此白皮书提供了对灯光制造的全面探索,为那些寻求利用这种变革性方法的人提供了对其基本技术,实施策略,潜在利益和可行策略的见解。通过详细的分析和实践示例,该文档旨在阐明自动化和高级技术如何融合以创建无缝和自动运行的生产环境。无论您是踏上自动化的旅程还是希望完善现有系统,此白皮书都将为您提供利用灯光制造的全部潜力所需的知识。
我们创新的 BESSential 和 SELMA 解决方案以及我们的零风险太阳能和 BESS® 保证旨在消除产品缺陷,最大限度地降低投资风险。我们为公用事业 BESS 开发商和投资者提供全面的服务,包括质量保证检查、工厂审核、ESG 报告和可追溯性审核。凭借全球影响力和战略位置的检查团队,Sinovoltaics 确保大型 BESS 和 PV 项目的成功和可靠性,力争到 2030 年保持 20GWh BESS 和 100GW 太阳能项目的高性能和可追溯性。
Rockwell Automation认识到,我们行业中目前和本出版物中目前使用的一些术语与技术中的包容性语言不符。我们正在积极与行业同行合作,以找到此类术语的替代方案,并更改我们的产品和内容。在实施这些更改时,请原谅我们的内容中使用此类术语。
照片:巴基斯坦的服装工厂。ilo这个用于工厂披露清单的研究工具提供了指向每个公司披露的有关供应商工厂或自有设施的信息的直接链接。列表包括MSN以及我们与我们合作的妇女和劳动权组织中最常经常遇到的公司,因此并非详尽。与MSN的公司和品牌图表:与国际服装公司一起利用点,该工具协助工会,妇女和劳动权组织以及研究人员访问有关公司供应链的信息,以解决工作场所中侵犯劳工权利的行为。
本文件是在没有正式联合国编辑的情况下生产的。在本文档中使用的名称和材料的介绍并不意味着联合国工业发展组织(UNIDO)的任何意见的表达,即有关任何国家,领土,城市或地区或其当局的法律地位,或与其前沿或边界或其经济系统或其经济系统或其经济体系的划定。诸如“开发”,“工业化”或“开发”之类的名称旨在为了统计方便,不一定表达对特定国家或地区在开发过程中所处的阶段的判断。提及公司名称或商业产品并不构成Unido的认可。
制造业经历了多个时代的变革,从第一次工业革命(蒸汽动力和机械生产的使用)、第二次工业革命(电力的使用和大规模生产)到第三次工业革命(由于信息技术 (IT) 的使用,制造过程的自动化程度不断提高)。第四次变革时代——工业 4.0——由连通性、服务导向、先进材料和加工技术以及协作先进制造网络等趋势推动;由计算机控制的先进制造设备网络将它们组合成物理 - 数字环境。根据麦肯锡数字公司的说法,工业 4.0 被视为制造业的数字化,几乎所有产品组件和制造设备中都嵌入了传感器,网络物理系统无处不在,并对所有相关数据进行分析。
1 深度技术或 DeepTech 是机构、组织或初创公司的分类,其明确目标是为深度社会挑战提供先进和新兴的技术解决方案。它们提出了科学或工程挑战,需要长时间的研究和开发,以及在成功商业化之前进行大量资本投入。它们的主要风险是技术风险,而市场风险通常要低得多,因为解决方案对社会具有明显的潜在价值。DeepTech 公司正在解决的底层科学或工程问题产生了宝贵的知识产权,并且很难复制。此外,深度技术和应用提供的解决方案对于解决人类面临的复杂全球挑战至关重要,包括气候变化、可持续能源或健康。
电池工厂的质量保修条款是AISWEI AISWEI Technology Co.,Ltd。是一家根据中华人民共和国法律(“ PRC”或“中国”的法律)的公司。统称为“ AISWEI”。 (“ QWA”有权替换或退款,以造成任何其他可预见的损失或损害的赔偿
“自 2019 年上届巴黎航展以来,航空航天业的需求发生了深刻变化。随着后疫情时代的复苏导致活动急剧增加,该行业必须能够可持续、高效地做出响应。ALTEN 支持其客户将最新的技术进步整合到整个价值链中,从而开发新的生产模式。”ALTEN 集团执行董事 Pierre Bonhomme 解释道。工厂 4.0 的目标是通过结合人类和人工智能来提高工业绩效,服务于可持续的世界。通过“智能工厂 4.0”计划,ALTEN 探索了工业 4.0 的创始主题,围绕工业现场的转型:物联网、数字孪生、人工智能、增强现实、机器人技术、工业 IT 系统和网络安全。通过具体的案例研究研究了工业 4.0 的各种技术构建模块,然后说明了它们的价值主张。微型工厂 4.0:人工智能为人类所用 ALTEN 实验室致力于集团的研究和创新,开展结合数字系统的能源效率、可持续移动性的生态设计以及工业 4.0 时代工厂的灵活性和弹性的项目。所有这些项目都是围绕人为因素建立的,这是数字孪生技术应用中存在的一个主题。
本演示论文讨论了一个可扩展的平台,用于面向预测性维护解决方案的新兴数据驱动 AI 应用程序。我们提出了一个通用的 AI 软件架构堆栈,用于为超过 10 万种类似类别的工业资产构建各种 AI 应用程序,例如异常检测、故障模式分析、资产健康预测等。作为 AI 系统演示的一部分,我们确定了以下三个关键讨论主题:跨多个资产扩展模型训练、多个 AI 应用程序的联合执行;以及弥合当前开源软件工具与新兴 AI 应用程序需求之间的差距。为了展示其优势,AI Model Factory 已经过测试,可以为风力涡轮机、油井等各种工业资产构建模型。该系统部署在 API Hub 上进行演示。