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供应厂家1747-L514
我司产品应用于以下领域：
1,《发电厂DCS监控系统》
2,《智能平钢化炉系统制造》
3,《PLC可编程输送控制系统》
4,《DCS集散控制系统》
5,《智能型消防供水控制系统》
6,《化工厂药液恒计算机控制系统》
7,《电气控制系统》造纸,印染生产线,变电站综合自动化控制系统
并且广泛应用于数控机械 冶金,石油气,石油化工,化工,造纸印刷,纺织印染,机械,电子制造,汽车制造,,塑胶机械,电力,水利,水处理/环保,**工程,锅炉供暖,能源,输配电.
在此为您陈列以下优势：
·英维思福克斯波罗 Invensys Foxboro I/A Series系统：FBM，FCP，CP（现场输入/输出模块）顺序控制、梯形逻辑控制、事故追忆处理、数模转换、输入/输出信号处理、数据通信及处理等。
·英维思ESD系统 Invensys Triconex: 3700A、3805E、3503E冗余容错控制系统、基于三重模件冗余（TMR）结构的现代化的容错控制器。
·ABB：Bailey INFI 90，工业机器人备件DSQC系列等。
·西屋Westinghouse： OVATION系统1C31系列、WDPF系统、WEStation系统备件。
·霍尼韦尔Honeywell：DCS系统备件TC、TK系列模件、HONEYWELL TDC系列，QCS，S9000等备件。
·罗克韦尔Allen Bradley Rockwell: SLC500/1747/1746、Logix5000/1756、PLC-5/1771/ 1785、Reliance瑞恩 等产品。   
·XYCOM：XVME-103、XVME-690、VME总线等备件 
·施耐德Schneider：140系列、莫迪康、Quantum处理器、Quantum内存卡、Quantum电源模块等。  
·摩托罗拉Motorola：MVME 162、MVME 167、MVME1772、MVME177、VME系列。  
··博士力士乐Bosch Rexroth：Indramat，I/O模块,PLC控制器,驱动模块等。 
·GE FANUC(GE发那科):IC693和IC697系列模块、卡件、驱动器等各类备件
如需进一步了解产品信息，欢迎来电详询！我们将会给您的服务！
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　案例：曾和合作伙伴探索过空压机的大数据分析。在涉及到工业设备的大数据分析应用中，有很多PHM（设备健康维护管理）的案例。
　　但在跳到智能运维之前，好先讨论一下预期的业务逻辑，我们的目标是做第三方运维业务（大数据用来提高维修效率），还是通过空压机的数据，来支撑一种新的业务模式，比如供应链金融、业务流程优化、能效优化等。
　　剖析一下，先不考虑现实条件，假设技术是**的成功，这个技术实现之后，到底能干嘛？
　　一年的这种压缩机，它的运维成本到底是多少？如果我是这个设备制造商，我做智能运维到底是来帮谁实现什么？我的收入或者我的成本来自于什么地方？
　　如果智能运维的收入包括利润率都非常低，整个产业链，整个行业都还没有发力，不妨转变业务逻辑，不要急于模仿一些看似别人在其他领域已经成熟的案例，先灵魂拷问自己的商业本质是否合理。
　　指雁为羹：脱离约束条件的“乌托邦”很难成功
　　案例：这类问题通常出现在一些调度优化、运筹优化层面，一讲生产调度或者运筹优化，大家很容易的就想做全局优化，这是大家的梦想，只有全局优化才能有提升的空间。但是现实中，要具体问题具体分析，不能脱离物理世界的约束条件。
　　例如，港口的集装箱码头，其中一个很重要的问题就是码头的堆场优化。因为堆场决定容量，中国香港的码头是比较拥挤的，做对比优化的空间很大，效益也大，我们要分析船来了之后怎么快速的支持装货、卸货。
　　但是做堆场优化，业务范围到底做多大？客户希望做端到端的堆场优化，一个集装箱来了，就要决定优位置。这里忽略了，为了做堆场优化，
　　要有比较明确的集装箱的到达量预测，预测必须相对准确；
　　*二，我要整个装备的维修周期数据，要获得排班数据，要获得船期数据等各种关联数据；
　　*三，要避免场内卡车的拥堵，如果同一艘船的所有集装箱都放在一起，装船时候可能会造成局部拥堵。
　　现实情况下你很难获得这么全的数据，中间的约束很多，，流量预测就很难做的精准。*二，船的到达，按说有固定的周期，但是也有些天气因素，有些如当前疫情因素是不完全可控的。在这种情况下，如果做优化，是基于大量的假设，效果可能会打一些折扣。
　　不光在码头，其实工厂内的调度优化也是这样，我们虽然追求全局优化，但还是要考虑现实的条件，哪些数据不可得，包括得到之后他节省的成本到底有多高，都要认真考虑，当然技术上肯定会尽大的努力来做。
　　空中楼阁：与组织形态失配的数据分析很难落地
　　过去我们也做过一些，从技术上可行，甚至精度还不错，例如在设备故障诊断里一些重大部件的故障预测，虽然样本比较少，结合一些机理和数据挖掘知识，有的时候还可以做出来一个不错的结果。
　　但是结果落地的时候，其实大家很沮丧，问题就在于我就发现一个问题，有的时候预示着在现有的考核体系下，可能会某种程度上暗示着现有的运维团队做的不到位，过去的定期维护做的不太好。这时候要指望现场*团队给出真实的或者及时的反馈，通常很难。
　　大家可以联想一下，包括质量提升等各种课题都会遇到类似的问题，在工业以外，甚至在商业里的很多预测，推行的时候也会遇到类似的问题，这个课题正好是某个部门负责的，他天天用自己经验来做，现在你用数据分析比以前好，除非这个项目从归口，从组织形态上做一定的调整，否则通常很难让他真正用起来。