UAC389AE02 HIEE300888R0002

UAC389AE02 HIEE300888R0002以下为该产品具体参数规格

品牌  ABB    规格   12*12*12   颜色   黑色   特点  通讯模块

电流：5A     电压：220V     电阻：5欧

加工定制  否   物料编码   685499   输出频率   230

系统环境   正常    系统能力   强   操作系统   简单

系统功能   强   可售卖地   全国

适用于燃气、供水、污水处理、冶金   钢铁制造  水力发电  火力发电

造纸行业  玻璃制造等等  

工业互联网三大高端制造应用场景

什么是高端制造？高端制造与中高端制造、中低端制造不一样之处在于：一，生产过程基本上都是连续的，比如流程制造；二，需要众多不同大型设备的高效协同，属于复杂工艺。像石油、电力、石化、光电、半导体等高端制造的可能有几百个不同的子生产过程， 需要保证每个生产过程都得到严格的管控，才能完成最终预期的产出；三，高度自动化的生产过程，可以根据实时采集的各种工况参数，对控制过程进行自动化的实时响应；四，对质量、产能、风险、成本等的精细化管理要求极高，需要非常精准的过程控制和结果检验机制。

工业互联网在高端制造里应用场景很多，而当前的高端制造普遍呈现资产密集、资产性能优化空间大，数字化程度高但数据利用率低，经验驱动、缺少科学决策能力的局面。通过结合工业互联网的赋能，即资产性能管理、运营效率提升、能源管理优化、安全生产环保、工业控制安全，可达到：一，提高资产运营的效率，降低非计划停机带来的风险影响；二，提高资产利用的效率，降低排放、降低能耗、提高安全生产、实现环保，构建产业生态。正是因为高端制造普遍的体量都比较大，所以哪怕提高1%，都能创造巨大的价值。

高端制造的工业互联网的核心不是数据采集，而是一层一层传递的数据的价值。工业互联网平台，能够起到加速整个价值传递过程的作用，一方面能够汇聚来自不同设备和业务系统的数据，构建数据中台，对数据进行规范和治理，以及针对离散化、场景化的数据分析；另一方面，它也提供了大量的跨应用系统的能力重用模块，让应用的交付、数据的分析变得更便捷和更简单。

相对于传统的PLC、DCS、MES或ERP这些传统的IT和OT系统，工业互联网应用着眼点放在了新技术解决老问题上，它通过运用物联网、大数据、云计算和人工智能等先进的IT技术，去解决原先由于数据量、数据处理能力、实时性等限制而不能得到很好解决的设备可靠性、工艺质量以及企业经营决策等方面问题，可以说是原有IT和OT系统的升级和重构。

高端制造的工业互联网应用非常离散化，应用场景主要是三类，设备资产管理、运营性能管理和生产经营决策。资产性能管理的目标是提高资产（也就是设备）的可靠性，避免非计划停机；只有保证了设备的可靠性，才能保证运营过程中的产能、质量、成本的有效提升，才能优化运营指标；而只有保证了运营效率的提升，才能实现企业经营利润的提升和经营风险的规避，所以这三层是通过数据的价值环环相扣的。

应用场景1：资产性能管理。大型高端制造都有关键的大型设备，这些设备在连续生产过程中的停机风险，会造成很大影响。普遍来说，进行有效设备维护的策略有：一是被动式维护，就是坏了再修，这种维护成本最高；二是预防性维修，为了避免被动维修引起的设备停机停产，现阶段采用较多的是预防性维修，也就是定期保养；三是视情况维修或基于状态维修，因为前两种的成本相对比较高，因此采用振动分析、红外、超声等检测仪器，对关键设备进行相应的判决和检测，基于检测的结果决定是否要维修，提前修还是推后修；四是预测维修，基于海量数据分析对设备的实时状态做评估，再决定是否要维修；第五，RCM或基于风险评估，结合实时数据对设备保养策略的一系列计算，得到基于风险管控的维护策略，实现更精准的维护。目前GE和Uptake已经做到了基于可靠性的维修或基于风险维护的完整策略。

现在的问题是：一，无法实现实时的判决和诊断，无法根据动态的工况进行调整；二，无法实现精确的故障定位，无法实现精确的指标计算；三，无法实现精确的寿命预测，无法实现预测性维护；四，无法积累、优化和复制专家经验，无法实现知识的自我学习和进化。

资产性能管理系统主要涉及三方面：一是数据，即机器的实时数据、历史维护记录、失效记录、产品手册等；二是机理，像FMEA、控制理论等基本的工业模型；三是数据分析，变点检测、时序预测、聚类回归、机器学习、神经网络等结合在一起，才能产生一个相对完整的设备资产管理系统，实现实时监测、故障诊断预测、可靠性管理等一系列功能，最终目标是降低停机概率、降低运营风险、实现更快的响应能力。

怎么利用数据分析实现资产的高效性能分析呢？主要还是利用机器的数据。基于机器的历史数据可以构建不同状态下的历史数据样本，开发各类故障的特征模型，与当前传感器数据进行对比，从而对当前的设备进行实时的健康评估。基于历史数据也可以构建性能预测指标，通过对比指标就可以知道设备未来在什么时间可能会出问题，可以计算剩余寿命以优化维护策略。

应用场景2：运营性能管理。在工业生产过程中有很多设备都产生数据，像工艺数据、质量数据、维护数据等，都可以通过工业互联网平台采集出来，做工艺参数优化、良率优化、虚拟量测、关键指标建模、燃烧环保优化、能源管理等一系列分析。通过实时采集生产过程中设备、工艺、质检、环保、环节数据，结合数据挖掘和人工智能分析，可以实现生产工艺、品质还有运营效率全方面的优化。

AMAT 0100-71371

AMAT 0100-71366

AMAT 0100-71332

AMAT 0100-71233

AMAT 0100-71415

AMAT 0100-71414

B&R 8LSA44.D1030D000-0

ABB 086318-002

REXROTH MKD025B-144-KG1-UN

GE 8507-BI-DP

WOODWARD 8256-016

GE IS215UCVHM06A

ABB 5SHY4045L0004 3BHB021400R0002

KOLLMORGEN SAM-DA-400-07B-P4N-F

GE DS2020FEXAG4

HONEYWELL R7247C1001

TRICONEX 3511

ABB 3BHB002751R0106

BENTLY 3500/22-01-01-00

GE DS200ITXDG1ABA

GE 8521-LC-MT

ABB REF543KM127AAAA

BENTLY 3500/33-01-00

PROSOFT MVI46-MCM

B&W SQ-300I 8700700-004

ABB 07AI91

ABB 07AC91

ABB XVC722AE101 3BHB002751R0101

ICS TRIPLEX T8431

ICS TRIPLEX T8403

ICS TRIPLEX T8110B

BENTLY 125840-02

KOLLMORGEN E33NCHA-LNN-NS-00

ABB PM866 3BSE050200R1

TRICONEX 4351B

GE CT11T7F10PN1

GE 469-P1-HI-A20-E

ABB CI627A 3BSE017457R1

EMERSON PR9376/010-011

GE UR9EH

GE UR6UH

GE UR6CH

GE URRHH

GE UR8LH

GE UR8NH

GE UR6TH

GE UR6DH

ICS TRIPLEX T8403

FOXBORO A4H124-24FX P0973JN

ABB LWN2660-6E 3BHL000986P7002

BENTLY 146031-01

MOOG D136-001-007

TRICONEX 4000066-025

ABB UFC921A101 3BHE024855R0101

ABB SYN5202A

ICS TRIPLEX T8403

TRICONEX 3511

HIMA F8650E

EMERSON PR6426/000-010+CON021

EMERSON 9199-00002 A6120

HIMA F3DIO20/802

ABB 58914444 NDPI-02