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。
当 Transil 暴露于正脉冲(即 TVS 反向偏置)时,单向 TVS 中的电压被钳位在 V CL ,而当暴露于负过应力(如二极管)时,它会产生电压降 V F 。单向 TVS 将负浪涌钳位在较低电压,并为周围的 IC 提供更好的过应力保护,但它不能在系统接线错误等情况下对电源端子上的反极性电压提供免疫力。具有对称 V/I 特性的双向 Transil 应该用于不包含针对反向连接的故障安全机制的应用,如带有背板电源的模块。但是,此类应用必须实施针对负瞬变的反极性保护。下图显示了一个完整的瞬态电压保护方案,其中附加电容器 C1 和 C2 提供与应用的保护接地端子 (PE) 以及共模 (CM) 噪声滤波器的定义耦合。
在当今的商业环境中,产品种类和定制化的趋势从未间断。由于这种发展,需要敏捷和可重构的生产系统来应对各种产品和产品系列。为了设计和优化生产系统以及选择最佳产品匹配,需要产品分析方法。事实上,大多数已知方法旨在从物理层面分析产品或一个产品系列。然而,不同的产品系列在组件数量和性质方面可能存在很大差异。这一事实阻碍了对生产系统进行有效比较和选择合适的产品系列组合。提出了一种新方法来根据现有产品的功能和物理架构对其进行分析。目的是将这些产品聚类为新的面向装配的产品系列,以优化现有装配线并创建未来的可重构装配系统。基于 Datum Flow Chain,分析产品的物理结构。识别功能子组件,并执行功能分析。此外,输出混合功能和物理架构图 (HyFPAG),通过为生产系统规划人员和产品设计师提供设计支持,描述产品系列之间的相似性。使用指甲刀的说明性示例来解释所提出的方法。然后对蒂森克虏伯 Presta France 的两个转向柱产品系列进行工业案例研究,以对所提出的方法进行首次工业评估。© 2017 作者。由 Elsevier B.V. 出版。同行评审由 2018 年第 28 届 CIRP 设计会议科学委员会负责。
摘要:由于航空航天和国防工业的生产过程复杂且技术密集,将工业 4.0 引入飞机复合材料的制造过程是不可避免的。工业 4.0 中的数字孪生和信息物理系统是发展数字化制造的关键技术。由于创建高保真虚拟模型非常困难,因此飞机制造商的数字化制造发展具有挑战性。在本研究中,我们从数据模拟的角度提供了一个视图,并采用机器学习方法来简化数字孪生中的高保真虚拟模型。这个新概念称为数据孪生,支持模拟的可部署服务称为数据孪生服务 (DTS)。依靠 DTS,我们还提出了一种微服务软件架构,即信息物理工厂 (CPF),以模拟车间环境。此外,CPF 中还有两个作战室可用于建立协作平台:一个是物理作战室,用于集成真实数据,另一个是网络作战室,用于处理模拟数据和 CPF 的结果。
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。
成功的Smatter行业4.0的成功途径取决于具有远见和企业范围的战略,而不是采取零星的方法来实施技术解决方案。专注于业务驱动因素,克服疼痛点的技术推动力,并与合适的合作伙伴生态系统合作,加速可持续转型,以获得更大的业务价值和机会成果。现在在竞争激烈的市场中,当公司生产具有更高灵活性,质量和技术内容和应用行业4.0的产品时,公司更有可能会更有利可图,而不是竞争低价产品。此外,公司可以利用行业4.0的广泛方面,包括智能产品,智能资产和优化的工厂可持续运营,并为有能力的工人创造最佳条件。制造组织需要企业范围的战略来获得行业4.0的全部业务价值,包括生产力,可持续性和竞争优势。Smatter Industry 4.0方法可帮助组织克服目前面临的挑战,这也使他们能够随时随地建造任何东西。行业4.0实施的目标是实时实现自主决策过程,监视资产和流程,维持提高质量,并通过利益相关者的早期参与以及垂直和水平整合来实现同样实时连接的价值创造网络。
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。
印度尼西亚雅加达,2024 年 11 月 6 日——Lintasarta 是印度尼西亚 Indosat Ooredoo Hutchison(Indosat 或 IOH)集团的 AI 工厂,宣布与 6Estates 建立战略合作伙伴关系,后者是一家总部位于新加坡的人工智能 (AI) 解决方案提供商,专门从事特定领域的学习语言模型 (LLM) 和企业 AI 应用程序。此次合作将支持 AI 的采用并推动印度尼西亚的 AI 转型和创新。作为印度尼西亚唯一的 NVIDIA 认证合作伙伴 (NCP),Lintasarta 通过 GPU Merdeka 提供 NVIDIA 尖端 GPU 基础架构的访问权限,使客户能够利用先进的 AI 和机器学习 (ML) 功能。主要目标是为需要大量计算能力的应用程序提供无缝且强大的计算资源,包括各种基础设施和平台服务。 “作为 Indosat 集团的 AI 工厂,此次合作对 Lintasarta 来说是一个战略性举措,它将我们的 GPU Merdeka 基础架构的强大功能与 6Estates 基于 LLM 的 Gen AI 技术相结合。我们致力于通过此次合作支持印尼经济的增长,提高基于 AI 的数字服务的普及率,发展优先考虑国家数字主权的生态系统,推动该国的 AI 转型,”Lintasarta 总裁兼首席执行官 Bayu Hanantasena 表示。同时,NVIDIA 初创合作伙伴 (NIP) 6Estates 专门为各个行业提供由 LLM 提供支持的企业 AI 解决方案。其旗舰产品 IDP(智能文档处理)可快速准确地提取和分析文档。此外,6Estates 的 FAAS(贷方工作流自动化)应用程序可为贷方提供全面的工作流自动化,从入职和欺诈分析到信用分析和报告生成。Lintasarta 旨在向其现有客户提供这些 AI 解决方案,尤其是银行和金融服务行业的客户。
第一次工业革命始于 18 世纪末,当时农业社会在蒸汽机、水力和机械化的推动下实现了工业化和城市化。这一转变是从手工方法到机器,将人们从家中转移到专门建造的工厂。19 世纪末的第二次工业革命是技术进步的又一次巨大飞跃,主要由电力推动,这导致了制造和生产方法的进步,例如亨利·福特 [1] 引入的装配线实现了大规模生产,特别是汽车和飞机的生产,彻底改变了公共交通。第三次工业革命出现在 20 世纪下半叶,随着电子、计算机和信息技术的兴起,导致使用可编程逻辑控制器 (PLC) 和机器人技术实现生产自动化。第四次工业革命正在进行中,它建立在第三次工业革命和互联网发展、先进计算能力、数据科学、传感器低成本和新水平连接推动的技术进步的基础上,导致了被称为“数字化”的新技术现象 [2]。这种数字化通过将数字世界和物理世界连接在一起,使工厂自动化更加灵活,并为提高生产效率提供机会,从而推动制造业的变革 [3]。它使我们能够构建一个新的虚拟世界,从中可以引导物理世界。它也被解释为工业生产系统中网络物理系统的应用 [4]。978-1-7281-3021-7/19/$31.00 ©2019 IEEE
Pamina Koenig:Rana Plaza是一栋建于2006年的建筑。所有者的名字是Sohel Rana,从一开始就开始了三个问题。首先,它建在不稳定的地面上;地面很沼泽。第二,该建筑物违反了基本规则,因为它仅是占据五层而不是更多。最后,它拥有八层。和第三,它是为了主持商店和办公室。,但在任何情况下都没有打算用缝纫机持有可能会振动的缝纫机,这将需要大量电力。在前三层中,最终有很多服装工厂 - 整个楼层都充满了缝纫机,与人,还有发电机,它们在没有电时必须启动。