ABB 4899600-EM DSSA 140 电源单元

　　哪些公司成功地为制造和运营部署了机器智能 (MI) 和数据分析？为什么那些的采用者如此——其他人可以从他们身上学到什么？

　　麻省理工学院制造和运营机器智能 (MIMO) 和麦肯锡公司在哈佛商业评论的 文章中揭示了答案。这篇文章记录了 MIMO 和麦肯锡如何合作进行一项针对 100 家公司的全面调查，以解释高绩效公司如何成功运用机器学习技术（以及其他公司可以改进的地方）。

　　由 MIT 全球运营 (LGO) 计划创建的 MIMO 是一项研究和教育计划，旨在通过加速机器智能的部署和理解来提高工业竞争力。目标是“找到从数据到影响的最短路径”，总经理 Bruce Lawler SM '92 说。

　　因此，麦肯锡项目概括了 MIMO 的使命，即揭开有效机器学习使用的神秘面纱。该调查研究了各行业的公司，探讨了他们的数字、数据分析和 MI 技术的使用情况；目标（从效率到客户体验再到环境影响）；和跟踪。受访者来自麻省理工学院和麦肯锡的广泛网络。

　　以下是我司【主营产品】，有需要可以发来帮您对比下价格哦!

　　主营：世界品牌的PLC 、DCS 系统备件 模块

　　①Allen-Bradley(美国AB)系列产品》

　　②Schneider(施耐德电气)系列产品》

　　③General electric(通用电气)系列产品》

　　④Westinghouse(美国西屋)系列产品》

　　⑤SIEMENS(西门子系列产品)》

　　⑥销售ABB Robots. FANUC Robots、YASKAWA Robots、KUKA Robots、Mitsubishi Robots、OTC Robots、Panasonic Robots、MOTOMAN Robots。

　　⑦estinghouse(西屋)： OVATION系统、WDPF系统、MAX1000系统备件。

　　⑧Invensys Foxboro(福克斯波罗)：I/A Series系统，FBM(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。Invensys Triconex: 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。

　　⑨Siemens(西门子)：Siemens MOORE， Siemens Simatic C1，Siemens数控系统等。

　　⑩Bosch Rexroth(博世力士乐)：Indramat，I/O模块,PLC控制器,驱动模块等。

　　◆Motorola(摩托)：MVME 162、MVME 167、MVME1772、MVME177等系列。

　　PLC模块，可编程控制器，CPU模块，IO模块，DO模块，AI模块，DI模块，网通信模块，

　　以太网模块，运动控制模块，模拟量输入模块，模拟量输出模块，数字输入模块，数字输出

　　模块，冗余模块，电源模块，继电器输出模块，继电器输入模块，处理器模块。

　　我们的优势是：全新原装，，供给一年质保!本公司所有产品都经过严格检测，欢迎询价，收购。只需您有诚心，本公司将会给你供给一个比同行优势的价格，共同拿下单子。

　　Which companies deploy machine intelligence (MI) and data analytics successfully for manufacturing and operations? Why are those leading adopters so far ahead — and what can others learn from them?

　　MIT Machine Intelligence for Manufacturing and Operations (MIMO) and McKinsey and Company have the answer, revealed in a first-of-its-kind Harvard Business Review article. The piece chronicles how MIMO and McKinsey partnered for a sweeping 100-company survey to explain how high-performing companies successfully wield machine learning technologies (and where others could improve).

　　Created by the MIT Leaders for Global Operations (LGO) program, MIMO is a research and educational program designed to boost industrial competitiveness by accelerating machine intelligence’s deployment and understanding. The goal is to “find the shortest path from data to impact,” says managing director Bruce Lawler SM ’92.

　　As such, the McKinsey project encapsulates MIMO’s mission of demystifying effective machine-learning use. The survey studied companies across sectors, probing their digital, data analytics, and MI tech usage; goals (ranging from efficiency to customer experience to environmental impact); and tracking. Respondents were drawn from MIT and McKinsey’s wide-ranging networks.