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        2021 - 12 - 27
        對人類來說,2021年接近尾聲。但對天文學來說,有些事情才剛剛開始!  太空探測器是空間探測的范圍集中在地球環境、空間環境、天體物理、材料科學和生命科學等方面。自1957年10月4日第一顆人造衛星發射上天,到2000年全世界已發射了100多個空間探測器。它們對宇宙空間的探測取得了豐碩成果,所獲得的知識超過了人類數千年所獲知識總和的千百萬倍。  備受期待的詹姆斯·韋伯太空望遠鏡發射在即,它是有史以來最受期待的科學儀器之一,有望讓我們回溯130多億年前宇宙的情形,并揭示圍繞其他恒星運行的系外行星大氣的情況。但這并不是故事的結束!未來幾年,還有幾款史詩般的天文儀器會逐一升空,從多個角度為我們揭開宇宙的神秘面紗。  英國《新科學家》雜志網站在近日的報道中,為我們揭示了有望在2034年前發射的三款最令人期待的太空觀測平臺。  “柏拉圖”系外行星搜索平臺預計發射日期:2026年  歐洲空間局(ESA)的“行星凌日與恒星振蕩(PLATO,柏拉圖)”太空望遠鏡將搜索100萬顆太陽系外的恒星,探測并表征繞這些恒星旋轉的行星,高精度地測量這些系外行星的半徑范圍、質量和年齡。  科學家們此前也發射過類似的系外行星“獵手”,但這些望遠鏡只能看到離恒星很近的行星,而“柏拉圖”的“目光”會在每顆恒星上停留更長的時間,因此有機會探測到距離恒星更遠、軌道周期更長的行星。  此外,“柏拉圖”的特別之處在于...
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        2022 - 01 - 10
        根據第七次人口普查結果,我國已有22個省份的149個地級及以上市,65歲及以上人口占比超過14%,進入到深度老齡化階段。這些數據透露了出當前解決養老問題的巨大難度,隨著科學技術的發展,儀器儀表化身“監護人”助力養老。  隨著經濟水平發展,人們觀念轉變,目前我國人口出生率已經在逐步下滑,越來越多的年輕人選擇晚婚晚育。這也導致我國社會的老齡化程度進一步提升。  我國老齡化程度進一步提升  第七次全國人口普查主要數據顯示,我國人口老齡化程度進一步加深。從年齡分布來看,60歲及以上人口為264018766人,占18.70%,其中65歲及以上人口為190635280人,占13.50%。與2010年第六次全國人口普查相比,60歲及以上人口的比重上升5.44個百分點,65歲及以上人口的比重上升4.63個百分點。  人口老齡化是社會發展的重要趨勢,也是今后較長一段時期我國的基本國情,這既是挑戰也存在機遇。伴隨著人口老齡化的加速以及人均預期壽命的提高,老年健康養老需求也與日俱增,這將為養老產業提供巨大的消費市場。  統計數據顯示,2019年我國智慧健康養老產業規模約3.2萬億元,近3年復合增長率超過18%。隨著我國老齡化趨勢的加快,相關布局智慧健康養老領域公司望迎來機遇。隨著老年化的加重和“銀發經濟”的興起,國家大力支持養老行業的背景下,智能養老行業迎來發展的良好時期,儀器儀表化身“監護人”助力養老...
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        2022 - 01 - 21
        伴隨著春節將至,很多居民都會采購年貨,如堅果炒貨、干果、水果、糖果、糕點以及肉類、水產等。但是不排除個別不法商家通過在“秤”上做文章,賺不義之財。那么,該如何有效地防止不良商家在“秤”上做文章,解決“短斤少兩”問題,讓廣大消費者過一個幸福、祥和而又“秤”心如意的春節呢?  有商家僅僅為了一時的利益,通過各種方式在“秤”上做“手腳”時有發生,這樣消費者購就買到“缺斤少兩”產品。例如,近日西安新城區中某小區一蔬菜攤點使用“六兩秤”,銷售的水果、蔬菜存在短斤少兩問題;湞江區風度路步行街某炒貨店售賣的堅果、干果、鳳爪等產品存在缺斤少兩的情況;此前,也有女子購買海鮮、水產出現缺斤少兩。  春節臨近,諸如果蔬、肉類、水產、堅果炒貨、糖果等年貨產品勢必迎來銷售高峰期,那么,如何防止個別不法商家在“秤”上“動手腳”,避免年貨產品出現“缺斤少兩”的情況,保護廣大人民群眾的合法權益,營造春節期間良好的市場消費環境呢?其一,全國各地相關部門要對轄區內農貿市場、百貨商鋪、水果店等經營主體在用計量器具持續開展專項檢查。  比如,工作人員要重點查看包括電子天平、電子臺秤、電子吊秤等在內的計量器具是否精確,是否存在破壞電子秤準確度、私自改裝現象,是否正常強檢并貼有檢定合格標識、超檢未檢的計量器具以及利用計量器具作弊等違法違規行為。根據實際情況和有關規定,工作人員要進行現場處理,并督促違法商家限期內送檢,或者予以...
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        物聯網和工業4.0在創建未來數字工廠中的作用

        發布日期: 2022-03-01
        瀏覽人氣: 402

          物聯網是工業4.0戰略的關鍵部分,該戰略致力于創建靈活且互聯的數字工廠,促進系統所有部分之間的通信。


          物聯網是工業4.0戰略的關鍵部分,該戰略致力于創建靈活且互聯的數字工廠,促進系統所有部分之間的通信。


          與前三場革命一樣,工業4.0旨在利用最新技術改變制造業。這一次,是先進的信息和通信技術創造了物聯網。工業4.0將物聯網與人工智能、機器學習和機器人技術相結合,以實現制造業的數字化。


          物聯網是工業4.0戰略的關鍵部分,該戰略致力于創建靈活且互聯的數字工廠,促進系統所有部分之間的通信。當今物聯網、人工智能和大數據等技術的最佳方面是它們的應用范圍。這些技術適用于工廠車間以及規劃和管理等其他領域。制造商甚至可以將客戶和業務合作伙伴整合到價值和業務流程中。


          如您所見,工業物聯網(IIoT)具有改善制造業的巨大潛力。如今,幾乎所有工廠都使用自動化和機器人。人工智能的使用也在加速,這提高了自動化和制造效率。隨著制造商尋找擁抱物聯網和工業4.0的方法,到2027年,智能制造市場的價值預計將達到2282億美元。以下是該行業朝著這一目標邁進的一些方式。


          制造自動化中的物聯網

        物聯網和工業4.0在創建未來數字工廠中的作用

          網絡物理系統(CPS)是工業4.0所設想的智能工廠的核心。CPS是在制造的所有部分使用傳感器和軟件的系統。這些部分可能是機器、車輛、路線、庫存和廠房本身。傳感器記錄并保存數據,然后由計算機處理以做出決策。這些決策通過執行器和人機界面(HMI)直接影響物理系統。


          CPS改進了使用工業物聯網的自動化機器。常規的自動化機器使用該軟件隔離工作。相比之下,CPS收集并與工廠的所有資產和區域共享數據。云計算用于分析這些數據以做出優化系統的決策。企業還可以根據之前的結果使用AI和ML進行更智能的優化。


          CPS和IoT相輔相成,打造智能工廠。這些具有競爭力的工廠減少了停機時間,提高了效率,創造了更好的產品,并提高了生產力。在制造業中實施物聯網的工廠報告成本降低和質量提高。


          物聯網和工業4.0的三大優勢


          預測性維護


          維護是任何工廠經理最頭疼的問題。與之相關的停機時間和成本可能證明是昂貴的。常規維護的經典方法效率低下,增加了機床破損和磨損的風險,進而增加了成本。

        物聯網和工業4.0在創建未來數字工廠中的作用

          預測性維護系統使用物聯網獲取有關每個在役資產的實時信息。根據這些信息,系統預測資產維護的時間。制造工廠具有相互關聯的系統,其中有多種因素在起作用。一個位置的負載、設計和過程更改會影響整個工廠。基于物聯網的預測性維護和云計算在這種情況下非常有用。該系統使用來自工廠周圍資產的數據來預測維護需求。


          帶有物聯網的智能維護管理系統也可以使用人工智能和機器學習。這些可以考慮所有系統對制造的影響,以便隨著時間的推移做出更好的準確預測。


          預測性維護因其對底線的影響而受到特別關注。根據麥肯錫的一份報告,預測性維護可以降低10-40%的成本和50%的停機時間。這些改進會影響工廠效率,甚至會降低間接成本。為了保持競爭力,明天的數字化工廠將不可避免地發現預測性維護。


          智慧物流管理


          在Covid-19大流行期間,制造業面臨著前所未有的條件,包括社交距離要求、工人短缺和勞動力規模限制。所有這些條件都極大地影響了工廠和倉庫。


          物流是任何企業的命脈。當多個行業的物流面臨挑戰時,世界遭受了供應鏈中斷。這些巨大的中斷要求向更智能的物流管理邁進。


          工廠可以在物流的許多領域使用物聯網。從庫存和物料搬運到內部運輸和運輸,物聯網可以幫助提高物流管理的準確性和效率。物聯網在這些領域提供幫助的主要方式是通過資產的實時位置和狀況數據。這有助于優化使用和庫存庫存、更好的資產跟蹤和材料處理系統,減少事故和資產損失。有關生產和運輸的信息可以與合作伙伴和客戶共享。


          亞馬遜的倉庫使用物聯網和機器人技術來優化他們的系統,人類與互聯機器人協同工作。將人與技術相結合的方法使亞馬遜成為倉儲領域的領導者。預計其他企業將遵循他們的成功模式向前發展。隨著工業4.0的發展,預計從2021年到2030年,預測性維護市場將以31%的復合年增長率增長。


          大數據和云計算


          實時數據收集是數字工廠和采用物聯網的關鍵優勢。所有工廠資產上的傳感器收集大量有價值的數據。這些數據可以提供有關工廠績效的重要見解。


          目前,只有一小部分數據實際上被用于決策。這些決策可能與生產、庫存水平或預測的變化有關。借助云計算和大數據,企業可以從數據中產生無價的洞察力。


          工廠中的物聯網和CPS可確保您擁有來自所有系統的數據。云計算將這些數據轉換為有用的信息。通過可視化和相關性分析,可以識別問題并針對原因創建假設。實施為解決問題而創建的解決方案以檢驗假設。AI用于計算變化的影響和參數的最佳范圍。這種數據流和高級分析有助于解碼復雜的制造流程和系統。


          數字工廠的未來:IIoT和工業4.0


          IIoT和工業4.0正在為制造業創造新的機遇和可能性。數字工廠是制造業的未來,早期采用者將具有優勢。盡管如此,重要的是要記住,其中許多技術都在不斷改進。企業必須提前計劃并制定技術采用戰略以保持競爭力。


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