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实时焦点:奇石乐致力于推动测量技术数字化转型

2022-07-15 15:39:26来源:奇石乐  

奇石乐于2020年确立了“从传感器到云端”的愿景。无论何时,要在测量技术的支持下,开展研发、完善工艺,都离不开数据。因此,数据的可用性和集成性,是发展的关键。今后,软件也将日益成为一种灵活、随时可调用的云端服务。奇石乐成立的全新数字中心,汇聚来自不同高动态分布式测量配置的数据。

那么,数字化如何推动测量技术发展?下面的例子将帮助我们回答这个问题。目前,奇石乐Kistler正与瑞士联邦铁路公司(SBB)合作开展一个项目点击了解项目详情),旨在优化本地列车的制动维护流程。在此前的制动力测量中,SBB需为每个车轮配备一个传感器,并手动记录测量值;部署全新数字化解决方案后,SBB可在每个转向架上同时安装四个传感器,这意味着仅需开展一次测量,即可获得可靠制动力数据评。此外,该解决方案还可自动生成评估报告,并将该等报告和相关原始数据原件存储在数字加密包中,避免遭到篡改。最近,SBB公司正面临一起数据操纵案,也印证了防篡改功能的重要性。


(资料图片仅供参考)


奇石乐为SBB RICO公司开发的新的制动力测量解决方案(BFMS)的软件可以准确地描绘出工艺步骤以及列车的制动系统和制动力。

除了更加高效、更加可靠的制动力测量外,全新数字化解决方案运用模块化设计理念用户可级联多套制动力测量系统,从而创建一套大型系统化解决方案该功能为未来的全列车半自动或全自动测量奠定了基础。拓展测量渠道并使用压力传感器进行测量,还具有以下优势:

- 测量人员可在测量车轮产生的实际制动力的同时获取气动压力,从而全面了解制动系统的整体情况。

- 可收集结构化历史测量原始数据,作为基于工况的维护等服务的依据,提供产品生命周期相关信息,帮助用户实现对转向架等组件的设计改良。

软件功能一应俱全

奇石乐坚持整体、开放性和模块化的软件设计理念,致力于使客户循序渐进地从数字化测量链的优势中获益,且无需担心软件系统破坏性变化带来的弊端。奇石乐提供的所有独立软件模块和接口——无论是基于设备的、面向应用的还是适用于特定过程的专用型模块和接口——都经过精心设计,均可适配其他模块和服务。模块化设计可帮助用户准确获取完成任务所必需的(软件)功能。

此外,奇石乐采用开放型、面向接口的软件架构。用户可随时集成多个例行程序,并通过脚本实现工作步骤的控制和自动化;同时,用户也可将其他供应商的设备或软件模块集成至自身测量技术生态系统之中。

根据客户的功能需求,以及预期应用情景,奇石乐将对基础版软件解决方案进行差异化配置。例如:jBEAM分析和可视化软件既有初级版(Starter)或专业版(Professional)等多种版本,也有针对特定行业的专用版本,如适用于汽车测试行业的

jBEAM Powertrain和jBEAM Durability

。总之,客户可根据自身需求,从奇石乐提供的一系列特定版本和套件中选择最适合的软件解决方案。


测试数据,一览无遗:jBEAM具有全面的可视化功能,可帮助用户轻松评估测试数据。图示:使用jBEAM Powertrain 开展燃烧分析。

“一站式”平台

欢迎来到奇石乐数字中心

目前,大多数测量技术软件仍以许可产品的形式销售,其应用范围受到严格限制:该等软件通常安装于客户的硬件设备(例如研发工程师的笔记本电脑)中,并通常需进行定期更新。当客户需开展协作测量,或测量任务对测量设备的灵活性和空间分布提出要求时,传统软件便很难发挥功能,因为客户可能随时随地需要访问数据和信息。标准化的技术软件往往具有固定功能,不适用于个性化或定制化的使用场景。


正因如此,奇石乐数字中心才为测量软件领域带来了颠覆性的变化。

奇石乐数字中心平台具有双重优势:

软件即服务(基于用户使用需求提供软件)和平台即服务(为特定用途测量技术应用程序的开发提供特强大、快速和开放的环境)

仅需几步,软件开发人员即可在数字中心开发定制版测量应用程序,而这也正是该数字化项目的基本愿景。

一切尽在掌控:

灵活且通俗易懂的存储模型,与用户现场条件相匹配,帮助用户潜心开发数据潜力和价值

奇石乐自研数字中心为客户的开发工作提供可靠的基础设施保障,满足开发人员的以下核心要求:

对分布式测量设置的安全管理

以最低的延迟快速处理所有测量数据;

确保所有数据流的完整性和同步性,包括所有相关元信息

确保整个测量链中的数据的完整性和保密性


打破常规:除了提供从传感器到云端的完整测量链之外,奇石乐还为用户提供数字中心,一个适用于复杂的分布式测量设置的数字平台

测试大数据

小处着手,大处着眼

分布式测量设置遍布全球,且不断产生着海量测量数据。灵活性和高级别的数据安全性,是妥善利用这些数据的前提。奇石乐数字中心为用户提供诸多选择:包括适用于测试大数据专业化索引和管理的MaDaM等工具,或可直接访问高质量测量数据的TensorFlow等集成便捷、培训方式直观的机器学习框架等。

标签: 解决方案 测量技术 测量数据

责任编辑:hnmd003

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