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商品基本信息

商品名称: ABB纳表 AW501058【重中之重】
商品编号:  
商品型号:  
积分点数: 0 点
市面价格:  元
现售价格:  元
库存量: 不限 个
浏览人次: 350
发 布 者: ygmr888
发布日期: 2017-12-18 09:47:41
商品介绍
ABB纳表 AW501058【重中之重】=====ABB纳表 AW501058【重中之重】
ABB纳表 AW501058【重中之重】=====ABB纳表 AW501058【重中之重】
ABB纳表 AW501058【重中之重】=====ABB纳表 AW501058【重中之重】
ABB纳表 AW501058【重中之重】=====ABB纳表 AW501058【重中之重】

如果,没有过去的苦难,不可能成就现在的我;如果,没有现在的苦难,不可能成就未来的我。


3489 1750-000 PH温度电极
3490 1730-000 PH参比电极
3491 1722-000 PH测量电极
3492 7650-050 PH电极支架
3493 7651/0120 PH电极AP303  PH电极
3494 7670-004 PH电缆(5m),AX410电导率仪,AC221电导电极
3495 4621/500 酸碱浓度分析仪
3496 2271-686 酸碱浓度电极
3497 AX400-0295 酸碱浓度显示屏
3498 AX400-0365 酸碱浓度测量板
3499 9435-300 9435氧表电极 
3500 9435-170 9435氧表电路板
3501 BRC400
3502 1048/837
3503 1436/837
3504 1431/237
3505 1722-000
3506 1730-000
3507 UR600 IR mod.1000
3508 1730-000
3509 A40-30-10 230V
3510 CBHX165C5R414
3511 5STPO3D6500
3512 3HAC6428-1
3513 INNIS21
3514 INNPM12 
3515 UR600 IR mod.1000
3516 SDCS-FEX-2A
3517 PEP-BB
3518 UR600
3519 UR600 1000 2400IR
3520 UR600 
3521 UR600 1000 2400IR
3522 AW601112
3523 NXBU714B
3524 NRED-16E
3525 IC695CPE310 
3526 IC695ETM001
3527 AW601112
3528 IMMFP12
3529 UR600-IR1000
3530 MS20-1600SAAEHH01.0
3531 SDCS-FEX4
3532 PS?S44/76-500L
3533 9435300
3534 9437025
3535 SD833
3536 3ASC25H208
3537 3ASC25H209
3538 SF810-FOC-IR
3539 SF810-LSO -IR 
3540 FAU810
3541 SF810-FOC-IR
3542 SF810-LSO -IR 
3543 FAU810
3544 TB556.5.0.D.00.T.30
3545 1SVR011728R2700
3546 SAFT113POW 
3547 SAFT164AIO
3548 CC-E I/I-1
3549 NTDI01
3550 AC221/211131
3551 SPSEM11
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N-TRON    9004FX-SC
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N-TRON    ESERV-12T-ST
N-TRON    ESERV-M12T
N-TRON    ESERV-M12T-ST
N-TRON    SER-485-IC
N-TRON    SER-485-IR

导读: 制造业首先是大数据的源头,一旦制造业进一步数字化,生产流程中产生的数据都轻而易举地属于大数据的范畴,其数据量、产生频度、类型从IT角度来看,都极具挑战性和吸引力。

传统来看制造业并不是信息化非常发达的行业,这一点体现在多数制造业的流程传统而粗糙,即使有现代化的设备,整体的信息化方案也多半来自设备制造商(本身有时候被算作高科技业,例如Applied Material一类的半导体设备制造商,还有台积电一类的半导体代工厂商)。但是在大数据时代,似乎这不是一个绝对的坏事,就好像中国的电信行业直接跳过美国花了上百年发展的固话业务,直接跳到移动电话业务,迅速提高了中国人民的通讯水平和通讯体验,以中国移动为代表的电信运营商还迅速跃升为全球顶级的运营商,在大数据时代,更是迅速成为大数据的领先选手。

制造业应如何认识和看待大数据

我认为中国的制造业需要对大数据有以下几点认识

1、制造业是需要数字化的:数字化会给制造业带来更精准、更先进的工艺,更优良的产品,这个概念可以补足中国的制造业在此之前的整体水平。

2、制造业首先是大数据的源头,一旦制造业进一步数字化,生产流程中产生的数据都轻而易举地属于大数据的范畴,其数据量、产生频度、类型从IT角度来看,都极具挑战性和吸引力。一个半导体生产机台一天产生的数据量可以轻松上TB,这样几年积累的数据就在PB级了,如果对此数据进行分析研究,就是个实实在在的大数据问题。

3、从制造业本身来说,国际上以德国的“工业4.0”口号为代表的数字化制造,物联网为代表的信息化产品,将占据制造业的重要平台性话题,在这个方面没有布局的企业可能很快都要被划为“传统制造业”,从而面临工业革命历史上必然遇到的被淘汰的挑战。

4、制造业可以通过IT技术的提升,特别是大数据技术的提升而成就离子式跳跃,大数据技术代表了新的制造业产业革命,产业转型的标志性技术和关键性技术,“传统制造业”可以通过IT技术的提升而实现弯道超车,迅速实现转型。

当然这一切的挑战是大数据人才的深度和厚度,对大数据的理解和大数据技术的采用程度。

愿中国的制造业把握机会,瞄准方向,实现飞跃!

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