模擬量模塊 1756-L55M12 控制方式先進

模擬量模塊  1756-L55M12  控制方式先進

模擬量模塊  1756-L55M12  控制方式先進

近日，在廣州市科學技術局、廣州市工業和信息化局指導下，由天河區科技工業和信息化局主辦，廣州（國際）科技成果轉化天河基地、大灣區科技創新服務中心、廣東省工業軟件學會、中國工業互聯網研究院廣東分院聯合承辦的環五山“天苗行動”工業軟件成果轉化供需對接會在廣州（國際）科技成果轉化天河基地成功舉辦。

本次活動重點聚焦工業軟件產業供需對接，旨在構建開放、協作、共享的新一代工業軟件生態體系，加快形成新質生產力。作為工業軟件代表，中能拾貝（廣州）科技有限公司受邀參與，并帶來“工業智能新引擎推動工業設備管理模式變革”專題匯報，為與會嘉賓展示基于CyberwAIOS工業智能操作系統，中能拾貝助力資產密集型企業構建工業智能新生態的智能制造新范式。

活動上還發布了“環五山科技成果轉化供需對接平臺”，是環五山科技成果轉化供需對接平臺，匯聚企業技術需求及成果，利用人工智能通用大模型實現快速匹配，促進供需雙方高效對接，推動產業鏈創新鏈深度融合。

會上，中能拾貝事業部總經理尚洪陽介紹，隨著信息化和機械化、電氣化的發展，從工業1.0、2.0、3.0，核心在信息化的技術發展，工業4.0是基于工業物聯網、工業大數據、人工智能的新技術轉型發展的第四次工業革命。中能拾貝有一個愿景：讓資產密集型企業的資產更安全、更經濟、更智能。

CyberwAIOS工業智能操作系統，構建工業智能新生態

工業智能發展的趨勢，從過去信息孤島林立、封閉、多層異構的數據，衍生到面向未來的一套標準化平臺，整體來看，工業智能發展趨勢可概括為工業裝備數字化、工業互聯泛在化、工業軟件平臺化、工業數據價值化。對于工業企業而言，多年的數據積累，如何充分利用、挖掘數據價值是其發力工業智能的重點。

從ISA-95的5層架構體系的角度看，這個世界也發生了巨大的變化，工業領域也正在變革之中。傳統的方式都是基于ISA-95的五層架構體系，從L0到L4，從傳統的傳感包括SCADA、DCS、PLC，到上層管理相關系統。隨著芯片技術和IT技術的不斷發展，現在逐漸往垂直和扁平化的發展，就形成了云邊端整體的扁平化架構。

從端來講，現在電子產品、芯片的技術發展，形成了工業數字化裝備一體化的設備，以前的模式可能都偏向于孤立的或者私有的協議，現在逐漸變成了集約化、一體化的端側設備，再疊加信息化技術，形成了邊緣的裝置，工業的控制、感知，體現采集、傳輸、工控、測試、閉環的整個邊緣體系，這個體系都基于實時的相關性能。結合云原生、IT技術等，基于云底座形成了工業軟件標準化的全新體系。

為此，中能拾貝提出打造CyberwAIOS工業智能操作系統，構建以PHM、ICS、EAM應用為核心、覆蓋云邊端的工業智能產品體系，賦能資產密集型企業數字化轉型，逐步形成多個具有行業特色的工業智能新生態的新思路，旨在助力產業層打造基于CyberwAIOS的工業互聯網產業生態，助力企業層構建CyberwAIOS為底座的工業軟件體系，助力邊緣層構建CyberwAIOS為底座的工業邊緣裝置，助力設備層構建CyberwAIOS為底座的工業智能終端。

此外，中能拾貝推出“拾貝云123+N”工業智能賦能新范式。“1”個系統內核：工業物聯網、工業大數據、工業智能、工業信息模型，構建了系統的內核。“2”個系統版本：云版的操作系統和嵌入式的版本系統。“3”類應用組件：PHM、ICS、EAM。基于這個底座能力，形成兩套產品體系：一是技術產品體系，二是應用產品體系。技術體系，我們傳統的物聯網、大數據、人工智能、硬件的核心，網關和智能裝置。應用體系，形成三個方向，PHM、ICS、EAM。基于兩大產品體系，形成我們領域的解決方案和行業的解決方案，基于兩大解決方案形成技術的生態、集成的生態、應用的生態。

6大工業設備管理新模式，“看得見”的工業智能應用價值

結合CyberwAIOS工業智能操作系統的能力，尚洪陽重點介紹了6大工業設備管理新模式，充分展示中能拾貝系統產品在工業垂直領域的落地場景以及應用價值。

其一，設備預測性檢修模式。傳統的檢修都是產生了什么樣的事故去檢修，或者定期每個月、每年、每半年進行進修，但是有了CyberwAIOS工業智能底座的支撐，工業企業有了真實可感可知的數據、有了標準化高質量的數據、有了模型，形成底座整體能力，為預測性檢修提供了基礎的底座能力，形成了全面的維修、主動性的改造、定期預防性的維修和糾錯性的訓練，去構建形成檢修方案的智能策劃、檢修過程的閉環管理、檢修作業的全面管理、檢修效果的智能評估、檢修支持的智能服務，智能的檢修模式。

其二，設備遠程智能巡檢模式。傳統的巡檢都是由人定什么時間點、去做什么樣的事情，定什么樣的位置或者怎么樣的事情，定了之后再做相應的巡檢工作，受到人的主觀影響和變動是很大的，基于中能拾貝的工業智能操作系統，結合相關的智能設備、機器人、無人機、AI的視覺識別，可形成上層智能化巡檢的模式，實現自動系統化巡檢。比如儀器儀表表機的識別，包括光伏的脫落、光伏板有遮擋或者異常的情況，都可以通過視覺相關識別，包括機器人的識別、人員管控識別、人員安全作業管控包括安全帽、攀爬摔倒或者越界，都可以做到自動化巡檢。

其三，生產運行無人值守模式。傳統做法是通過人工進行值守，甚至需要24小時輪班制，對人員的損耗以及要求比較高。如今隨著物聯網、人工智能、大數據技術的不斷成熟，基于中能拾貝的底座能力可實現全面感知并獲取傳感類數據、識別類數據，并進行人工智能識別判斷，在現場無人值守情況下做到關鍵指標的自動化監測，同時時間產生告警，建立相應的處置能力。

其四，設備資產效能自動化模式。傳統設備資產管理，都是臺賬或者人員去巡查、盤點或者通過外觀去查看，設備運作不是透明可感知的，通過CyberwAIOS工業智能操作系統，通過傳感數據、運營資源和數據可構建出關鍵設備的360度畫像，掌握其全面能力，助力工業企業等形成資產效能的優、資產運維成本的降低、生產效益優的能力。

其五，大模型賦能生產作業模式。以電力行業為例，針對電力生產作業知識的多樣化和化、知識的散亂存放、知識的傳承效果欠佳、知識的缺失以及生產作業解決問題的寶貴知識和經驗留存，利用大規模的數據和先進的機器學習模型構建統一自然語言交互的知識載體，提供問答應用知識服務引擎，以拾貝云能源大模型統一知識載體為內核，對知識進行充分的應用、共享和傳遞。

其六，與虛擬人協同的安全監察模式。大部分工業業務策略都需要安全監督人員這樣的角色，通過人為方式去判斷生產作業流程是否符合安全規范。中能拾貝可結合平臺產品助力打造“虛擬安全員”，將安全生產管理要求與業務流程深度融合，通過對業務流程節點的智能研判，綜合AI視覺分析、人員定位、門禁、信息系統數據，利用綜合場景算法對作業和危險源等進行智能監管，實現對人員非法闖入、現場無人監護、無票作業、安措沖突等異常事件與狀態自動判斷，實現智能研判替代人工安全巡查的創新性突破。

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