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德國(guó)進(jìn)口HIP全系列20-21LF9HM4

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產(chǎn)地 進(jìn)口 加工定制
德國(guó)進(jìn)口HIP全系列20-21LF9HM4
1.歐美進(jìn)口,*,可提供海關(guān)報(bào)關(guān)單及原廠證明
2.德國(guó)公司源頭采購(gòu),享受本土低價(jià),切實(shí)節(jié)省采購(gòu)成本
3.攜手優(yōu)秀物流服務(wù)商,確保貨期準(zhǔn)確和降低貨物耗損
4.嚴(yán)格執(zhí)行國(guó)家保修規(guī)定,與供應(yīng)商合作確保貨物質(zhì)量
5.快速報(bào)價(jià),合作有禮, 保證較快速的報(bào)價(jià)速度,VIP體驗(yàn)

德國(guó)進(jìn)口HIP全系列20-21LF9HM4


  • 施耐德電氣Go Green大賽不僅為大學(xué)生的可持續(xù)發(fā)展創(chuàng)想搭建展示舞臺(tái),更提供孵化支持

  • 今年,來自西安交通大學(xué)的WBGYYDS戰(zhàn)隊(duì),憑借創(chuàng)新的功率半導(dǎo)體封裝與集成方案奪得中國(guó)區(qū)

  北京的一幢普通辦公樓中,一場(chǎng)“悄然"進(jìn)行的云端競(jìng)賽正吸引著線上大批年輕人的目光:一張張略顯青澀的面龐講述著天馬行空的創(chuàng)新方案,一段段平靜的問答充滿了激烈的思維碰撞,一幅幅思維導(dǎo)圖看似畫風(fēng)活潑實(shí)則邏輯嚴(yán)謹(jǐn)自成體系。這里,就是施耐德電氣“2022綠色能效全球創(chuàng)新案例挑戰(zhàn)賽"(Schneider Go Green 2022)中國(guó)區(qū)總決賽的現(xiàn)場(chǎng)。

決賽戰(zhàn)隊(duì)同學(xué)和專家評(píng)委們相聚云端

  作為一項(xiàng)攜手年輕人推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展的全球賽事,Go Green大賽已經(jīng)成功舉辦了11屆。今年,2022屆Go Green大賽再度由全球能源管理和自動(dòng)化領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型專家施耐德電氣攜手AVEVA劍維軟件共同發(fā)起,不僅沿用了多年來的經(jīng)典賽制,還與清華四川能源互聯(lián)網(wǎng)研究院展開合作,在中國(guó)區(qū)特別開辟了全新賽道——“雙碳挑戰(zhàn)賽",而這一賽道的優(yōu)勝者將依托中歐智慧能源技術(shù)創(chuàng)新孵化合作示范平臺(tái),獲得一體式的孵化支持。

  今年,疫情反復(fù)但未能阻擋同學(xué)們的熱情,本屆Go Green大賽火熱依舊,中國(guó)區(qū)參賽數(shù)據(jù)再創(chuàng)新高,共收到6800多名在校大學(xué)生的1500余組參賽作品。經(jīng)過層層選拔,來自同濟(jì)大學(xué)、香港科技大學(xué)、西安交通大學(xué)、四川大學(xué)、上海電力大學(xué)等頂尖學(xué)府的十支戰(zhàn)隊(duì)在專家團(tuán)隊(duì)的嚴(yán)格評(píng)審中突出重圍,挺進(jìn)了決賽。

  最后,經(jīng)過激烈角逐,來自西安交通大學(xué)的“WBGYYDS戰(zhàn)隊(duì)"憑借“The leader of Package & Integration of WBG"方案拔得,來自四川大學(xué)的兩支戰(zhàn)隊(duì)“銘銘雪雪"和“開心往前飛"則分獲亞、季軍。而在“雙碳挑戰(zhàn)賽"中,由同濟(jì)大學(xué)和高麗大學(xué)學(xué)子共同組成的“零脂零碳戰(zhàn)隊(duì)"脫穎而出,斬獲“碳路者"獎(jiǎng)。

參賽同學(xué)們用思維導(dǎo)圖展示奇思妙想

  WBGYYDS戰(zhàn)隊(duì)創(chuàng)新的半導(dǎo)體封裝技術(shù)方案深入分析了功率半導(dǎo)體的應(yīng)用場(chǎng)景,針對(duì)當(dāng)前功率半導(dǎo)體器件封裝面臨的散熱和布局兩大瓶頸提出了四項(xiàng)技術(shù),贏得了評(píng)委的一致認(rèn)可。今年6月,他們將代表中國(guó)賽區(qū)出戰(zhàn)Go Green全球總決賽,與來自世界其他七大賽區(qū)的選手角逐總。戰(zhàn)隊(duì)隊(duì)長(zhǎng)姚乙龍表示:“很開心能獲得中國(guó)區(qū)!雖然備戰(zhàn)過程不易,但施耐德電氣的導(dǎo)師給予我們非常專業(yè)的指導(dǎo),讓我們學(xué)習(xí)到很多。這次大賽非常難忘,我們會(huì)認(rèn)真?zhèn)鋺?zhàn)總決賽,也期待跟其他賽區(qū)的選手們交流切磋。"

  迄今為止,已經(jīng)有來自全球200個(gè)國(guó)家的超過16萬名學(xué)子參與施耐德電氣綠色能效全球創(chuàng)新案例挑戰(zhàn)賽。這項(xiàng)大賽已經(jīng)成為全球年輕創(chuàng)新人才匯聚一堂,展示靈感與夢(mèng)想的舞臺(tái)。此外,施耐德電氣還為他們提供職業(yè)發(fā)展方面的輔導(dǎo)和機(jī)會(huì)。出于對(duì)人才可持續(xù)發(fā)展的高度重視,施耐德電氣始終致力于為青年人才創(chuàng)造成長(zhǎng)與發(fā)揮空間。在“雙碳"目標(biāo)下,施耐德電氣將進(jìn)一步發(fā)揮Go Green大賽的平臺(tái)優(yōu)勢(shì),幫助年輕人更好地施展才華,共展宏圖。

施耐德電氣高級(jí)副總裁、人力資源中國(guó)區(qū)負(fù)責(zé)人張琰琰寄語選手們

  施耐德電氣高級(jí)副總裁、人力資源中國(guó)區(qū)負(fù)責(zé)人張琰琰表示:“施耐德電氣一直致力于以的數(shù)字化技術(shù)和豐富的可持續(xù)經(jīng)驗(yàn)助力產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和社會(huì)綠色發(fā)展。越來越多的青年才俊正在加入我們,我們也將繼續(xù)努力賦能有志青年,為他們成長(zhǎng)為各行各業(yè)的中堅(jiān)力量創(chuàng)造一片沃土。"

寄云科技CEO時(shí)培昕受邀做客2022智能制造與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系列公益聯(lián)播第二期“數(shù)字化咨詢"第四講,以《數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)-制造數(shù)字化轉(zhuǎn)型》為課題做深入解讀。時(shí)博士分別從工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、造的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)、制造的數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例分享和寄云NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)四方面展開了精彩講解。

  1、溯源:工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)

  當(dāng)前,中國(guó)工業(yè)正進(jìn)入轉(zhuǎn)型升級(jí)、高質(zhì)量發(fā)展的重要時(shí)期。數(shù)據(jù)已經(jīng)成為未來企業(yè)核心價(jià)值與競(jìng)爭(zhēng)力,是工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心生產(chǎn)要素。企業(yè)數(shù)字化的過程,實(shí)際上就是數(shù)據(jù)價(jià)值釋放過程,但邁向數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功之路充滿挑戰(zhàn)。

  時(shí)培昕博士指出,工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個(gè)子集,通過利用先進(jìn)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)現(xiàn)有的資產(chǎn)、過程、產(chǎn)品進(jìn)行轉(zhuǎn)變,實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)的提升,走向運(yùn)營(yíng)。

  工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵本質(zhì)就是運(yùn)營(yíng)指標(biāo)的提升。的運(yùn)營(yíng),是通過一系列關(guān)鍵指標(biāo)的優(yōu)化,更快、更有效地改善制造運(yùn)營(yíng)。其應(yīng)用場(chǎng)景涵蓋裝配、加工、預(yù)測(cè)性維護(hù)、績(jī)效管理、質(zhì)量管理以及可持續(xù)發(fā)展這一系列的制造環(huán)節(jié),甚至延展到產(chǎn)業(yè)鏈的上下游,為工業(yè)企業(yè)帶來可衡量的、顯著的效益。

  工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是通向未來工廠的交通工具。未來工廠的成熟度標(biāo)準(zhǔn),可以通過初始化階段、可管理階段、明確性階段、定量化管理階段、優(yōu)化階段等五個(gè)成熟度標(biāo)準(zhǔn)為工業(yè)企業(yè)對(duì)自身的數(shù)字化進(jìn)程提供一個(gè)有據(jù)可循的科學(xué)體系。第一,初始化階段需要人為大量干預(yù),過程不可預(yù)測(cè)且結(jié)果不確定,被動(dòng)式響應(yīng);第二,可管理階段,需要根據(jù)項(xiàng)目來劃分過程,同樣是被動(dòng)式響應(yīng);第三,明確性階段,是依照組織來劃分過程,能進(jìn)行主動(dòng)式響應(yīng);第四,定量化管理階段,過程能夠測(cè)量、結(jié)果也是能控制的;第五,優(yōu)化階段,集中于持續(xù)的過程優(yōu)化。

  2、制造數(shù)字化轉(zhuǎn)型的五大挑戰(zhàn)

  制造業(yè)是工業(yè)數(shù)字化的重心。制造業(yè)作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)命脈所系,是立國(guó)之本、強(qiáng)國(guó)之基,把制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展作為主攻方向,支撐制造資源泛在連接、彈性供給和高效配置,提升制造業(yè)在全球價(jià)值鏈分工的地位,正成為全球新一輪產(chǎn)業(yè)變革的重要方向。對(duì)制造業(yè)而言,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠產(chǎn)生強(qiáng)大的蝶變效應(yīng),是關(guān)乎生存和發(fā)展的“必修課",而非“選修課"。

  制造作為復(fù)雜制造業(yè),有著供應(yīng)鏈多樣化、生產(chǎn)工藝復(fù)雜度高和生產(chǎn)設(shè)備復(fù)雜度高等顯著特點(diǎn),其要求是精準(zhǔn)性強(qiáng)、實(shí)時(shí)性高、靈活性大,可預(yù)測(cè)、也可優(yōu)化。因而,數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級(jí)是制造業(yè)必然的發(fā)展趨勢(shì)。

  當(dāng)前,制造數(shù)字化的轉(zhuǎn)型主要有五大挑戰(zhàn):

  生產(chǎn)過程數(shù)字化程度不高。數(shù)據(jù)采集不夠全面,缺乏生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)環(huán)境的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、以及生產(chǎn)過程的實(shí)時(shí)記錄、以及生產(chǎn)環(huán)節(jié)之間的銜接記錄等足夠的數(shù)據(jù)支撐。

  數(shù)據(jù)離散化程度高,IT和OT分離。面對(duì)跨領(lǐng)域、跨部門的數(shù)據(jù)優(yōu)化和分析,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)優(yōu)化生產(chǎn)指標(biāo)、庫(kù)存指標(biāo)、質(zhì)量指標(biāo)的時(shí)候,需要從花費(fèi)大量的時(shí)間從不同的IT和OT 系統(tǒng)中提取相應(yīng)數(shù)據(jù),進(jìn)行一系列瑣碎和標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)分析。

  缺少全生命周期的數(shù)據(jù)管理能力。從研發(fā)設(shè)計(jì)到生產(chǎn)制造,再到客戶服務(wù),急需數(shù)字化的一個(gè)基把整個(gè)企業(yè)生命周期里的數(shù)據(jù)串聯(lián)起來,實(shí)現(xiàn)全流程數(shù)據(jù)管理。

  海量數(shù)據(jù)的采集和處理。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模越來越龐大、數(shù)據(jù)類型越來越豐富,以及數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析需求越來越高,無論指標(biāo)計(jì)算還是深度分析,企業(yè)如何加速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值依然是其面臨的極大考驗(yàn)。

  數(shù)據(jù)分析離智能化目標(biāo)相去甚遠(yuǎn)。目前的數(shù)據(jù)分析主要以統(tǒng)計(jì)和對(duì)比為主,缺少結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)的診斷、預(yù)測(cè)和優(yōu)化分析。從海量多樣性數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值的關(guān)鍵數(shù)據(jù),采用人工智能方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,是提升智能化水平的未來趨勢(shì)。

  時(shí)博士指出:制造的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是基于數(shù)據(jù)智能的指標(biāo)優(yōu)化。即通過數(shù)據(jù)智能實(shí)現(xiàn)可量化的生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)以及資產(chǎn)性能指標(biāo)優(yōu)化。利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)把不同的IT和OT數(shù)據(jù)充分融合,在數(shù)據(jù)平臺(tái)上構(gòu)建起來一系列指標(biāo)優(yōu)化的能力。這個(gè)指標(biāo)不僅包含底層設(shè)備的可靠性指標(biāo),oee指標(biāo)等,還要包括生產(chǎn)過程中的產(chǎn)能、質(zhì)量效率,以及企業(yè)的經(jīng)營(yíng)指標(biāo)。 所有指標(biāo)的優(yōu)化都基于對(duì)不同領(lǐng)域、不同部門、不同環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)集成和分析,進(jìn)而來達(dá)到上述提到制造精準(zhǔn)性強(qiáng)、實(shí)時(shí)性高、靈活性大,可預(yù)測(cè)、可優(yōu)化的要求。

  3、制造數(shù)字化轉(zhuǎn)型有路可循

  通過近幾年工業(yè)數(shù)字化應(yīng)用實(shí)踐和思考,寄云科技已逐漸看到制造數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方向和著力點(diǎn)。

  以制造中極為復(fù)雜且精密的半導(dǎo)體行業(yè)為例,面對(duì)半導(dǎo)體制造的關(guān)鍵生產(chǎn)步驟上千個(gè)、每道工序的工藝參數(shù)多達(dá)數(shù)千個(gè)、每道工序良率要求99.99%以上等顯著特點(diǎn),如何有效對(duì)海量多樣性數(shù)據(jù)的分析處理,以及更好控制生產(chǎn)過程與品質(zhì)成為巨大挑戰(zhàn)。

  時(shí)博士指出,針對(duì)于類似半導(dǎo)體的這類復(fù)雜性制造行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,構(gòu)建以信息技術(shù)和自動(dòng)化技術(shù)來構(gòu)建IT和OT 高度融合的半導(dǎo)體智能化應(yīng)用至關(guān)重要。即從設(shè)備端的海量、多樣性數(shù)據(jù)中獲取到關(guān)鍵的、可用的數(shù)據(jù),通過大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的數(shù)據(jù)分析,構(gòu)建一系列半導(dǎo)體行業(yè)的智能應(yīng)用,提升設(shè)備管理能力、可靠性、幫助實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)生產(chǎn)質(zhì)量、加速配方優(yōu)化效率以及提供標(biāo)準(zhǔn)通信及控制能力。

  基于NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)產(chǎn)品,寄云科技為半導(dǎo)體裝備企業(yè)提供從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化的全流程一體化數(shù)據(jù)服務(wù)能力。在此基礎(chǔ)上形成了設(shè)備狀態(tài)管理,設(shè)備監(jiān)控,設(shè)備告警、配方管理,制程管理,制程分析等應(yīng)用,并可進(jìn)一步提供質(zhì)量分析、配方參數(shù)優(yōu)化,虛擬量測(cè)和預(yù)測(cè)性維護(hù)等擴(kuò)展智能應(yīng)用,以有效實(shí)現(xiàn)企業(yè)對(duì)生產(chǎn)全局可追溯、可評(píng)價(jià)和數(shù)字化經(jīng)營(yíng)決策,加強(qiáng)設(shè)備智能管控可視化管理,提升綜合良品率,以及減少設(shè)備非故障停機(jī)和智能調(diào)度管控。

  智能應(yīng)用:裝備智能管控

  基于寄云工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái),為多種半導(dǎo)體裝備提供設(shè)備狀態(tài)管理,設(shè)備監(jiān)控,設(shè)備告警,配方管理,制程管理,制程分析等應(yīng)用,幫助實(shí)現(xiàn)了3000點(diǎn)/秒/機(jī)臺(tái)海量數(shù)據(jù)的寫入和查詢,關(guān)鍵工藝指標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),多臺(tái)設(shè)備的集群管理,以及故障檢測(cè)與分類、關(guān)鍵輸出指標(biāo)的穩(wěn)定性控制等。

  智能應(yīng)用:預(yù)測(cè)性維護(hù) PdM

  基于FDC輸出數(shù)據(jù),良率數(shù)據(jù)以及量測(cè)數(shù)據(jù),利用MVA技術(shù)開發(fā)預(yù)測(cè)模型,根據(jù)預(yù)測(cè)故障發(fā)生時(shí)間,獲得估計(jì)的故障發(fā)生時(shí)間(MTTF)范圍和預(yù)測(cè)的可信度。提前做出應(yīng)對(duì)計(jì)劃,減少計(jì)劃外downtime以及wafer 損傷風(fēng)險(xiǎn)。

  智能應(yīng)用:虛擬量測(cè) VM

  利用工藝流程和晶圓狀態(tài)信息(包括upstream量測(cè)和/或傳感器數(shù)據(jù))預(yù)測(cè)工藝后量測(cè)結(jié)果。使用人工智能算法對(duì)芯片制造工藝參數(shù)和量測(cè)結(jié)果進(jìn)行建模分析,包括厚度、缺陷密度/數(shù)量、方塊電阻、以及在線電測(cè)試結(jié)果等。

  智能應(yīng)用:智能配方優(yōu)化 ROS

  通過人工智能算法加快配方開發(fā)速度,減少可變性并拓寬工藝窗口,可用于優(yōu)化單個(gè)腔室和整個(gè)設(shè)備,根據(jù)對(duì)結(jié)果的預(yù)測(cè)自動(dòng)修改配方參數(shù)或選擇控制參數(shù),提高加工性能和生產(chǎn)效率。

  因此,針對(duì)制造企業(yè)數(shù)字化能力的構(gòu)建,不得不提到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。寄云科技認(rèn)為,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)作為支撐工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“新基座",是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的標(biāo)配能力,能夠起到加速整個(gè)數(shù)據(jù)價(jià)值傳遞過程的作用。

  制造企業(yè)通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)應(yīng)用,從設(shè)備端匯總來自不同環(huán)節(jié)的IT/OT數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)采集和集成,數(shù)據(jù)清洗和治理,數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ),以及數(shù)據(jù)的分析和建模,再通過快速的應(yīng)用開發(fā)來去構(gòu)建設(shè)備管理、生產(chǎn)管理、以及經(jīng)營(yíng)管理三個(gè)層面的指標(biāo)優(yōu)化能力。這三層通過釋放數(shù)據(jù)的價(jià)值環(huán)環(huán)相扣,最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)的提升以及經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避。

  制造行業(yè)是寄云科技產(chǎn)品和服務(wù)的主戰(zhàn)場(chǎng)?;跀?shù)據(jù)智能的NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),能夠有效的幫助制造的客戶改進(jìn)設(shè)備可靠性提升、質(zhì)量異常診斷和預(yù)測(cè)、產(chǎn)能分析和預(yù)測(cè)、供應(yīng)鏈優(yōu)化、和降低運(yùn)維成本等核心價(jià)值及關(guān)鍵指標(biāo),構(gòu)建一系列針對(duì)制造的過程控制和經(jīng)營(yíng)決策能力,創(chuàng)造客戶價(jià)值。

  1、經(jīng)營(yíng)指標(biāo)優(yōu)化:實(shí)時(shí)生產(chǎn)決策

  對(duì)于大批量的工業(yè)品生產(chǎn),連續(xù)生產(chǎn)至關(guān)重要,它不僅需要大量的自動(dòng)化設(shè)備以及全流程的過程控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)多個(gè)流程的無人自動(dòng)化生產(chǎn),更需要結(jié)合設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析,對(duì)設(shè)備可靠性、關(guān)鍵部件的使用壽命進(jìn)行預(yù)測(cè),通過優(yōu)化設(shè)備參數(shù)和維護(hù)策略來避免非計(jì)劃停機(jī)帶來的生產(chǎn)中斷;同時(shí),還需要通過量化的生產(chǎn)效率指標(biāo),持續(xù)減少自動(dòng)化過程中的人為不確定因素,提高產(chǎn)能和生產(chǎn)效率;

  在汽車零配件行業(yè),寄云科技與全球500強(qiáng)企業(yè)麥格納集團(tuán)下屬格特拉克針對(duì)生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行效率的優(yōu)化展開合作,依托寄云科技NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),通過采集設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù),結(jié)合ERP和MES的工藝數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)秒級(jí)的生產(chǎn)指標(biāo)的實(shí)時(shí)計(jì)算,構(gòu)建工藝流程監(jiān)控、關(guān)鍵指標(biāo)監(jiān)控,覆蓋設(shè)備端、工廠層、產(chǎn)線層到集團(tuán)層等不同層面的指標(biāo),打通MES、ERP等OT/IT系統(tǒng)和應(yīng)用,最終幫助客戶實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線所需人員減少,OEE(設(shè)備綜合效率)提升9%,MTBF(平均*工作時(shí)間)增加6%等可量化的可觀收益。

  2、生產(chǎn)指標(biāo)優(yōu)化:工藝和質(zhì)量穩(wěn)定性管控

  在電力、化工、有色、醫(yī)藥、半導(dǎo)體等復(fù)雜、連續(xù)、自動(dòng)化的制造過程,存在著海量工藝控制點(diǎn)和外部影響因素,為了保證產(chǎn)品品質(zhì),需要能夠通過關(guān)鍵工藝參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控、結(jié)果一致性的管控,實(shí)現(xiàn)快速、自動(dòng)化的根因分析和結(jié)果的預(yù)測(cè)。

  在半導(dǎo)體行業(yè),北方華創(chuàng)設(shè)備集群管理系統(tǒng)Advanced Group Controller(AGC)運(yùn)用寄云工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案平臺(tái)套件,提供全流程一體化數(shù)據(jù)服務(wù)能力,形成包括設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控,配置管理,制程分析等功能,實(shí)現(xiàn)半導(dǎo)體裝備的高性能實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集,并有效實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵控制指標(biāo)的異常檢測(cè)以及關(guān)鍵輸出指標(biāo)的在線穩(wěn)定性控制。作為*自主研發(fā),擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的軟件,AGC軟件的研發(fā)使得北方華創(chuàng)的半導(dǎo)體生產(chǎn)設(shè)備具備和國(guó)外競(jìng)爭(zhēng)廠商同等的集群管理軟件,進(jìn)一步提升了產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力。

  3、設(shè)備性能指標(biāo)優(yōu)化:設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)

  裝備的連續(xù)運(yùn)行需要合理的運(yùn)維方案,需要通過一系列的基于設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)的采集和分析,對(duì)設(shè)備的當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控,提供智能的故障診斷和健康評(píng)估,提供完整的維護(hù)保養(yǎng)和基于壽命預(yù)測(cè)的備件管理。

  在油氣行業(yè),某國(guó)內(nèi)陸地石油鉆機(jī)廠商攜手寄云科技以NeuSeer平臺(tái)為基礎(chǔ),構(gòu)建基于設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維修的完整方案,有效實(shí)現(xiàn)設(shè)備軟性價(jià)值的增長(zhǎng)點(diǎn),滿足石油連續(xù)性生產(chǎn)要求。通過各種實(shí)時(shí)監(jiān)控、定期的計(jì)劃性維修和不定期的視情維修,對(duì)設(shè)備進(jìn)行有效的維護(hù),實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的故障匹配和故障預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)減少人員出差90人次,增加備件銷售3000萬,助力客戶向服務(wù)型制造企業(yè)轉(zhuǎn)型。

  智能制造的大背景下,推進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用是國(guó)內(nèi)制造企業(yè)走向制造的必由之路。寄云科技將持續(xù)發(fā)揮自身技術(shù)優(yōu)勢(shì)和“數(shù)智"能力,以NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為“基座",聚力解決工業(yè)企業(yè)的盲點(diǎn)、痛點(diǎn),為企業(yè)提質(zhì)增效注入新動(dòng)能,幫助中國(guó)制造行業(yè)實(shí)現(xiàn)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,推動(dòng)制造業(yè)的可持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展,實(shí)現(xiàn)我國(guó)制造強(qiáng)國(guó)的戰(zhàn)略目標(biāo)。



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norelem26106-02002055
GEUSLT USB;see the photo"20170707183923"
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