供应厂家直销1761-CBL-PM02

我司产品应用于以下领域：

1,《发电厂DCS监控系统》

2,《智能平钢化炉系统制造》

3,《PLC可编程输送控制系统》

4,《DCS集散控制系统》

5,《智能型消防供水控制系统》

6,《化工厂药液恒流量计算机控制系统》

7,《电气控制系统》造纸,印染生产线,变电站综合自动化控制系统

并且广泛应用于数控机械 冶金,石油天然气,石油化工,化工,造纸印刷,纺织印染,机械,电子制造,汽车制造,烟草,塑胶机械,电力,水利,水处理/环保,市政工程,锅炉供暖,能源,输配电.

在此为您陈列以下优势品牌：

·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）结构的最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。  

··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

如需进一步了解产品信息，欢迎来电详询！我们将会给您最优质的服务！

ALLEN BRADLEY
 1747-L40L
 40 I/O FIXED HDWR STYLE 24 DC SINK IN W/HSC & 16 RELAY OUT, AC LINE PWR
 
ALLEN BRADLEY
 1747-L40P
 40 I/O FIXED HDWR STYLE 24 DC SINK IN W/HSC & 16 RELAY OUT, AC LINE PWR
 
ALLEN BRADLEY
 1747-L511
 SLC 5/01 CPU, 1K USR MEMORY
 
ALLEN BRADLEY
 1747-L514
 SLC 5/01 CPU, 4K USR MEMORY
 
ALLEN BRADLEY
 1747-L524
 SLC 5/02 CPU, 4K USR MEMORY

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随着新一代信息技术的不断扩散和深度应用，工业互联网平台应运而生，催生了一系列新产品、新模式、新业态，推动制造业加速向数字化、网络化、智能化变革。

随着第四次工业革命的探索逐渐走向深入，数据作为数字经济时代新驱动要素的作用日益凸显，与传统要素相比，数据具有更强的可复制性、更易共享、且可无限增长和供给，使突破有限自然资源供给对经济增长制约成为可能，对培育经济发展新动能、开辟发展新道路具有重要意义。制造业是国民经济的主体和根基，工业数据的深度开发利用既是数字经济实质发展的标志，也是传统产业数字化转型的难点和关键。随着新一代信息技术的不断扩散和深度应用，工业互联网平台应运而生，工业产品和生产经营活动全生命周期数据的采集、存储、分析、共享、应用、服务增值等正呈现日新月异的勃勃生机，催生了一系列新产品、新模式、新业态，推动制造业加速向数字化、网络化、智能化变革。

工业互联网平台使数据价值充分释放成为可能

在消费互联网的发展过程中，一批企业通过对消费者行为数据的深度挖掘，已在商业变革中取得显著成效，并催生出一批数据驱动的新商业模式。但在工业领域，由于数据采集更困难、数据种类更复杂、数据应用专业难度更大，对数据应用的开发利用显得相对滞后。工业互联网平台的发展使得工业数据在采集、分析和应用方式上发生巨大转变，为工业数据创造价值开辟了广阔空间。

一是工业互联网平台带来了数据采集方式的根本改变。传统的工业数据采集主要通过人工录入、调查问卷、电话随访等方式进行。这种采集方式得到的数据数量少、时效性差、精度低、成本高。随着条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、CAD/CAM/CAE/CAI、5G等技术在工业领域得到广泛应用，工业数据的采集方式出现了本质的改变，工业企业可获得的数据来源更丰富、更全面、更及时，数据种类更多(不仅可获得来自信息化系统的IT数据，还能获得来自设备、员工、生产环境的OT数据)，为工业数据创新应用奠定了更具时效性、准确性、完整性的数据基础。

二是工业互联网平台加速了工业数据分析方式的创新突破。工业设备可不间断产生数据，并且可实现毫秒级频率的数据采集，数据量庞大，且涉及的数据种类、数据格式以及数据结构多样，专业关系复杂，传统的数据分析方式无法有效应对。此外，传统数据分析往往将数据存储在边缘侧或独立的系统中，使数据互联、互通、互操作受阻，无法有效提取和协同应用所需的相关数据，阻碍了数据的相关分析、系统利用和价值转化。以工业互联网平台为基础，创新应用边缘计算、大数据、人工智能等新兴技术可突破主观认知局限和传统数据分析的因果范式，从海量工业数据中识别数据间的相关性，深入挖掘数据潜在关联价值，形成决策新范式和新洞察。