2024中国(武汉)国际智能工业及自动化技术展览会
时间：2024年8月14-16日 地点：武汉国际博览中心
主办单位:湖北省机械行业联合会 湖北省汽车产业技术创新联盟
协办单位:湖北省汽车行业协会 湖北省模具工业协会武汉市汽车行业协会
★组织单位
武汉华中优优国际会展有限公司
展会介绍
2024中国(武汉)国际智能工业及自动化技术展览会于2024月8月14-16日在武汉国际博览中心举办，经过多年行业深耕与沉淀，已成为华中工业先进材料等产业向高端化、数字化、服务化、绿色化升级，推动湖北制造向全球价值链智能及自动化领域的行业例会，是产业T程师、采购及商业重要的交流合作平台，成功帮助商务伙伴建立华中销售渠道，与更大范围的潜在客户建立联系2024武汉国际工业自动化博览会将汇集各类工业自动化、电气系统、智能控制系统、电子连接技术设备、感应技术工业测量及仪器仪表、工业数字化(软件及IT、工业通讯、工业机器人、智能装备)智能汽车、VR科技的综合性工业智能自动化产业，为上下游企业搭建高效的供需对接桥梁，促进制造业向数字化、网络化、智能化转型。伴随着展会规模、展品及观众的快速增长，极大地推动了我国制造业的转型升级和跨越发展。
展出范围
工业自动化及控制技术
组装及搬运系统、线性定位系统、网络和现场总线系统、分布式远程IO、一体式IO、嵌入式系统、工业自动化识别系统、工控机、工业平板电脑、工业交换机、测试测量系统、工业装配及传输技术、人机界面、激光技术、空压技术、FA工厂自动化、仓储自动化、起重设备、自动化设备、自动化生产线等。
电气系统
伺服电机、步进电机、变频器和马达、驱动器、运动控制器、运动控制卡、PLC、数控系统、直线电机、力矩电机、低压开关按钮、继电器、工业电源、变压器、机箱机柜等。
工业机器人与机器视觉
工业机器人整机、机器人系统集成、协作机器人、移动机器人、特种机器人、机械手、机械抓手、工具快换装置、机器人减速器、机器人防护装备、智能相机、工业相机、工业镜头、光源、板卡、视觉配件、图像处理软件、视觉检测设备等。
传感技术及连接技术
传感器、连接器、接线端子、接插件、配线器材、安全保护装置、电线电缆、线束、电缆附件等。
动力传动
电机、减速机、轴承、液压技术、气动技术、密封技术、带传动、链传动、齿轮传动、滑台模组、电动缸、导轨、直线运动系统、滚珠丝杠、工业风扇等。
工业IT与制造业信息化
工厂集成化管理软件、工业IT软件、工业通讯、手持终端、智能数据采集系统、MES系统、ERP系统、工业物联网、仪器仪表及测试测量等。
日程安排
报到布展：2024年8月12-13日（8：30—17：00） 开幕：2024年8月14日（9：30）
展 出：2024年8月14-16日（9：00—16：30） 闭幕：2024年8月16日（14：00）
数据管理和分析在工业自动化和现代制造业中扮演着至关重要的角色。随着物联网（IoT）、大数据和人工智能（AI）技术的发展，企业能够收集、存储和分析前所未有的海量数据。以下是数据管理和分析的关键方面及其佳实践：
数据管理
数据收集：确保从各种来源（如传感器、生产设备、ERP系统等）收集高质量的数据。
佳实践：使用标准化数据采集协议和接口，如OPC UA，以确保数据的互操作性。
数据存储：安全地存储数据，同时确保其易于访问和检索。
佳实践：采用云存储解决方案和分布式数据库系统，以提高数据的可用性和可扩展性。
数据清洗和预处理：清理和预处理数据，以去除错误和不一致之处。
佳实践：使用数据清洗工具和脚本，以及实施数据质量监控流程。
数据安全和隐私：保护数据免受未授权访问和泄露。
佳实践：实施强有力的数据加密、访问控制和审计日志，遵守相关数据保护法规。
元数据管理：管理数据的描述性信息，以便更好地理解和使用数据。
佳实践：建立元数据目录和标准化的数据字典，以提高数据的可理解性和可发现性。
数据分析
描述性分析：分析过去的数据以了解发生了什么。
佳实践：使用报表和仪表盘来展示关键性能指标（KPIs）和趋势。
诊断性分析：探究为什么发生了某些事件或问题。
佳实践：运用数据挖掘和统计分析技术来识别模式和关联。
预测性分析：基于历史数据预测未来可能发生的事件。
佳实践：采用机器学习模型和时间序列分析来进行预测。
规范性分析：推荐应该采取哪些行动来影响未来的结果。
佳实践：结合优化算法和决策支持系统来提供行动建议。
实时分析：实时处理和分析数据以快速响应事件。
佳实践：利用流处理技术和边缘计算来实现实时分析。
技术和工具
大数据平台：如Apache Hadoop、Spark等，用于处理大规模数据集。
数据仓库：如Amazon Redshift、Google BigQuery等，用于存储和分析结构化数据。
数据湖：用于存储原始格式的非结构化和半结构化数据。
数据分析工具：如Tableau、Power BI、等，用于创建交互式报表和仪表盘。
机器学习框架：如TensorFlow、PyTorch等，用于构建和训练AI模型。
组织和文化
数据驱动文化：培养一种以数据为依据做决策的企业文化。
数据治理：建立数据治理框架，确保数据质量和合规性。
跨部门协作：促进不同部门之间的数据共享和协作。
数据管理和分析是一个持续发展的领域，需要不断的技术创新和组织变革。通过有效地管理和分析数据，企业可以获得深入的业务洞察，优化运营效率，提高产品质量，并终实现更高的竞争力和盈利能力。