5 g的海港

开创未来的贸易港口

5 g的能源
5 g的能源

海港产业的痛点

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疼痛点1

缺乏向自主操作方向发展的速度

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疼痛点2

缺乏视频监控和AI识别

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疼痛点3

缺乏远程控制功能

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疼痛点(4

无法监控大范围内的所有活动

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疼痛点5

无法获得可信数据和/或缺乏数据源对齐

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疼痛点6

智能导引车缺乏跨车控制

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5g数字解决方案有何帮助

缺乏标准,如TIC 4.0,使效率难以实现. 因此,博亿堂客户端下载采取循序渐进的方式,5G将成为一个重要的推动因素.


数据流

步骤1:设备

步骤1:设备 更多的信息
  • 传感器(相机/速度/流/等.)部署在所有关键资产上

第二步:连接

第二步:连接 更多的信息
  • 时间序列数据传输
  • 相机图像
  • 资产数据(维护记录)访问

步骤3:边缘计算

步骤3:边缘计算 更多的信息
  • 时间关键活动
  • 摄影机- MV解读

步骤4:云计算 & 存储

步骤4:云计算 & 存储 更多的信息
  • 从资产中收集的所有数据(包括历史数据和实时数据)
  • 企业所有的存储

第五步:应用程序 & 服务

第五步:应用程序 & 服务 更多的信息
  • 本文的关键活动
  • E2E自动化

第六步:告知决策者

第六步:告知决策者 更多的信息
  • 基于人工智能模型的人工智能流程的决策数量不断增加 

第七步:支持做决定

第七步:支持做决定 更多的信息
  • 结束的过程

应用程序逻辑

场景1


  • 识别关键资产.
  • 从这些关键资产收集事件和/或时间序列数据,可能使用传感器.
  • 收集相机图像(固定/无人机/机器人/等).),图像质量至少为720p.
  • 尽可能多地收集所选资产和环境的数据,因为ML模型将随着更多的数据而加强.
  • Edge + 5G将用于所有关键事件.

场景2


  • 所有边缘采集的数据将长期存储在企业存储器中.
  • AI (ML)应用程序和AI (MV)应用程序从企业存储中请求模型开发所需的数据复制到自己的存储缓存中.
  • ML模型的开发是通过一个迭代过程完成的. 一个高质量的ML模型(完全数据驱动)需要多个步骤来检测异常和潜在故障.
  • 模型将由人工智能应用程序存储和维护.

场景3


  • 从数据收集到模型执行的过程是完全自动化的.
  • 只有在数据行为异常的情况下才对操作发出警报. 在其他情况下, 随着时间的推移,人工智能的能力将会增强,并在无需操作员参与的情况下执行决策.
  • 整个操作可视化的各种选项(e.g., OpenXR平台上的XR选项).
图标

预期利益

  • 增加自主决策和活动,减少对人力的依赖
  • 提高了生产率

注意: 

图标AI -人工智能

图标ML -机器学习

图标MV -机器视觉

图标SME -主题问题专家

图标P&管道和仪表图

图标GHG——温室气体

图标IT -资讯科技

图标开放过程自动化论坛

图标OT -操作技术

图标

键值创建

  • 通过基于人工智能的自主决策提高生产力

电子邮件博亿堂客户端下载:

loremipsum@gmail.com

电话号码:

0123456789

潜在的

图标

5g数字解决方案有何帮助

智能分析操作人员的面部表情和状态,实现操作管理中的疲劳、困倦报警,并实现车牌识别、人脸识别的安全保障.


数据流

步骤1:设备

步骤1:设备 更多的信息
  • 位于现场多个位置的传感器(摄像头):固定/无人机/机器人/汽车/工作人员等.
  • 支持相机图像的时间序列数据

第二步:连接

第二步:连接 更多的信息
  • 时间序列数据传输
  • 相机图像
  • 资产数据(维护记录)访问

步骤3:边缘计算

步骤3:边缘计算 更多的信息
  • 有几个活动是实时活动
  • 摄影机- MV解读

步骤4:云计算 & 存储

步骤4:云计算 & 存储 更多的信息
  • 从资产中收集的所有数据(包括历史数据和实时数据)
  • 企业所有的存储

第五步:应用程序 & 服务

第五步:应用程序 & 服务 更多的信息
  • 本文的关键活动
  • MV and some ML focus; E2E自动化
  • 多个MV模型链接到应用程序

第六步:告知决策者

第六步:告知决策者 更多的信息
  • 错误和违反安全规定应立即报告给现场操作中心 

第七步:支持做决定

第七步:支持做决定 更多的信息
  • 结束的过程

应用程序逻辑

场景1


  • 列出要追踪的业务案例:智能分析经营者的面部表情和状态,疲劳、困倦运营管理报警, 车牌识别, 和面部识别.
  • 收集相机图像(固定/无人机/机器人/等).),图像质量最低为720p.
  • 尽可能多地收集所选资产和环境的数据,因为ML模型将随着更多的数据而加强.
  • Edge + 5G将用于所有关键事件.

场景2


  • 所有从边缘传感器收集的数据将长期存储在企业存储中.
  • 关注MV以确定不同场景所需的数据.
  • ML模型的开发是通过迭代过程完成的,一个高质量的ML模型(完全数据驱动)需要多个步骤来检测异常/潜在故障.
  • 模型将由人工智能应用程序存储和维护.
  • 开发模型需要中小企业与数据科学家合作.

场景3


  • 从数据收集到模型执行的过程是完全自动化的.
  • MV模型开发支持所有应用案例.
  • 整个操作可视化的各种选项(e.g., OpenXR平台上的XR选项).
图标

预期利益

  • 改善现场HSSE记录
  • 确保遵守个人防护装备并在违反时发出警报的能力.
  • 能够确保起重机的安全操作和车辆的驾驶

注意: 

图标AI -人工智能

图标ML -机器学习

图标MV -机器视觉

图标SME -主题问题专家

图标P&管道和仪表图

图标GHG——温室气体

图标IT -资讯科技

图标开放过程自动化论坛

图标OT -操作技术

图标

键值创建

  • 高效和安全的操作各种设施,提高生产力

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5g数字解决方案有何帮助

自动驾驶汽车和机械提高了精度和效率,从而提高了生产率,而5G可以从偏远地区的摄像头和传感器收集数据.


数据流

步骤1:设备

步骤1:设备 更多的信息
  • 传感器(相机/速度/流/等.)部署在所有关键资产上
  • 摄像头也可用于抄表,开关等.

第二步:连接

第二步:连接 更多的信息
  • 时间序列数据传输
  • 相机图像(大多数是这种类型)
  • 资产数据

步骤3:边缘计算

步骤3:边缘计算 更多的信息
  • 时序要求严格的活动
  • 摄影机- MV解读

步骤4:云计算 & 存储

步骤4:云计算 & 存储 更多的信息
  • 从资产中收集的所有数据(包括历史数据和实时数据)
  • 企业所有的存储

第五步:应用程序 & 服务

第五步:应用程序 & 服务 更多的信息
  • MV模型开发支持所有远程控制场景
  • E2E自动化

第六步:告知决策者

第六步:告知决策者 更多的信息
  • 增加基于人工智能模型的人工智能流程做出的决策,但仍由操作验证

第七步:支持做决定

第七步:支持做决定 更多的信息
  • 结束的过程

应用程序逻辑

场景1


  • 列出远程控制场景.
  • 基于这些场景,定义要实现的位置.
  • 决定使用哪种类型的传感器(相机图像质量最低为720p).
  • Edge + 5G将用于所有时间关键(实时)事件.

场景2


  • 时间序列数据将长期存储在企业存储中.
  • ML模型的开发是通过迭代过程完成的,一个高质量的ML模型(完全数据驱动)需要多个步骤来检测异常/潜在故障.
  • 模型将由人工智能应用程序存储和维护.
  • SME和数据科学家共同开发模型,在实现高质量模型之前将采取一系列步骤.

场景3


  • 从数据收集到模型执行的过程是完全自动化的.
  • 基于人工智能模型的改进,人们将越来越多地在远离实际活动地点的地方做出决策.
  • 需要时提醒操作.
  • 整个操作可视化的各种选项(e.g., OpenXR平台上的XR选项).
图标

预期利益

  • 远程操作的可见性,无需出差(提高HSSE)
  • 实现远程控制(部分或全部),远程执行任务
  • 提高反应时间和工人的安全

注意: 

图标AI -人工智能

图标ML -机器学习

图标MV -机器视觉

图标SME -主题问题专家

图标P&管道和仪表图

图标GHG——温室气体

图标IT -资讯科技

图标开放过程自动化论坛

图标OT -操作技术

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键值创建

  • 增加了工厂的可用性,从而增加了产量

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5g数字解决方案有何帮助

人工智能能够在监测活动时自动检测授权人员和车辆,覆盖范围更广, 在必要时触发警报或警报.


数据流

步骤1:设备

步骤1:设备 更多的信息
  • 位于现场多个位置的传感器(摄像头):固定/无人机/机器人/汽车/工作人员等.
  • 支持相机图像的时间序列数据

第二步:连接

第二步:连接 更多的信息
  • 时间序列数据传输
  • 相机图像
  • 资产数据(维护记录)访问

步骤3:边缘计算

步骤3:边缘计算 更多的信息
  • 有几个活动是实时的
  • 摄影机- MV解读

步骤4:云计算 & 存储

步骤4:云计算 & 存储 更多的信息
  • 从资产中收集的所有数据(包括历史数据和实时数据)
  • 企业所有的存储

第五步:应用程序 & 服务

第五步:应用程序 & 服务 更多的信息
  • 本文的关键活动
  • MV and some ML focus; E2E自动化
  • 多个MV模型链接到应用程序

第六步:告知决策者

第六步:告知决策者 更多的信息
  • 错误和违反安全规定立即报告给现场的操作中心

第七步:支持做决定

第七步:支持做决定 更多的信息
  • 结束的过程

应用程序逻辑

场景1


  • 考虑到被监控区域的大小,装有摄像头的无人机将是关键的推动者.
  • 5G使这一实现实现实时,在飞行过程中捕捉图像并发送到边缘存储和计算.
  • 利用MV进行边缘计算将立即分析图像并执行所需的操作,例如.g.,直接打电话,引导无人机到一个区域,触发警报,等等.
  • Edge + 5G将用于所有关键事件.

场景2


  • 所有边缘采集的数据将长期存储在企业存储器中.
  • 关注MV以发现不同场景所需的数据.
  • ML模型的开发是通过一个迭代过程完成的. 一个高质量的ML模型(完全数据驱动)需要多个步骤来检测异常和潜在故障.
  • 模型将由人工智能应用程序存储和维护.
  • 中小型企业和数据科学家开发这些模型.

场景3


  • 从数据收集到模型执行的过程是完全自动化的.
  • MV模型开发支持所有应用案例; MV model needed for each application case.
  • 整个操作可视化的各种选项(e.g., OpenXR平台上的XR选项).
图标

预期利益

  • 减少人力进行安全调查的时间和资源
  • 无人机的一致和标准化监控
  • 可以对捕获的图像进行处理,以便将来进行规划

注意: 

图标AI -人工智能

图标ML -机器学习

图标MV -机器视觉

图标SME -主题问题专家

图标P&管道和仪表图

图标GHG——温室气体

图标IT -资讯科技

图标开放过程自动化论坛

图标OT -操作技术

图标

键值创建

  • 早期发现异常操作,降低事故风险,提高生产力

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电话号码:

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5g数字解决方案有何帮助

自动化质量控制,采用机器学习和传感器收集数据,并在生产异常时报警,以达到改进的目的.


数据流

步骤1:设备

步骤1:设备 更多的信息
  • 收集所有需要的数据,无论有无传感器
  • 包括广泛的数据源,以支持数字双胞胎

第二步:连接

第二步:连接 更多的信息
  • 时间序列数据传输
  • 相机图像
  • 资产数据(维护记录)访问

步骤3:边缘计算

步骤3:边缘计算 更多的信息
  • 时间关键活动
  • 摄影机- MV解读

步骤4:云计算 & 存储

步骤4:云计算 & 存储 更多的信息
  • 从资产中收集的所有数据(包括历史数据和实时数据)
  • 企业所有的存储

第五步:应用程序 & 服务

第五步:应用程序 & 服务 更多的信息
  • 本文的关键活动
  • 数据集成和数字双胞胎类型的支持
  • E2E自动化

第六步:告知决策者

第六步:告知决策者 更多的信息
  • 越来越多的人工智能过程基于人工智能模型做出决策,并基于利用数字双胞胎做出决策 

第七步:支持做决定

第七步:支持做决定 更多的信息
  • 结束的过程

应用程序逻辑

场景1


  • 识别关键资产.
  • 从这些关键资产收集事件和/或时间序列数据,可能使用传感器.
  • 收集相机图像(固定/无人机/机器人/等).).
  • 收集与Digital Twin和AI模型相关的任何其他数据源, 包括操作和工程数据.
  • Edge + 5G将用于所有关键事件.

场景2


  • 所有从边缘传感器收集的数据将长期存储在企业存储中.
  • ML模型的开发是通过一个迭代过程完成的. 一个高质量的ML模型(完全数据驱动)需要多个步骤来检测异常/潜在故障.
  • 模型将由人工智能应用程序存储和维护.
  • 开发模型需要中小企业与数据科学家合作.

场景3


  • 数据可通过数字双胞胎:集成和可视化层访问.
  • 所有港口工人都可以使用数字双胞胎.
  • 从数据收集到模型执行的过程是完全自动化的.
  • 只有在检测到数据行为异常时才会发出警报. 随着时间的推移,ML模型增强, 人工智能决策将在不需要操作员参与的情况下增加
  • 使用XR查看3D模型
图标

预期利益

  • 主动检测异常并采取预防措施
  • 从减少计划外停机提高生产力
  • 降低因早期发现问题而产生的维护成本
  • 由于更具针对性的维护,周转时间更短

注意: 

图标AI -人工智能

图标ML -机器学习

图标MV -机器视觉

图标SME -主题问题专家

图标P&管道和仪表图

图标GHG——温室气体

图标IT -资讯科技

图标开放过程自动化论坛

图标OT -操作技术

图标

键值创建

  • 更好地访问数据可以更快地改进决策

电子邮件博亿堂客户端下载:

loremipsum@gmail.com

电话号码:

0123456789

潜在的

图标

5g数字解决方案有何帮助

向站点添加适当的传感器.


数据流

步骤1:设备

步骤1:设备 更多的信息
  • 传感器(相机/速度/流/等.)部署在所有关键资产上
  • 摄像头也可用于抄表,开关设置等.

第二步:连接

第二步:连接 更多的信息
  • 时间序列数据传输
  • 主要是相机图像
  • 资产数据

步骤3:边缘计算

步骤3:边缘计算 更多的信息
  • 时序要求严格的决策
  • 摄像机- MV解释实时导航

步骤4:云计算 & 存储

步骤4:云计算 & 存储 更多的信息
  • 从资产中收集的所有数据(包括历史数据和实时数据)
  • 企业所有的存储

第五步:应用程序 & 服务

第五步:应用程序 & 服务 更多的信息
  • MV模型开发,以支持所有远程控制场景
  • E2E自动化

第六步:告知决策者

第六步:告知决策者 更多的信息
  • 越来越多的人工智能过程基于人工智能模型做出决策. 然而,这些决策仍然是通过操作来验证的 

第七步:支持做决定

第七步:支持做决定 更多的信息
  • 结束的过程

应用程序逻辑

场景1


  • 列出所有远程控制和自助场景.
  • 基于这些场景, 决定安装什么传感器以及安装在哪里, 以及要部署的传感器的类型.
  • Edge + 5G将用于所有时间关键(实时)事件.
  • 相机图像质量最低为720p.

场景2


  • 所有从边缘传感器收集的数据将长期存储在企业存储中.
  • ML模型的开发是通过一个迭代过程完成的. 一个高质量的ML模型(完全数据驱动)需要多个步骤才能智能执行.
  • 模型将由人工智能应用程序存储和维护.
  • SME和数据科学家开发模型. 达到适当的质量水平需要时间.

场景3


  • 从数据收集到模型执行的过程是完全自动化的.
  • 车辆将能够做出停止、暂停或通过引导路径移动等决定.
  • 基于人工智能模型的改进,车辆将能够执行更复杂的检测和导航.
  • 需要时将通知操作人员.
图标

预期利益

  • igv将使车辆能够自动操作,动态地适应路径的变化
  • 通过延长每天的工作时间来提高生产力

注意: 

图标AI -人工智能

图标ML -机器学习

图标MV -机器视觉

图标SME -主题问题专家

图标P&管道和仪表图

图标GHG——温室气体

图标IT -资讯科技

图标开放过程自动化论坛

图标OT -操作技术

图标

键值创建

  • 提高生产力,减少对劳动力的依赖

电子邮件博亿堂客户端下载:

loremipsum@gmail.com

电话号码:

0123456789

潜在的

跨行业的解决方案

自主机器人和空中无人机可以穿越恶劣和危险的环境,降低人类工人的危险风险. 这种技术将加强对设施的监测和安全维护. 它们可以安装各种传感器,以适应它们的用途,并使用5G, 博亿堂客户端下载可以实时部署它们,收集到的数据可以直接发送到AI应用程序,进行调查和立即采取进一步行动.

可穿戴技术使安全和医疗人员能够高效地进行背景和健康检查. 当然, 它们有更广泛的关注点,可以用于许多不同的行业,这些行业的服装已经丰富了可穿戴技术. 可穿戴设备还能够为5g数字服务收集额外的信息.

传感器对于获取实时数据和见解至关重要,并为更明智的决策铺平道路. 传感器将是每个5G数字服务的数据收集点,因此必须涵盖广泛的信息类型,以及它们与DNB 5G网络连接的方式.

XR将利用前所未有的尖端技术将工作和游戏提升到一个新的水平. 这些设备有潜力提高工作效率,增强娱乐, 通过数字化转型改变博亿堂客户端下载体验现实的方式. 消费者和企业市场都有越来越多的设备可供选择, 让它对每个用户体验变得越来越重要.

DNB生态系统

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