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研华自动化:智能制造如何协助制造业快速转型、复工

  • 课程类型:在线培训
  • 状态:状态
  • 讲师:
  • 发布日期:2020-02-20
  • 课时:0
  • 浏览次数:18119
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课程详细

生产系统,研华

 第一课

  疫情当下,如何有效且安全的复工目前是企业面临的最大问题。以制造行业为例,复工过程往往就是生产系统恢复,确保工厂能够正常启动和稳定的运行能力,但是疫情当下,复工将是一个多部门协调的复杂过程。

  以往复杂且昂贵的冗余部署和高难度的管理,对于疫情当前复工到以往正常状态,就是一个挑战。过程中可能存在多次调试,甚至是计划外的停机。若SCADA、HMI、Historian和其他关键工业自动化系统的停机可能造成产量降低、收入损失、监管部门罚款、质量下降或声誉受损。为了最大程度提高您的生产力和质量,则需要确保制造设备保持平稳运行和永远在线。

  如何实现工厂制造产线关键服务时时在线,不中断的低成本工控容错系统,研华为你细细道来。

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生产系统,研华

 

  第二课

  你知道普通口罩和N95口罩的区别吗?怎么把生产品质做到如同N95“对非油性颗粒物防护效果达到95%以上”你又知道吗?

  一般而言,生产制造环节是工业企业关注投入成本最高、产生价值最大的场景,同时通过处理和分析生产过程、产品测试的各类数据,优化生产过程、改良运行模式,典型的有生产过程控制优化、资源调度优化、品质提升和能耗优化。在生产流程化管控中,生产测试是核心环节,以往生产测试环节大多是人工管理机制,存在过程把控不及时、数据庞杂无序、测试效率低下等问题,从而导致管理者无法对产品质量信息进行实时追踪及管理,进而无法及时对经营管理做出有效的判断和决策。

  研华将与您共同探讨离散型制造企业如何构建自动化生产测试系统,如何通过处理和分析生产测试的各类数据优化生产过程,提升产品品质,降低人力成本,并将以某手机震动马达生产企业客户实际现场应用来全面解读系统价值及优势!

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生产系统,研华

 

  第三课

  疫情当下,如何做生产制造远程管理如设备远程管控、能耗管理、物料调度、作业排成、质量管控等,以及部署安装后可实现生产作业的远程监测与调度,现在就是企业开创全新作业模式是最佳时机。

  现在的智能制造的建议体系中,网络完全性是必须考量的环节,且当下要求工业自动化信息(OT)越来越多的和信息化(IT)融合发展,智能工厂的建设依赖于PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心信息系统的支撑,必须要求这些信息做到互联互通和智能协作。安全层级方面,工业以太网可使管理级到现场级的资料传输规格一致,使用者只需要掌握单一网络技术即可互连,然而标准化网络结构也因其透明度带来高风险。从智能制造到物联上云;从边缘计算到智慧赋能,如果没有一个高效可靠的通信链路,自动化和检测系统就将失去意义。

  研华将针对工厂自动化的安全部署,与您共同分享如何通过研华整体通讯解决方案实现多种协议互通及数据的采集与传输。

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生产系统,研华

 

  第四课

  富士康开始生产口罩了,比亚迪也跟进制造口罩了!传统的观念下,这么庞大企业,居然如此之快的转型?相信这样快速的转型都离不开这两家制造大厂的供应链管理优势。

  传统企业信息化还是集中化处理,任何变动都是牵一发而动全身的关键,智能化灵活程度也大打折扣。随着云计算、大数据、人工智能等技术的高速发展,传统的自动化已经不能满足企业信息透明、柔性生产、实时管理、预防维护等需求,因此越来越多的管理者希望打造智能化工厂,首先要是一个具有灵活性的工厂。

  在工业领域,边缘计算将自动化控制与信息通信技术相互结合,形成智能化制造场景。目前,制造厂商纷纷引入IT技术来升级制造设备,提高生产效率。研华作为智能系统及嵌入式平台产业的领导厂商,凭借多年工业计算市场的深耕经验,推出了全新一代模组化概念的边缘计算平台及设备智能化解决方案,为企业的信息化及智能化建设提供了新的助力。

  我们将为您分享在不同行业应用中边缘计算\设备智能化的解决方案,并将以实际案场应用来为您展示整合方案优势及价值,同时也将在线与广大伙伴探讨如何构建边缘计算产业生态,打造智能化管理平台!

  识别以下二维码观看“以边缘计算助力设备智能化”

生产系统,研华

 

  第五课

  从2003年第一次爆发SARS,再到2020年的新型冠状病毒,每一次的测量体温,消毒,让管理员的小本子记录着密密麻麻的信息,都历历在目。不同的是这次疫情,大家的手机APP都能实时让疫情最新情况和中央应对政策得到第一时间的发布和重视。这也如同将企业信息化进一步完善,联网、实时采集、实时反馈等智能化升级改造,主动去掌控市场的命脉而快速调整。

  首先是要将工厂底层的设备联网。依照研华的经验,传统工厂在工业4.0的过程中需落实以下四步:自动化与省力化、设备联网与数据采集、数据整合与可视化、大数据分析与预防维护。理论上,只要监测制造环节中的数据,就能往自动化发展。但事实是,大多数制造业的设备都是老旧设备,没有数据监测与通讯的功能,且因企业工厂须能持续保持一定的制造能量,不可能一夕间把传统设备全部替换。因此,对于大部分制造企业来说打造全新的数字化工厂是不切实际的,这就需要一个融入既有生产架构,又可快速建置的经济型生产设备智能化升级方案。

  我们将就传统生产制造业的设备联网与设备智能化应用与您做深度解析与分享,通过实际案场应用感受整合方案优势与价值,同时也将与广大伙伴在线探讨如何快速实现传统工厂智能化升级,无障碍迈向工业4.0!

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生产系统,研华

 

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