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工业设备状态监控预警系统

利用物联网、云计算、移动应用、大数据及自动控制等技术,助力制造业快速、高效地实现生产模式的创新

概况

工业设备监控预警系统采用工业物联网技术,实现传感器、信道和数据采集器等硬件设备与云端大数据平台的安全、实时通讯,通过采用分布式运算、机器学习和数据可视化等技术,对时间序列数据进行存储、分析、数据挖掘,帮助企业进行设备测点实时监控、智能诊断、预测报警、生产智能调控等。

此外,工业设备监控预警系统还可提供设备能耗、维护成本、故障诊断和维修协作等,从产品到技术的全价值链专业服务,助其拓展业务模式、提升产品价值、丰富产业链。

方案描述

物联层:连接边缘计算网关、数据采集器及传感器、PLC、上位机或SCADA系统等的采集终端,定义数据采集器、传感器之间的通讯协议、类型与端口,配置设备接入平台的安全认证方式,统一数据格式及数据传输规则,实现设备状态的数字化处理。

数据层:基于定义的设备或生产线的物模型,汇集、存储、转换物联层上传的数据,建立业务数据模型,提供数据查询、统计、分析的数据处理服务。

 业务层:由可视化平台和管理平台构成,可视化平台是以包含实时状态、趋势、统计分析图表等内容的仪表盘为主展示平台,管理平台是组织、设备、报警、用户等功能的管理平台,并提供实现数据分析处理服务。

系统亮点
灵活可扩展

通用性、灵活性、可扩展的个性化应用平台,辅以行业专属的领域业务应用开发,提高系统的跨行业服务能力。

支持专属领域算法

集成、封装客户专属领域的算法应用,提供跨行业领域的客户服务能力。

数据实时可视化展示

集成平面设计组态插件,灵活构建企业生产工艺流程的数据实时可视化展示,提供差异化的客户服务能力,并缩短方案交付周期和发布周期。

典型案例
为某大型旋转设备制造企业建设旋转设备性能管理平台

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中电金信鲸Bot RPA是一款面向金融行业客户的机器人流程自动化的开发平台。

  • 鲸Bot设计器

    鲸Bot设计器集成了浏览器自动化组件,office办公自动化组件,数据库组件,文件处理组件、邮件组件等多种类型组件,通过全栈自动识别技术,自动识别目标元素,使开发过程所见即所得,降低了RPA开发门槛,让业务人员也可以方便地进行业务流程的开发。

  • 鲸Bot机器人

    通过手动执行、定时执行、控制台远程调用的方式运行自动化流程,配合控制台对外提供API接口,供外部程序调用。通过特有的视觉反馈技术提供统一的异常处理机制,极大降低开发和运维成本,让RPA流程运行更加稳定,而解决金融行业因技术人员产能不足难以支持其业务发展的问题。

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