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揭陽(yáng)上門(mén)回收西門(mén)子CPU模塊

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產(chǎn)品價(jià)格: 321/人民幣 
最后更新: 2021-12-27 16:11:07
產(chǎn)品產(chǎn)地: 德國(guó)
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    • 湖南迪碩自動(dòng)化設(shè)備有限公司
    • 章明 先生 
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    產(chǎn)品詳細(xì)說(shuō)明

    揭陽(yáng)上門(mén)回收西門(mén)子CPU模塊

    你相信算法嗎?

    超過(guò)一半的工業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為AI能在五年內(nèi)控制工廠(chǎng)、設(shè)備和機(jī)器等高價(jià)值資產(chǎn)。在一個(gè)由Longitude Research和西門(mén)子聯(lián)合完成的調(diào)查中,這是一項(xiàng)值得注意的國(guó)際趨勢(shì)。當(dāng)被問(wèn)及AI的用途、帶來(lái)的好處、遇到的阻礙以及對(duì)AI的態(tài)度時(shí),來(lái)自能源、制造業(yè)、重工業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施和我門(mén)的500多名高層領(lǐng)導(dǎo)者給出的回答展示了他們對(duì)工業(yè)企業(yè)AI的未來(lái)的獨(dú)特見(jiàn)解。

    試想一下,如果你可以利用AI將組織中的一些日常運(yùn)營(yíng)決策自動(dòng)化,從而讓員工將精力集中在開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品線(xiàn)或拓展業(yè)務(wù)這樣的戰(zhàn)略項(xiàng)目上,那么,這里的AI究竟要有多好,你才會(huì)給它控制權(quán)呢?例如,它是否需要至少要有與人類(lèi)工程師相等甚至更好的表現(xiàn)?如果AI犯下的錯(cuò)誤可能導(dǎo)致重大經(jīng)濟(jì)損失甚至人身傷害,這會(huì)如何改變你的我?

    一項(xiàng)新的調(diào)查將這樣的情景擺到了來(lái)自能源、制造業(yè)、重工業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施和我門(mén)的515名工業(yè)界高層領(lǐng)導(dǎo)者面前,作為一項(xiàng)對(duì)AI的用途、帶來(lái)的好處、遇到的阻礙和人們對(duì)AI態(tài)度的研究的一部分。他們的回答展示了人們對(duì)工業(yè)企業(yè)中AI的未來(lái)的獨(dú)特見(jiàn)解。

    重工業(yè)與“重”風(fēng)險(xiǎn)

    在這些行業(yè)里,許多AI的應(yīng)用旨在避免事故發(fā)生,讓工作場(chǎng)所更安全。這一點(diǎn)很重要,因?yàn)楸M管AI的方法論在各行業(yè)中都十分相似,但人的失誤所導(dǎo)致的后果卻各不相同。在許多工業(yè)組織中,錯(cuò)誤的決定可能讓成千上萬(wàn)的人無(wú)法乘坐火車(chē)去上班;機(jī)器過(guò)熱可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)百萬(wàn)美元的損失;壓力的輕微變化可能引發(fā)環(huán)境災(zāi)難;而在其他數(shù)不清的場(chǎng)景中,錯(cuò)誤的決定可能會(huì)危及人的生命。

    因此,許多受訪(fǎng)者(44%)相信,在未來(lái)五年內(nèi),AI系統(tǒng)將自主控制那些可能傷害人或危及生命的機(jī)器。更多人(54%)則相信,在未來(lái)五年內(nèi),AI能自主控制自己組織內(nèi)部分高價(jià)值資產(chǎn)。

    為了讓AI承擔(dān)這些職責(zé),工業(yè) AI需要變得更加復(fù)雜、聰明,而這種進(jìn)步通常是由全新的數(shù)據(jù)管理、生成、表示和共享方法所驅(qū)動(dòng)的。例如:

    ·  上下文數(shù)據(jù)和模擬仿真:今天,我們看到 AI 已經(jīng)應(yīng)用在了以新方式創(chuàng)建和組織的數(shù)據(jù)集中,用來(lái)加深洞察和理解。相關(guān)例子包括知識(shí)圖譜和數(shù)字化雙胞胎。知識(shí)圖譜可以抓取不同數(shù)據(jù)集中各物體的含義以及它們之間的相互關(guān)系。數(shù)字化雙胞胎則是現(xiàn)實(shí)世界中系統(tǒng)、資產(chǎn)和流程的數(shù)字表征與模擬。

    ·  嵌入式AI和大局洞察:物聯(lián)網(wǎng)IoT和邊緣技術(shù)的發(fā)展讓越來(lái)越多的機(jī)器可以生成多樣的數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集可支持在云中或直接在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)現(xiàn)更進(jìn)一步的場(chǎng)景認(rèn)知和實(shí)時(shí)洞察。

    ·  不停流動(dòng)的數(shù)據(jù):針對(duì)組織間數(shù)據(jù)共享的協(xié)議和技術(shù)不斷改進(jìn),這也可以支持AI模型的發(fā)展。這些模型的建立是基于從供應(yīng)商、合作伙伴和客戶(hù)等地同時(shí)獲得的數(shù)據(jù)。

    背景決定含義

    以上述場(chǎng)景中的一個(gè)為例。使用工業(yè)知識(shí)圖譜,通過(guò)組合不同數(shù)據(jù)集來(lái)優(yōu)化 AI 模型具有很大潛力。知識(shí)圖譜為人們正在分析的數(shù)據(jù)增加了背景。例如,人們可以在了解設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)的情況下分析機(jī)器數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)包括機(jī)器被制造的目的、適宜它運(yùn)行的溫度和不同部件的關(guān)鍵閾值等。人們還可以加入相似機(jī)器的歷史服務(wù)記錄,包括機(jī)器在整個(gè)運(yùn)行周期內(nèi)的故障情況、召回信息和預(yù)期檢查結(jié)果。知識(shí)圖譜可以讓人們更輕松地增加用于訓(xùn)練 AI 模型的機(jī)器數(shù)據(jù),添加有價(jià)值的背景信息。

    調(diào)查還了解了領(lǐng)導(dǎo)者們認(rèn)為當(dāng)下最有用的各種背景數(shù)據(jù)是什么。71% 的人認(rèn)為來(lái)自設(shè)備制造商的數(shù)據(jù)可以帶來(lái)很大或較小益處。其次是來(lái)自其他業(yè)務(wù)集團(tuán)、地區(qū)或部門(mén)的內(nèi)部數(shù)據(jù)(70%),來(lái)自供應(yīng)商的數(shù)據(jù)(70%)和客戶(hù)正在使用的產(chǎn)品的性能數(shù)據(jù)(68%)。

    如果使用知識(shí)圖譜將不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)(如產(chǎn)品歷史、運(yùn)行的性能表現(xiàn)和環(huán)境條件)匯集在一起,公司將能夠搭建一個(gè)可以驅(qū)動(dòng)更優(yōu)預(yù)測(cè)、更好想法、更高效率和更強(qiáng)自動(dòng)化的AI模型。

    建立對(duì)算法的信心

    更強(qiáng)大的應(yīng)用無(wú)疑將帶來(lái)全新的挑戰(zhàn)。它需要人們足夠信任AI,并交給它曾經(jīng)只賦予人類(lèi)的職責(zé)。在這些情況下,AI 應(yīng)用程序需要贏(yíng)得決策者的信任,而組織則需要搭建新的風(fēng)險(xiǎn)和治理框架。

    為了研究這些問(wèn)題,調(diào)查要求受訪(fǎng)者設(shè)想一些如本文開(kāi)始時(shí)提到的情景。例如,當(dāng)決策會(huì)產(chǎn)生重大的財(cái)務(wù)后果時(shí),56%的人選擇接受表現(xiàn)出色的AI模型的決定,而44%仍選擇相信經(jīng)驗(yàn)豐富的員工。56%是高還是低呢?有人可能認(rèn)為不夠高,因?yàn)檫@個(gè)問(wèn)題的假設(shè)是在一個(gè)持續(xù)一年的試點(diǎn)項(xiàng)目中,這個(gè)AI模型的表現(xiàn)優(yōu)于該組織中最有經(jīng)驗(yàn)的員工。這說(shuō)明即使示例的信息有利于AI44%的人仍可能具有偏好人類(lèi)的傾向。

    拋開(kāi)挑戰(zhàn)不談,研究表明,AI的前景仍是樂(lè)觀(guān)的。隨著AI變得越來(lái)越聰明,領(lǐng)導(dǎo)者們期待它能助力帶來(lái)更少的網(wǎng)絡(luò)攻擊、更簡(jiǎn)單的風(fēng)險(xiǎn)管理、更多的創(chuàng)新、更高的利潤(rùn)和更安全的工作場(chǎng)所。總的來(lái)說(shuō),由于有如此多樣且重要的積極影響,人們將不乏動(dòng)力來(lái)克服通向下一代工業(yè)AI道路上的所有挑戰(zhàn)。 

    600個(gè)機(jī)器人正在Valmet汽車(chē)公司位于新考蓬基的工廠(chǎng)內(nèi)工作,數(shù)量超過(guò)芬蘭工業(yè)機(jī)器人總數(shù)的10%。每年有超過(guò)九萬(wàn)輛新車(chē)從這座工廠(chǎng)中駛出。Valmet汽車(chē)公司優(yōu)秀的自動(dòng)化與工程水平讓它比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更智能與快速,且能更高效地使用機(jī)器人。

    新考蓬基是芬蘭我的工業(yè)城鎮(zhèn)之一,距芬蘭南部的圖爾庫(kù)約一小時(shí)車(chē)程。在這里,每年有超過(guò)九萬(wàn)輛汽車(chē)從一棟巨大的白色建筑物中駛出。這樣的生產(chǎn)速度是其它公司無(wú)法比擬的。

    項(xiàng)目經(jīng)理Timo Karhu說(shuō):“如你所見(jiàn),現(xiàn)在它看起來(lái)還不像一輛真正的汽車(chē)。”Karhu站在 Valmet 汽車(chē)工廠(chǎng)一端。在他面前,長(zhǎng)長(zhǎng)的機(jī)械手正在制造汽車(chē)車(chē)身。金屬碰撞的叮當(dāng)聲不斷在大樓內(nèi)回響。在這里,300多個(gè)機(jī)器人正在“熱火朝天”地工作。

    Valmet 汽車(chē)公司項(xiàng)目經(jīng)理Timo Karhu在新考蓬基工廠(chǎng)內(nèi)。(圖片版權(quán):Didrik Skodje/DNX

    在工廠(chǎng)另一處,200多個(gè)機(jī)器人正一齊工作,生產(chǎn)另一種車(chē)型。這座工廠(chǎng)內(nèi)共有600個(gè)機(jī)器人,數(shù)量達(dá)到全芬蘭投入工業(yè)生產(chǎn)的機(jī)器人總數(shù)的10% Karhu說(shuō),這些機(jī)器人可處理的重量范圍在16公斤至550公斤。

    “機(jī)器人數(shù)量的多少并不重要,自動(dòng)化程度的高低才最重要。我們必須比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更智能、更快速,且能更高效地使用機(jī)器人。如果我們做不到,那么客戶(hù)為什么要選擇我們呢?”Karhu一邊說(shuō),一邊帶我們繼續(xù)參觀(guān)工廠(chǎng)。

    “騰飛”的機(jī)器人

    20世紀(jì)80年代早期, Valmet 汽車(chē)公司擁有了自己的第一個(gè)機(jī)器人。但是,直到最近六年,它對(duì)機(jī)器人的使用才真正開(kāi)始“騰飛”。

    西門(mén)子銷(xiāo)售總監(jiān)Arto Livanainen一直與Valmet汽車(chē)公司緊密合作,提供控制系統(tǒng)等產(chǎn)品和解決方案。他認(rèn)為,Valmet汽車(chē)公司的成功可以部分歸功于其對(duì)數(shù)字化的應(yīng)用。

    他們是怎樣取得這樣的好成績(jī)的呢?“首先,他們知道如何應(yīng)對(duì)市場(chǎng)需求的變化。他們的生產(chǎn)在模塊化方面十分獨(dú)特,其模塊化程度超過(guò)我所見(jiàn)過(guò)的其他任何公司。同時(shí),他們也更善于應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)。當(dāng)然,產(chǎn)品質(zhì)量好也是最主要的原因之一。”

    人與機(jī)器人并肩工作

    盡管所在市場(chǎng)面臨激烈的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng),這座北歐工廠(chǎng)仍贏(yíng)得了保時(shí)捷、歐寶和梅賽德斯—奔馳等客戶(hù)的心。雖然機(jī)器人的確可以承擔(dān)許多工作,但公司仍擁有4000名員工。他們證明了人的勞動(dòng)與智慧仍然必不可少。

    在芬蘭這樣一個(gè)成本密集型的國(guó)家中,企業(yè)要如何實(shí)現(xiàn)高效生產(chǎn)呢?Karhu表示:“相對(duì)而言,我們的員工數(shù)量可能與全球其它工廠(chǎng)差不多。所以,流暢的物流、高水平的數(shù)字化與自動(dòng)化以及快速生產(chǎn)啟動(dòng),這些因素相結(jié)合就是問(wèn)題的我。”

    扎實(shí)的工程專(zhuān)業(yè)知識(shí)

    許多汽車(chē)工廠(chǎng)只進(jìn)行汽車(chē)生產(chǎn),但Valmet汽車(chē)公司卻還聘請(qǐng)了許多工程師。Karhu認(rèn)為,通過(guò)將工程領(lǐng)域的知識(shí)與公司50多年的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合,他們能夠?qū)η靶新飞嫌龅降奶魬?zhàn)形成更清楚的認(rèn)知,也可以提高解決問(wèn)題的速度。

    Karhu停在了基于TIA 博途的控制系統(tǒng)的用戶(hù)交互面板前。這個(gè)面板整合了自動(dòng)化項(xiàng)目中的所有關(guān)鍵部分:從過(guò)程控制、用戶(hù)交互界面以及操作,到電機(jī)控制和分布式外部單元。同時(shí),它還具有診斷和能源管理功能,可幫助提高工廠(chǎng)的生產(chǎn)力。

    Karhu說(shuō):“監(jiān)控系統(tǒng)非常重要。如果生產(chǎn)中的一小部分因故停止,則可能會(huì)導(dǎo)致更大層面的停滯。快速處理這樣的突發(fā)情況至關(guān)重要,否則就會(huì)浪費(fèi)時(shí)間,而時(shí)間就是金錢(qián)。”

    TIA博途加快構(gòu)建速度

    早在2013年,Valmet 汽車(chē)公司就應(yīng)用了西門(mén)子系統(tǒng),用于對(duì)西門(mén)子 S7-1500控制器的設(shè)置和編程。“我們認(rèn)為這套系統(tǒng)可以減少流程構(gòu)建階段所花費(fèi)的時(shí)間。Comfort Panel人機(jī)交互面板和其它人機(jī)交互工具也可以被用來(lái)推進(jìn)生產(chǎn)過(guò)程中的各個(gè)流程。”

    基于TIA博途的控制系統(tǒng)的用戶(hù)交互面板可以進(jìn)行生產(chǎn)監(jiān)控。這對(duì)快速糾正生產(chǎn)錯(cuò)誤必不可少。(圖片版權(quán):Didrik Skodje/DNX

    13個(gè)月內(nèi)完成產(chǎn)線(xiàn)搭建

    這套包含芬蘭最多工業(yè)機(jī)器人的完整生產(chǎn)流程,從簽下訂單到生產(chǎn)正式啟動(dòng),只花費(fèi)了約13個(gè)月。

    Valmet 汽車(chē)公司傳播經(jīng)理Mikael M?ki說(shuō):“對(duì)客戶(hù)來(lái)說(shuō),能夠快速生產(chǎn)汽車(chē)是非常重要的。此外,我們還可以根據(jù)客戶(hù)的具體要求定制每一輛車(chē)。換句話(huà)說(shuō),你在這里看到的每一輛車(chē)都是不一樣的。”

    環(huán)顧工廠(chǎng)內(nèi)部,長(zhǎng)長(zhǎng)的機(jī)械手正為汽車(chē)噴上合適的顏色,再為它裝上發(fā)動(dòng)機(jī)。很快,汽車(chē)就會(huì)進(jìn)行出廠(chǎng)檢查。而在這整個(gè)過(guò)程中,還需要工人來(lái)檢查一切是否正常。

    人與機(jī)器人之間不存在競(jìng)爭(zhēng)

    Karhu 總結(jié)說(shuō):“在做關(guān)鍵決定時(shí),人的參與非常重要。無(wú)論機(jī)器人多么優(yōu)秀,我始終相信,永遠(yuǎn)都有一些工作是人類(lèi)能完成得更好且更高效的。”

    揭陽(yáng)上門(mén)回收西門(mén)子CPU模塊上門(mén)回收西門(mén)子CPU模塊時(shí)間延時(shí)但是不能。,從施耐德斷路器的型號(hào)種類(lèi)上來(lái)講大致可分為:微型、塑殼、框架、智能等不同類(lèi)別,那么它們的工作原理是怎么樣的呢?同時(shí)斷路器的又有哪些呢?下面就詳細(xì)的和大家分享一下。也可 在線(xiàn)聯(lián)系一、接線(xiàn)與接線(xiàn)圖 施耐德電動(dòng)機(jī)斷路器GV2與GV3兩個(gè)系列所采用熱磁斷路器,自己無(wú)法處理請(qǐng)專(zhuān)業(yè)人員解決或者聯(lián)系廠(chǎng)家。, ●額定電壓:230VAC。


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