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社区公告

物联网与自动化一脉相承,本社区从工业控制和自动化的角度解读物联网产业的发展,向您介绍最新动态、技术和应用。欢迎您加入社区第一时间得到社区更新。
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详解智能制造时代传感器的功能和作用!

发表时间:2018-11-04

智能传感器的功能是通过模拟人的感官和大脑的协调动作,结合长期以来测试技术的研究和实际经验而提出来的。是一个相对独立的智能单元,它的出现对原来硬件性能苛刻要求有所减轻,而靠软件帮助可以使传感器的性能大幅度提高。

物联网与嵌入式是什么关系?物联网与嵌入式系统开发

发表时间:2018-10-02

嵌入式系统,是属于一种“完全嵌入受控器件内部,制定于应用而设计的专用计算机系统”,依据英国电气工程师协会讲的所定义,嵌入式系统制定为控制、监视或辅助设备、机器与用于工厂运作的设备。

深度解析机器学习算法——人工神经网络

发表时间:2018-09-16

从学习风格的角度看,机器学习有很很多种学习方法,我们简要地列举其中几种方法:监督学习、非监督学习、强化学习和迁移学习。

提升工业网络安全的门槛有哪些?

发表时间:2018-09-16

工控系统以“可靠性”、“稳定性”为首要需求且采用大量的私有协议,软件难以及时升级、系统补丁兼容性差、发布周期长等问题,使得企业不具备及时处理严重威胁漏洞的能力。

工业4.0非易失性存储器如何实现数据的可操作性?

发表时间:2018-06-10

为了保证这一数据记录的可靠性,工业4.0非易失性存储器需要支持快速写入、实时非易失性以及接近100万亿次循环、近乎无限的读/写持久性。

详解现场总线和工业以太网,看完就懂了

发表时间:2018-02-03

随着传统制造企业正在加快智能制造转型的进程,工业互联网迅速在全世界范围内兴起。在工业互联网的技术构架中,通过各类通讯方式接入不同设备、系统和产品,来采集海量数据是其重要的一环。

制造企业如何根据生产需求选择适合的云模型?

发表时间:2017-10-26

制造业使用云计算的最大好处之一是能够快速地获取和实现基于云的解决方案。这种提高业务敏捷性的结果是,将合理的资本、时间和能力放在必要的云基础设施上。

区块链?人工智能?2018 年值得关注的十大技术趋势

发表时间:2017-10-26

技术正在逐渐改变我们生活和工作的方式,在过去的十年里,这种变化的速度更是急剧上升,因此我们更需要紧跟步伐,做出明智的决定,而且随着 AI、IoT 以及沉浸式体验等领域的不断发展,我们应和这些具有高潜力的技术保持密切的联系。

深度解读边缘计算

发表时间:2017-09-20

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,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。

在工业中应用以太网的五大原因,你知道吗?

发表时间:2017-09-09

工业以太网是在以太网技术和TCP/IP技术的基础上开发出来的一种工业网络。以前,以太网一般是在商业应用中作为办公网络用的,目前以太网在工业应用中的使用成为热点,将来工业以太网由可能成为工业控制网络结构的主要形式,形成一网到底的局面。

MES与APS有啥区别?智能工厂布局必知

发表时间:2017-08-21

随着制造精益化,制造数字化的不断发展,形成了MES制造执行系统,它包含了11个模块:1生产计划排产。2、作业人员管理。3、生产单元分配。4、资源状态管理。5、产品跟踪管理。6、质量管理。7、文档图纸管理。8、设备维护管理。9、设备性能分析。10、车间数据采集。11、制造过程管理。

改造自动化工厂的五大误区,搞清楚了你就是大咖

发表时间:2017-08-12

“机器人革命”开始,不少企业就已踏上工厂自动化的“不归路”,无人工厂也似乎渐渐成为未来工厂的发展趋势。但全自动化流水线却零星地出现大型企业中,尽管政府大力推动机器人换人政策,不少企业领了国家发放的津贴,硬是把设备“晾”在生产车间里。

解剖工业机器人的组成部件,有哪些你知道吗?

发表时间:2017-08-12

机器人的技术参数反映了机器人可胜任的工作、具有的最高操作性能等情况,是设计、应用机器人必须考虑的问题。机器人的主要技术参数有自由度、分辨率、工作空间、工作速度、工作载荷等。

编写PLC程序的3个步骤

发表时间:2017-07-30

一般PLC+触摸屏的机器基本上接线都差不多,所以电路接线图就在cad图纸略改一下,把别的机器上的开关名删了就行了,这样,一个空白的PLC接线图就出来了,所有的开关接线这个时候都没有取名。就这张空白图纸发下去,叫电工接线。但是所有的线上必须打上线号。

智能制造的关键技术或概念理解

发表时间:2017-07-30

数字孪生或数字双胞胎,是指充分利用物理模型、传感器数据收集运行历史等数据,覆盖产品全寿命周期与全价值链,从基础材料、设计、工艺、制造以及使用维护全部环节,集成并驱动以统一的模型为核心的产品设计、制造和保障的数字化。

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