VT-3006 S35 R5 E9

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VT-3006 S35 R5 E9 IT不会有非常强的实时性、稳定性要求
IT其实在某种意义上也把制造业的问题想简单了，单说IT想访问数据这件事情就变得极其困难，各种现场总线、各种约束条件，因此，IT可以干非实时、非人身安全、非紧急的任务，但对于复杂的控制场景而言，IT仍然不要轻易涉足，因为自动化人干这个数十年也是有道理的。
其实在人工智能与自动化融合这个过程，我们必须清楚的认知自己的优势：
（1）.自动化的优势在于行业知识
无论是流程工业、大型水电工程、电网、制药、食品饮料等工业而言，自动化一直在过去数十年兢兢业业的在实现高品质的产品质量控制、高速切削加工、渗碳工艺以及流程优化等，包括MPC模型预测控制、APC- 过程控制，这些本身已经属于智能的范畴。
这些行业的Know-How是累积了数十年的，而且问题的提出在于收益更大，凡是具有大的收益的控制任务、人工智能任务显然 早来自于工业领域，而过去之所以没有采用人工智能等，只是因为IT所提供的计算能力、存储、网络能力没有达到，而今天，IT为我们提供了这些条件，我们借助于此发挥而已。
（2）.自动化与人工智能在制造业为场景
目前计算机相关专业的人工智能主要聚焦在语音、视觉，而其应用场景往往是消费类的，这些与工业领域对于人工智能的需求是不同的，约束条件更多，因此，计算机专业的人工智能专家并不擅长于解决制造业的问题，而自动化专业的人却擅长，因此，这并不矛盾。
（3）.痛苦的何止于自动化？
而事实上是，我与非自动化专业如计算机、机械专业的老师交流的结果，他们同样焦虑，因为IT相关专业想进入制造业也同样找不到合适的场景，他们也很痛苦，因为他们只能教学生解决一些APP的开发或者图书管理系统、交通信号灯系统的开发，对于智能制造的场景他们也无能为力，机械专业也焦虑，因为他们与产业实际结合也出现了问题。

VT-3006 S35 R5 E9 

Quantum Analog Input Module  模拟量输入模板 
140ACI03000 Quantum
140ACI03000C Quantum
140ACI04000 Quantum
140ACI04000C Quantum
140AII33000 Quantum
140AII33000C Quantum
140AII33010 Quantum
140AII33010C Quantum
140ARI03010 Quantum
140ARI03010C Quantum
140ATI03000 Quantum
140ATI03000C Quantum
140AVI03000 Quantum
140AVI03000C Quantum
 
Quantum Analog Output Module  模拟量输出模板 
140ACO02000 Quantum
140ACO02000C Quantum
140ACO13000 Quantum
140ACO13000C Quantum
140AIO33000 Quantum
1769-L23-QBFC1B
1769-L23E-QB1B
1769-L23E-QBFC1B
1769-L24ER-QB1B
1769-L24ER-QBFC1B
1769-L27ERM-QBFC1B
1769-L30ER
1769-L30ER-NSE
1769-L30ERM
1769-L31
1769-L32C
1769-L32E
1769-L33ER
1769-L33ERM
1769-L35CR
1769-L35E
1769-L36ERM
1769-NPK18
1769-NPKSDN
1769-OA16
1769-OA8