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【儀表網行業(yè)科普】數字化,是當前全球制造業(yè)發(fā)展的重要趨勢和必然選擇。對于石油、化工等流程工業(yè)來說,由于傳統(tǒng)現場網絡的限制,數字化并沒有“一網到底”。而隨著近年來Ethernet-APL(以太網先進物理層)技術的興起,流程工業(yè)迎來了“數字化深度革命”的機會。特別是在ABB等全球領先自動化廠商的推動下,Ethernet-APL已經在石化行業(yè)得到先期應用。在今年的進博會上,ABB正式發(fā)布了基于Ethernet-APL的全新架構的過程自動化系統(tǒng),為Ethernet-APL下一步大規(guī)模應用奠定了基礎。在發(fā)
【儀表網行業(yè)科普】探索運營技術網絡安全的復雜性,可能是一項艱巨的任務;本文深入探討了IT/OT集成所面臨的挑戰(zhàn)、暴露的漏洞,并倡導在數字化時代采取平衡的戰(zhàn)略方法來保護關鍵基礎設施。在當今的現代工業(yè)環(huán)境中,運營技術(OT)和信息技術(IT)的融合為制造企業(yè)帶來了諸多好處。OT是指用于控制和監(jiān)控物理設備和過程的硬件和軟件,如工廠機器、印刷機、機器人和計算機終端等。這種集成促進了實時數據分析、預測性維護和增強決策,并徹底改變了工業(yè)運營。然而,它也帶來了許多網絡安全挑戰(zhàn)。OT網絡面臨的潛在威脅,凸顯了企
【儀表網行業(yè)科普】電機和驅動系統(tǒng)效率的測量結果表明,工業(yè)能效對機器設計很重要。電機和驅動系統(tǒng)的能源效率是現代工業(yè)和技術進步的重要組成部分,有助于制造企業(yè)實現可持續(xù)發(fā)展和成本效益。通過量化和分析電機和驅動系統(tǒng)的能效,可以更好地了解哪些機器設計改進可以帶來更多好處。01為什么工業(yè)能效很重要?工業(yè)能效對于制造企業(yè)實現節(jié)能計劃、機器效率提升和其它有用的改進非常重要。在機器設計方面,使用節(jié)能電機和變頻器除了可以為企業(yè)帶來能耗降低方面的優(yōu)勢之外,還可以帶來如下好處:■成本效益:節(jié)能電機和變頻器保持最佳性能,
【儀表網行業(yè)科普】更新控制系統(tǒng)可促進制造企業(yè)的數字化轉型、運營效率和可持續(xù)發(fā)展。三個關鍵步驟可以幫助實現控制器或控制系統(tǒng)的現代化??刂葡到y(tǒng)現代化可以為制造企業(yè)帶來很多好處,包括生產力的提高和風險的降低等等。羅克韋爾自動化公司大型控制器商業(yè)營銷經理KrisDornan表示,現代化控制系統(tǒng)可以提高資產利用率和系統(tǒng)性能,在全球范圍內輕松訪問可操作的全廠信息,通過延長產品生命周期提高可持續(xù)性,以及通過提高系統(tǒng)靈活性培養(yǎng)創(chuàng)新能力。01實現控制器現代化的關鍵步驟當制造企業(yè)需要升級控制器或控制系統(tǒng)時,Dorn
【儀表網行業(yè)科普】即使是對于較小的自動化系統(tǒng),設計人員也可以利用自動化產品來配置實用的冗余選項。冗余和彈性是非常好的概念,對于航天器、發(fā)電系統(tǒng)和通信網絡等關鍵設施的應用,這是強制性要求。當涉及到工業(yè)設備和OEM機械時,設計人員也希望為各種電氣、自動化和機械系統(tǒng)引入冗余。然而,冗余通常涉及更高的成本和更大的復雜性,這使其通常只適用于最關鍵的應用,對其它應用而言有點不切實際。幸運的是,現在設計人員可以采取許多切實有效的措施來提高工業(yè)控制系統(tǒng)的冗余度,而不會將成本和復雜性提高到無法接受的水平。本文介紹
【儀表網行業(yè)科普】隨著工業(yè)自動化的加速發(fā)展,網絡彈性從未像現在這樣重要。制造商正在利用現場可編程門陣列(FPGA)更好地在工廠實現從傳感器到云端高效、安全的連接。在當今快節(jié)奏的制造業(yè)格局中,要想保持競爭力,需要在每個環(huán)節(jié)都采用工業(yè)自動化。制造商逐漸認識到自動化帶來的巨大好處,從提高效率和一致性,到降低運營成本和提高安全性,不一而足。事實上,德勤最近進行的一項研究表明,86%的受訪制造業(yè)高管認為,智能工廠解決方案將成為在未來五年企業(yè)競爭力的主要驅動力。為了跟上行業(yè)競爭的步伐,制造商正在工廠車間配置
【儀表網行業(yè)科普】隨著工廠車間技術的擴展,利用額外的計算能力是必要的。先進的自動化控制和機器仿真提供了競爭優(yōu)勢,但需要巨大的處理能力和內存,而傳統(tǒng)PC系統(tǒng)通常不具備。下一代制造業(yè)的革命已經來臨,為了在這場工業(yè)革命中實現更大的投資回報和競爭優(yōu)勢,企業(yè)領導者們需要規(guī)劃如何進行戰(zhàn)略擴張,最重要的是如何處理好他們的數據。機器視覺、人工智能(AI)、機器學習、自動化、工業(yè)物聯網(IoT)傳感器和全廠仿真產生了大量數據,必須在工廠車間進行處理和捕獲。這些數據可以提供給自動化算法、維護周期或性能報告。工廠中數
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