供应A-B1769-OW8I

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•英维思福克斯波罗 Invensys Foxboro I/A Series系统：FBM，FCP，CP（现场输入/输出模块）顺序控制、梯形逻辑控制、事故追忆处理、数模转换、输入/输出信号处理、数据通信及处理等。
•英维思ESD系统 Invensys Triconex: 3700A、3805E、3503E冗余容错控制系统、基于三重模件冗余（TMR）结构的现代化的容错控制器。
•ABB：Bailey INFI 90，工业机器人备件DSQC系列等。
•西屋Westinghouse： OVATION系统1C31系列、WDPF系统、WEStation系统备件。
•霍尼韦尔Honeywell：DCS系统备件TC、TK系列模件、HONEYWELL TDC系列，QCS，S9000等备件。
•罗克韦尔Allen Bradley Rockwell: SLC500/1747/1746、Logix5000/1756、PLC-5/1771/ 1785、Reliance瑞恩 等产品。
•XYCOM：XVME-103、XVME-690、VME总线等备件
•施耐德Schneider：140系列、莫迪康、Quantum处理器、Quantum内存卡、Quantum电源模块等。
•摩托罗拉Motorola：MVME 162、MVME 167、MVME1772、MVME177、VME系列。
•西门子Siemens：Siemens S7 S5系列，Siemens MOORE， Siemens Simatic C1，Siemens数控系统等。
•博士力士乐Bosch Rexroth：Indramat，I/O模块,PLC控制器,驱动模块等。
•GE FANUC(GE发那科):IC693和IC697系列模块、卡件、驱动器等各类备件
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21 世纪初，当技术世界还并无“维护”二字时，发动机、电梯等设备故障维修解决的是后果，而维护则是“事前诸葛”。有了预测，就可预防，维护优化工作才可真正实现提质增效降本减存。“直到 2000 年，我发现有些事情不是那么正确了，因为很多数据没有被地利用。”李杰教授在采访中说道。

为此，先后在美国自然科学基金会（NSF）、美国联合技术公司（UTRC）担任研发要职的李杰教授在 2000 年做出了一个重要决定——去大学任教并启动工业大数据的研发。在当时，这还是一个从未被挖掘过的领域。

那么，工业人工智能如何提升产业竞争力？ 人工智能会造成大量失业吗？工业大数据和我们日常常说的互联网大数据究竟有什么关系？带着这些问题，小编此次采访到了身处工业自动化与机器人领域近 40 余年的科学家——李杰教授，这位为“工业大数据”命名的科学家将向你讲述关于人工智能、工业大数据领域的那些事。

挖掘工业大数据的价值痛点

20 世纪 80 年代初，当美国汽车产业开始逐渐意识到与日本产业之间的竞争时，自动化、机器人视觉等技术相继获得重视，美国品质革命就此开始。在此期间，李杰教授先后在美国自然科学基金会（NSF）、美国联合技术公司（UTRC）担任研发要职，主持研发了普惠发动机、奥迪斯电梯等新一代产品和项目，并资助了包括增材制造（3D 打印）与纳米制造等多个项目。

众所周知，大数据的来源之广、历史背景之深共同组成了“大”的特性。但相比于互联网大数据，工业大数据来源于供应链和制造流程等众多环节，其特性更聚焦在问题点，而不是需要点。

“互联网大数据是从数据中找寻还未产生价值的东西，工业大数据则是从痛点中寻找怎么避免让你‘痛’的东西。”李杰教授解释道，工业大数据与互联网大数据大的区别在于工业大数据有非常强的目的性，而互联网大数据更多的是一种关联的挖掘，是更加发散的一种分析。