本文探讨了自动化、人工智能和网络安全如何在石油天然气、能源和工厂自动化中发挥不同的作用，从而为优化安全性和生产效率提供帮助。 自动化已成为工业运营的核心支柱，通过减少人为失误、提升效率及实现预测性维护来推动产业升级。然而，不同行业面临着差异化运营、法规与网络安全的挑战，需定制专属的自动化策略。本文对比石油天然气、能源及工厂自动化领域的差异，解析人工智能（AI）、网络安全及网络技术如何塑造其自动化格局 01 石油天然气： 严苛环境下的效率与安全性平衡 石油天然气行业的作业环境多为高风险偏远区域。自动化在保障安全、确保设备可靠性及优化生产方面发挥着关键作用。 该行业采用监控与数据采集系统（SCAD...
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从分布式控制系统演进而来的企业运营平台，能够打造高效且面向未来的自动化系统。 数十年来，大多数过程制造商采用的自动化方法并没有多少改变。实施团队遵循普渡模型，将控制系统隔离在各自独立的层级中。这些控制层级为实现特定目的而构建、更新和维护，几乎不和其它运营层级交互。 在孤立环境下，分布式控制系统（DCS）虽能可靠运行，但若能将其进行升级，使其成为一个集成工业运营自动化所需全部功能的平台，它将成为面向未来运营的核心组件。 许多企业发现，随着工业过程运营的演变（尤其是过去十年间），当前策略已阻碍了其实现运营数字化转型的能力。孤立运行的DCS系统不仅扩展性不足，也难以与其它关键自动化解决方案形成高效协...
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简洁、直观的低代码开发平台，使不同技能水平的员工都能快速创建业务工具及可视化看板，有效降低开发成本与实施周期。 在竞争白热化的市场环境下，工业企业持续承受着多方面的压力，既要提高生产效率，减少设备停机时间，又要迅速适应不断变化的业务需求。与此同时，为了满足不断变化的客户需求，对过程敏捷性的需求也在增加。 传统的软件开发方式存在诸多弊端，不仅成本高昂、开发周期漫长，而且高度依赖专业技术人才。与之形成鲜明对比的是，低代码应用为制造企业提供了一种极具吸引力的解决方案。 工业企业借助低于代码开发环境，于本地部署并运行“容器化”（Dockerized）应用程序，可大幅削减成本与时间。容器化是把软件及其依...
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通过将软件定义的广域网技术与安全系统相结合，制造商可以快速检测和缓解异常情况，应对安全漏洞，并保障每个接入点的安全。 智能设备和其它先进自动化技术的应用使车间发生了变革，制造业生态系统变得更加分散，网络中断和网络威胁带来的风险也随之加剧。现代商业的超互联特性意味着任何生产运营都取决于其最薄弱的环节。一旦某个设备出现故障，就可能严重扰乱整个企业的生产运营。 这些故障还可能波及到供应链上下游的合作伙伴。例如，在供应链攻击中，网络犯罪分子通常会先攻击安全防护较差的第三方供应商或分包商。一旦获得访问权限，攻击者就能引入恶意软件，在供应链中传播，导致数据泄露，并在整个网络范围内造成广泛破坏。 01 保障...
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在统一平台上整合并分析来自DCS、PLC及SCADA等多系统的数据，不仅能简化数据采集、分析与可视化过程，还能创造附加价值，显著提升企业整体运营效率。 尽管“大数据”这一概念诞生已有数十年之久，但其对现代制造工厂的影响至今仍在持续深化。数据为生产运营提供了宝贵的反馈信息，帮助决策者精准判断需要调整的工艺参数或管理策略，从而确保生产线始终处于最佳运行状态，同时实现预期的商业目标。这些数据使管理者能够深入洞察工厂运营的多个关键领域，例如： ■ 原材料、成品及公用工程用量的物流库存管控； ■ 预测性与预防性维护计划安排； ■ 质量、安全及环境影响的统筹管理。 随着传感器...
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探索在工业环境中优化数据采集系统性能与可靠性的核心要素，以及战略性的数据管理在应对与长期存储和资源利用相关问题方面的重要性。 工业领域的数据采集在监测和控制过程中起着关键作用。该系统对于确保各行业质量、效率和安全性至关重要。然而，要优化其性能和可靠性需要注意多个方面的因素。本文将探讨在工业应用中，数据采集系统设计与实施过程中需考虑的核心因素。 在实践中，一个常见误区是认为单纯收集数据并最大化可用信息量就是最佳策略，事实上经过审慎考虑的方法往往能带来更好的结果。不仅在实施时要周密考虑系统，还应在运行数日后对生成的数据进行验证，并在数月后定期复查。这有助于确认所采集的数据是否真正有用且符合预期。 ...
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