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时间:2019-03-19  来源:鬼姐姐  作者:张涵阳

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新闻摘要

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卫生级取样阀是用于获取管路或设备中介质样品的阀门,在很多需要经常对介质样品进行化学分析的场合,多会使用专门的取样阀。按照取样时的工作原理或性能不同,取样阀主要分为三个种类,包括双联开启阀、法兰夹片阀以及带保温夹套的取样阀。

结构特点:

卫生级快装隔膜阀由驱动装置进行遥控或通过手柄进行手动操作,驱动装置有三种标准:常闭型、常开型及气气型。具有结构简单、造型美观、拆装快捷,操作灵活,流体阻力小,使用安全可靠等优点。适用于化工、石油、冶金、水暧、食品、药品等行业的水、气、油品及腐蚀性介质的控制。

可由驱动装置进行遥控或通过手柄进行手动操作。卫生级隔膜阀是利用阀杆将橡胶膜直接压在阀座上,用来截止或接通真空系统。

产品参数:

调整范围制药、日化、食品、饮料、生物工程等等连接方式螺纹、快装、活接公称通径¢19mm压力0.6Mpa~1.6MpamPa主要用途取样试验产品别名采样阀、取样阀、无菌取样阀类型(通道位置)直角式材质304,316L工作温度≤200℃公称直径316L¢32,304¢32,316L¢25,304¢25流动方向换向驱动方式手动适用介质水压力环境常压起订量1参考价¥38

适用范围:

隔膜阀本身结构设计的原因特适合于超纯介质或污染严重,十分粘稠的液体、气体、腐蚀性或惰性介质。与控制设备相结合时,隔膜阀更能取代其它传统控制系统,尤其是适用于固体和易污染的惰性介质。

责任编辑:刘青青

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本物联网讯当今这个信息时代提供了庞大的数据等待企业去发掘,基于这些数据,企业的商业目标便能得到发展实现。最近,我们与两位来自诺基亚的物联网市场发展部门主任MarcJadoul和战略分析部门负责人DennyLee两位权威专家进行了一次交流,对如何将企业运营数据转化为企业发展的驱动力进行了探讨。

如果数据是物联网时代的新石油,谁将是它的提炼者?

问题一:近来,在各大会议中,我们不断听到“数据即是新型石油”这个说法。问题是,石油可以做燃料,也可以做润滑剂。在您二位看来,对客户端来说,数据即是石油,到底意味着什么?

MarcJadoul:我是从价值这一方面来看待它的。如果把一桶原油和一桶喷气燃料的价钱作比较,很明显二者有巨大差异。数据也是如此,就像石油一样,它需要一个精制提纯的过程,提炼程度越高,提供的价值越高,就能应用在更多更复杂的场合。

另一个类比方式则是金字塔的建造。在塔底,只需要将原始数据收集在传感器层。往上,就需要开始监测数据并发现其中的隐含信息。在这个过程中,可能会发现异常情况或者动态趋势。经过人工智能分析、提炼出的最关键信息,此时就能帮助公司作出更好的决策。这一过程即为数据驱动决策(DDDM)。再往上,经过认知分析阶段之后,人们还能实现行为预测。实现行为预测意味着得到了最高提炼程度的数据,设备和软件的自动化决策由此可以实现。

总的来说,我描述的是一种数据提供见解和知识的价值链,它最终能帮助企业实现生产过程自动化和决策自动化。将其与石油产业作比,不是说它和润滑剂的功能相同,而是说它和石油的精炼过程类似。数据的提炼程度越高,就越有用,得到的回报就越多。

DennyLee:当人们提到“新石油”这个说法的时候,我总会想起上世纪七十年代的那句话:“控制石油,就是控制经济”。现在的说法本质上和当时是类似的。数据即是新石油,意思是控制了数据,就是控制了经济以及个人的行业地位。

我还想起了“数据即是货币”这个说法。人们总是随意的使用未经处理的原始数据,他们可能会认为数据、见解、知识都是指同一件事。但实际上,这三者有很明显的不同。我们认为数据是催生智能最基本的原料。关于如何利用知识来实现商业目标,接下来还会谈到。

问题二:当与客户面对面交谈的时候,如何让他们想象数据即将带来的产业结构革新呢?他们首先要知道的,要问的事情是什么呢?

MJ:我认为首先要做的就是理解自身的业务,确定未来想要解决的困难挑战是什么,并不是特意寻找问题的解决方案。引用SimonSinek的话:做一件事情,应该从“为什么”开始,而不是从“怎么”、“什么”开始。

DL:商业成果毫无疑问是重要的,但在此之前,必须先与企业中与你谈话的人就这个问题沟通清楚。每个人都处在不同的组织,承担不同的责任,这些在之后都能引发一系列不同的问题

然后,我们应该谈论跨越企业结构界限的问题,这是不容忽视的一点。有时候,智慧金砖就是从打破的结构壁垒之间产生的。

问题三:当与那些想要在物联网行业实现数据驱动解决方案的人谈论时,我发现行业领导者通常就是最了解挑战就在组织内部的人。你可以向我们描述下典型行业领导者通常是什么样子以及如何定位他们在企业中的目标么?

DL:物联网通常划分为两个部分:操作技术(OT)和信息技术(IT)。在操作技术领域,你的解决方案针对的是那些在公司中控制基础设施的人。接口人不同,需求也就不同。

以预测性维护的客户为例子。这种情况下,他们只有设备维护的预算,希望使用大数据和设备学习维护,将停机率降至最小。这是特定目标下非常有限的应用。但是如果与他们经理谈话,告诉他们问题的范围和领域要比目前广大的多,这样的话,企业壁垒就有可能实现跨越突破。

MJ:对这个问题我想从不同的角度作补充。除了领导层需要对情况作分析决策以外,目前在很多企业,数据分析师的重要性正在提升。这些分析师知道如何处理数据,他们知道如何控制数据的精炼过程。这里谈论一个传统IT人员不具备的技能,我的专业是电脑科学,20年前,这门课主修的是数学运算。5-10年后,主修课程变成了算法和程序设计语言。现在,我的儿子在读AI专业的博士学位,他们学生又重新重视起数学运算和学了。而且我们不要忘了,如果数据分析师的工作需要支持企业决策,他们一定要掌握不错的行业知识和具备一定的商业敏感度。

问题四:所以这是兜了个圈回到原地了吗?

MJ:最复杂的问题是不能只用原始的计算机数据和数字运算来处理的。你需要用行业知识来判断什么是有意义的数据,什么是无意义的。这些是业内人员正在做的,并且如Denny所说,他们正是实现内部决策的真实支持者。

问题五:基于大量可分析的数据,我们看到了许多的IOT解决方案。这就说到一点,如果客户有数据知识,那还好;如果没有,那么这样泛滥的信息,是否有可能会让他们感到不知所措?他们真的需要具备数据分析这一技能吗?

MJ:这取决于想建立的是何种数据解决方案,以及在哪里实现数据过滤和门槛设定。举个例子,比如在制冷装置上安装了温度传感器,真正需要掌握的数据信息即是异常情况。如果一切正常,那就没有必要因为大量的普通数据而不知所措。所以说最重要的就是数据一旦产生,就马上导出,整个过程实现数据的智能收集、过滤、提前分析以及快速批量处理。

DL:让我分享下我们的观点。它对IOT同样适用。简单来说,我们提出智能堆叠的概念,把数据智能与人类大脑作类比。在第一层,大脑在一片狭窄的区域内处理环境数据,拥有较快的反应速度和自发性。在下一层,动作可能有个适当的响应时间,是相对自动化的。再往上,就是我们经常说的增强智能(AI),它是软件的顶层,服务于人类,长期由人类执行政策改变。它帮助人类发现未知的见解,做出更好的,不同的,长期有效的行为调整。所以同理到物联网(IOT),把这三层组合到一起。从工厂水平来说,最底层是机器人,自动作业;往上则更加智能,最高层是受人类控制的软件,帮助人类提出见解,做出更好的决策。

MJ:有趣的是这些已经影响到了基础设施层。你可能听说过边缘云、多路存取边缘计算或者说是移动边缘计算(MEC),它们都是在数据源头附近就对其进行部分处理。这样做有两个原因,一是可以减少网络延迟,减少决策转换时间;二是可以减少拥挤在核心云的大量数据,提高云利用率。这就可以让用户和管理者接触真正有用的数据。不过我现在解释边缘计算,其实也就是在描述反向内容分发网络(CDN)。

回想下几年前视频点播、直播流行的时候,我们突然发现没有足够多的频带去服务每一位用户,让其拥有单独的流,以此应对可能的延迟。所以,我们将缓存服务器放在最接近终端用户的地方,在那里放置最流行的内容,同时进行一些本地内容导航和处理,比如快速转发、撤销以及内容改编。这就是下游存储和电脑资源优化。如今,网络上有很多不同的播放器,比如Akamai,他们正是通过提供缓存和优化服务来赚取利润的。

再看物联网,和视频行业不同,它的问题不在下游数据端频带不足,而在上游数据数量过多。大量物联网器件产生大批数据,我们要做的就是在上游,数据源头附近放置一些缓存服务,在此收集数据,做基础分析,保证只有有用信息到达云端,再开始进行进一步的分析转化。所以我把边缘计算当做一种反向内容分发网络(CDN),因为它从反方向,用不同的流程实现了同样的功能。

问题六:我们知道,不管是投资什么类型的新项目,主要考虑的就是节约成本或者开发新的收入源。但是我总是认为,成本的节约和团队的高效性是趋使作出最终决定的关键因素。您二位能基于此两点与我们举例说明吗?

MJ:以我们目前正在做的视频分析为例,这是一种使用导入大量举例信息组成闭环回路,形成数据流,最终在监控摄像方面有所应用的技术。在城市中,我们有无数的视频监控,产生了成千上万的数据信息。平常,没有专门的工作人员一直盯着屏幕查看信息,因为这绝对是一项昂贵而低效的的工作方式。诺基亚要做的就是利用技术,帮助分析图像信息。我们应用很多实例,例如车子方向开反,机场出现混乱,或者一些人或物产生异常活动等等,将它们导入到分析链条中,通过一系列的算法完成场景识别和异常监测。最后增加AI技术之后,系统便能完成自动识别、报警,以及预测异常。利用它,监测系统变得实实在在的可实现了,同时,政府和安保公司便能节省大量成本,只安排少部分人就能达到监测目标。

问题七:人工监测的能力是有限的。

MJ:对的,人工能力有限,并且99.99%的图像信息都是不需要注意的。我们必须尽可能的在数据源头过滤信息,只留有用数据进入下游分析。

DL:我再给你举几个例子吧。第一个是加速问题解决,其中就以预测性维护为典型。“确保下一步动作是最好的”是预测性维护的目的,以前,在这种目标之下,人工将设备故障的原因分析告知维护助理,当问题发生之后,企业才着手解决。实现自动化和预测性维护之后,机器具备自动预测问题发生的技能,它能够提醒使用者及时维护,将维护费用降至最低,由此节约成本。

另一个例子则是根据顾客群,设计不同的人工智能种类。许多的客户都对人工智能(AI)感兴趣,因为他们发现,竞争对手竟然也在一刻不停地努力吸引顾客群。在这条路上,谁得到了顾客,谁就获得胜利。而大数据分析的重要作用便是理解、预测以及回应顾客的需求。以互联网行业方案开发者和解决者来说,提前知道拥堵的发生,以及作出应对措施将是十分重要的,这也是AI的一项应用。

另一个问题则是实现最优化。如果看过很多商业成果,就能够把一个问题设置为最优化问题。在心中设想:这些是我的沙箱,我要做的就是利用原始数据和KPI,将实现优化作为目标。系统可以帮助实现优化,关键是如何在固定的企业环境中,在之前没有挑战过的领域,获得打破壁垒,优化问题的机会。当然,这种类型的增强智能通常会更加吸引企业高层或者相关政策管理者的关注。

责任编辑:瞿骊醒

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·本报记者 :金知睿·

编辑:孙成礼


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