Bently本特利 9200-01-05-10-00 速度传感器

　　以下是人工智能给制造业带来的主要革命：

　　a) 预测性维护

　　制造企业可能需要对生产线机械和设备进行持续维护，这是一项重大开支。这将对任何资产生产运营的底线产生至关重要的影响。

　　一份报告显示，制造工厂的计划外停机成本估计为每年 500 亿美元。此外，42% 的计划外停机是由资产故障造成的。

　　出于这个原因，预测性维护已成为制造商确定在役设备状况以推测何时应该进行维护的必备解决方案。

　　预测性维护有助于减少成本节约或基于时间的预防性维护。它使用机器学习和人工神经网络形式的先进人工智能算法来检查有关资产故障的预测。实施预测性维护将减少停机时间，并延长生产机器和设备的剩余使用寿命 (RUL)。

　　b) 质量 4.0 的兴起

　　由于产品上市时间的期限和产品复杂性的上升，维持制造业的质量标准变得非常困难。另一方面，客户期待完美的产品，并要求制造商提高质量。

　　这就是为什么制造业在制造过程中更喜欢质量 4.0 的原因。

　　质量 4.0 涉及使用人工智能算法将可能导致产品质量问题的新出现的生产故障通知制造团队。质量 4.0 将新技术与提供运营、性能和创新的传统质量方法相结合。

　　新技术包括机器学习/人工智能、连接设备和操作、云计算、大数据、区块链等新形式的协作，以及 AR/VR 混搭等新应用。

　　实施质量 4.0 使制造商能够收集有关产品使用情况及其性能的数据。这有助于产品开发团队做出战略和战术工程决策。

　　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。

　　Here are the key revolutions AI brings to manufacturing industry:

　　a) Predictive Maintenance

　　Manufacturing businesses may undergo ongoing maintenance of production line machinery and equipment, which is a major expense. This will create a crucial impact on the bottom line of any asset production operation.

　　A report shows that an unplanned downtime costs of the manufacturing plants were estimated US$50 billion annually. In addition, asset failure is the cause of 42 percent of this unplanned downtime.

　　For this reason, predictive maintenance has become a must have solution for manufacturers to determine the condition of in-service equipment to presume when maintenance should be performed.

　　Predictive maintenance helps to reduce cost savings or time-based preventive maintenance. It uses advanced AI algorithms in the form of machine learning and artificial neural networks to check predictions regarding asset malfunction. Implementing predictive maintenance will reduce downtime, as well as extend the Remaining Useful Life (RUL) of production machines and equipment.

　　b) The rise of Quality 4.0

　　It became very tough to maintain quality standards to the manufacturing industries due to time-to-market deadlines, a rise in the complexity of products. On the other hand, customers are expecting faultless products and demanding manufacturers to increase their quality.

　　This is the reason why, manufacturing industries prefer Quality 4.0 in the manufacturing processes.

　　Quality 4.0 involves the use of AI algorithms to notify manufacturing teams of emerging production faults that are likely to cause product quality issues. Quality 4.0 blends new technologies with traditional quality methods that provide operational excellence, performance, and innovation.

　　The new technologies include Machine Learning/artificial intelligence, connected devices and operations, new forms of collaboration like cloud computing, big data, block-chain, and new apps like AR/VR mash-ups.

　　Implementing Quality 4.0 enables manufacturers to collect data about the usage of products and their performance. This helps product development teams to make both strategic and tactical engineering decisions.