点击图片查看原图
AKM22C-ANMN2-00
AKM22C-ANMN2-00
阿米控技术是一家专注于电气工程和工业自动化的备件批发商。
不论您需的是全新备品备件，还是过时/停产工业自动化零部件，我们经验丰富的专业团队将用业界多年的行业知识为您提供高效的零部件解决方案。
阿米控技术专营进口系统备件：
ABB DCS系统备件
FOXBORO DCS系统备件
本特利： 3500/42M/22M/95/05,3300停产,卡件模块
YOKOGAWA DCS系统卡件
TOSHIBA 大型卡件
SIEMENS 停厂产品备件
AB 系统备件
HITACHI 控制系统备件
Honeywell DCS备件
GE FANUC
OVATION DCS 系统备件
巴赫曼 模块备件
EPRO飞利浦 PLC备件
* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
别小看任何人，越不起眼的人。往往会做些让人想不到的事。
别放过任何微小的机会，您只要轻点手中鼠标，好的产品就会奔向您的手中。
想要好产品咨询请记得关注阿米控技术。
销售专员 ：许海清
手机：13394057292(微信）
客服企业QQ:2851195486
电子邮箱：2851195486@qq.com
* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
有一天我注意到微信群中两个朋友讨论预测性维护，我发现这两个人讨论可有意思，他们俩说的话似乎并不是一种语言体系里的人，而且显然他们自己也是相互并不理解的，但是我看明白了，他们俩说得都是一件事，后来我明白两者的差异。一个方向是通过机械系统的失效模型。就是一个金属材料在这种加工状态下、运动状态下怎么失效的，怎么被磨损，机器什么时候出故障，这个我们叫做机理模型分析。
另一个人谈的不是这个话题，他只看振动信号，或者温度信号，看这个信号以后就预测这个信号这个趋势会怎么样，这是数据驱动的一个预测性维护，其实解决问题的这个方法有很多种，有一些人通过机理模型，有些人通过积极学习的方式，数据驱动的方式来解决这个问题，那数据驱动的解决方式的优势在哪呢？他不需要人掌握非常专业的知识，只要看数据，自己去学，但是机理模型具有可解释性，人工智能在工业应用大的问题就是可解释性问题。
所以说人工智能有一些问题，有不可解释性问题，导致人工智能在工业应用其实它是有些局限的。因为工业里面不允许99%正确，要求的是100%准确。只要有一次1%的不准确，就可能会出人命，可能跟商业场景应用不一样。
* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *ASEA BROWN BOVERI AFN51B2-2AET
ASEA BROWN BOVERI AF26022-2E3L
ASEA BROWN BOVERI 1SDA058366R1
ASEA BROWN BOVERI ZEAESB
ASEA BROWN BOVERI D2E20CAX
ASEA BROWN BOVERI AF2601F2-CC6
ASEA BROWN BOVERI OT2500E01
ASEA BROWN BOVERI AF460N6R-11-68
ASEA BROWN BOVERI EHDB220C-1LR2
ASEA BROWN BOVERI AFN51B2-CE3ET
ASEA BROWN BOVERI AF2101F2-CA5J
ASEA BROWN BOVERI AF2101F2-DE35
ASEA BROWN BOVERI D1M1-AE3/JMB
ASEA BROWN BOVERI AFN51BX-CE3GU9
ASEA BROWN BOVERI 91B7-2FDD
ASEA BROWN BOVERI AF40012-CE5H
ASEA BROWN BOVERI 1SDA014011R1
ABB CBK-S2KM1
ASEA BROWN BOVERI 1310
Asea EH 50
原文链接：http://www.jingke.org/shangji/3058.html，转载和复制请保留此链接。
以上就是关于AKM22C-ANMN2-00全部的内容，关注我们，带您了解更多相关内容。
以上就是关于AKM22C-ANMN2-00全部的内容，关注我们，带您了解更多相关内容。
