利用物联网技术实现智慧工厂的效益最大化

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工业4.0时代的智慧工厂发展令人欣喜,但是人工智能发展的时间不长,所以难免还会存在诸多问题和不足之处。另外,大数据的运用目前还没有真正落地,还有一些工厂只存在数据而无法找到合适的方法有效利用;系统集成也是困难重重。而物联网技术正是基于实际的需要而迅速发展起来并进入到我们的实际生活中。物联网是新一代信息技术的重要组成部分,IT行业又
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中规院在本次"长宁‘6.17’灾后重建"工作中,无人机小组首先响应了"航拍全景"这套方案。对于自然灾害来讲,迅速获取受灾区域现状并支持通过网络远程分享给项目组就显得尤为重要。面对涉及区域较大的地震灾害,航拍全景的方案是符合上述要求的。
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边缘计算起源于传媒领域,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端。而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据。无论是云、雾还是边缘计算,本身只是实现物联网、智能制造等所需要
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机器视觉是实现智能制造的另一捷径。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断,机器视觉有着比人眼视觉更为精准及稳定的检测功能,使得产品的缺陷在检测过程的失误率降低许多,也正是这样,机器视觉检测加快了智慧工业时代的发展速度。然而,在环境多样化的工业现场,机器视觉系统的稳定性一直都面临着严峻的挑战。如何依靠机器视觉系统检测微小电子元件上细微标记,并精确位置?如何在机器运作的情况下完成3D图像采
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物联网时代的到来,将联接从人与人之间进一步扩展到了人与物、物与物之间,数字化和智能化的浪潮开始席卷制造、电力、交通、医疗、农业、公共事业等各行各业。据IDC预测,全球数据总量到2025年将从2018年的33ZB增长到175ZB,复合年增长率为61%。随着数据的指数级激增,企业渐渐察觉,以云计算为代表的"集中式统一供水模式"存在很多问题:首先,每家每户用水量的增加使得水厂有些不堪重负;其次,水从水厂
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