CPS源于美国,因德国工业4.0而风靡全球,在我国也得到高度重视。工信部在2017年发布的《信息物理系统白皮书》中,就将CPS定义为支撑工业和信息化深度融合的一套综合技术体系。[查看详情]
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以新一代信息技术为代表的革命正在给传统工业带来变革,通过传感器采集大量的设备数据,分析机器性能效率和实现机器预测维护,这种被誉为工业4.0的模式已经成为现代工业的重要趋势。那么这种预测性维护需要监视哪些数据?从数据里能挖掘出怎样的价值效益?这将是设备维护专员必需要了解和掌握的知识。[查看详情]
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拥抱物联网(IoT)技术,能为制造商带来提高生产力、改善员工安全、简化库存管理及质量控制等方面的好处。IoT同样能带来的预测性维护(PM)虽然常会被忽略,但其对于制造的未来有很多意义,包括预防硬件故障、优化维护例程、加强工作场所安全、提升产品质量和客户服务及预测分析等五大好处。[查看详情]
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伴随着工业化、信息化和经济全球化的发展,机械制造、自动控制、可靠性工程及管理科学出现了新的突破,使现代机器设备的科学管理出现了新的趋势。但是很多小伙伴对预防性维护、预测性维护这两个概念还不是很清楚,今天就帮大家梳理下。[查看详情]
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本文对工业大数据的5个基本原则性认识进行了详细介绍,供参考。[查看详情]
品牌: 人气:525 口碑:0 星级: 入网时间:2018-09-25
在中国,工业大数据领域的研究和应用刚刚起步,随着大数据、物联网及云计算技术的发展,数据蕴含的价值正在飞速提高,以工业大数据为主线的技术创新与产业发展趋势正在显现。工业大数据和传统大数据格式、应用范畴上会有些不同,一方面是在设计制造阶段有很多技术数据,包括二维、三维图纸、工艺、数控仿真的图形、算法等非结构化数据,另一方面还有大量的物联网数据,包括生产现场机床采集数据、工业产品现场应用采集数据等,对生产效率和智能化,以及产品质量检测、维护、环境保护、能源管理等方面都在初步显现影响力。[查看详情]
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通过对振动信号进行有效地采集、分析和处理,监测设备运行状态,识别故障类型,大大降低风机维护成本。[查看详情]
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工业大数据即工业数据的总和,分成三类,即企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。[查看详情]
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良好的数据可视化就是清晰,有效地传达信息,而不会分散用户注意力。 本文将会介绍一些小细节,帮助你做好数据可视化。 [查看详情]
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大数据分析的被用于制造行业中,对制造行业近年来愈演愈烈的竞争参与进去。创新技术已经提高了大公司的生产能力,这让规模较小的组织开始考虑用大数据分析技术在一个公平竞争的环境中继续增长和竞争。尽管每个用例都有所不同,但了解如何在制造中使用大数据分析的情况很有帮助。以下来看看一些最重要的领域。[查看详情]
品牌: 人气:274 口碑:0 星级: 入网时间:2018-07-02
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