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人機智能時代正在到來,智能制造未來的發(fā)展將如何?當(dāng)前,相對容易推測的是,“知識工程”將發(fā)揮越來越大的作用,工程師的大部分腦力工作可能被智能系統(tǒng)取代;虛擬空間與現(xiàn)實空間的界限將越來越模糊,增強現(xiàn)實(AR)、混合現(xiàn)實(MR)技術(shù)將在更多的場景得到應(yīng)用。難以推測的是,在制造系統(tǒng)越來越“智能”的時候,人的作用將如何定位和發(fā)揮。對此,我們只能隨著時間的推移,在實踐中探尋答案。
什么是智能制造的最佳路徑?這是政府、企業(yè)家以及研發(fā)人員要特別重視和思考的問題。當(dāng)下熱火朝天的“機器換人”“百萬工業(yè)企業(yè)上云,實施百萬工業(yè) APP”等都在進行這方面的探索和實踐。最終的答案是什么?現(xiàn)在還不得而知,但有一點是可以肯定的,智能制造必須依賴眾多基礎(chǔ)的智能技術(shù)與工具,如傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、智能數(shù)控系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析工具、智能軟件等,在這些領(lǐng)域中實現(xiàn)重大突破、占領(lǐng)制高點是建設(shè)智能制造強國的前提。我們要時刻清醒地認識到這一點。
隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,工業(yè)制造設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將越來越多。如果這些數(shù)據(jù)都要放到云端處理,就需要無窮無盡的頻譜資源、傳輸帶寬和數(shù)據(jù)處理能力,“云”難免不堪重負,此時就需要邊緣計算來分擔(dān)云計算的壓力。
“我們采集到的數(shù)據(jù),90%都是垃圾”,位于江蘇昆山的某工廠老板感嘆道,“去年365天的每時每刻,我們幾乎都進行了數(shù)據(jù)采集,采集到的數(shù)據(jù)卻不知道該如何利用。與投入到采集數(shù)據(jù)的各種費用相比,我認為并不值得。”
一年的數(shù)據(jù)采集經(jīng)歷讓這位老板對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)喪失了最初的熱情,甚至產(chǎn)生了這樣的疑問:我們當(dāng)前真的需要大量工業(yè)數(shù)據(jù)嗎?
“只要增加幾個工人就能解決的問題,我為什么要費力去采集數(shù)據(jù),去搞工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)?還不一定有效果!”
的確,無論工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)驅(qū)動、數(shù)字孿生這些概念說的如何天花亂墜,在實際工業(yè)生產(chǎn)過程中,如果不能解決企業(yè)的核心問題——提高利潤、降低成本,都難免是紙上談兵。雖然數(shù)據(jù)本身很重要,但能直接解決問題的服務(wù)應(yīng)用對企業(yè)才更有價值。當(dāng)前,除了如何采集數(shù)據(jù)之外,絕大部分企業(yè)面對的關(guān)鍵問題是什么數(shù)據(jù)值得采?說白了,就是如何運用數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值!
我們知道,工業(yè)數(shù)據(jù)的采集和傳輸基本都是 “端-管-云”的模式。在應(yīng)用的現(xiàn)場,“端”負責(zé)收集數(shù)據(jù)、執(zhí)行指令,“管”打通數(shù)據(jù)的傳輸路徑,而“云”負責(zé)所有的數(shù)據(jù)分析和控制邏輯功能。整套流程能否順利打通,對數(shù)據(jù)采集、分析、應(yīng)用能力至關(guān)重要。
然而,隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,工業(yè)制造設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將越來越多。如果這些數(shù)據(jù)都要放到云端處理,就需要無窮無盡的頻譜資源、傳輸帶寬和數(shù)據(jù)處理能力,“云”難免不堪重負,此時就需要邊緣計算來分擔(dān)云計算的壓力。比如一個公司,在規(guī)模小的時候,董事會可以對公司的管理達到事無巨細的程度,但是當(dāng)公司發(fā)展到一定規(guī)模時,就需要給予一線員工必要的自主權(quán)力。
所以,在工業(yè)現(xiàn)場的邊緣側(cè)進行數(shù)據(jù)采集、處理及傳輸?shù)倪吘売嬎憔W(wǎng)關(guān)承擔(dān)著打通工業(yè)數(shù)據(jù)傳輸“任督二脈”的重任,再與云平臺進行融會貫通——邊云一體化,最后利用大數(shù)據(jù)分析,賦能生產(chǎn),才能發(fā)揮工業(yè)數(shù)據(jù)的真正價值。
由此產(chǎn)生的兩個關(guān)鍵問題是我們不得不面對的:
一、在大量工業(yè)數(shù)據(jù)下沉的情況下,數(shù)據(jù)的有效性該如何保證?
二、“邊-云”一體化能給工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)帶來什么價值?
“外行看熱鬧,內(nèi)行看門道”,關(guān)于這兩個問題的答案,在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域已經(jīng)耕耘17年的映翰通網(wǎng)絡(luò)有充分的發(fā)言權(quán)。
加碼邊緣計算,解決數(shù)據(jù)下沉的痛點
Gartner《2018年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢:從云到邊緣》報告認為:到2022年,隨著數(shù)字業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展,75%的企業(yè)生成數(shù)據(jù)將會在傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)中心或云端之外的位置創(chuàng)建并得到處理。
隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,必然會出現(xiàn)更多的本地就近控制和現(xiàn)場數(shù)據(jù),面對這些逐漸增多的現(xiàn)場數(shù)據(jù),該如何處理才能在保證其有效性的同時又減少云計算的壓力?
工業(yè)世界任何微小的提升都會帶來很大的優(yōu)勢;工業(yè)世界任何微小的故障也可能帶來很大的損失——工業(yè)現(xiàn)場的很多數(shù)據(jù)“保鮮期”很短,一旦處理延誤,就會迅速“變質(zhì)”,數(shù)據(jù)價值呈斷崖式跌落,工業(yè)現(xiàn)場的數(shù)據(jù)處理可以稱之為“走鋼絲”。此時,“邊緣計算”便發(fā)揮了不可替代的作用。
如果把大腦比作云端,那么邊緣計算就是神經(jīng)末梢,對簡單的刺激進行自處理并將處理的特征信息反饋給云端大腦。
盡管當(dāng)前工業(yè)企業(yè)追求的核心問題是如何讓數(shù)據(jù)賦能生產(chǎn),產(chǎn)生價值。但是也不能忽視該進程中困擾工業(yè)企業(yè)多年的普遍性問題,數(shù)據(jù)處理的前置關(guān)鍵環(huán)節(jié)——如何采集數(shù)據(jù)?對于任何工業(yè)企業(yè)來說,挖掘數(shù)據(jù)金礦的第一步都是采集數(shù)據(jù),不談數(shù)據(jù)采集的大數(shù)據(jù)分析是空中樓閣,沒有數(shù)據(jù)的工業(yè)云平臺相當(dāng)于無本之木。
在不同的工業(yè)生產(chǎn)過程中,由于自動化產(chǎn)品品牌眾多,工業(yè)接口多樣化、工業(yè)協(xié)議不統(tǒng)一,所以看似簡單的數(shù)據(jù)采集并沒有那么容易。
除了數(shù)據(jù)采集,在數(shù)據(jù)處理運用方面,由于工業(yè)現(xiàn)場的數(shù)據(jù)面臨著“保鮮期”很短,以及大量“垃圾”數(shù)據(jù)并不需要傳遞到云端的問題。
雖然從產(chǎn)業(yè)角度來看,邊緣計算發(fā)展如火如荼,但從應(yīng)用角度來看,它還處于落地的前期。邊緣計算與云計算的融合才能真正體現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的價值。
實際上,產(chǎn)業(yè)界已經(jīng)認識到邊云協(xié)同的重要性,并開展了積極的探索。例如,華為在其HC2018大會發(fā)布的智能邊緣平臺IEF明確提出了邊緣與云協(xié)同的一體化服務(wù)概念;西門子2018年發(fā)布了Industrial Edge的概念,大致理念是通過云端部署IndustrialEdge Management實現(xiàn)邊緣計算與云計算的協(xié)同,映翰通網(wǎng)絡(luò)在今年的漢諾威工業(yè)博覽會上,以邊緣計算網(wǎng)關(guān)為基礎(chǔ),展示了“映翰通設(shè)備工業(yè)云(InHand DeviceNetworks Cloud)+邊緣計算網(wǎng)關(guān)(Edge Computing Gateway)”,實現(xiàn)邊云協(xié)同。
既然邊云協(xié)同對工業(yè)數(shù)據(jù)如此重要,那么怎么理解邊云協(xié)同呢?邊云協(xié)同處理數(shù)據(jù)的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)的融合。
在工業(yè)場景中,一方面通過邊緣計算直接運行實時分析算法,另一方面則利用邊緣與云的協(xié)同,實現(xiàn)模型不斷成長和優(yōu)化,從而讓邊緣分析技術(shù)增強了平臺實時分析能力。當(dāng)然,邊云協(xié)同的能力與內(nèi)涵落地到各應(yīng)用場景時其具體能力與關(guān)注點又會有所不同,因為每種邊緣計算業(yè)務(wù)形態(tài)對于與云計算協(xié)同的業(yè)務(wù)需求不盡相同。
比如,在柔性制造的過程中,現(xiàn)代工業(yè)機器人的應(yīng)用越來越廣泛。生產(chǎn)線上的機器人、機械臂的穩(wěn)定可靠性對企業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟效益保證意義重大。工業(yè)機器人的大規(guī)模部署,工業(yè)機器人結(jié)構(gòu)復(fù)雜、維護成本高對生產(chǎn)企業(yè)技術(shù)人員的維護能力提出了極高要求。主要體現(xiàn)在,要在機器人發(fā)生故障之前檢測到機器人機構(gòu)部件、控制裝置等方面的異常,并提醒用戶在停機發(fā)生前進行有針對的維護維修,從而使停機時間減少為零,實現(xiàn)連續(xù)生產(chǎn)。
這里的核心點在于通過邊云協(xié)同進行預(yù)防性維護,實現(xiàn)持續(xù)有效的生產(chǎn)。
在云端,設(shè)備云可以匯集工業(yè)現(xiàn)場實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行集中存儲、分析、處理、預(yù)測,從網(wǎng)絡(luò)管理、現(xiàn)場探接再到感知與響應(yīng),可以大大提高運營和維護效率。
結(jié)語:現(xiàn)如今,把數(shù)據(jù)比作石油毫不過分,石油需要采集、運輸、加工、提煉才能使用,工業(yè)數(shù)據(jù)同樣如此。邊緣計算對采集的數(shù)據(jù)有更強大的洞察和分析力,邊緣計算的應(yīng)用,邊緣計算網(wǎng)關(guān)的部署則會使數(shù)據(jù)產(chǎn)生的收益清晰可見,得以打消工廠老板對工業(yè)數(shù)據(jù)的疑慮,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)才能真正落實到“一線”中去。
邊云協(xié)同, 對于ICT廠商、OT廠商、OTT廠商以及電信運營商都帶來了不可估量的價值,通過對數(shù)據(jù)的深度挖掘,促使業(yè)務(wù)創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新,加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
在智能制造時代,生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)需要打通并能實時交互,比如生產(chǎn)、倉儲、物流等環(huán)節(jié)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和設(shè)備數(shù)據(jù)需要實時監(jiān)控、跟蹤,然后通過大數(shù)據(jù)處理來進行智能預(yù)測,包括提前備貨、安全防范等。映翰通網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)布局正是追尋工業(yè)4.0的腳步,基于“邊緣計算網(wǎng)關(guān)+設(shè)備云+大數(shù)據(jù)分析”,采用邊云協(xié)同,打通數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理的通道,并進行大數(shù)據(jù)分析,充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值,最終全方位賦能工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。
Bently | 3500/15 |
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Techmo Car Front Window 131070060020
Foxboro Magnetic Flowtube 9301A-SIBA-PPJ-?GL 1"
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Ohio Semitronics Power Transducer PC5
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Reliance Electric 5-24V DC Input Module 57419-1A
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Aerovent Fan Propeller 36" & Wire Guard DDP (36L420)
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Goodall Chemical Solvent Hose N2546-1" (50 ft)
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Newman-Milliken Plug Valve 4" VPAF1 / 171M
Saunders Diaphragm Valve 3" P06-PV-230-A
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Yokogawa Conductivity Sensor ISC40G-TF-T3-05
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Fybroc Pump Impeller 10" 4 X 6 X 10 (00217B003D)
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Bailey Fisher&Porter ABB Flowmeter 8710B2035/1/B1
Fisher&Porter ABB Flowmeter 10D1430AXA1BBG3?D1C2D
Parker Pneumatic Cylinder 6" X 30" CBB2AUV34AC
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Rotork Spring-Return Cylinder P25010SR60CAN
Valtek Spring Cylinder Actuator Size 25, stroke 1.5"
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Flowserve Aluminum Bronze Wear Ring 82294000
Foxboro Magnetic Flowtube 8002A-WPR-HJGCN?Z-A
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Bailey PTSDDC Pressure transmitter PTSDDC122BB210B
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Modicon 24Vdc Output Module 16 Output AS-B232-001
Peabody Engineering Smart Scan PC Board FV-03
Reliance Electric Tachometer Loss Overspeed 0-52806-1
Telemecanique Ram Cartridge 256K TSX RAM 25616
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Rosemount Opacity Analyser Monitor Model OPM 2000A
Foxboro Pressure Transmitter IDP10-D20D01C-M?1L1C1K1
Fybroc Stainless Steel Pump Shaft 27-1/2"
Siemens Servo Drive Board 6SC 6130-0FE00
Mac-Weld Thermowell TW42A34XX18
Resistoflex TFE Lined Tee 10" Dia w/ 2" Branch
Red Valve Pinch Valve Model 5200
Resistoflex TFE Lined Instrument Tees with 1-1/2" Branch 10"
Keystone Resilient Seated Butterfly Valve w Actuator Fig 222 6"
Resistoflex PFE Lined Instrument Tees with 2" Branch 10" x 2"
ABB Interface Board SDCS-PIN-12 3BSE005716R1
Siemens Digital Output Module 6ES5456 4UA12
Techmo Car Valve J9IV006
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Prominent Gamma/L Metering Pump GALA0713PVT400U?D103100
Prominent Gamma/L Metering Pump GALA0713PVT460U?D103100