供应厂家直销1761-CBL-HM02

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！

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ALLEN BRADLEY
 1747-L40B
 40 I/O FIXED HDWR STYLE 24 120 V IN & 16 TRIAC OUT, AC LINE PWR,
 
ALLEN BRADLEY
 1747-L40C
 40 I/O FIXED HDWR STYLE 24 DC SINK IN W/HSC & 16 RELAY OUT, AC LINE PWR
 
ALLEN BRADLEY
 1747-L40E
 40 I/O FIXED HDWR STYLE 24 DC SINK IN W/HSC & 16 RELAY OUT, AC LINE PWR
 
ALLEN BRADLEY
 1747-L40F
 40 I/O FIXED HDWR STYLE 24 DC SINK IN W/HSC & 16 RELAY OUT, AC LINE PWR

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三是工业互联网平台成为数据价值创造的最佳载体。传统工业数据应用方式大多是基于企业部分历史数据开展局部分析，将部分个体经验提炼成因果规则，并加以推广应用。工业互联网平台的出现可实现工业数据的在线、实时、动态、跨界分析应用，为工业企业的产品服务、生产经营决策等方面提供更全面、更快速、更精确的大数据支持，将因果规则转变为基于相关数据的个性化精准决策。在此基础上，工业互联网平台可支持企业加速打破传统业务烟囱式的发展模式，大大提高了数据流动的自动化水平，实现跨越地域、跨越组织的设备、业务、市场数据的创新协同应用，构建开放生态体系和创新发展模式。

基于工业互联网平台的数据创新应用取得明显实效

得益于工业数据在采集、分析、应用方式的变革，数据驱动型创新应用对于推动工业互联网平台价值落地和快速发展成效显现。根据数据流动范围和复杂程度，工业互联网平台的创新应用已在设备、企业和供应链等不同层级上产生了明显实效。

一是设备级数据应用，实现在线、实时设备管理。设备级数据应用是最基础的数据应用，无论是工业企业对于来自联网设备运行信息的高级分析，还是设备制造商对自身产品在全生命周期中的理解、管理、诊断和维护，都需要从原先单纯依赖人工、经验转变成基于数据所得出的更科学和更高效的决策。设备级数据应用通过实现工业设备的互联互通，将设备的运行状态转化为数字，实现可视化，并基于采集来的数据对工业设备进行进一步的数据分析，如故障诊断通过设备运行中的相关信息来识别其技术状态是否正常，确定故障的性质与部位、寻找故障起因、预报故障趋势，并提出相应对策；预测性维护是基于历史数据和实时数据对即将出现的问题进行预判，可有效缩短设备非计划停机时间、保证生产计划、降低运维成本；产品即服务是设备制造商从出售产品向提供服务(如远程运维、预测性维护等)的商业模式转变，可为客户带来创新价值、为制造商提供新的收入来源。

二是企业级数据应用，实现企业精益管理。企业级数据应用是指打通企业OT数据与IT数据，基于数据分析为企业整体业务和运营优化提供科学决策，实现企业精益管理。企业级数据应用种类较为丰富，包括质量管理、能源管理、安全管理、生产过程管理等。全面质量管理是企业级数据应用的典型例子。传统的质量管理方式主要在生产制造结束之后进行质量检测。这种单环节的检测方式对人员经验的依赖性较高，容易造成漏检、标准不一致等问题；这种检测方式不能识别出不合格产品的原因和环节，从而无法从根本上提升产品合格率。数据驱动型全面质量管理应用可整合设备、员工、工艺、环境、质检等多方数据，以点到面形成全面质量管理解决方案。在制造环节，针对设备(基于设备管理保证生产过程质量一致性)、员工(基于机器视觉识别员工错误操作)、环境(实现环境智能监控)、工艺(基于机器学习识别参数最优解)方面，形成基于数据的单点质量管理应用；在质检环节采用基于机器视觉的质检方法，可确保质检结果一致性和准确性比其他质检方法有显著的提升，基于机器学习分析质检结果，利用缺陷智能追踪，确定出现质量问题的原因和环节，并采取相应改善措施，形成质量管理闭环，实现全面质量管理。