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6DK-36L型柴油机曲轴常见故障原因分析及解决方案

曲柄连杆机构是柴油机的主要运动件,它可以把燃料燃烧产生的能量,通过活塞、活塞销、连杆、曲轴、飞轮转变成机械能传递出去。其中曲轴起着至关重要的作用,曲轴将所有的运动部件连接到一起,受力相当复杂。并且对于一台柴油机来说曲轴的价值占比常高达整台柴油机的 1/3。而平时对曲轴的维护和检查及修理相当困难,修理所需的费用和所需要的时间非常大,下面介绍两种关于日本大发 6DK-36 机型出现的故障及现象,原因分析及解决方案。

  • 2021-04-18
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新建新型煤化工企业安全生产标准化创建常见问题及解决方案探究

新建新型煤化工企业往往具有新工艺、新技术、新设备、新员工、新管理等诸多新特点,安全管理面 临巨大挑战,稍有不慎就可能发生事故。在这种形势下,企业通过开展安全生产标准化建设,实现生产 经营各环节的管理系统化、科学化、规范化,并持续改进,提升安全管理水平,预防各类事故发生。新建 新型煤化工企业的标准化创建工作相较于传统企业有很多新情况、新问题,针对该类企业安全生产标准 化创建工作中的常见问题及解决方案进行探究。

  • 2021-04-18
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5G室内分布系统解决方案研究

随着移动通信的发展,用户对通信质量的要求不断提高,尤其在人口众多的密集城区,更多的通信业务发生在室内,因此对室内分布系统的覆盖提出了更高的挑战。文章介绍了 5G 室内分布系统的必要性,对 5G 室内覆盖所带来的问题和挑战进行了研究,并提出了解决方案。

  • 2021-04-18
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认证中Band+Edge测量Failure的解决方案

Band Edge(边带)是衡量无线通信终端性能的重要测试指标,如果边带测试超标,会对相邻信道产生干 扰,在认证中,对边带有着严格地要求。不同的分辨率带宽(Resolution Bandwidth)设置,会对边带的 测量值产生较大的影响,特别是针对 NB-IoT 这样的窄带信号,如果 RBW 设置地过高,边带值会很大。 目前而言,针对在 Band12 内操作的大多数 NB-IoT 设备在上边带边缘不符合某些法规限值要求的情况, 我们对认证机构提出的解决方案进行了研究。

  • 2021-04-18
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基于5G技术下医疗装备采集管理解决方案探讨

近年来医院已经开始建设医疗信息系统,并且开始实现内部信息的共享与协同目的,但是,从整体发展角度来讲, 设备运作监督管理还存在很多不足之处,且在全员信息化的环境中,不能创建良好的设备监督管理体系,缺乏对 设备运作效率与成本经济的分析和评价,且医院中尚未建设完善的设备运行监督管理信息标准,难以有效进行设 备状态的管理,参数的监督管理缺乏合理性与科学性,难以满足网络时代背景之下的发展需求。鉴于此,提出5G 技术下医疗装备采集管理的解决方案,旨在提升设备监督管理的自动化水平与网络化效果,为后续发展夯实基础。

  • 2021-04-18
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汽车左前门中控锁失效问题分析与解决方案

针对上汽通用五菱汽车股份有限公司某车型 (简称 A 车型) 在量产阶段出现的中 控锁失效故障,结合中控锁工作原理和相关工作零件,逐一分析可能产生故障的因素,确 定故障产生的原因,制订解决方案。通过供应商对方案实施验证及批量生产验证,有效地解决了 A 车型左前门中控锁失效的问题。

  • 2021-04-18
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数字化转型最致命的5个误区

对于所有企业来说,数字化转型都是新鲜事物,都在摸着石头过河,再加上数字化转型本身是一个极其复杂的系统工程,多以企业在数字化转型的过程中难免会遇到各种问题,甚至犯各种错误,有些错误的代价非常大,企业要尽可能避免。

  • 2021-04-05
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工业互联网平台赋能汽车行业数字化转型方法论_

汽车行业是典型的大型离散行业,具有供应链高度分散、生产工艺复杂、产品结构精密等特征,面临研发设计周期长、供应链管理低效、下游需求碎片化、服务要求高端化等行业痛点,亟需加快 基于工业互联网平台的数字化转型步伐,全面提升研发设计、生产制造、产供销管理、经营模式等环节的数字化水平。海尔、上汽、北汽等企业以网络化协同设计和规模化定制生产为切入点,加速推动汽车行业向协同化、定制化、柔性化方向转型。基于此,我们对汽车行业基于工业互联网平台进行数字化转型解决方案进行了专题研究,深入剖析了汽车行业数字化转型趋势、平台应用场景以及业务落地解决方案,对加快打造我国汽车新型制造体系具有重要意义。

  • 2021-02-07
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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