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經(jīng)驗(yàn)文獻(xiàn) / _儀表知識(shí)

智能渦輪流量計(jì)為工業(yè)應(yīng)用帶來(lái)巨大效益

發(fā)布時(shí)間：2019-07-20  發(fā)布作者：

毫無(wú)疑問(wèn)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了效益，并為當(dāng)今的工廠運(yùn)營(yíng)商提供了巨大的未來(lái)潛力。行業(yè)分析師，IDC預(yù)測(cè)，到2020年，IIoT市場(chǎng)將增長(zhǎng)到驚人的1.7萬(wàn)億美元。
在智能互聯(lián)產(chǎn)品和系統(tǒng)幾乎直觀地作為更廣泛的信息基礎(chǔ)設(shè)施的一部分運(yùn)行的世界中，縮短交付周期，提高效率和盈利能力以及更多產(chǎn)品定制的可能性是有目共睹的。
然而，對(duì)于IIoT的所有擁抱，是否存在連接過(guò)多的危險(xiǎn)？
讓我用人體的一個(gè)例子來(lái)解釋。
當(dāng)談到人類和消化時(shí)，胰腺，肝臟和膽囊需要相互溝通。人體的其他部分 - 大腦就是一個(gè)明顯的例子 - 根本不需要參與其中。除非大腦需要檢測(cè)疼痛，否則如果大腦的860億個(gè)神經(jīng)元被用于標(biāo)準(zhǔn)消化過(guò)程就不會(huì)有幫助！
今天的加工廠也是如此。這些植物由數(shù)千個(gè)控制回路控制 - 所有這些都是調(diào)整特定變量值所必需的，例如壓力，流量，溫度，電導(dǎo)率和粘度等等。
太多的危險(xiǎn) - 有時(shí)是不必要的連接 - 是在不需要時(shí)涉及控制循環(huán)，導(dǎo)致對(duì)操作的負(fù)面影響和減慢 - 而不是IIoT倡導(dǎo)者所想到的！
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正是在這種行業(yè)背景下，過(guò)程工廠中的本地化智能概念已經(jīng)脫穎而出 - 在不產(chǎn)生不必要的循環(huán)的情況下，智能地和局部地進(jìn)行連接。當(dāng)然，這與人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān) - 這本身就是一個(gè)巨大的主題。
智能制造分析
在美安特，渦輪流量計(jì)和分體式電磁流量計(jì)的智能儀表校驗(yàn)（SMV）在設(shè)計(jì)時(shí)充分考慮了本地化智能。
通過(guò)其強(qiáng)大的遠(yuǎn)程診斷，數(shù)字智能和多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，智能儀表驗(yàn)證已經(jīng)開(kāi)發(fā)，以加速公司的IIoT戰(zhàn)略的實(shí)施，但也建立了地方流量計(jì)的智能。這使得工藝工程師和工廠操作員有時(shí)間進(jìn)行真正重要的工廠決策。
例如，如果流量計(jì)檢測(cè)到涂層，它可以自動(dòng)觸發(fā)熱油或清潔循環(huán)，而無(wú)需通過(guò)分布式控制系統(tǒng)。
如果流量計(jì)在高調(diào)節(jié)下運(yùn)行并且經(jīng)歷了溫度變化，則在發(fā)生過(guò)程擾動(dòng)時(shí)可以立即發(fā)出警報(bào)和補(bǔ)救措施，例如嚴(yán)重夾帶或潮濕的氣體。
今天的數(shù)據(jù)分析只有數(shù)據(jù)源和提供的數(shù)據(jù)質(zhì)量一樣強(qiáng)大。雖然IIoT為未來(lái)的工廠提供了巨大的機(jī)會(huì)，但不要忘記強(qiáng)大的診斷功能，以實(shí)現(xiàn)本地智能和效率！
 
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