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从工业到协作，大众动力总成的自动化升级之路

“相较于传统工业机器人，CRX工业协作机器人占地面积更少，灵活性和安全性更高，人机协作模式下，我们不需要在机器人旁边额外设置防护栅栏，有效地节省了空间。
工业机器人
来源：发那科机器人
2024-01-08

钢铁电商平台的Docker容器云平台建设实践

持续集成监测代码提交状态，对代码进行持续集成，在集成过程中执行单元测试，代码Sonar和安全工具进行静态扫描，将结果通知给开发同学同时部署集成环境，部署成功后触发自动化测试。 当容器重启后，读写层中的数据（包含日志）也会一并被清除。 要保证存储在etcd中的数据始终有效，就需要让etcd主动释放无效的实例信息，来看一下注册中心刷新的机制，代码直接奉上：服务发现confd是一个轻量级的配置管理工具，支持etcd作为后端数据源，通过读取数据源数据 Q：请问在实际企业容器云部署过程中，是不是开发代码都commit到一个新的镜像中，持久化数据都单独用容器数据卷的方式，映射到宿主机上进行管理的呢？A：应用分有状态和无状态，区别对待。 Q：请问数据库也是部署在容器云上吗，还是独立的数据库平台？A：数据库独立部署Q：采用host网络是否主要考虑是方便服务注册？A：方便服务注册和发现，还有性能。
云计算
来源：RancherLabs
2018-02-07

人工智能与数据科学在汽车工业中的应用（连载三）

在开发过程中，多标准优化，如车身安全和噪声、NVH需要同时优化，由于计算时间的要求过高仍然很少使用。然而，正是这种方法提供了巨大的潜力，当涉及到多个部门共同设计时，就能更快更有效地达成一致。 这些应用程序通常集中在特定的开发领域，这是由于仿真数据管理作为数据生成、数据使用和分析之间的中心接口，存在瓶颈。 然而，数据收集和数据保护的复杂性，以及数据采集的部分不准确性，意味着需要对数据收集策略长期进行仔细规划的方法。 由于最终客户体现的人的因素起着至关重要的作用，因此客观的数据和主观数据都要考虑；客观数据如销售数据、个人的价格折扣、经销商活动等；主观数据如基于调查的顾客满意度分析或涉及品牌形象、细分率、品牌忠诚度等许多主题的第三方市场研究等 人工智能与数据科学在汽车工业中的应用（连载一）人工智能与数据科学在汽车工业中的应用（连载二）人工智能与数据科学在汽车工业中的应用之愿景篇
大数据
来源：e-works
2018-03-03

从PC控制发展历史看PC控制的潜力！

它们共同的特点是在一个系统内既有实时控制的PLC，又有非实时的可直接链接IT（包括云、IIoT、数据中心等）的系统，为OT与IT融合给出了一种解决方案。 在同一个系统中实现传统PLC的实时控制的同时，引入基于互联网的非实时任务，依赖全局数据空间中间件，为不同的实时数据处理方式和非实时数据的处理方式提供了数据交换的途径。 包含在中间件中的全局数据空间GDS是PLCnext技术中一个特殊的部件，通过所谓的“数据端口”保证单个部件实时数据交换的一致性。 ▲图3PLCnext的系统架构集实时控制和非实时处理于一体近年来在工业自动化市场出现的新品种引起了广泛关注，这就是运用于工业边缘、可安全接入工业互联网的可编程工业控制器，例如美国Honeywell的ControlEdgePLC 这种集设备边缘、路由器边缘和计算边缘于一体的功能多、算力强、通信灵活的新型控制器，对下可以直接接入各种I/O，执行PLC的控制、数据采集和处理等多功能，对上可以直接与云端和数据中心相连（见图4）。
其他
来源：工控百家谈
2021-06-09

石化行业MES系统浅析

特别是装置启动、停机和应急处理等暂态过程的各项操作，不仅影响生产效率，而且存在着安全隐患。 、关系数据库、历史数据库和事件日志数据库），业务模块和平台是紧耦合的关系。 ●以数据平台为核心基于石化企业的核心数据模型建立统一的数据集成平台。核心数据模型包括工厂数据模型和业务数据模型。 装置数据校正的主要数据来源是生产实时数据采集系统、手工录入和其他系统。数据校正的结果，作为全厂油品平衡和全厂物料平衡的装置数据基础，提供装置投入产出统一数据源。 实时数据库系统的应用使得MES实现了从生产现场直接采集数据，进而提高了数据采集的质量和效率;此外，通过将各类生产运行数据进行实时集成和整合，形成面向生产管理的企业生产运行数据库，为企业生产经营管理优化提高了数据基础
MES/MOM
来源：e-works
2015-06-12

DCIM工具真正的价值（上）

在本文中，我们将向大家解释DCIM工具如何通过收集数据并将这些数据浓缩为有价值的信息来为企业的IT和基础设施团队所用。 即使将通过IP连接将大量数据并入空调也是相当令人头疼的。大多数数据主要用于制造商跟踪性能和故障，并且每款设备都是以其自己的格式提供这些数据的。 有了DCIM，多少数据量是属于过多的数据？定义数据中心基础架构管理或者准确地解释其应该做什么几乎是不可能的。为什么呢？因为每款DCIM工具都有不同，他们对于数据中心基础设施的监控差别很大。 一款好的DCIM工具将所选的报警和警告将提供给监控整个数据中心园区的楼宇管理或自动化系统，并且通常连接到安全桌面。这些人比数据中心处理的数据更多，所接受的使用和操作培训也很少。 DCIM的控制和合作方面的挑战数据中心基础设施管理软件有助于在数据中心中融合设施和IT。
数据中心
来源：机房360
2017-04-09

高压设备制造企业MES设计构想方案

，主要体现在数据层的集成交互，针对数据集成我们在数据集成平台的思路里进行详细描述。 根据已有系统的应用现状，这里进行数据集成的方法只有两种：一：本系统中针对关联系统直接读取底层数据库，编写复杂数据交互接口；二：借助关联系统对外接口读取数据，即各关联系统编写对外数据接口，本系统只编写简单数据对接接口即可 ；基于关联系统底层数据库级的数据交互策略：该方法就是针对工序数据采集点的需求，需要哪些外部系统的数据，编写底层数据库（不同数据库要不同的连接池程序）访问程序。 示意图如下：基于关联系统程序级的数据交互策略：该方法就是采用关联系统提供商提供的对外数据交互接口来进行跨数据库平台的数据集成工作。 形成严密的权限管理及数据安全管理（系统管理员集中授权），非本工序工号登录的用户不能进入工序操作界面（唯一操作工号，按工序授权，只显示授权工序界面，步进式操作，系统设定流程模版），只授予查询权限。
MES/MOM
来源：e-works
2010-05-07

激光锡焊——电子元件的“粘合剂”

由于锡膏一旦加热不均匀，容易形成小颗粒锡珠，飞溅并附着在电子设备内部会形成安全隐患，所以一方面需要配置成分合适的锡膏，另一方面也对半导体激光器功率和工控系统控制提出了严格的要求。
激光加工
来源：维科网激光
2024-01-05

李欲晓一汽解放发动机事业部锡柴工厂厂长

图3智能工厂管理平台通过以上措施，企业在数字化转型升级方面取得了以下四个方面的重要创新与突破：1.建立了智能调度管理系统首次在发动机行业提出建立异常停机事件与调度决策指令的关联数据库，依托安全、可靠、高效的 2.成功应用了工业大数据实现设备关键部件寿命预测在大数据技术应用方面取得了突破性进展，开发出国内先进的机床主轴失效以及伺服轴失效数字化模型，并通过应用长短期记忆网络和高斯混合模型，实现了大数据技术在高端装备智能化失效预测上的成功应用 （2）在成功应用了大数据技术之后，基于物联网技术实时采集主轴电流、扭矩等关键数据，开发了国际先进的失效分析数字化模型，结合设备负载、切削参数以及历史损坏记录等海量数据，实现了机床主轴与伺服轴寿命的实时寿命监控与预测 ●替代手段不同（硬件设备为主、简单数据、单一逻辑Vs复杂数据复杂逻辑、算法软件为主，复杂数据、硬件）。●替代绩效不同（一致性Vs实时性、全面性、准确性）。●通过信息系统实现自动分析，自动下达决策指令。 ●第三步：定义前述功能流程图和功能逻辑图中使用到的要素，包含了数据来源、采集方式、交互方式等进行定义。●第四步：把第三步产生的数据梳理成清单/汇总表，定义字段，并整理数据库信息。
优秀CIO参评内容
来源：e-works
2021-01-19

推进数字化工厂建设，赋能新亚电缆数字化转型

南方电网履约供应链平台和国家电网电工装备智慧物联接入项目、销售报价合同管理系统、财务业务一体化管理系统、产品生命周期管理系统、产品质量追溯系统、企业能耗管理系统、OA协同办公系统、产品工艺辅助设计管理系统等项目系统，同时，升级部署了企业数据中心和网络安全中心 11）缺乏有效监督、反馈和分析体系12）生产过程数据大部分通过人工记录汇总，极难通过数据分析和数据的波动发现生产过程上的问题，难以提升生产的管理水平。 面向智能制造的MES数字化管理系统平台的部署，实现了生产执行全过程的数据化管理，MES系统的成功部署，为企业的生产管理提供了全面的信息化和数据化支持。 图6生产数据分析看板看板通过收集生产管理人员所关注的各个关键点和数据指标，对过程数据进行综合分析的提取整理，以图形化的形式进行展示实时数据。 通过实施“面向智能制造的MES数字化管理系统平台项目”的前后数据对比发现：另外，“面向智能制造的MES数字化管理系统平台项目”实施所提供的数据为管理者和决策者提供了非常丰富的数据支持
MES/MOM
来源：e-works
2024-01-23
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