销售山武接近开关，1LS10-JG

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物联网（IoT）的创新创造了网络物理系统，
并已开始充当创造新价值的基础设施。
在我们的数据驱动的社会中，大数据作为种新的公司资源备受关注，
并且有望在增强公司竞争力方面发挥关键作用。
在制造业中应用大数据的域之是设施管理。
BiG EYES利用制造现场的大数据来教导模糊神经网络
（FNN）有关各种类型设备正常运行行为的信息。
这样，它可以实时发现异常（警告未来问题的迹象）。
它是种异常警告监视系统，可通过尽早检测设备警告标志来防止出现问题。
该系统利用PIMS *收集的长期过程数据（大数据）自动生成个模型，
该模型已被告知PID控制器的正常传感器读数（PV）和控制输出（MV / OP）。
通过该模型可以迅速检测出由于设备故障或缺陷等引
起的异常行为（警告信号），并将通知发送给操作员。
利用模糊神经网络的非线性回归模型输出带有置信区间的估计值。
它使用估计值与实际值的置信区间的包含关系来计算期望值，
然后可视化与正常行为的偏差百分比。
配置器上可用的全部任务-从定义监视系统到评估估计。
创建模型后，它会每24小时自动更新次，
因此始终使用模型生成估算值。
Knowledge Power™是种操作支持软件包，
不仅可以对标准化操作进行系统化和标准化，
例如对的启动和关闭以及品牌切换等不定期操作，
还可以对标准操作程序中描述的手动操作员任务进行系统化和标准化，
例如在某些情况下可用于恢复正常操作。发生问题。
Knowledge Power还基于熟练的操作员的知识，
自动执行阀位设置和泵启停操作等任务，以及监控方法。
它可以自动执行旨在及早发现异常操作症状，
监视设施并检查操作的任务。
现在，创建使不规则的操作程序系统化或使操作和
监视自动化的应用程序*不需要编程知识！
只需在操作序列中组合并对齐图中的图标即可创建它们，就像绘制流程图样。
通过组合约40种图标，可以内置各种功能，
例如检查过程中出现的现象，提供对策指导以及通用自动化。
由于不需要编程，因此对设备有充分
了解的操作员设施原则可以自行构建应用程序。

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