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日志

  • 数字化模型的价值

    数字化模型的价值   工业大数据汇聚到工业PaaS平台之上,所有的工业技术、知识、经验和方法都以数字化模型的形式沉淀在PaaS平台上,当把海量数据加入到数字化模型中,进行反复迭代、学习、分析、计算之后,可以解决物理世界四个基本问题:   首先是描述物理世界发生了什么;其次是诊断为什么会发生;第三是预测下一步会发生什
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  • 数字化模型的来源   数字化模型既然在工业PaaS平台中如此重要,那么这些数字化模型从哪里来的呢?一部分来源于物理设备,包括制造过程的零件模板,设备故障诊断、性能优化和远程运维等背后的原理、知识、经验及方法;一部分来源于业务流程逻辑,包括ERP、MES、SCM、CRM、生产效能优化等这些业务系统中蕴含着的流程逻辑框架;此外还来
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  • 高速工厂车间连接解决方案   随着工厂和加工厂里传感器的快速增多,结果会产生海量的实时数据。传感器节点与PLC之间的传统通信协议(如4 mA至20 mA控制回路)将让位于各种版本的超高速以太网协议,为工厂操作技术(OT)基础设施与企业信息技术(IT)基础设施的高度集成创造条件。   为了满足工厂对高速数据传输的这一新需求,OEM
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  • 数字化模型是工业PaaS平台的核心

    数字化模型是工业PaaS平台的核心   如果说工业PaaS是工业互联网平台的核心,那工业PaaS的核心又是什么呢?就是数字化模型。工业互联网平台要想将人、流程、数据和事物都结合在一起,必须有足够的工业知识和经验,并且把这些以数字化模型的形式沉淀到平台之上。即把工业的技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具规则化、
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  • 数字化模型分类   数字化模型一种是机理模型,亦称白箱模型。根据对象、生产过程的内部机制或者物质流的传递机理建立起来的精确数学模型。其优点是参数具有非常明确的物理意义,模型参数易于调整,所得的模型具有很强的适应性。机理模型往往需要大量的参数,这些参数如果不能很好地获取,也会影响到模型的模拟效果。机理包括基础
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  • 数字化模型技术架构

     数字化模型技术架构   当把这些技术、知识、经验、方法等固化成一个个数字化模型沉淀在工业PaaS平台上时,主要以两种方式存在:一种是整体式架构,即把一个复杂大型的软件系统直接迁移至平台上;另一种是微服务架构,传统的软件架构不断碎片化成一个个功能单元,并以微服务架构形式呈现在工业PaaS平台上,构成一个微服务池。目前两
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  • 氧气传感器在制氧鲜风系统中是怎么应用的

    氧气对 人体的 健康很重要 ,如果人体没有 获得足够的氧气,会导致疲劳昏厥。在极端情况下,甚至 可能造成 死亡。 通常, 大气标准氧浓度为 20.9%,但由于城市人口集中和工业化程度高,每天消耗大量氧气。此外,城市居民生活节奏快,心理劳动强度高,长期居住在封闭的室内空间 ,缺氧 引起的 失眠、 头痛 、焦虑 等已经对人
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  • 数字化模型开发工具

    数字化模型开发工具   所有的这些技术、知识、经验、方法、工艺都将通过不同的编程语言、编程方式固化形成一个个数字化模型。建模工具如:Python数据抓取、MYSQL数据整理统计、EXCLE图表制作、SPSS.R数据建模可视化等等,这些模型一部分是由具备一定开发能力的编程人员,通过代码化、参数化的编程方式直接将数字化模型以源代
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  • 目前华为已获得全球42个5G商用合同,5G基站发货量超过10万个。中兴通讯与全球超过40家运营商开展5G合作。   正如深圳大富科技董事长孙尚传在接受媒体专访时表示,5G时代,对基站滤波器的需求倍增,对于大富科技以及国内的智能制造设备厂商都将会是个机遇。   由此可见,5G的普及对于3C行业具有一定促进作用,而在3C厂商中,人工作
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  • 传感器——设备健康监测的关键   MEMS传感器技术为新型传感器的开发提供了可能,此类传感器体积小巧、性能可靠且能精确测量振动和运动。例如,低噪声、宽带宽加速度计具有超高的精度和准确度,能识别机器振动特征的细微变化。与传感器分析软件相结合,这些器件能帮助设备操作员在发生故障之前,提前确定潜在故障的来源,及时采取
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