价值链端到端系统工程 240
第10章 网络化的纵向垂直集成与网络化制造 243
10.1 PDM与ERP集成 244
10.1.1 PDM与ERP集成的必要性 244
10.1.2 PDM与ERP的集成模式 244
10.2 ERP与MES集成 245
10.2.1 ERP与MES的集成分析 246
10.2.2 ERP与MES的集成模式与方法 247
10.2.3 SAP制造行业的ERP与MES集成架构 250
10.3 PLM与MES集成 251
10.3.1 PLM与MES的集成分析 251
10.3.2 西门子的PLM与MES集成架构 251
案例分析篇
制造运营管理案例 254
成功案例1 青岛啤酒 254
成功案例2 京信通信 258
产品全生命周期管理案例 264
全集成自动化案例 268
本书从智能制造环境下的理论研究、产品生命周期、制造运营管理、全集成自动化、系统集成等五个方面对智能制造进行深入分析和探讨，最终以典型案例形象地描述了我国企业在智能制造发展道路上的优势和不足，对智能制造的理解和分析具有前瞻的理论价值，对企业开展智能制造的实施与改造具有重要的指导意义！
——中国工程院院士 中国创新设计联盟副理事长 徐志磊