推动工业互联网平台规模化应用,全面支撑制造企业数字化转型与产业链现代化建设.
随着智能制造的推行,传统工业数字化转型已势不可挡,不少企业已逐步建立起了数字化运维平台,尽管提升了工厂运维数据的保存与管。
对设备状态的准确预知可以体现在备品备件提前准备,也可以优化备品备件的库存,根据大数据对备品备件准备策略进行调整和优化。
振动、温度(红外)、声发射、油液(铁谱)、无损检测、压力、强度、表面、工况参数、电气。
数字孪生在制造业的应用前景广阔。其中,产品的数字孪生应用覆盖产品的研发、工艺规划、制造、测试、运维等各个生命周期。
在工业制造领域,要完成产品部件的设计修改,尺寸装配,通常需要反复尝试,耗费大量人力物力。利用数字孪生可以为工业生产建立起虚拟空间。
数字孪生,是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射。
边缘计算利用其设备侧的通信能力、IT与OT融合能力和数据处理与分析能力,放大了5G、AI和云计算的应用价值,把边缘能力融入到了现有的工业自动化体系当中。
在装备制造中,需要对关键设备和部件实现设备的远程状态监控、故障诊断和预测性维护,从而提高设备的使用效率,保证生产的稳定运行,减少不必要的库存,降低维护成本。
边缘计算是指在数据源头的附近,采用开放平台,就近直接提供最近端的服务。边缘计算是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算

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