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      增重編碼器模塊 1794-OW8 同步傳輸控制

      更新時間
      2025-01-10 13:30:00
      價格
      2056元 / 件
      品牌
      A-B
      型號
      1794-OW8
      產地
      美國
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      增重編碼器模塊 1794-OW8 同步傳輸控制

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      1746-IO12DC

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      增重編碼器模塊 1794-OW8 同步傳輸控制

      趨勢七:工業大數據

      人工智能的價值釋放,進一步加速工業企業的數據基建進程

      大數據技術是數據采集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術的總和,其幫助企業沉淀海量多維、高增長、多形態的信息資產。進而有能力利用智能技術獲得洞察、自優化、預測、決策能力。工業大數據技術是在工業物聯、產業互聯產生的海量、復雜的數據中發現新的知識規律,挖掘有價值洞察的技術手段,推動制造型企業以數據驅動的產品服務創新、經營水平提升、和生產運營提效,商業模式拓展。

      2023年,人工智能的突破性進展讓業界開始關注大模型的行業化應用,而工業大數據成為工業企業構建AI可用的數據體系、打造工業大模型的關鍵支撐。對于數智化轉型處于地位的企業來說,工業大數據潛在的巨大價值將吸引他們未來數年持續加大IT投入,帶來一些趨勢性變化:

      一是數據全生命周期管理加快被實踐,工業大數據的高度復雜性是傳統數據技術應用于工業的難點,而AI技術非常擅長處理復雜但具備結構性的數據,所以企業全生命周期數據管理的理念將被更多企業付諸實踐。二是大數據技術的進階應用加速落地,數據技術高階應用加快,比如數據處理環節的湖倉一體、批流一體,數據分析等技術應用,數據分析環節的算法模型、智能標簽、知識圖譜、可視化等分析技術等。

      趨勢八:新一代人工智能

      群體智能成為AI在工業領域應用的下一個突破性方向

      群體智能技術是模擬自然界生物群體行為的人工智能技術,具有去中心化、智能度高、靈活性強的特點,可以在沒有中心控制且對全局環境認知不足的情況下完成很多復雜任務。工業領域群體智能是指在工業生產、管理等環節中,利用多個智能設備或系統(如機器人、傳感器等)通過分布式、去中心化、自組織的方式協同完成復雜任務或解決復雜問題的技術。

      2023年,群體智能技術將更多被業界討論,并開始融入制造業數字化轉型的技術攻堅進程。在大語言模型、邊緣計算、物聯網、知識圖譜等多種技術棧的支撐下,群體智能技術發展的基礎已經趨于成熟,技術將逐漸走出實驗室。在技術突破點方面,群體智能技術探索重點會在多個智能設備或系統在邊緣節點的分布式協同計算。具體來說利用邊緣側的算力集群,提高分布式群體智能的實時性、靈活性和魯棒性,降低對中心節點和云端的依賴,如:工業機器人集群利用邊緣計算開展實時協作控制、故障檢測、自修復任務;設備傳感器集群可以利用邊緣計算實時開展數據融合、壓縮、分析等任務。這些都是群體智能落地的場景趨勢。

      趨勢九:工業數字孿生

      工業數字孿生技術推動數字技術在制造業的規模化應用

      數字孿生技術的要義是在數字信息平臺上創建一個與實體對象或系統相對應的虛擬模型-“數字孿生體”,它可以實時或準實時地接收實體對象或系統上的傳感器采集的數據、并將其進行動態仿真和分析,輸出決策數據。工業數字孿生技術是工業互聯網的核心技術之一,通過在數字空間構建物理對象的模型,并利用實時數據驅動模型運轉,實現數字空間與物理世界的雙向映射和交互,從而為工業企業提供綜合決策所需的環境和能力。

      基于工業數字孿生底座,企業得以有效構建起的工業仿真系統,進而在系統中規模化試驗諸多數字技術,推動技術規模化應用。預計2023年,工業數字孿生技術將繼續深入發展,顯著提升工業數字孿生系統面的復雜經營環境的可用性,從而規模化支撐數字技術落地。一是數字孿生體構建技術,在工業大數據支撐下,數字孿生技術從模擬特定場景向模擬復雜系統擴展,實現對整個生產過程、供應鏈網絡、產品全生命周期等復雜系統的數字化建模。二是數字孿生交互技術,工業企業更加強調將數字空間的優化結果及時反饋到物理世界,并獲得期待的經濟效益。推動技術產品在數字空間與物理世界的雙向映射更加實時,物理對象的智能化協同水平顯著提高。三是數字李孿生支持業務創新。改進監控改善工廠運營成本結構,基于工業仿真環境預測分析和調度管理,產品對抗性研發、差異化設計等。

      趨勢十:工業操作系統

      數字工業操作系統為制造業數字化進程帶來自主性和開放性

      數字工業操作系統是基于物聯網、云計算、大數據、人工智能等新一代信息技術的數字工業智能化基礎設施,可實現對工業設備、工藝流程、生產數據、運營管理等各個環節的全面感知、分析、優化和控制。作為工業企業數字化轉型的技術底座,數字工業操作系統是工業生產管理平臺,還是連接工業要素實現全局優調度的資源平臺、沉淀工業數據與大模型實現數據高價值轉化的智能平臺、承載工業應用與服務的行業標準化開放平臺。

      當前,數字化轉型的企業面臨著自主可控和生態開放的雙重挑戰,而數字工業操作系統將給制造業數字化進程帶來自主性和開放性。在自主性方面,工業企業將更多通過私有化部署或訂閱方式獲得自主可控的數字工業操作系統,并根據企業的特點和需求進行定制化開發和應用。企業會嘗試利用模型構造能力打造產業大模型(Industry GPT)。在開放性方面,企業趨向于基于工業操作系統的開放式架構實現不同工業設備、傳感器、控制器的對接和集成,并實現跨行業、區域、企業的數據互聯互通。

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