IC697VAL324 供應(yīng)GE庫存
一、英維思福克斯波羅 Invensys Foxboro I/A Series系統(tǒng):FBM(現(xiàn)場輸入/輸出模塊)順序控制、梯形邏輯控制、事故追憶處理、數(shù)模轉(zhuǎn)換、輸入/輸出信號處理、數(shù)據(jù)通信及處理等。
二、英維思ESD系統(tǒng) Invensys Triconex: 冗余容錯控制系統(tǒng)、基于三重模件冗余(TMR)結(jié)構(gòu)的最現(xiàn)代化的容錯控制器。
三、ABB:Bailey INFI 90,工業(yè)機器人備件DSQC系列等。
四、西屋Westinghouse: OVATION系統(tǒng)、WDPF系統(tǒng)、WEStation系統(tǒng)備件。
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隨著工業(yè)大數(shù)據(jù)的完善以及數(shù)據(jù)分析能力不斷提升,基于設(shè)備機理模型和產(chǎn)品數(shù)據(jù)挖掘,尤其是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學習算法建立分析模型,開展基于規(guī)則的故障預(yù)測、工藝參數(shù)優(yōu)化、設(shè)備狀態(tài)趨勢預(yù)測等單點應(yīng)用。根據(jù)ARC Advisory Group分析,利用傳統(tǒng)方法只能預(yù)防約18%的故障,而其他約82%的故障是偶然發(fā)生的。但是,人工智能技術(shù)結(jié)合巡檢機器人構(gòu)建可預(yù)測性維護模型,不僅減少維護人員成本,更能提早發(fā)現(xiàn)故障,降低工廠的運營成本,保證企業(yè)生產(chǎn)效率的提升,減少額外能耗,助力碳中和。