创新是霍尼韦尔100多年来持续发展的的推动力。霍尼韦尔的高科技解决方案涵盖航空、楼宇和工业控制技术&＃xff0c;特性材料&＃xff0c;以及物联网。霍尼韦尔致力于将物理世界和数字世界深度融合&＃xff0c;利用先进的云计算、数据分析和工业物联网技术解决棘手的经济和社会挑战&＃xff0c;创造美好未来。以下是2019年霍尼韦尔的10大发明。
霍尼韦尔2019年创造未来的十大发明
空中的士
对于城市空中交通&＃xff08;Urban Air Mobility&＃xff09;而言&＃xff0c;这是取得突破的重要一年&＃xff0c;而且很快空中的士会成为未来城市交通的一种方式。一种用于传统飞机上的紧凑型电传操纵系统经过重新设计之后被用到了空中的士上。该系统大约只有一本平装书那么大。
这种紧凑型计算机系统将飞机飞行控制系统的“精华”集于一身。操纵起来就好像始终打开着自动驾驶一样&＃xff0c;不仅灵活、稳定而且还安全&＃xff0c;能够满足未来电子虚拟起飞和降落的要求。
能够分析客户行为的摄像机
安防摄像机在零售设施中通常被用于监控盗窃行为&＃xff0c;如今它也可以用来获取相关数据以帮助零售商进行产品陈列、店铺资源调整等商业决策。
通过视频监控系统对顾客行为和店铺设施的分析&＃xff0c;可以预测商业趋势。这样就便于零售商获取商情数据&＃xff0c;改善顾客的购物体验&＃xff0c;从而提升销售业绩。
量子计算
通过与微软的Azure Quantum达成新的合作&＃xff0c;这项让人期待已久的技术终于从理论走向了实际的应用。Azure Quantum能够通过开放的云系统为全世界的企业提供量子计算的服务。
量子计算朝着进一步的普及又迈出了一步。企业和组织能够用其来解决那些过去他们从未尝试去解决的问题。
智能听力保护
VeriShield耳机和云技术能够监测工人所接触到的噪音的水平&＃xff0c;并且当噪音超出安全水平时发出实时警报。
管理者可以通过智能手机或移动电脑远程监测工人所接触到的噪音&＃xff0c;并提醒员工可能存在的问题。这是首款能够收集噪音模式数据并就长期噪音接触给出建议的耳机。它可以帮助企业制定一个有效的降噪计划来保护工人的听力。
机器人卸货
如今&＃xff0c;机器人可以完全自主地在配送中心对运货卡车进行卸货。有了Robotic Unloader之后&＃xff0c;工人就不必再进入到闷热而且不安全的运货卡车中进行卸货了。
人工智能可以在没有操作人员的情况下完成卸货工作。这样不仅提高了安全性&＃xff0c;同时也解决了人员不足的问题&＃xff0c;还可以在更大程度上减少对货物的损坏。
预测性飞机维护
霍尼韦尔针对航空公司的解决方案将单架飞机以及航空公司的整体数据整合到一个仪表板上&＃xff0c;航空公司就可以对飞机维护进行预测&＃xff0c;从而在零件损坏前就进行维修。
该技术不仅具有预防性更具有预测性&＃xff0c;能够减少因意外维修而导致的航班延误情况。这可以帮助航空公司更大程度提高利润和效率&＃xff0c;保障飞行安全。
固定式空调系统制冷剂Solstice® N41
Solstice® N41是业内首款分类为A1级、不可燃且低全球变暖潜值 &＃xff08;Low Global Warming Potential&＃xff09;的制冷剂&＃xff0c;可替代R-410A用于固定式空调系统。不仅实现了行业重大突破&＃xff0c;一经推出便获得了多个商业应用。
Solstice® N41的GWP值比R-410A低65&＃xff05;&＃xff0c;但综合性能与之相当或更佳&＃xff0c;且节能、GWP值更低。可以更大限度地降低更换成本&＃xff0c;且不会对业主和整个供应链带来额外的安全或责任风险。
紧急情况下的快速响应
危急时刻&＃xff0c;分秒必争。霍尼韦尔指挥控制平台&＃xff08;Command Control Suite&＃xff09;赋予用户洞察力、灵活性及自动化&＃xff0c;随时随地提供现场概况&＃xff0c;助力更好地协调复杂设施管理的方方面面&＃xff0c;即使在紧急情况下也能快速响应各种状况。
这款指挥控制平台具备更为强大的设备可视化和地图导航能力以及更多的编辑选项。
虚拟工程和控制
这是新一代的控制系统技术&＃xff0c;它结合软硬件对工业工厂进行运营操控&＃xff0c;不再依赖顺序项目流程。Experion® 过程知识系统&＃xff08;PKS&＃xff09;高度集成虚拟化环境&＃xff08;HIVE&＃xff09;&＃xff0c;可以通过虚拟化的方式将控制器和控制应用从实体设备当中解放出来&＃xff0c;并令服务器的日常管理转变为集中式的数据中心。这就让操作人员可以在没有传统的固有风险和返工要求的情况下进行后期更改。
该项技术简化了控制系统的设计、执行和生命周期管理。让工厂以更短的时间、更低的成本和风险执行各种项目&＃xff0c;同时还能提高产出、质量和运营的可靠性。
通过机器学习抵御网络攻击
在工业环境下&＃xff0c;运用算法第一时间探测出异常情况以识别工业控制环境下系统面临的风险。
风险探测为抵御网络攻击提供多一层的保护。这些算法可以对一般网络安全威胁探测器可能遗漏的风险进行分析。这其中包括诸如多态恶意软件这种通过不断变化以规避探测的威胁&＃xff0c;以及各种新类型的威胁。该系统能够根据实时数据立即发现新的会影响到工业控制系统和工业物联网的危险。
&＃xff08;美通社,2020年1月19日上海&＃xff09;
消息来源&＃xff1a;霍尼韦尔&＃xff08;中国&＃xff09;有限公司
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