GJR2368900R1510 87TS01 ABB模拟量输入模块

　　第二个用例专门用于演示工业资产的实时监控。数据从大量传感器中捕获并发送到柯马部署的应用程序，该应用程序在 TIM 的云中运行。此应用程序使用获取的数据来计划预测性维护、提高其生产计划预测的准确性以及提高质量

　　等。

　　第三个用例演示了用于增强远程支持场景的沉浸式远程呈现，在该场景中，远程专家协助维护人员使用增强现实 (AR) 和分步数字教程调查和解决故障。

　　柯马试点采用了我们的端到端传输感知切片编排解决方案的四个关键组件中的两个：传输感知切片和传输感知网络抽象功能，如图 1 所示。因此，该解决方案确保了所有提供具有相关 E2E QoS 特征的服务所涉及的资源（无线电、传输和云）。编排器根据无线网络上定义的QoS，识别相应的传输需求，然后将请求发送到传输域。E2E QoS 通过由无线电和传输组成的独特基础设施自动和动态地管理。

　　用于 QoS 调整的基于 AI 的网络动态和基于 AI 的 AC（图 1 所示解决方案的另外两个关键组件）已在爱立信实验室中作为软件模块进行定义和演示。

　　柯马试点清楚地表明，传输域可以保持其传输的网络切片的属性，而无需将其调整到无线电流量的峰值，这将成为各种用例的关键推动力。我们将传输感知引入切片机制的概念，以及在柯马试点中展示的其他概念，已经在我们的行业中获得了显着的认可 [4, 5]。

　　未来的数字服务将需要 5G 及以后的新功能，包括在特定部署区域（本地、受限范围、一般范围）中大规模适当的端到端 (E2E) QoS，其中服务随时间动态变化，并且空间。为了满足这些要求，网络基础设施将需要支持多种异构服务，包括那些要求极高性能的服务。

　　传输感知网络切片编排将成为垂直行业服务的关键推动者，因为其根据实际需求管理网络资源的能力确保了具有成本效益的服务支持。它通过将与切片相关联的服务的 E2E QoS 参数映射到相应的网络资源（包括部署区域中的传输连接）上来实现这一点。基础设施域可以从服务提供阶段自动维护网络切片的属性，而无需将传输网络资源的维度调整到无线电流量的峰值。我们的解决方案还采用人工智能方法来执行流量预测并动态调整服务部署区域中传输连接的 QoS，

　　从本质上讲，为了支持垂直行业的服务，我们的研究表明，5G 切片编排应该在几个方面进行扩展，以提高自动化和传输意识，并通过减少过度配置来化服务的流量。

　　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。

　　The digital services of the future will demand new capabilities in 5G and beyond, including appropriate end-to-end (E2E) QoS at scale, in specific deployment areas (local, confined wide, general wide), where services vary dynamically in time and space. To meet these requirements, the network infrastructure will need to support a mix of heterogeneous services, including those demanding extreme performance.

　　Transport-aware network slicing orchestration will serve as a key enabler of services for industry verticals because its ability to manage network resources according to actual needs ensures cost-efficient service support. It does this by mapping the E2E QoS parameters of the service associated to the slice on the corresponding network resources, including the transport connections in the deployment area. The infrastructure domains can automatically maintain the properties of the network slice(s), from the service provisioning phase, without the need to dimension the transport network resources to the peak of the radio traffic. Our solution also features an artificial intelligence method to perform traffic forecasts and dynamically tune the QoS of the transport connections in the service deployment area, with the scope to optimize the usage of resources while guaranteeing the required performance level.

　　In essence, to support services for industry verticals, our research indicates that 5G slice orchestration should be extended in several aspects to increase automation and awareness of transport, and to maximize the amount of traffic served by reducing over-provisioning.