实例探究.
我们的案例数据库覆盖了全球物联网生态系统中的 18,927 家解决方案供应商。
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14 实例探究
改善资产健康信息
NI
意外的停机时间每年给行业造成数十亿美元的损失,资产老化带来的挑战加上许多经验丰富的专业人士正处于或接近退休年龄,使得公司正在寻找物联网技术的承诺来寻求答案。
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隧道建设物联网系统
NI
Zenitaka Corporation ('Zenitaka') 有两大业务领域:其建筑业务专注于政府大楼、办公楼和商业设施等结构,而其土木工程业务则专注于隧道、桥梁和水坝等结构。在这些区域中,存在两个一直存在的山区隧道建设问题。这些问题是“提高安全性”和“降低能耗”。山区隧道建设需要大量的电力。这是因为白天和黑夜都在使用的电气设备种类繁多,包括工程机械、建筑照明和换气扇。 . 尽管如此,电力消耗量通常并没有得到严格管理。在许多情况下,只有在电力公司的账单可用时才能确定确切的电力消耗量。有时,公司安装需求监控设备以帮助控制电力消耗。然而,即使在这些情况下,设备也只能确定总用电量,或者它们可能会发出警告以防止超过合同规定的电量。消耗,首先有必要获得每个特定区域使用多少电力的准确细分。换句话说,我们需要能够可视化消耗的电量。安全,也没有得到非常严格的管理。即使是现在,隧道施工现场也经常使用“名称标签”系统来管理进入工地的入口。具体来说,隧道工地入口处贴有红底白字的工人姓名标签。然后,工人自己在进入或离开工作现场时将名称标签翻转到适当的一侧,以表明他们是否在任何给定时间在隧道内工作。如果工人在进出隧道时忘记翻转姓名标签,将无法有效进行管理。为了应对上述挑战,Zenitaka 决定建立一个可以提高隧道施工安全性并减少电力消耗的系统。换句话说,这个新系统将有助于清楚地了解山区隧道施工现场的每个位置有哪些工人在工作,以及在任何给定时间在这些相应位置进行了哪些流程。该系统将维护所有工人的安全,同时还仔细控制电气设备以减少不必要的电力消耗。确定了这个概念后,我们接下来关心的是是否存在任何一种坚固的硬件,在施工现场不会发生故障,可以根据工作环境的变化自由移动,并且可以准确地检测到工人和车辆使用射频识别 (RFID)。鉴于该系统将涉及许多对 Zenitaka 来说是新的组件,我们决定与 EISol Co., Ltd. ('EISol') 作为我们的共同开发合作伙伴进行合作,因为他们为我们提供了非常实用的建议。
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为空客工厂开发智能工具
NI
飞机的制造和组装涉及操作员必须遵循的数万个步骤,过程中的一个错误可能要花费数十万美元来修复,这使得出错的空间非常小。
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中钢状态监测诊断系统
NI
中钢集团(CSC)是台湾最大的综合钢铁制造商。我们的目标是提高设施维护和管理效率。首先,为了实现这一目标,我们知道我们需要了解机器状态监测 (MCM) 设备的设置成本与我们因意外故障而遭受的损失之间的权衡。我们还需要考虑我们拥有的关键设备以及维护它们的难度。有效的 MCM 可以帮助维护管理人员实时了解关键设备的状况,这是钢铁制造商的竞争优势。 1998年,我们第一台自主研发的设备在线监测诊断系统(FOMOS)安装在CSC生产线上。该系统在监测磨机振动等某些问题时表现良好,但几年后系统变得不那么可靠。我们发现硬件和软件的功能有限。我们知道我们可以构建一个更智能、连接性更强的系统,该系统可以利用处理能力、无线网络和软件连接方面的最新进展。我们意识到开发 MCM 系统相当容易,但很难解决我们面临的具体挑战。我们要解决的最大挑战是如何在不产生大量误报的情况下及早发现设备异常。由于振动是一种相对状态指标,受系统或结构动态刚度和传递率的影响很大,在实际情况中,经常会发现两台相同的设备在相似的位置和运行条件下运行几年后会出现不同的振动水平.通过使用不同的信号处理和算法,振动信号可以成为磨损、不平衡、未对准、冲击载荷和轴承故障等信息的关键指标。传统的监控和诊断系统使用相同或很少的指标和标准来监控和诊断各种机器状况,而不管机器操作的性质如何。因此,这些系统容易出现误报或漏报。更糟糕的是,由于监控设备种类繁多,操作制度复杂,并且在综合钢厂众多工艺线中的广泛应用,仅靠少数诊断专家实现我们的目标是不切实际的。因此,我们发现提高 MCM 系统有效性和效率的最佳方法是引入一些人工智能方法。
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伦敦地铁远程状态监测
NI
伦敦地铁每年为 17 亿乘客提供服务,其中维多利亚线占 2.13 亿人次。该线路在高峰服务期间每年运送 8910 万乘客,提供地下网络中最密集的服务。在过去的八年里,一项 10 亿英镑的投资计划升级并更换了维多利亚线的机车车辆和信号和控制系统,以提供每小时运行超过 33 列列车的服务。新的信号系统使用 385 条无缝轨道电路 (JTC) 来检测列车位置、保持安全的列车间隔并提供能够满足极其苛刻的时刻表的列车头程。轨道电路是列车检测的唯一手段,对铁路的安全可靠运行起着至关重要的作用;然而,在设计和安装过程中没有提供任何状态监测。由于资产的关键性质,故障轨道电路对服务产生重大影响,并构成维多利亚线乘客利益损失的最大原因,自推出以来已达 150 万英镑(伦敦地铁 CuPID 轨道电路故障数据库自 2012 年以来)。由六名具有铁路、软件、电气、机械、网络和工程背景的专业工程师组成的维多利亚线状态监测团队提供了解决方案。 National Instruments Silver Alliance 合作伙伴 Simplicity AI 通过提供额外的软件咨询服务来支持该项目。我们利用公司广泛的专业知识,在概念设计后的一年内将该系统交付到运营铁路上。该项目的范围包括设计、集成和安装一个智能远程状态监测系统,该系统可以对 45 公里长的深管铁路上的所有 385 个 JTC 的电压和频率进行实时分析,以预测和防止故障和随后的损失客运服务。我们利用 NI 硬件和软件的准确性、可靠性和灵活性来实施创新系统,以减少维多利亚线上的客户时间损失。该系统预计每年可减少 39,000 小时的客户损失时间——估计每年可在乘客损失方面节省 350,000 英镑。
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现代可穿戴机器人辅助行走
NI
现代汽车公司的中央高级研究与工程研究所开发未来的移动技术。该研究中心不是向客户提供传统的车辆产品,而是为包括老年人和残疾人在内的各种人群创造具有各种速度的新型移动设备。随着我们社会的老龄化,对可以帮助移动性的系统的需求越来越大。因此,我们正在开发带有 NI 嵌入式控制器的可穿戴外骨骼机器人,供老年人和脊髓损伤患者使用。关键挑战开发一个可以处理复杂控制算法的系统,以同时从各种传感器远程捕获数据,并对可穿戴机器人设备的多个执行器进行实时控制,以提供行走辅助。
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时间敏感网络
NI
为了使过程和机器控制等工业应用平稳运行,需要确保低通信延迟和最小抖动,以满足闭环控制要求。
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IIC 状态监测和预测性维护试验台
NI
当前状态监测需要人工测量,再加上设备老化和知识渊博的人员退休。
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控制和监测微电网
NI
与大型传统电网相比,微电网拓扑具有多项优势,包括增强的弹性和更容易集成分布式可再生能源。然而,一些挑战,如保持不同供应商之间的可扩展性和互操作性以及连接协议标准是必须克服的挑战,以便从此类系统中获益。
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智能草坪收割机
NI
提供高性能、自动化的草坪收割机,可在各种耕作条件下可靠高效地码垛草坪,同时提高农场生产力,降低机器运营成本,并提供安全的互联网网关来远程监控和控制草坪收割机。
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电动/混合动力汽车推进系统
NI
Tecnalia 在汽车领域和嵌入动力总成 ECU 的控制器开发方面经验丰富。实施三个模型,模拟电动/混合动力汽车推进系统的不可用功能和通信电子控制单元 (ECU)。
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明日电网与英国国家电网
NI
现代电网带来了新的工程挑战。在英国,随着可再生能源被用于补充化石燃料生产,电能质量问题正在浮出水面。再加上快速增长的能源需求和化石燃料工厂的退役,电网运营商发现传统的测量系统无法提供足够的覆盖范围来应对这些新挑战和管理行业面临的新风险。
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用于深海部署的垂直和浮动风力涡轮机
NI
为垂直浮动风力涡轮机开发一个控制系统,该系统可以监控涡轮机的运行状况,对其进行控制以确保其以最高效率运行,收集和记录数据,并将数据安全地传输给世界各地的运营商和开发人员分析和持续发展的世界。
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National Instruments 选择 Attivio 平台以获得卓越的搜索功能
NI
National Instruments 担心其企业搜索解决方案的未来状态。 Microsoft 的 FAST ESP 不再作为独立产品提供,并且已标记为生命周期结束,自 2013 年 7 月起生效。
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