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7 实例探究
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Complex Discrete Manufacturing with ThingWorx Analytics - ThingWorx Industrial IoT Case Study
使用 ThingWorx Analytics 进行复杂离散制造
ABC 在利用收集到的数据时面临两个主要问题。一是所收集数据的规模、复杂性和差异性需要大量工时来处理和评估。二是由于数据科学分析的性质,实时数据无法投入使用。
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FMCG Case Study – CPG Line Monitoring  - Altizon Systems Industrial IoT Case Study
快速消费品案例研究 - CPG 生产线监控
领先的 CPG 公司经营着多个仓库,大多靠近最后一个配送点(大型零售商)。在这些设施中,各种类别的产品都被包装在特定的交付或展示纸箱中。由于大多数 CPG 业务由高产量和低利润组成,优化每项运营和有效利用资源增加了利润率。这些仓库的关键问题是无法了解机器故障或闲置时间的原因,从而延迟交货。日出会议会导致延迟或质量等交付问题的事后分析。客户希望实施实时生产线监控和警报系统,以控制停机问题并实施改进措施。
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Global Manufacturer Improves Polymer Yield with Industrial IoT Solution - Hitachi Vantara Industrial IoT Case Study
全球制造商通过工业物联网解决方案提高聚合物产量
一家全球制造商寻求提高聚合物混合工艺的产量。该公司的聚合物混合工艺生产的产品质量不稳定,产量有时会低至 50%。不良批次的报废造成了巨大的成本,并削弱了生产能力。除了一系列生产参数的变化之外,动态产品规格也会造成麻烦。
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How Touchscreens Can Motivate Assembly Line Workers to Do Quality Work - PINpoint Information Systems Inc. Industrial IoT Case Study
触摸屏如何激励装配线工人进行高质量的工作
当 UTC Aerospace 需要一种解决方案来管理以前没有制造经验的装配线工人时,它决定尝试一些新的东西,为其未来的制造运营管理 (MOM) 战略开创先例。
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Getting the Torque Just Right Could Save Millions for Aerospace Companies - Upskill Industrial IoT Case Study
获得恰到好处的扭矩可以为航空航天公司节省数百万美元
GE Aviation 每年因发动机组装和大修过程中关键点的错误而损失数百万美元。成本体现在生产力损失、测试延迟、客户交付延迟以及排除故障和纠正故障所需的工时。如果直到将发动机发送给客户后才检测到错误,维修成本将成倍增加。 B 型螺母就是这样的关键制造点之一。它们在飞机发动机流体管路和软管中发挥着关键作用,提供坚固、可靠的密封——但前提是正确拧紧和拧紧。如果没有正确拧紧,则需要重新进行维护、取消飞行,甚至在飞行中停机。
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The Use of AR Technology in the Spatial Design of a Corporate Production Line - Transition Technologies Industrial IoT Case Study
AR技术在企业生产线空间设计中的应用
化妆品市场要求制造商在生产和分销方面做出快速改变。在这个细分市场中,主要的营销工具之一是将产品分组(例如,洗发水 + 护发素、乳霜 + 卸妆液)。迄今为止,欧莱雅波兰分部通过外包进行了这一过程,这限制了对市场冲动做出动态反应的可能性。
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Reducing Simulation Cost to Become More Competitive  - Amazon Web Services Industrial IoT Case Study
降低仿真成本以提高竞争力
与许多航空航天工程公司一样,TLG 采用领先的行业应用 STAR-CCM+ 来执行 CFD 仿真。 TLG 使用该应用程序对飞机进行空气动力学模拟,并预测机身周围的压力和温度。但是,该公司希望降低与运行模拟相关的成本。 TLG Aerospace 的工程经理 Andrew McComas 说:“我们使用云提供商来托管我们的模拟,但每次模拟的成本很高。” “运行一个典型的模拟每个案例要花费我们数百美元,每个项目可能有数百个案例。” TLG 还希望能够扩展其高性能计算 (HPC) 应用程序以进行更大规模的模拟。 “我们行业的趋势是进行需要更多计算资源的更复杂的模拟,”McComas 说。 “但是对于我们使用的内部 HPC 集群,我们可以运行的最大大小问题是有限的。我们仅限于少数节点,无法分配足够的内存来运行大规模问题。”因为想要降低成本并获得可扩展性,TLG 决定寻找新的云提供商。
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