物联卡有4g信号，但就是上不了网？

没有网络，没有信号，没有服务
更换设备，如果还是这样的问题，那就是物联卡的问题。检查物联卡是否打开，没有打开，也没有信号和网络服务。如果是开着的，就不可能使用了，可以和供应商沟通换卡解决。如果更换的设备能显示正常，那就是设备的问题。

2设备无法联网，插入手机使用正常
使用中设备无法联网，插入手机中可正常联网。可能存在设备不兼容问题，或者设备只能使用特定运营商网络，或者设备不支持4G网络。
3设备和手机使用都无法联网
可以在手机里找到APN设置，建立一个新的网络接入点，设置参数为CMMTM（使用2G网络）/ CMIOT（使用4G网络），其他不变保存后将其选择为默认接入点。用手机访问网站，看是否能够正常上网，如果能上网，那么物联网卡就是正常的了。如果仍然无法上网，可能是物联卡存在问题，建议联系供应商解决。

因为物联卡使用的是运营商蜂窝网络，所以存在信号覆盖及设备兼容问题，建议在使用前向供应商申请测试卡，对具体的设备兼容及信号覆盖做测试，以免使用中出现问题，导致物联卡无法正常使用。
物联卡主要针对有物联网需求的企业用户，个人用户建议谨慎购买。因为有部分非正常渠道销售商，宣称大流量卡，低价销售给个人用户，但是其实际流量用量并不能达到宣传的流量。
物联卡供应商水平参差不齐，建议选择服务良好、资费明晰、售后保障的供应商，避免后续使用中出现无法上网、流量虚高等问题。

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。

一、加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

二、设备故障分析及预测

在制造业生产线上，工业生产设备都会受到持续的振动和冲击，这导致设备材料和零件的磨损老化，从而导致工业设备容易产生故障，而当人们意识到故障时，可能已经产生了很多不良品，甚至整个工业设备已经奔溃停机，从而造成巨大的损失。

如果能在故障发生之前进行故障预测，提前维修更换即将出现问题的零部件，这样就可以提高工业设备的寿命以及避免某个设备突然出现故障对整个工业生产带来严重的影响。随着工业40的到来，智能工厂的工业设备都配上了各种感应器，采集其振动、温度、电流、电压等数据显得轻而易举，通过分析这些实时的传感数据，对工业设备进行故障预测将是一种行之有效的措施。

因此设备故障预测方案成为了制造行业所青睐的解决方案，其具备的核心功能有：

1、故障超前预警，减少设备停机时间；

2、分析结果实时推送，减少人工成本；

3、适用于企业各种类型的设备，通用性强。

三、工业物联网生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。

首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

四、产品销售预测与需求管理

近年来，保险业加速了数字化进程，大数据与保险营销深度融合，成为现代化保险营销的重要武器。慧都大数据助力保险行业精准营销，并成功帮助中意人寿保险有限公司更好地服务客户和发挥忠诚客户，提高销售效率及客户复购率。

五、工业供应链的分析与优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

六、生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的 历史 数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现 历史 预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。

七、生产质量分析与预测

在工业生产中，设备失效、人员疏忽、参数异常、原材料差异、环境波动等因素而导致质量偏离，引起质量等级的缺陷和损失非常巨大。工艺流程复杂的大型制造业，如钢铁、 汽车 、电子、服装等行业，信息数据孤岛凸显，导致质量问题频发，尤其需要“及时发现和预测异常，迅速控制和分析质量异常的原因，进行生产过程改进，稳定生产过程，减少产品质量波动”。

生产质量分析，从工厂订单下单-订单生产-流入市场， 针对整个生产链进行全面的质量分析。其中，打通质量和人、机、料、法、环等数据，各生产数据环环相扣，聚焦质量管理的全量数据分析，帮助企业快速 探索 缺陷根本原因。

1、打通质量和人、机、料、法、环，对影响质量的全量数据进行交互分析， 探索 相互关系，挖掘数据背后的真实原因，获取结果“是什么”，回答“为什么”。

2、将传统的静态汇报模式，改为交互式动态会议，随时随地可以组织生产、质量相关专题会议。通过对维度展示生产和质量KPI，实时预警、掌握产线运营状况。

3、简单易上手的质量分析工具，员工只需对数据进行选取、拖曳，自助灵活地达成期望的数据结果。

4、摒弃以往静态的数据报表，整合多个业务系统数据，多场景数据大屏，自适应多屏，进行综合展示分析，让决策更清晰。

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中海油工厂化管理是指中海油在石油和天然气勘探、开发和生产过程中，将传统的基于人力的 *** 作转换为以信息化、自动化、数字化和智能化为主的工厂化管理模式。它主要包括以下三个方面：
1 自动化和数字化技术：中海油引入先进的仪器、自动化系统和信息技术，实现了数据采集、处理、传输和存储的全自动化。同时，利用先进的数字技术管理和监控了所有的油田、钻井和生产设施，提高了整个采油过程的管理效率和质量。
2 智能化管理：中海油通过应用人工智能、物联网等技术，实现了设备自我诊断、故障预测、远程控制等功能，使得设备的保养和维修更加智能化和精准化。
3 标准化和模块化：中海油将采油过程中的各个部分标准化和模块化，使得不同部分可以互相组合和重组，从而提高了生产效率和管理灵活性。
中海油的工厂化管理不仅提高了生产效率和管理水平，还能够保证工作安全、环保和可持续发展。

对于工厂来说，设备资产管理是重中之重，自1952年提出设备维护概念后，至今一共衍生出四种设备维护策略。

1、 故障维护（Corrective Maintenance，CM）

也称之为事后维护，在设备故障后，恢复设备正常状态、功能的维护活动。这种维护发生在设备故障后，由于有故障带来的停机损失、对设备的不可逆损伤等诸多弊端，已逐渐被工厂遗弃。

2、 预防维护（Prevention Maintenance，PM）

是在故障发生前，根据生产实际状态与设备维护的经验，制定定时、定周期地对设备进行点检、维护、保养，因此也称之为定时维护。这种维护方式可以减免发生故障后对企业和设备造成伤害的问题，但仍不能避免备件库投资过多、维护投入大于维护需求造成的成本浪费的问题。

3、 状态维护（Condition Based Maintenance，CBM）

是通过检测设备的状态参数（例如：振动、温度等）变化，来识别出设备正在形成的设备故障，是一种通过状态检测技术的预测性维护策略。这种维护的方式是基于一个事实：大部分设备故障都不是瞬间产生，故障的发生往往需要一个过程，如果总结出这个过程的特征信息，便可以提前对设备进行检修，避免严重的后果。如下图设备性能曲线图所示，CBM通过检测发现P点，便可在F点前进行维修，避免了设备故障发生所造成的后果。CBM相对于前两种维护方式，维护成本低、又可以有效的对设备进行维护。

4、 预测性维护（Predictive Maintenance，PdM）

是在CBM基础上发展而来的维护方式。当设备运行时，对设备进行周期性、连续性的状态检测和故障诊断活动，判断设备当前的运行状态，对设备将来的状态和发展趋势进行预测，预先制定预测性维护计划，确定设备应该进行维护的时间、内容、方式、方法、技术和物资。预测性维护的技术体系如下图所示。

通过对几种设备维护策略的了解，预测性维护有预见性维护、维护工作量低、停机时间减少、设备寿命提高等优点，随着大数据、人工智能等支持性技术的发展，预测性维护技术也愈发的成熟，逐渐被各大工厂选择。

完整的预测性维护流程包括数据采集和处理、健康度预测、维护管理与执行这三大阶段阶段。

数据采集和处理阶段通过物联网，将设备的特征数据进行采集、分类，为健康状态的预测提供数据基础。

1、健康度预测阶段

健康度预测阶段需要先根据机理或数据建立出预测模型，将设备的特征数据输入到预测模型中，可以判断出设备的状态和未来的变化趋势，提前预测故障可能发生的趋势和未来设备的健康度，通常以百分比表示。

2、维护的执行和管理阶段

维护的执行和管理阶段是将健康度分析的结果与工厂设备执行管理进行结合，制定维护的策略，监控维护策略的执行，记录维护的实施过程，并通过维护管理数据的累加不断的迭代升级维护策略，为工厂节约更多的成本。

远光智能物联平台目前已有企业智能办公，电厂智能喷氨，综合能源服务，设备故障预测与健康管理，园区智慧运营，城市水位预测等六大业务应用场景⌄为设备厂商、方案服务商、应用开发商提供设备智能化、连接智能化、数据智能化、运维智能化的服务能力，帮助用户简化业务实现流程，快速落地物联网应用。

物联网简单说就是指物物都相连的互联网技术，它可以提升学校的运行效率，在学校可以应用的地方很多，比如智慧教室管理、智慧环境管理、智慧能源管理、 校园资产管理、 智慧消防、 智慧井盖、 智慧停车、多功能智慧灯杆等方面，从而实现校园各场景动态监测、自动告警、智能预测。三盟科技的AIoT物联网产品应用蛮广泛的，在智慧教室管理这块就有300+所高校应用案例， 12280+间智慧教室及后勤物联网应用案例。大学生应该都遇见过一到选课网就崩的情况，它家产品中的故障预测模型可以预测设备故障、评估设备健康状态，对学校的相关设备进行监测，避免这种情况发生，或者在检测到设备故障的时候及时进行保修，减少学校工作人员的工作量。

可能有以下几个原因导致物联网水控机无法扫码：
1 二维码被损坏或不清晰：检查一下二维码是否有损坏或模糊不清，如果是，可以尝试更换一张二维码。
2 手机拍照不清晰：如果二维码本身没有问题，可能是手机拍照不清晰导致无法扫描。可以尝试调整手机焦距或更换一个光线更好的环境。
3 设备故障：如果多次尝试扫描仍然无法成功，可能是设备出现故障，需要联系设备厂商寻求解决办法。
4 其他原因：还有可能是软件或硬件兼容性问题，或者网络连接不稳定等原因导致无法扫描二维码。

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