机器视觉将机器学习与商业级的硬件融合在一起,为消费者和企业提供前所未有的感知环境的能力。除了这些技术,还有自动化和高速网络,共同构成了一场新的工业革命——工业4.0。它们将为工业带来一种低浪费、
许多尖端技术都与机器人学领域相关联,如机器学习和人工智能、人工智能、人机协同或自主移动系统。智能机器人是制造业数字化的重要组成部分,全球制造业面临巨大挑战。 然而,随着消费趋势的迅速变化
IoT Analytics发现制造业在工业物联网(IIoT)平台的支出全球市场占比最大,基于计量经济学模型预测2024年仍是主要市场成长动能之一。IoT AnalyTIcs预估2024年全球
(文章来源:中国智能制造网) 现代科技的快速发展,正给人们的生产生活带来巨大影响。就制造业生产而言,诸多前沿技术的应用,正从不同层面上塑造着传统制造业的体系结构,并为产品制造效率提升、模
时间是宝贵的,这在制造中最为明显。在任何依赖机械和工业设备的设施中,可用性和利用率都是至关重要的问题。预测性维护是工业4.0、工业物联网的主要组成部分,其目标可能是最关键的效率指标:时间。
对于工业4.0及物联网来说,其核心精髓一直都是数据,不过坐拥大数据的企业不一定懂得如何应用,懂得应用的业者恐怕也苦无数据可用,该如何从中寻找蓝海?也许最佳之道正是携手共创。 真正的物联网
物联网预测性维护将如何支撑工业4.0的智能工厂? 尽管取得了巨大进步,但工业物联网(IIoT)仍处于青春期阶段。通过高级分析、大数据、边缘计算和云计算,我们很清楚未来工厂将是什么样,以及
如今这个社会上,对于制造行业而言,进行数字化转型已经成为必由之路,在全球范围内对于工业4.0战略都有着大力的推动,而其中数字化转型应该可以说是制造行业进行智能化、信息化更好的选择之选。那么,在制
区域销售经理Marco La Ciacera和总经理Brendan O’Dowd ADI公司如何看待工业物联网的新局面? 工业物联网(IIoT)的实现不是使现有系统和流程更快、更
工业4.0时代来临,无线通信与定位技术成为智能制造体系发展关键,业者纷纷将Wi-Fi与蓝牙技术导入产品,提升装置实时通讯效能与定位精准度,以更强大的智能功能实现对IIoT的愿景。 工业4
第四次工业革命通过在生产过程中实现新场景来推动数字化制造向前发展(参见图1)。这些场景依赖于基本的设计原则,包括器件互联、信息透明、技术协助,以及分散决策。没有先进的无线通信技术,就无法在现代智能工厂中实现所有这些原则。
ADI公司如何看待工业物联网的新局面?
中国,2020年4月1日——横跨多重电子应用领域的全球领先的半导体供应商意法半导体推出新的工厂设备智能维护振动监测解决方案,助力下一代工业4.0应用快速发展。
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增加差异化云连接解决方案,推进工业4.0领域的采用; 实现客户群体多样化,增加工业销售渠道; 收购完成后预计将在第一个日历年实现每股收益(EPS)增值; 在可观的营收协同效应基础上,预计每年实现约2,000万美元的成本协同效应。
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从第一次工业革命发明轧棉机和蒸汽机开始,到第二次工业革命开发出装配线,新技术的快速采用推动着世界大步向前发展。
——助力现代化工业系统设计