Как опломбировать вводной автомат в щитке: Как опломбировать вводной автомат. Способы пломбировки автоматического выключателя

Опубликовано в Разное

27 Авг 1971

Содержание

Как опломбировать вводной автомат. Способы пломбировки автоматического выключателя

Согласно ПУЭ п.7.1.64 перед электросчётчиком должно устанавливаться устройство, при помощи которого прибор учёта можно отключить от сети. Чаще всего для этого используется автомат, но по правилам ПУЭ допускается использование выключателя нагрузки, пакетного выключателя и других аппаратов. Несмотря на это электрокомпании требуют производить установку и опломбировку именно автоматического выключателя.

В этой статье рассказывается, как опломбировать вводной автомат модульного типа. Именно такие устройства устанавливаются в квартирах и частных домах.

Зачем пломбировать автомат

Есть несколько причин, по которым электрокомпания требует производить опломбирование вводного автоматического выключателя, а так же всех мест соединения кабеля:

Защита от несанкционированного подключения. К клеммам автоматического выключателя есть техническая возможность подключения мимо прибора учёта дополнительного кабеля и «левых» электроприборов.
Предотвращение хищения электроэнергии. Одна из особенностей электросчётчика в том, что при свободном доступе к клеммнику есть возможность бесплатно пользоваться электричеством.
Ограничение потребляемой мощности. Для того чтобы предотвратить перегрузку вводного кабеля и питающего трансформатора на каждый дом или квартиру выделяется определённая мощность, ограниченная номинальным током вводного автомата. Чтобы потребители самовольно не меняли это устройство на другое, более мощное, электрокомпанией устанавливается пломба на автомат.

Способы пломбирования вводного автомата

Электроснабжающие организации, обслуживающие приборы учёта, используют различные способы пломбировки автоматов. Выбор

метода опломбировки производится инспектором в зависимости от конкретных условий и места установки автоматического выключателя.

Пломба «наклейка»

Самым простым способом опломбировки автоматического выключателя является использование пломбы-наклейки. Она клеится на бокс с автоматом или электрощиток.

Наклейка состоит из двух слоёв — клеевого и непосредственно пломбы. Она клеится на корпус щитка таким образом, чтобы препятствовать его вскрытию. При попытке открыть ящик появляется надпись «ВСКРЫТО«.

Такой способ используется достаточно редко из-за опасности самопроизвольного отклеивания пломбы, особенно на улице, и возможности случайного повреждения.

Бокс для автомата

Самым распространённым способом опломбировки является установка пломбы на бокс для вводного автоматического выключателя. Это ящик с дверцей или крышкой, на задней стенке которого находится металлическая или пластиковая DIN-рейка. Корпус устройства состоит из двух половин, одна из которых крепится на стенке, а вторая является съёмной.

Бокс для автомата может устанавливаться рядом с прибором учёта, в подъезде или на наружной стенке частного дома. Согласно ПУЭ п.1.5.36 расстояние до прибора учёта должно быть не более 10м.

Перед тем, как опломбировать вводной автомат, он устанавливается в бокс и к нему подключаются провода. На корпусе щитка имеются две пары «ушек», расположенных по диагонали на обоих частях ящика. При опломбировке через них пропускается капроновая нить или стальная проволока, которая фиксируется свинцовой или пластиковой пломбой.

Пластиковые заглушки для клемм

Самым удобным способом опломбировки вводного автомата является установка пластиковых заглушек на клеммы устройства. Эти элементы исключают возможность несанкционированного отключения и подключения проводов. Как и корпус автоматического выключателя, они изготавливаются из негорючего пластика.

Использование пластиковых заглушек позволяет опломбировать один или несколько автоматов из многих, установленных в общем щитке. Это даёт возможность последующей модернизации схемы электропроводки.

Пластиковая пломба состоит из двух частей — заглушки и язычка. Последовательность установки этого устройства следующая:

1. Заглушка вставляется в специально предназначенную для этого прорезь модульного автомата. Она закрывает головку прижимного винта.
2. Язычок вставляется внутрь заглушки. Он фиксирует её в клемме и не даёт вынуть пломбу из автомата. Последовательность действий повторяется для всех клемм автоматического выключателя.
3. При правильной установке отверстия в половинках пломбы совмещаются. Через них пропускается пломбировочная нить или проволока.

Перед тем, как опломбировать вводной автомат, к нему необходимо подключить все провода и кабели. Устройство является многоразовым, поэтому при необходимости автомат можно распломбировать и запломбировать снова.

Информация! Этот тип заглушек подходит не для всех автоматов. В зависимости от производителя могут использоваться пломбы других типов.

Опломбирование всего щита

Самым простым и одновременно самым неудобным способом опломбировки является установка пломбы на весь электрощит. Недостаток этого метода в том, что перед тем, как опломбировать автомат

, необходимо установить все защитные приборы и полностью завершить все работы по подключению электропроводки.

После опломбировки в щиток нельзя добавить автоматические выключатели, разделить потребителей на группы или провести дополнительную линию с розеткой для стиральной машины или бойлера. Проблемы возникнут так же при необходимости заменить вышедшее из строя устройство или перезаделать греющийся конец кабеля.

При необходимости распломбировать, а потом снова запломбировать щиток придётся обращаться в электроснабжающую компанию, получать разрешение на снятие пломбы, а после завершения работ вызывать инспектора для повторной установки пломбы. Естественно, эта услуга потребует дополнительной оплаты.

Поэтому вместо опломбировки щитка целесообразнее установить пломбу на клеммы автомата или закрепить рядом с ним отдельный бокс для автоматического выключателя. Его можно смонтировать вместе с прибором учёта.

Что будет если сорвать пломбу

За самовольную распломбировку вводного автомата КоАП РФ статьёй 19.2 предусмотрена административная ответственность. Она меньше, чем при нарушении пломбы на электросчётчике, но всё равно является достаточно серьёзной.

Размер штрафа зависит от того, кто снял пломбу:

обычный гражданин — предупреждение или штраф 100-300р.;
должностное лицо- штраф 300-500р.

Причём не имеет значения, случайно была снята пломба или намеренно, поэтому при её повреждении необходимо сразу сообщить в электрокомпанию, а при необходимости произвести распломбировку, предварительно получить на это разрешение.

Похожие материалы на сайте:

Понравилась статья — поделись с друзьями!

Как опломбировать вводной автомат в щитке: видео, фото, способы

Согласно ПУЭ на вводе в дом необходимо устанавливать коммутационные аппараты защиты. Не имеет значения, что будет выбрано в качестве вводного устройства то ли рубильник с предохранителями, выключатель нагрузки или пакетный выключатель, дифавтомат либо автоматический выключатель, но приборы учета электрической энергии должны быть надежно защищены. Таким образом, перед электрическим счетчиком должен быть установлен один из них. Дабы не лезть в дебри с выбором нужного аппарата, остановимся на автоматическом выключателе. Однако следует помнить, что каким бы ни был наш выбор, любой из аппаратов подвергается опломбировке. С помощью чего и как опломбировать вводной автомат в щитке будет рассмотрено далее. Порядок, в котором будут расположены способы – условный, и не зависит от простоты выполнения пломбировки, так как каждый из них имеет свои плюсы и минусы.

Использование наклеек

Пломбировка автоматического выключателя пломбой-наклейкой является одним из самых доступных, быстрых и простых вариантов. Судите сами, такая наклейка состоит из двух слоев, один из которых клеевая основа, а второй собственно является пломбой. При любой попытке нелегального снятия проявится надпись «вскрыто».

Бокс пластиковый

Такой бокс выполнен из самозатухающего полимера и позволит произвести не только пломбировку вводного автомата, но также защитит от хищения электроэнергии, а также от несанкционированного доступа к клеммам устройства. Он выполнен в форме коробки и предназначен для отдельной от прибора учета установки. Также в нем имеются выштампованные отверстия для подключения проводов, которые очень просто выламываются в удобном для монтажа месте.

Он представляет собой раскрывающуюся коробку, состоящую из двух частей. Кроме установки отдельно от счетчика вне модульного шкафа, боксы могут быть предназначены и для установки внутри него на DIN-рейке.

Рассмотрим бокс для отдельной установки. Внутри он оборудован DIN-рейкой, на которую и монтируется вводной автомат. Чтобы опломбировать его, необходимо сверху закрепить ответную часть бокса, после чего в отверстия продеваются пломбы.

Бокс для внутренней установки выглядит следующим образом:

Он также состоит из двух частей. Принцип пломбировки точно такой же, как и в предыдущем случае. Принципиальной разницы в двух вариантах исполнения нет, но расположить вводной автомат все же лучше внутри щитка рядом с прибором учета. Такая установка будет более целесообразной и удобной.

Пластиковые заглушки

Следующий способ пломбировки вводного автоматического выключателя – это пластиковые заглушки. Они являются наиболее новым методом и обеспечивают, кроме защиты от хищений, также защиту от поражения электрическим током. Они производятся из специальной негорючей пластмассы и конструктивно состоят из двух частей, объединив которые образуется заглушка. На приведенном ниже фото можно увидеть, как выглядит такая пломба:

Как видно, она находится в разобранном состоянии. Давайте рассмотрим, как можно опломбировать вводной автомат с ее помощью чуть подробнее. Заглушка состоит из двух половинок. Сперва необходимо вставить в специальное место в автомате первую часть заглушки (на фото она нижняя). Затем в нее устанавливается вторая половинка, которая как бы распирает заглушку внутри автомата, таким образом обеспечивая ее надежное закрепление в корпусе.

Далее, в отверстие заглушки устанавливается пломба. Причем пломбировку можно выполнить не только с помощью традиционной проволоки и сдавливаемой пломбы. Можно применить также пластиковую одноразовую пломбу.

Следует отметить, что не все автоматы получится опломбировать таким способом. Дело в том, что ранее выпускаемые модели еще не имели специальных прорезей для закрепления заглушек. Будьте внимательны при выборе такого метода и обращайте внимание на уже установленный или вновь покупаемый автоматический выключатель.

Опломбирование щитом

Казалось бы, все хорошо, легко и довольно быстро можно опломбировать АВ. Однако представьте ситуацию, когда потребуется оперативно произвести замену какого-то одного узла, необязательно самого автомата. Правильно, чтобы до него добраться придется сорвать пломбу всего щита. Законно ли это? Очевидно, что нет. Нужно вызвать представителя Энергосбыта для распломбирования всего шкафа, а это влечет за собой потерю времени и средств.

Использование ЩУР (щит учетно-распределительный)

В отличие от щита общего, ЩУР позволяет произвести пломбировку избирательно. То есть если нужно опломбировать именно вводной автомат, как в нашем случае, то выбирается нужный ЩУР с подходящими вырезами в щитке под автомат. Таким образом, получаем очевидное преимущество перед общим щитком.

Напоследок советуем просмотреть видео, в которомнаглядно демонстрируются существующие способы опломбирования автоматического выключателя:

Теперь вы знаете, как опломбировать вводной автомат в щитке, чтобы это было удобно и главное – в соответствии с правилами. Надеемся, наша статья была для вас полезной и интересной!

Рекомендуем также прочитать:

Способы пломбировки вводных автоматов | Заметки электрика

Здравствуйте, уважаемые читатели и гости сайта «Заметки электрика».

В одной из своих статей я уже подробно рассказывал, что перед любым прибором учета, хоть однофазным, хоть трехфазным, должен быть установлен вводной коммутационный аппарат.

Это может быть, и автоматический выключатель, и дифавтомат, и выключатель нагрузки, и рубильник с предохранителями, и даже пакетный выключатель, хотя последний я вообще не рекомендую к установке.

Естественно, что любой из перечисленных выше вводных коммутационных аппаратов в таком случае необходимо будет опломбировать.

Но как это можно осуществить?

Легко! Есть несколько распространенных вариантов. Но я хотел бы отметить то, что в данной статье буду рассматривать способы пломбировки исключительно модульных устройств.

Способ №1 (щит)

Первый способ самый простой. Это опломбировать полностью весь вводной или распределительный щит, в котором установлены, например: вводной автомат перед счетчиком электрической энергии, сам счетчик активной электрической энергии (см. схему прямого включения электросчетчика), вводное УЗО, а также все отходящие групповые автоматы, УЗО, дифавтоматы, таймеры (схема подключения и настройка таймера ТЭ-15), реле, индикаторы, и прочие устройства и автоматика.

Правда это не самый лучший вариант, т.к. при опломбировании всего щита у Вас не будет доступа к его электрооборудованию. А вдруг, со временем, Вы решите добавить дополнительные отходящие группы или дополнительные устройства автоматики или индикации?! А вдруг, какое-нибудь устройство выйдет из строя и его необходимо будет заменить?! К тому же периодически необходимо обслуживать щит, протягивать зажимы коммутационных аппаратов, нулевых шин и т.п.

В рассматриваемом варианте у Вас будет полностью закрыт доступ в щит, и для осуществления вышеперечисленных манипуляций Вам каждый раз необходимо будет приглашать инспектора, срывать пломбу, составлять акт (скачать образец акта), а после выполненных работ вновь производить опломбирование и причем оно будет для Вас уже не бесплатным, т.к. инициатива срыва пломбы изначально была Ваша. Кстати, об этом у меня написана подробная статья — знакомьтесь.

Способ №2 (пластиковые боксы)

Вторым, и более правильным способом, про который я уже неоднократно рассказывал на страницах своего сайта — это установка вводного автомата (или прочего коммутационного аппарата) в отдельный пластиковый бокс серии КМПн, который будет отдельно пломбироваться, независимо от счетчика электрической энергии.

Внутри этого бокса имеется DIN-рейка, на которую устанавливается вводной автомат.

Затем на автомат одевается лицевая панель (крышка) и бокс пломбируется в двух местах.

Для этого на нем имеются специальные отверстия («ушки»).

Далее имеется два пути решения по установке данного бокса.

Бокс можно установить на монтажной панели в свободном пространстве щита, либо вообще вынести за его пределы. Это все на Ваше усмотрение. Но лично для меня такой вариант не приемлем. Не понимаю, зачем выносить вводной автомат за пределы щита в отдельном маленьком боксике, когда приобретен и установлен полноценный электрический щит.

Поэтому я всегда устанавливаю боксы непосредственно на DIN-рейке щита. Но в таком случае, придется, как говорится, немного «поколхозить», ведь они не предназначены для такого способа установки.

Итак, заднюю стенку бокса разделяем на две части, т.е. вырезаем из нее встроенную пластиковую DIN-рейку.

Затем нужно соединить полученные половинки на прежнем расстоянии друг от друга любым удобным для Вас способом. Я использую для этого стеклотекстолит. Выпиливаю вот такую площадку, просверливаю в ней и в половинках от бокса отверстия для крепежа.

И закрепляю это все с помощью винтов и гаечек.

Теперь вводной автомат будет устанавливаться непосредственно на DIN-рейку щита. Скрепленную конструкцию заводим под DIN-рейку щита, а затем на нее сверху защелкиваем верхнюю крышку бокса. Иногда крышка бокса соединяется к основанию с помощью саморезов, в моем же случае — с помощью пластиковых защелок.

В итоге получается, что бокс держится исключительно на автомате, но в этом нет ничего криминального, ведь нам лишь нужно скрыть доступ к его зажимам.

Выглядеть это будет в щите примерно так.

Таким образом, автомат будет стоять на одной высоте с остальными модульными устройствами и нет необходимости пломбировать весь щит, как в первом варианте.

Вместо «модернизации» пластикового бокса можно применить уже готовое устройство блокировки выводов (БВМ) от IEK (артикул MVA20D-BVM). Оно подходит для модульных устройств любых производителей.

Корпус устройства блокировки выводов (БВМ) состоит из двух половинок.

Фото взято с сайта (blogelectrica.ru).

С его задней стороны уже имеется вырез для крепления автомата к DIN-рейке щита.

Получается примерно вот так.

Способ №3 (специальные щиты ЩУРн, ЩУРв)

Третьим способом является применение учетно-распределительного щита (ЩУР), где имеется специальный отсек для установки вводного аппарата защиты. Этот самый отсек, как раз таки и пломбируется, не в ущерб остальным коммутационным аппаратам и приборам в щите.

Вполне удобный способ.

Способ №4 (пластиковые заглушки)

Помимо рассмотренных выше способов, имеется боле современный метод пломбировки вводных коммутационных устройств модульного исполнения и об этом решении я уже тоже Вам рассказывал на страницах своего сайта.

У выпускаемых автоматов разных производителей имеются автоматы с закрываемой и пломбируемой крышкой. Но сегодня Ваше внимание я хотел бы акцентировать на одной новинке — это пластиковые заглушки для пломбировки автоматов серии ВА47-29 от компании IEK (артикул MVA20D-UBV-3).

В принципе, эта новинка относится непосредственно к автоматам ВА47-29 от IEK, т.к. у других производителей подобные заглушки уже имеются в продаже, например, это пластиковые пломбируемые заглушки для автоматов серии Easy9 от Schneider Electric (артикул EZ9A26982), для автоматов Legrand (артикул 406304).

А вот для автоматов серии OptiDin BM63 от КЭАЗ эти заглушки (панели пломбировочные) отдельно не продаются, а идут сразу же с ними в комплекте. Согласитесь, что очень удобно!

Но учитывая то, что объем применяемой продукции IEK на рынке составляет значительную часть, то данный факт нельзя было оставить без внимания. К тому же предыдущая конструкция автоматов ВА47-29 не имела возможности пломбировки, кроме как использования указанных первых трех способов.

Итак, рассмотрим заглушки для пломбировки автоматов ВА47-29 от IEK более подробнее.

Заглушки позволяют обеспечить пломбирование зажимов у автоматических выключателей ВА47-29 от IEK.

Заглушки выполнены из негорючего пластика и имеют желтый цвет, так сказать, в стиль своего бренда. К тому же заглушки обеспечивают дополнительную защиту от поражения электрическим током, а это очень важно. Надеюсь Вы помните как я рассказывал про последствия при поражении электрическом током:

Пластиковые заглушки продаются в упаковках по 24 штуки в каждой.

В упаковке имеется 4 ветви по 6 заглушек на каждой. На фотографии ниже некоторые заглушки я уже приготовил для установки.

Одна заглушка состоит из двух частей.

Монтаж одной заглушки производится достаточно быстро и просто.

Берем первую часть заглушки и вставляем ее в специальную прорезь автомата. Прошу заметить, что ранее выпущенные автоматы ВА47-29 такую прорезь не имели, поэтому данная заглушка для них не подойдет.

Как видите, первая часть заглушки перекрывает доступ к зажимному винту автомата.

Но это еще не все. Теперь берем вторую часть заглушки («язычок») и вставляем ее во внутрь первой части заглушки.

«Язычок» действует как распорка первой части заглушки. Выпуклая часть первой заглушки выходит в отверстие, что в итоге не дает ее вытащить.

Затем, аналогичным способом, устанавливаем заглушку на нижний вывод автомата.

Данные заглушки многоразовые, т.е. после замены аппарата защиты и при новом пломбировании, ее можно использовать еще раз.

В совмещенные отверстия двух частей заглушек продергиваем проволоку от пломбы и производим пломбирование.

А вот пример установки заглушек на вводной трехполюсный автомат.

Между всеми ушками заглушек продергиваем проволоку от пломбы и производим опломбирование.

Таким образом, вводной автомат у нас получается опломбированным, несанкционированный доступ и хищение электроэнергии через его зажимы закрыт!

Да, кстати, обратите внимание на заглушку. Диаметр ее отверстия для пломбировки составляет около 3 (мм), что позволит применять не только прессуемые пломбы с проволокой, как на фотографиях выше, но и более современные пластиковые одноразовые пломбы, например, вот такие.

Способ №5 (наклейки)

В последнее время инспекторы стали активно пользоваться пломбами-наклейками, которые клеят прямо на вводные коммутационные аппараты. Вот пример такой наклеенной пломбы на вводном автомате.

Аналогичными пломбами у нас также пломбируют и крышки вторичных обмоток трансформаторов тока.

Это наиболее простой и дешевый способ пломбировки, правда не все энергосбытовые компании им пользуются, и порой заставляют применять другие способы, указанные в данной статье.

Видео по материалам статьи:

P.S. Я рассказал Вам про распространенные способы пломбировки вводных коммутационных модульных устройств. Возможно, какие-то способы я упустил из виду — Вы можете меня дополнить в комментариях. Спасибо за внимание.

Если статья была Вам полезна, то поделитесь ей со своими друзьями:

Способы пломбировки вводного автомата — 27 Октября 2016

Согласно ПУЭ на вводе в дом необходимо устанавливать коммутационные аппараты защиты. Не имеет значения, что будет выбрано в качестве вводного устройства то ли рубильник с предохранителями, выключатель нагрузки или пакетный выключатель, дифавтомат либо автоматический выключатель, но приборы учета электрической энергии должны быть надежно защищены. Таким образом, перед электрическим счетчиком должен быть установлен один из них. Дабы не лезть в дебри с выбором нужного аппарата, остановимся на автоматическом выключателе. Однако следует помнить, что каким бы ни был наш выбор, любой из аппаратов подвергается опломбировке. С помощью чего и как опломбировать вводной автомат в щитке? Порядок, в котором будут расположены способы – условный, и не зависит от простоты выполнения пломбировки, так как каждый из них имеет свои плюсы и минусы.

Использование наклеек

Бокс пластиковый

Пластиковые заглушки

Следующий способ пломбировки вводного автоматического выключателя — это пластиковые заглушки. Они являются наиболее новым методом и обеспечивают, кроме защиты от хищений, также защиту от поражения электрическим током. Они производятся из специальной негорючей пластмассы и конструктивно состоят из двух частей, объединив которые образуется заглушка.

Опломбирование щитом

Использование такого способа позволяет в кратчайшие сроки опломбировать вводной автомат. Все коммутационные аппараты, а также прибор учета закрываются одним общим щитом, который уже непосредственно пломбируется.Казалось бы, все хорошо, легко и довольно быстро можно опломбировать . Однако представьте ситуацию, когда потребуется оперативно произвести замену какого-то одного узла, необязательно самого автомата. Правильно, чтобы до него добраться придется сорвать пломбу всего щита.

Как опломбировать вводный включатель лучшие способы

Согласно ПУЭ в каждом доме необходимо устанавливать автоматические включатели, УЗО или пакетные выключатели, которые способны сберечь имущество в случае сильного перепада напряжения. Однако многие забывают о том, что необходимо пломбировать устройства от перенапряжения. Поэтому в этой статье мы решили рассказать вам, как опломбировать вводный выключатель в щитке в домашних условиях.

Как опломбировать вводный включатель

Сейчас мы можем выделить пять основных способов, которые и позволят вам все сделать без особых усилий. Вам нужно просто выбрать самый простой способ на ваш взгляд. Итак, как можно опломбировать автоматические выключатели в домашних условиях:

Используем наклейку

Самый простой и современный способ – это использовать пломбу-наклейку. Такой вариант считается самым простым, ведь нужно просто наклеить наклейку на место.

Обратите внимание! Если кто-то попытается отклеить такую наклейку, то на ней появится надпись «вскрыто», а это стоит всегда учитывать.

Заглушки для выключателей

Также для вводного автомата можно использовать пластиковые заглушки. Они также считаются довольно современными, ведь обеспечивают не только защиту автомата, но и защищают от электрического тока. Заглушки выглядят следующим образом:

В комплекте вы сразу сможете найти две пломбы:

Для верхней части.
Для нижней части автоматического выключателя.

Их нужно просто вставить в специальное место.

Далее между заглушками нужно установить пломбу, она одноразовая и выглядит следующим образом.

Обратите внимание! Далеко не все автоматы у вас получится опломбировать таким образом. У старых моделей нет специальных отверстий, они появились только в современных.

Используем щит

Конечно, самый эффективный способ – это использовать щит. С ним придется немного помучаться, ведь его изначально нужно еще и установить, только результат будет 100%.

Однако у щита есть и существенный недостаток. Представим ситуацию, вам необходимо заменить деталь в щитке. Но, что делать, если он полностью опломбирован? Пломбу сорвать нельзя, придется вызывать представителя энергосбыта, только он имеет право это сделать. Читайте также: диф автомат или узо.

Пластиковый бокс

Также можно использовать пластиковый бокс, который выполняет сразу две задачи:

Пломбирует автоматический выключатель.
Защищает от хищения электроэнергии, так как, доступ к клеммам становится закрытым.

Устанавливать такие боксы не составит никакого труда, ведь все это можно сделать прямо на ДИН-рейку. Здесь продуманы все нюансы, поэтому установка не вызовет у вас никаких проблем.

Рекомендуем посмотреть еще видео, где рассказывается о всех способах пломбирования вводного автоматического выключателя.

Читайте также: какие бывают автоматы защиты от перенапряжения.

Как подключить 3-х полюсной автомат? Инструкция по подключению трехполюсного автоматического выключателя напряжения

Автоматический выключатель напряжения устанавливается на входе цепи.

Автоматический выключатель напряжения устанавливается на входе цепи для:

Автоматического отключения электроснабжения участка цепи при коротких замыканиях на нем;
Ограничения тока во избежание перегрева проводки и выхода из строя приборов, имеющих такие ограничения.
Ручного отключения/включения подачи электроэнергии на подконтрольный участок цепи.

Устанавливается в силовом щитке при входе токоведущей линии в дом и ее последующей разводке по потребителям.

Трехполюсной автомат рассчитан на работу в трехфазной цепи и только в ней.

Трехфазной автоматический выключатель представляет собой электрический привод отключения, роль которого выполняет расцепитель. Наиболее распространены электромагнитные и термобимиталлические отсечки (расцепители).

Как подключить трехполюсной автоматический выключатель: пошаговая инструкция

Обязательным условием работы является обесточивание линии. Нельзя устанавливать и подключать оборудование к линии под напряжением!

Установка вводного автоматического выключателя осуществляется в три шага:

Закрепление DIN-рейки. Рейка – отрезок специального металлического профиля. Прикручивается на необходимое место двумя винтами.

Фиксация корпуса автомата. С тыльной (задней) стороны выключатель имеет выступ (сверху), которым необходимо зацепиться за DIN-рейку. Затем нужно надавить на нижнюю часть корпуса выключателя, чтобы сработала защелка, расположенная внизу корпуса.

Подключение проводов. Провода очистить от внешней изоляции на 5-7 см. Зачистить внутреннюю изоляцию на 2-2.5 см. Вставить их в соответствующие разъемы: подающие в 3 верхних, потребляющие – в 3 нижних, закручивая винты зажимов.
Лучше делать это поочередно, сразу закручивая винт замкнутой клеммы. Затем переходить к следующему проводу.

Схема подключения 3-полюсного автомата

К автоматам подключают 3 фазы источника к соответствующим зажимам. Маркируются как L1, L2, L3 или 1, 3, 5 – для входа, 2, 4 ,6 – для выхода к нагрузке.

Важно обратить внимание на расположение контактов: выключатель устанавливается таким образом, чтобы вход находился сверху, а выход (потребитель) снизу.

Чаще всего трехполюсный вводный автоматический выключатель располагают после счетчика. Но, чтобы включить счетчик в защищенную автоматом цепь, выключатель возможно установить и до счетчика. Однако в таком случае потребуется его опломбирование представителем соответствующей организации.

Опломбирование счётчиков (с. 2,3) — Санкт-Петербург

Ptiza:

цитата:

в щитке (перенесённом) посмотрела только, что входной кабель к счётчику прикручен.

Согласно ГОСТ 51628-2000 перед счетчиком должен стоять вводной автомат

вводной автомат на лестничной клетке в общем ещё электрощите.

показать фотки своего щитка не могу — он внутрь встроенного шкафа заделан — чего он вообще на виду торчать должен?

про розетки во влажных помещениях никто ещё не сказал про их должную влагозащищённость по классу IP44, а также определённые нормы удалённости от водяных объектов: не ближе столько-то, не ниже столько-то…

хотя, например, производители мебели для ванных часто делают весьма простенькие встроенные розетки в свои изделия…

как я писал — у нас приходила культурная женщина из ПЭС и никуда не ходила.
как писали на домовом форуме — в новых корпусах специальные надзирающие сотрудники УК норовят под любым предлогом ворваться в квартиру и осмотреть её. силу стараются не применять, но так и рыщут!

зодчий

про штробу несущих стен — я охотно верю, что и на это есть ГОСТы, но вы не учитываете, что субподрядчики могли украсть сколько-то бетона или в период строительства в городе не было цемента?..

ДВА ФАКТА по нашему кварталу:

1. когда один деятель стал строить зимний сад на крыше соседнего корпуса, куда выходила прорубленная в глухой стене дверь (он большой друг владельца строительной компании был и квартиру выбирал именно с таким прицелом), то при креплении металлоконструкций анкерные болты пробили перекрытие крыши насквозь и проломили дыры в нижележащие квартиры!

конечно, всё это не было согласовано или было, но задним числом — это так и не выяснить доподлинно, и люди так и живут с протекающими дырами в небо, но попутно выяснилось, что толщина перекрытия в данном месте оказалась ВДВОЕ меньше проектной! (вот и друг владельца строительной компании)

2. во время строительства парочки соседних башен, как потом выяснилось, в городе вообще не было цемента. а если и был, то вагоны для его перевозки не были предварительно очищены, и потому в состав цемента попал какой-то магниевый(?) порошок (не помню — не суть — это тоже никак не выяснить). инфа эта просочилась когда бетон начал «стрелять», и дольщики забеспокоились, и застройщик тогда создал СВОЮ экспертную комиссию. результаты её невнятные, но застройщик был вынужден таки ломать несущие стены в построенной башне и укреплять её тавровыми балками, по обещаниям даже прокрасив их (ГОСТ требует), а затем закрыв гипроком и пообещав выплатить компенсации будущим владельцам затронутых квартир, площадь которых уменьшилась из-за этих зашитых балок.

владельцы этой строительной компании были накоротке с Матвиенко, и потому обращения в прокуратуру и куда только можно ничего не дали.

на этом офтоп закончу, а то могу порассказать, сколько чего ещё поукрали в поменее нашумевших маштабах… а так — всё спроектировано по ГОСТ, конечно. даже число парковочных мест на гостевой автостоянке

а теперь я бы с удовольствием послушал, что вы можете рассказать про штробление несущих и прочих стен

Общие сбои станков с ЧПУ и советы по поиску и устранению неисправностей

Ваши станки с ЧПУ в последнее время ведут себя странно? Вы замечаете странную метку в их выводе или в том, как работают машины?

Если да, то вы попали в нужное место. Мы собираемся поговорить о нескольких наиболее распространенных проблемах станков с ЧПУ и о том, как их решить.

Однако прежде чем мы начнем, давайте убедимся, что все находятся на одной странице и понимают основы того, что такое станок с ЧПУ и для чего он нужен.

Быстрые ссылки: Что такое станок с ЧПУ? | Как работает обработка с ЧПУ? | Что вызывает проблемы на станках с ЧПУ? | Советы по поиску и устранению неисправностей

Что такое станок с ЧПУ?

Станок с ЧПУ — это электромеханическое устройство, используемое для манипулирования инструментами и устройствами станков и управления ими с помощью компьютерного программирования. Другими словами, контроллеры программируют станок с ЧПУ, чтобы сообщить инструментам механического цеха, что им делать. Название CNC расшифровывается как числовое программное управление.

Самые ранние станки с ЧПУ — или, возможно, предшественники станков с ЧПУ — были разработаны и использовались в 1940-х и 1950-х годах.Эти машины использовали технику хранения данных, известную как перфолента. Конечно, этот метод вскоре устарел, и системы быстро обратились к аналоговым, а затем к цифровым компьютерным методам обработки.

Как работает обработка с ЧПУ?

Основная функция обработки с ЧПУ состоит в том, чтобы взять заготовку из материала, например, пластиковую пластину или аналогичный предмет, и превратить ее в готовое изделие. Станок с ЧПУ делает это, сообщая механическому цеху, как именно двигаться и какие куски материала вырезать, чтобы в конечном итоге достичь желаемого результата.

Он имеет много общего с 3D-печатью, поскольку компьютер предоставляет цифровые инструкции инструментам, которые затем работают для создания готового продукта. Поскольку весь процесс создания сводится к набору точно закодированных направлений, этот процесс намного быстрее, эффективнее и менее подвержен ошибкам, чем если бы он выполнялся вручную.

Некоторые из технологий, обычно используемых для создания готовой продукции, включают сверла, токарные станки, фрезерные станки и другие новые технологии, такие как станки для лазерной резки, станки для плазменной резки, материалы для гидроабразивной резки, инструменты для электронно-лучевой обработки и многое другое.Материалы, которые обычно обрабатываются с помощью ЧПУ, включают алюминий, сталь, медь, титан, дерево, стекловолокно, пену и пластик.

Что может вызвать проблемы на станках с ЧПУ?

Какими бы быстрыми и эффективными ни были станки с ЧПУ, они не безупречны. У них возникают проблемы, и они нуждаются в обслуживании, как и любой другой тип станка или инструмента. И, как и с любым другим инструментом, есть определенные действия, которые могут непреднамеренно повредить эти машины. Есть также определенные шаги, которые вы можете предпринять, чтобы поддерживать их в рабочем состоянии.

Хотя, безусловно, существует множество проблем, которые могут привести к проблемам и ошибкам при обработке с ЧПУ, некоторые проблемы встречаются чаще, чем другие. Эти проблемы также легко упустить из виду и ошибочно диагностировать.

Давайте рассмотрим несколько наиболее распространенных проблем на станках с ЧПУ.

Запросить цену

Плохое или неправильное обслуживание

Станки с ЧПУ

необходимо регулярно тщательно очищать и смазывать, иначе могут возникнуть проблемы.Отсутствие очистки может привести к скоплению грязи и мусора. Может показаться, что это чисто гигиенический вопрос, но он может иметь реальные последствия для производительности машины.

Например, если вы начинаете замечать скольжение материала во время процесса резки, скопление грязи может мешать правильной работе машины и давать наиболее точные инструкции. Если эту проблему по-прежнему не решать, это создаст проблемы, поскольку машина будет изо всех сил пытаться найти и удерживать материалы.Это приводит к большим проблемам с точностью и точностью и, в конечном итоге, к большему количеству ошибок.

Неправильная смазка может привести к заеданию деталей машины или их движению не так плавно, как следовало бы. Это может привести к ошибкам, а также к перегреву и закупорке воздуха. И перегрев, и нехватка воздуха также могут вызвать проблемы, такие как перемещение материала во время процесса.

Ремонт и техническое обслуживание промышленной электроники

Неправильные настройки или инструменты

Возможно, один из ваших инструментов затупился, охлаждающая жидкость или смазка для резки не работают правильно или инструмент движется с неправильной скоростью.Все эти проблемы вызовут схожие проблемы. Наиболее вероятным результатом одной или нескольких из этих проблем является появление небольших следов прожога по краям и углам материала.

Причина этого проста. Если инструмент движется слишком медленно, материал будет находиться под режущей кромкой дольше, чем следовало бы. Это приводит к появлению ожогов и шрамов, которые вы видите. Точно так же, если охлаждающая жидкость работает неправильно, вещи могут стать слишком горячими, и в результате края материала могут опалиться.

Если один из ваших инструментов сгорел, вам нужно будет отрегулировать настройки, необходимые для этого конкретного инструмента, чтобы он не повредил материал. Или, если инструмент затупился и больше не режет правильно, возможно, пришло время его полностью заменить.

Помимо обгоревших краев, следует обращать внимание на некоторые другие визуальные признаки проблем этого типа: неровные края, видимые следы от разрезов и выступающие края. Все это индикаторы того, что что-то работает не так, как должно быть на вашем компьютере.

Плохое или неправильное программирование

Другая проблема, которая может привести к серьезным проблемам при обработке с ЧПУ, — это неправильное программирование. Это простая причинно-следственная проблема, поскольку программирование напрямую контролирует создание продукта. Поэтому, если программирование неверно, у продукта будут проблемы.

Эти проблемы бывает трудно обнаружить, особенно если в них задействованы новые или неопытные сотрудники. Эти сотрудники могут не иметь полностью точного представления о процессе работы машины и могут неправильно вводить кодировку.Они могут не осознавать свою ошибку, хотя и осознают, что что-то не так.

Чтобы устранить проблему, неопытные сотрудники могут попытаться выключить машину, а затем снова включить. Это может привести к запуску машины от внешнего источника и устранению проблемы. Между тем исходная проблема — неправильная кодировка — остается незамеченной.

Чтобы избежать этого сценария, убедитесь, что каждый сотрудник прошел полное и надлежащее обучение тому, как правильно кодировать станок с ЧПУ. Таким образом, вероятность возникновения таких ошибок, которых легко избежать, будет меньше, и у вас будет больше шансов получить плавный и беспроблемный процесс обработки с ЧПУ.

Советы по поиску и устранению неисправностей ЧПУ: наиболее распространенные проблемы и способы их устранения

Независимо от того, насколько хорошо вы обслуживаете свои машины, насколько хорошо вы обучаете контроллеры или насколько тщательно вы ухаживаете за своими инструментами, проблемы все равно будут возникать. Некоторые из них будет легко решить, а некоторые будут сбивать с толку, заставляя вас задуматься, что может быть не так.

К счастью, мы составили список наиболее распространенных отказов станков с ЧПУ, а также их возможные причины и решения по их устранению.

Запросить цену

Что делать, если во время автоматической смены инструмента что-то пойдет не так?

Решение: Если вы уверены, что проблема возникает на каком-то этапе процесса автоматической смены инструмента, лучший способ устранить проблему — изучить каждый этап последовательности смены инструмента. Как только вы хорошо ознакомитесь с процессом, вы сможете лучше определить, где возникает проблема, и диагностировать, что происходит.

Для справки, последовательность должна выглядеть следующим образом:

Оси перемещаются в положение
Шпиндель выравнивается для смены инструмента
Двери открыты
Журнал устанавливается в положение
Рычаг ATC перемещается, чтобы зафиксировать инструмент на шпинделе
Инструмент для разблокировки шпинделя
Рука снимает инструмент со шпинделя
Рука вставляет инструмент в шпиндель
Инструмент для захвата шпинделя
Рука возвращается в исходное положение
Дверь закрывается

Как исправить проблему с двигателем постоянного тока?

Решение: Если у вас возникли проблемы с двигателем постоянного тока, вот несколько вещей, которые следует проверить и устранить.Попробуйте их и посмотрите, не обнаружите ли вы проблему в процессе.

Снимите щетки и пружины после снятия крышки с помощью шлицевой отвертки.
Убедитесь, что щетки свободно перемещаются при их извлечении.
Убедитесь, что все щетки имеют одинаковое натяжение пружин.
Посмотрите внимательно на грани кистей — они чистые и блестящие? Если нет, замените их.
Посмотрите, какой длины кисти. Когда эти кисти новые, их должно быть около 7.5 дюймов в длину. Если они намного короче, то натяжение пружины будет меньше.
Посветите фонариком внутрь, когда кисти убраны, чтобы увидеть, нет ли наростов. Очистите область с помощью воздухоочистителя и убедитесь, что очистили между всеми канавками.
Замените все канавки, которые сильно изношены.

Ремонт двигателей переменного / постоянного тока

Что мне делать, если я не могу выполнить аварийную остановку?

Решение: Пройдитесь по этому контрольному списку, чтобы увидеть, может ли какой-либо из этих элементов быть проблемой.

Убедитесь, что конвейер подключен к источнику питания. Проверьте шнур питания на предмет повреждений.
Вытяните или вдавите любые аварийные остановки. Убедитесь в отсутствии проблем с конвейером, блоком высокого давления, порталом и загрузчиком. Убедитесь, что в электрическом шкафу нет перегоревших предохранителей.
Проверьте, нет ли каких-либо осей рядом с перебегами.
Осмотрите механизм блокировки двери или любые другие модули блокировки внутри электрического шкафа.Убедитесь, что светодиодный индикатор горит и говорит «ПИТАНИЕ» или что-то подобное.
Убедитесь, что блоки питания активны. Убедитесь, что нет перебоев в электроснабжении. Для этого посмотрите на светодиодные индикаторы и убедитесь, что они не погасли или не перегорели. Если да, попробуйте отсоединить от него провода. Если он изменится после того, как вы это сделаете, у вас есть короткое замыкание, которое необходимо исправить.
Найдите E-струну и проследите за ней. Проверьте, нет ли проблем с напряжением.

Как это исправить, если машина не включается или ведет себя странно при включении?

Решение: Если на панели управления не горят кнопки, загляните за экран или панель в поисках источника питания.Убедитесь, что источник питания работает правильно. Возможно, там перегорел предохранитель.

Если кажется, что ЭЛТ не поднимается, попробуйте переместить оси, как если бы вы следовали подсказкам на экране. Если они по-прежнему двигаются идеально, проблема связана с дисплеем на экране, а не с машиной. Убедитесь, что на экран по-прежнему подается питание.

Как исправить проблему с источником питания?

Решение: В большинстве случаев машины имеют несколько источников питания.Если вы не уверены, какой из них вызывает проблему, попробуйте проверить эти адреса:

За экраном ЭЛТ
Цепь блокировки двери
Карта ввода-вывода
Индивидуальные блоки питания для приводов и шпинделя
Внешний блок питания

Если вы считаете, что возникла проблема с блоками питания постоянного тока, проверьте вход питания и убедитесь, что напряжение правильное. Также проверьте выходную мощность. Если кажется, что нет питания или если напряжение слишком низкое, выключите питание и отсоедините выходные провода.Снова включите питание и проверьте выходную сторону. Если есть питание и напряжение правильное, значит, произошло короткое замыкание на землю.

Практически все блоки питания будут оснащены светодиодным индикатором. Но не всегда верьте этому свету на слово. Для уверенности проверьте сами уровни мощности с помощью измерителя. Если действительно есть замыкание на землю, может перегореть предохранитель или короткое замыкание снизит уровень напряжения.

Ремонт блоков питания

Как отремонтировать плату реле и как узнать, нуждается ли она в ремонте?

Решение: Хотя релейные платы бывают разных размеров и конструкций, они являются обычным компонентом станков с ЧПУ.Все они работают практически одинаково, поэтому с ними легко работать, если вы поймете, как они работают.

Каждая релейная плата принимает сигнал ввода-вывода 24 В постоянного тока или ниже и преобразует его в сигнал, который обычно составляет 24 В постоянного тока или 110 В переменного тока. Это важно для того, чтобы машина могла выдерживать более высокие нагрузки и силу тока.

Почти все релейные платы оснащены светодиодными лампами, которые включаются, когда машине нужен выходной сигнал. Когда вы видите, что этот индикатор мигает, это означает, что выход достиг платы и должен быть подключен к реле на плате.Если в цепи не установлен предохранитель, здесь могут возникнуть проблемы.

Если вы заметили, что одна из следов на плате реле сгорела, есть простое решение. В большинстве случаев вам просто нужно заменить его. Отпаяйте пригоревший след и припаяйте на его место новый свежий.

Патрон станка застрял и не зажимается или не разжимается. Что мне делать?

Решение: Просмотрите этот контрольный список и посмотрите, может ли что-либо из перечисленного быть причиной проблемы.

Убедитесь, что гидравлический насос работает. Если это не так, попробуйте выключить машину, а затем снова включить. Включите питание снова, проверьте насос и посмотрите, работает ли он на этот раз.
Посмотрите на регулирующий клапан и проверьте гидравлическую мощность. Если его нет или он недостаточно высокий, попробуйте увеличить мощность.
Осмотрите ножную педаль, чтобы убедиться, что она работает. Ищите входной сигнал для переключателя на экране. Если кажется, что есть проблема с вводом на экране диагностики, более внимательно посмотрите на кабельные соединения и контакты ножной педали.Убедитесь, что какие-либо провода не оборваны, а клеммы не корродированы. Убедитесь, что вы можете нажать на педаль до упора, и она не заблокирована стружкой или каким-либо мусором.
Если проблема с входом не возникает, присмотритесь к выходу ПЛК. Если выходной сигнал не создается после нажатия ножной педали, попробуйте определить, что необходимо для включения выходной катушки, следуя по лестнице.
Можно ли заставить патрон работать с помощью команд MDI M-кода, но не с помощью ножной педали? Это означает, что проблема почти наверняка связана с педальным переключателем.

Выход соленоида работает нормально? Если это так, ваша проблема может быть в разъеме к соленоиду, где может быть сломан провод или разъем может быть ослаблен. Попробуйте переключить коннектор с катушкой и посмотрите, правильно ли работает катушка.
Наконец, посмотрите на тяговую трубу между патроном и гидроцилиндром. Работает? Проверьте трубку, открутив ее от патрона или цилиндра и сняв. Пока вы делаете это, неплохо также изучить корпус патрона.В частности, следует регулярно смазывать внутренний клин. Если он грязный или не смазан, патрон не сможет работать правильно.

Ремонт гидравлических и пневматических систем

Что я должен проверить в цепи безопасности?

Решение: Выполните эту простую процедуру, чтобы убедиться, что все необходимые детали прошли необходимую проверку.

Убедитесь, что все ключи от дверных замков находятся в исходном положении.
Загляните в шкаф управления, чтобы проверить модули блокировки.Светодиодные индикаторы здесь помогут вам обнаружить любые потенциальные проблемы.
Убедитесь, что ключи разблокировки блокировки находятся в правильном положении, и убедитесь, что вы можете удалить их при необходимости, так как иногда вибрация может вызвать ненужный поворот ключей.
Затяните все соединения, которые необходимо затянуть, на переключателях и модулях блокировки.
Найдите самые большие соединения в модулях и проверьте их. Из-за своего размера они склонны испытывать сильную вибрацию и расшатываться.

Используйте этот список

Надеюсь, что, следуя этим инструкциям, вы сможете лучше понять свои станки с ЧПУ, что поможет вам лучше подготовиться к их чистке, обслуживанию и уходу. Вам будет легче предотвратить возникновение проблем, и вы будете знать, как распознать проблему, когда она действительно возникает.

Возможно, что наиболее важно, однако, мы надеемся, что вы сможете диагностировать проблемы, которые неизбежно возникнут, и лучше найдете их решение.Даже если вы столкнетесь с проблемой, требующей обращения за ремонтом к стороннему специалисту, вы все равно будете на шаг впереди. Скорее всего, вы уже знаете, в чем проблема, где она возникает, и имеете некоторое представление о том, как ее можно исправить.

Поскольку вы можете сэкономить время, имея возможность диагностировать проблемы в вашей машине и устранять их самостоятельно, всегда будут ситуации, когда проблемы выходят за рамки ваших возможностей исправить. Когда это произойдет, Global Electronic Services готова вмешаться и помочь вернуть вашу машину в рабочее состояние.Чтобы получить дополнительную информацию о нас, подпишитесь на наш блог и подпишитесь на нас в социальных сетях. А если у вас возникнут какие-либо вопросы, не стесняйтесь обращаться к нам или звонить по телефону 877-249-1701.

Запросить цену

Программа сохранения тротуаров для уличного транспорта

В Фениксе действует комплексная дорожная сеть из более чем 4850 миль общественных улиц. Отдел обслуживания улиц Департамента уличного транспорта отвечает за планирование, программирование и выполнение городской программы содержания улиц.Это влечет за собой поддержание всех дорог в пределах юрисдикции города и не включает частные улицы, государственные маршруты, обслуживаемые ADOT, и дороги, обслуживаемые округом Марикопа.

Начиная с ранней весны и до осени, Отдел обслуживания улиц проводит ежегодные плановые работы по обслуживанию улиц, чтобы поддерживать уличную сеть города в хорошем состоянии и продлевать срок их службы. Работы по ремонту и улучшению наших дорог варьируются от ямочного ремонта выбоин до более долгосрочных и наиболее дорогостоящих проектов по замене покрытия и более масштабной реконструкции дороги.

Повышение безопасности проезжей части и повышение комфорта движения по дорожному покрытию приносит пользу путешественникам.

Информационный бюллетень и часто задаваемые вопросы о программе сохранения дорожного покрытия (PDF)

Отчет о состоянии дорожного покрытия (PDF)

Какие улицы будут заасфальтированы в следующий раз?

Просматривайте интерактивную панель обслуживания дорожного покрытия, чтобы просматривать как завершенные, так и запланированные проекты технического обслуживания дорожного покрытия.Запланированные проекты были определены и приоритизированы на основе данных оценки состояния улиц, полевых оценок и комментариев общественности.

Видео с инструкциями по приборной панели — английский

Video de Instrucciones del Tablero — Español

ДРУЖЕСТВЕННАЯ МОБИЛЬНАЯ ПАНЕЛЬ: Панель управления лучше всего просматривать на большом экране или настольном мониторе. Хотя эта мобильная версия не оптимальна для смартфонов, она по-прежнему полностью функциональна на многих телефонах / столах.

Español — Móvil Amigable

Чтобы поделиться своим мнением, отправьте свои комментарии по электронной почте тротуар @ феникс.губ.

НОВАЯ программа ускоренного обслуживания дорожного покрытия Инструмент для выбора насоса Affinity

| Flowserve

Affinity — это новейшая программа выбора насосов от Flowserve. Affinity — это веб-инструмент, обеспечивающий поддержку более 80 продуктов. Он обеспечивает немедленный доступ в режиме реального времени к последним и наиболее точным данным о насосах Flowserve. Клиенты имеют доступ к тому же инструменту выбора насосов, который используют инженеры Flowserve, при сохранении знакомого пользовательского интерфейса FlowSelex Portal.

Уже пользуетесь инструментом выбора Affinity Pump? Войдите здесь

Просмотрите список насосов Flowserve, обслуживаемых инструментом Affinity Pump Selection Tool: Щелкните здесь

Простота использования

Affinity чрезвычайно удобна в использовании и интуитивно понятна. Используйте его для определения размера насоса для нового применения или получения информации о производительности для существующего установленного агрегата. Пользователи могут сохранять выбранные варианты для дальнейшего использования и создавать технические документы, относящиеся к их выбору гидравлики.Они также могут попросить своего представителя Flowserve проверить их выбор и предоставить официальное ценовое предложение.

Affinity сохраняет многие любимые пользователями возможности, представленные в FlowSelex Portal, в том числе:

Результаты поиска представлены в виде таблицы или кривой
Динамические и отслеживаемые полноразмерные кривые, отображающие точки данных при наведении на них курсора
Удобные ссылки на дополнительную информацию о продукте, включая брошюры по продукту и инструкции пользователя

Два режима ввода

Пользователи могут выбрать один из двух режимов ввода, чтобы помочь им сделать свой выбор:

Базовый режим позволяет пользователям определять предварительные решения для насосов на основе ограниченных входных данных, включая рабочие условия, применение, отраслевые стандарты или конфигурацию.
Расширенный режим позволяет пользователям вводить более подробные критерии, такие как расширенные рабочие параметры и детали конструкции.

Пользователи могут переключаться между режимами в любой момент в процессе выбора.

Системные требования Для инструмента выбора

Affinity Pump требуются следующие технические требования и конфигурации:

Вопросы, проблемы или комментарии?

Отправляйте свой отзыв о Affinity по адресу: [адрес электронной почты защищен]

EthicalML / awesome-production-machine-learning: тщательно подобранный список потрясающих библиотек с открытым исходным кодом для развертывания, мониторинга, версии и масштабирования вашего машинного обучения.

GitHub — EthicalML / awesome-production-machine-learning: тщательно подобранный список потрясающих открытых исходных кодов. библиотеки для развертывания, мониторинга, версии и масштабирования вашего машинного обучения

Файлы

Постоянная ссылка Не удалось загрузить последнюю информацию о фиксации.

Тип

Имя

Последнее сообщение фиксации

Время фиксации

Этот репозиторий содержит тщательно подобранный список замечательных библиотек с открытым исходным кодом, которые помогут вам развертывать, отслеживать, обновлять, масштабировать и защищать производственное машинное обучение.

Быстрые ссылки на разделы на этой странице

10-минутный обзор видео

В этом 10-минутном видео представлен обзор мотивации операций машинного обучения, а также общий обзор некоторых инструментов в этом репозитории.

Хотите получать периодические обновления об этом репо и других достижениях?

Вы можете подписаться на информационный бюллетень для инженеров по машинному обучению. Вы будете получать обновления о фреймворках с открытым исходным кодом, руководства и статьи, подготовленные профессионалами в области машинного обучения.

Также ознакомьтесь со списком руководящих принципов Awesome Artificial Intelligence, в котором мы стремимся отобразить ландшафт «Frameworks», «Codes of Ethics», «Guidelines», «Rules» и т. Д., Связанных с искусственным интеллектом.

Объяснение моделей черного ящика и наборов данных

Aequitas — набор инструментов для аудита предвзятости с открытым исходным кодом для специалистов по данным, исследователей машинного обучения и политиков для проверки моделей машинного обучения на предмет дискриминации и предвзятости, а также для принятия обоснованных и справедливых решений по разработке и развертыванию инструментов прогнозной оценки рисков.
Alibi — Alibi — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для проверки и интерпретации моделей машинного обучения.Первоначальное внимание в библиотеке уделяется объяснениям модели на основе экземпляров, основанных на черном ящике.
— Код для статьи «Объяснения, не зависящие от модели высокой точности», системы, не зависящей от модели, которая объясняет поведение сложных моделей с помощью высокоточных правил, называемых якорями.
captum — библиотека интерпретируемости и понимания моделей для PyTorch, разработанная Facebook. Он содержит универсальные реализации интегрированных градиентов, карт значимости, smoothgrad, vargrad и других для моделей PyTorch.
casme — Пример использования извлечения карты значимости, не зависящей от классификатора, в ImageNet, представленный в статье «Извлечение карты значимости, не зависящей от классификатора».
ContrastiveExplanation (Foil Trees) — скрипт Python для независимого от модели объяснения контрастного / контрфактического объяснения для машинного обучения. Сопроводительный код к статье «Противоположные объяснения с местными фольгированными деревьями».
DeepLIFT — Кодовая база, содержащая методы, описанные в статье «Изучение важных функций посредством распространения различий активации».Вот слайды и видео 15-минутного выступления на ICML.
DeepVis Toolbox — это код, необходимый для запуска Deep Visualization Toolbox, а также для генерации нейронных визуализаций с использованием регуляризованной оптимизации. Набор инструментов и методы описаны здесь небрежно, а в этой статье — более формально.
ELI5 — «Explain Like I’m 5» — это пакет Python, который помогает отлаживать классификаторы машинного обучения и объяснять их прогнозы.
FACETS — Facets содержит две надежные визуализации, помогающие понять и проанализировать наборы данных машинного обучения.Получите представление о форме каждой функции вашего набора данных с помощью Facets Overview или изучите отдельные наблюдения с помощью Facets Dive.
Fairlearn — Fairlearn — это набор инструментов Python для оценки и смягчения несправедливости в моделях машинного обучения.
FairML — FairML — это набор инструментов Python, проверяющий модели машинного обучения на предмет предвзятости.
fairness — этот репозиторий предназначен для облегчения сравнительного анализа алгоритмов машинного обучения с учетом справедливости на основе этой статьи.
GEBI — Глобальные объяснения для выявления предвзятости — обобщенные апостериорные объяснения, основанные на внимании, для обнаружения и идентификации предвзятости в данных.Мы предлагаем общее объяснение и вводим пошаговую схему того, как обнаруживать и тестировать систематические ошибки. Пакет Python для данных изображения.
IBM AI Explainability 360 — Интерпретируемость и объяснимость данных и моделей машинного обучения, включая исчерпывающий набор алгоритмов, охватывающих различные аспекты объяснений, а также метрики объяснимости прокси.
IBM AI Fairness 360 — исчерпывающий набор показателей справедливости для наборов данных и моделей машинного обучения, объяснения этих показателей и алгоритмов для уменьшения предвзятости в наборах данных и моделях.
iNNvestigate — библиотека с открытым исходным кодом для визуального анализа моделей Keras с помощью таких методов, как DeepTaylor-Decomposition, PatternNet, карты значимости и интегрированные градиенты.
Integrated-Gradients — этот репозиторий предоставляет код для реализации интегрированных градиентов для сетей с входными изображениями.
InterpretML — InterpretML — это пакет с открытым исходным кодом для обучения интерпретируемых моделей и объяснения систем черного ящика.
keras-vis — keras-vis — это набор инструментов высокого уровня для визуализации и отладки ваших обученных моделей нейронных сетей keras.В настоящее время поддерживаются следующие визуализации: максимизация активации, карты значимости, карты активации классов.
L2X — Код для репликации экспериментов из статьи «Обучение объяснению: теоретико-информационная перспектива интерпретации модели» на ICML 2018.
Lightly — фреймворк на Python для самостоятельного обучения изображениям. Выученные представления можно использовать для анализа распределения немаркированных данных и перебалансировки наборов данных.
Lightwood — фреймворк на основе Pytorch, который разбивает задачи машинного обучения на более мелкие блоки, которые можно легко склеить вместе с целью построения прогнозных моделей с помощью одной строки кода.
LIME — Локальные интерпретируемые независимые от модели объяснения для моделей машинного обучения.
LOFO Importance — LOFO (Leave One Feature Out) Importance вычисляет важность набора функций на основе выбранной метрики для выбранной модели путем итеративного удаления каждой функции из набора и оценки производительности модели. с выбранной схемой проверки, основанной на выбранной метрике.
MindsDB — MindsDB — это объяснимая структура AutoML для разработчиков.С MindsDB вы можете создавать, обучать и использовать современные модели машинного обучения, используя всего одну строчку кода.
mljar-supervised — пакет Python для автоматизированного машинного обучения (AutoML) для табличных данных. Он может обрабатывать: двоичную классификацию, многоклассовую классификацию и регрессию. Он обеспечивает проектирование функций, объяснения и отчеты по уценке.
NETRON — Средство просмотра моделей нейронных сетей, глубокого обучения и машинного обучения.
pyBreakDown — Инструмент, не зависящий от модели, для декомпозиции прогнозов из черных ящиков.Таблица с разбивкой показывает вклад каждой переменной в окончательный прогноз.
— Код для реализации обоснования обучения, лежащего в основе предсказаний, с кодом для бумаги «Рационализация нейронных предсказаний»
ответственно — Набор инструментов для аудита и снижения предвзятости и справедливости систем машинного обучения
SHAP — Аддитивные объяснения Шэпли — это унифицированный подход к объяснению результатов любой модели машинного обучения.
SHAPash — Shapash — это библиотека Python, которая предоставляет несколько типов визуализации, отображающих явные метки, понятные каждому.
Skater — Skater — это унифицированная структура, позволяющая интерпретировать модели для всех форм модели, чтобы помочь создать интерпретируемую систему машинного обучения, часто необходимую для реальных случаев использования
Tensorboard’s Tensorboard WhatIf — экран Tensorboard для анализа взаимодействия между результатами вывода и входными данными.
Tensorflow’s cleverhans — состязательная библиотека примеров для построения атак, построения защиты и тестирования обоих. Библиотека python для тестирования уязвимости системы на примерах противоборства
tensorflow — это набор инфраструктуры и инструментов для исследования интерпретируемости нейронных сетей.
tensorflow — Анализ модели TensorFlow (TFMA) — это библиотека для оценки моделей TensorFlow. Это позволяет пользователям оценивать свои модели на больших объемах данных распределенным образом, используя те же метрики, которые определены в их обучающем модуле.
themis-ml — themis-ml — это библиотека Python, построенная на основе pandas и sklearn, которая реализует алгоритмы машинного обучения с учетом справедливости.
Themis — Themis — это основанный на тестировании подход к измерению дискриминации в программной системе.
TreeInterpreter — Пакет для интерпретации дерева решений scikit-learn и предсказаний случайного леса. Позволяет разложить каждый прогноз на компоненты смещения и функциональности, как описано в http://blog.datadive.net/interpreting-random-forests/.
woe — Инструменты для преобразования WoE, в основном используемые в модели ScoreCard для кредитного рейтинга
XAI — eXplainableAI — набор инструментов eXplainable для машинного обучения.

Машинное обучение с сохранением конфиденциальности

Версия модели и данных

Aim — Супер-простой способ записывать, искать и сравнивать эксперименты с ИИ.
Apache Marvin — это платформа для развертывания моделей и управления версиями, которая скрывает всю сложность под капотом: специалистам по данным просто нужно настроить сервер и написать свой код в расширенном блокноте jupyter.
Catalyst — утилиты высокого уровня для исследований PyTorch DL & RL. Он был разработан с упором на воспроизводимость, быстрое экспериментирование и повторное использование кода / идей.
D6tflow — библиотека Python, которая позволяет создавать сложные рабочие процессы обработки данных на Python.
Data Version Control (DVC) — вилка git, которая позволяет управлять версиями моделей.
Dolt — Dolt — это база данных SQL, которую вы можете разветвлять, клонировать, ветвить, объединять, нажимать и извлекать, как репозиторий git.
FGLab — приборная панель машинного обучения, призванная упростить эксперименты с прототипами.
Flor — Простой в использовании регистратор и автоматический контроллер версий для специалистов по данным, которые пишут код ML
GUILD AI — набор инструментов с открытым исходным кодом, который автоматизирует и оптимизирует эксперименты с машинным обучением.
Hub — хранение, доступ и управление наборами данных с контролем версий для PyTorch / TensorFlow локально или в любом облаке с масштабируемыми конвейерами данных.
Hangar — Контроль версий для тензорных данных, git-подобная семантика для числовых данных с высокой скоростью и эффективностью.
Keepsake — Контроль версий для машинного обучения.
lakeFS — повторяющееся, атомарное и версионное озеро данных поверх объектного хранилища.
MLflow — платформа с открытым исходным кодом для управления жизненным циклом машинного обучения, включая эксперименты, воспроизводимость и развертывание.
MLWatcher — MLWatcher — это агент на языке Python, который записывает большое количество метрик временного ряда для вашего запущенного алгоритма классификации машинного обучения. Это позволяет вам контролировать в режиме реального времени.
ModelChimp — Платформа для отслеживания и сравнения всех результатов и параметров моделей машинного обучения (видео)
ModelDB — система с открытым исходным кодом для версий моделей машинного обучения, включая их исходный код, данные, конфигурацию и среду, а также для отслеживания метаданных машинного обучения на протяжении всего жизненного цикла модели.
ModelStore — библиотека Python с открытым исходным кодом, которая позволяет вам создавать версии, экспортировать и сохранять модель машинного обучения у поставщика облачного хранилища.
Pachyderm — фреймворк распределенной обработки с открытым исходным кодом, построенный на Kubernetes, ориентированный в основном на динамическое построение производственных конвейеров машинного обучения — (Видео)
Polyaxon — платформа для воспроизводимого и масштабируемого машинного обучения и глубокого обучения в кубернетах. — (Видео)
PredictionIO — сервер машинного обучения с открытым исходным кодом, построенный на основе современного стека с открытым исходным кодом для разработчиков и специалистов по обработке данных, чтобы создавать механизмы прогнозирования для любых задач машинного обучения.
Quilt Data — управление версиями, воспроизводимость и развертывание данных и моделей.
Sacred — инструмент, который поможет вам настраивать, организовывать, регистрировать и воспроизводить эксперименты с машинным обучением.
steppy — легкая библиотека Python3 для быстрых и воспроизводимых экспериментов с машинным обучением. Представляет простой интерфейс, который позволяет проектировать чистый конвейер машинного обучения.
Studio.ML — структура управления моделями, которая сводит к минимуму накладные расходы, связанные с планированием, запуском, мониторингом и управлением артефактами ваших экспериментов с машинным обучением.
TerminusDB — система управления базой данных графов, в которой хранятся данные, подобные git.
TRAINS — Авто-магический менеджер экспериментов и контроль версий для ИИ.

Модель обучения оркестровке

CML — Continuous Machine Learning (CML) — это библиотека с открытым исходным кодом для реализации непрерывной интеграции и доставки (CI / CD) в проектах машинного обучения.
Determined — платформа для обучения глубокому обучению со встроенной поддержкой распределенного обучения, настройки гиперпараметров и управления моделями (поддерживает Tensorflow и Pytorch).
Flyte — облачная платформа машинного обучения и обработки данных Lyft. (Демо)
Hopsworks — Hopsworks — это платформа с интенсивным использованием данных для проектирования и эксплуатации конвейеров машинного обучения, которая включает в себя хранилище функций. (Видео).
Kubeflow — облачная платформа для машинного обучения, основанная на внутренних конвейерах машинного обучения Google.
MLeap — Стандартизация конвейера и сериализации моделей для Spark, Tensorflow и sklearn
NVIDIA TensorRT — TensorRT — это библиотека C ++ для высокопроизводительного вывода на графические процессоры NVIDIA и ускорители глубокого обучения.
Onepanel — платформа искусственного интеллекта производственного масштаба с полностью интегрированными компонентами для построения моделей, автоматической маркировки, обработки данных и конвейеров обучения моделей.
Открытая платформа для искусственного интеллекта — платформа, которая обеспечивает полное обучение модели искусственного интеллекта и возможности управления ресурсами.
Planout — PlanOut — это многоплатформенный фреймворк и язык программирования для онлайн-полевых экспериментов. PlanOut был создан, чтобы упростить запуск и повторение сложных экспериментов, удовлетворяя при этом ограничения развернутых Интернет-сервисов с большим количеством пользователей.
PyCaret) — библиотека low-code для обучения и развертывания моделей (scikit-learn, XGBoost, LightGBM, spaCy)
Redis-ML — модуль, доступный из нестабильной ветки, который поддерживает подмножество моделей машинного обучения в качестве типов данных Redis. (Заменено Redis AI)
Skaffold — Skaffold — это инструмент командной строки, который упрощает непрерывную разработку приложений Kubernetes. Вы можете выполнить итерацию исходного кода приложения локально, а затем развернуть его в локальных или удаленных кластерах Kubernetes.
Tensorflow Extended (TFX) — рабочая среда конфигурации для машинного обучения на основе TensorFlow, в т.ч.мониторинг и управление версиями модели.
TonY — TonY — это среда для выполнения заданий глубокого обучения в Apache Hadoop. В настоящее время он поддерживает TensorFlow, PyTorch, MXNet и Horovod.
ZenML — ZenML — это расширяемая среда MLOps с открытым исходным кодом для создания воспроизводимых конвейеров машинного обучения с упором на автоматическое отслеживание метаданных, кэширование и многие интеграции с другими инструментами.

Обслуживание и мониторинг модели

Библиотеки состязательной устойчивости

AdvBox — генерируйте состязательные примеры из командной строки с кодом 0 с использованием PaddlePaddle, PyTorch, Caffe2, MxNet, Keras и TensorFlow.Включает 10 атак, а также 6 защит. Используется для реализации StealthTshirt на DEFCON!
Adversarial DNN Playground — подумайте о TensorFlow Playground, но для состязательных примеров! Инструмент визуализации, предназначенный для обучения и обучения — библиотека атак ограничена по размеру, но у нее есть приятный интерфейс с кнопками, которые вы можете нажимать!
AdverTorch — библиотека для состязательных атак / защит специально для PyTorch.
Alibi Detect — alibi-detect — это пакет Python, ориентированный на обнаружение выбросов, состязательности и отклонения концепций.Пакет предназначен для охвата как интерактивных, так и автономных детекторов табличных данных, текста, изображений и временных рядов. Методы обнаружения выбросов должны позволять пользователю определять глобальные, контекстные и коллективные выбросы.
Искусственный противник Библиотека AirBnB для генерации текста, который читается так же, как человек, но проходит через классификаторы противоборства.
CleverHans — библиотека для тестирования состязательных атак / защит, поддерживаемая некоторыми из самых важных имен в состязательном машинном обучении, а именно Яном Гудфеллоу (бывший Google Brain, теперь Apple) и Николасом Папернотом (Google Brain).Поставляется с хорошими учебниками!
Counterfit — Counterfit — это инструмент командной строки и общий уровень автоматизации для оценки безопасности систем машинного обучения.
DEEPSEC — еще один систематический инструмент для атаки и защиты моделей глубокого обучения.
EvadeML — инструмент для тестирования и визуализации состязательного машинного обучения, поддерживаемый Вейлином Сюй, доктором философии из Университета Вирджинии, работающим с Дэвидом Эвансом. Имеет учебное пособие по повторной реализации одного из самых важных документов защиты от соперничества — сжатия функций (та же команда).
Foolbox — вторая по величине состязательная библиотека. Имеет еще более длинный список атак, но без средств защиты или показателей оценки. Больше ориентирован на компьютерное зрение. Код легче понять / изменить, чем ART — также лучше для изучения атак черного ящика на суррогатные модели.
IBM Adversarial Robustness 360 Toolbox (ART) — на момент написания это наиболее полный готовый ресурс для тестирования состязательных атак и защиты. Он включает в себя библиотеку из 15 атак, 10 эмпирических защит и несколько хороших показателей оценки.Только нейронные сети.
MIA — библиотека для запуска атак с выводом членства (MIA) против моделей машинного обучения.
Список чтения Adversarial ML Николя Карлини — не библиотека, а тщательно подобранный список наиболее важных статей, посвященных состязательному машинному обучению, от одного из ведущих умов Adversarial ML Николаса Карлини. Если вы хотите открыть для себя 10 наиболее важных статей — я бы начал здесь.
Robust ML — еще один ресурс надежности, поддерживаемый некоторыми ведущими специалистами в области состязательного машинного обучения.Они специально сосредотачиваются на защите и тех, которые опубликовали код, доступный рядом с бумагами. Практично и полезно.
TextFool — правдоподобно выглядящие состязательные примеры для генерации текста.
Trickster — Библиотека и эксперименты для атаки на машинное обучение в дискретных доменах с помощью поиска по графу.

Поиск нейронной архитектуры

Рамки для блокнотов по науке о данных

Apache Zeppelin — веб-блокнот, который обеспечивает управляемую данными, интерактивную аналитику данных и совместную работу с документами с помощью SQL, Scala и др.
Binder — Binder размещает записные книжки в исполняемой среде (бесплатно).
h3O Flow — интерфейс Jupyter, похожий на ноутбук, для h3O для создания, сохранения и повторного использования «потоков»
Hydrogen — плагин для ATOM, который позволяет ему стать интерфейсом, подобным jupyter-notebook, который выводит результаты прямо в редакторе.
Jupyter Notebooks — среда песочницы Python с веб-интерфейсом для воспроизводимой разработки
ML Workspace — универсальная веб-среда для машинного обучения и анализа данных.Объединяет Jupyter, VS Code, Tensorflow и многие другие инструменты / библиотеки в один образ Docker.
.NET Interactive — .NET Interactive использует возможности .NET и встраивает их в вашу интерактивную среду.
Papermill — Papermill — это библиотека для параметризации записных книжек и их выполнения как сценариев Python.
Ploomber — Ploomber позволяет разрабатывать рабочие процессы в Jupyter и выполнять их в распределенной среде без изменения кода. Он поддерживает Kubernetes, AWS Batch и Airflow.
Polynote — Polynote — это экспериментальная среда для записных книжек-полиглотов. В настоящее время он поддерживает Scala и Python (со Spark или без него), SQL и Vega.
RMarkdown — Пакет rmarkdown — это реализация следующего поколения R Markdown на основе Pandoc.
Stencila — Stencila — это платформа для создания, совместной работы и обмена содержимым, управляемым данными. Контент, который является прозрачным и воспроизводимым.
Voilà — Voilà превращает записные книжки Jupyter в автономные веб-приложения, которые могут e.г. использоваться как информационные панели.

Библиотеки визуализации промышленной прочности

Промышленная прочность NLP

AdaptNLP — Построенный на основе библиотеки Zalando Research Flair и Hugging Face Transformers, AdaptNLP предоставляет исследователям и ученым в области машинного обучения модульный и адаптивный подход к различным задачам НЛП с помощью простого API для обучения, вывода и развертывания микросервисов на основе НЛП.
Blackstone — Blackstone — это пространственная модель и библиотека для обработки длинных неструктурированных юридических текстов.Blackstone — это экспериментальный исследовательский проект, созданный исследовательской лабораторией Объединенного совета по юридической отчетности Англии и Уэльса ICLR&D.
CTRL — модель языка условного преобразователя для управляемой генерации, выпущенная SalesForce
XLM от Facebook — оригинальная реализация в PyTorch предварительного обучения межъязыковой языковой модели, которая включает BERT, XLM, NMT, XNLI, PKM и т. Д.
Flair — Простая структура для современного НЛП, разработанная Zalando и построенная непосредственно на PyTorch.
Github’s Semantic — текстовая библиотека Github для синтаксического анализа, анализа и сравнения исходного кода на многих языках.
GluonNLP — GluonNLP — это набор инструментов, который обеспечивает легкую предварительную обработку текста, загрузку наборов данных и построение нейронных моделей, чтобы помочь вам ускорить исследование обработки естественного языка (NLP).
GNES — Generic Neural Elastic Search — это облачная система семантического поиска, основанная на глубоких нейронных сетях.
Grover — Grover — это модель нейронных фейковых новостей — как для генерации, так и для обнаружения.Однако его, вероятно, можно использовать и для других задач генерации.
Kashgari — Kashgari — это простая и мощная обучающая среда по передаче NLP, позволяющая за 5 минут построить современную модель для распознавания именованных сущностей (NER), тегирования части речи (PoS) и задач классификации текста.
OpenAI GPT-2 — код OpenAI из их статьи «Языковые модели — это неконтролируемые многозадачные ученики».
sense2vec — Библиотека Pytorch, которая позволяет обучать и использовать модели sense2vec, которые представляют собой модели, которые используют тот же подход, что и word2vec, но также используют атрибуты части речи для каждого токена, что позволяет ему «осознавать смысл»
Snorkel — Snorkel — это система для быстрой генерации тренировочных данных со слабым контролем https: // snorkel.орг.
SpaCy — промышленная библиотека обработки естественного языка, созданная с использованием python и cython командой взрыва.
Stable Baselines — ответвление OpenAI Baselines, реализации алгоритмов обучения с подкреплением http://stable-baselines.readthedocs.io/.
Tensorflow Lingvo — фреймворк для построения нейронных сетей в Tensorflow, в частности моделей последовательностей. Lingvo: платформа TensorFlow для моделирования последовательности.
Tensorflow Text — TensorFlow Text предоставляет набор классов и операций, связанных с текстом, готовых к использованию с TensorFlow 2.0.
Wav2Letter ++ — система преобразования речи в текст, разработанная командами FAIR Facebook.
YouTokenToMe — YouTokenToMe — это неконтролируемый текстовый токенизатор, ориентированный на вычислительную эффективность. В настоящее время он реализует быстрое кодирование пар байтов (BPE) [Sennrich et al.].
Transformers — библиотека современных предварительно обученных моделей Huggingface для обработки естественного языка (NLP).

Структуры ETL конвейера данных

Apache Airflow — структура конвейера данных, построенная на Python, включая планировщик, определение DAG и пользовательский интерфейс для визуализации
Apache Nifi — Apache NiFi был создан для потока данных.Он поддерживает настраиваемые ориентированные графы маршрутизации, преобразования и логики системного посредничества.
Argo Workflows — Argo Workflows — это встроенный в контейнеры механизм рабочих процессов с открытым исходным кодом для организации параллельных заданий в Kubernetes. Рабочие процессы Argo реализованы как Kubernetes CRD (Custom Resource Definition).
Azkaban — Azkaban — это планировщик заданий пакетного рабочего процесса, созданный в LinkedIn для выполнения заданий Hadoop. Azkaban решает задачи заказа через зависимости заданий и предоставляет простой в использовании веб-интерфейс пользователя для поддержки и отслеживания ваших рабочих процессов.
Basin — редактор визуального программирования для построения конвейеров Spark и PySpark
Bonobo — среда ETL для Python 3.5+ с упором на простые атомарные операции, работающие одновременно с строками данных
Chronos — больше планировщик заданий для Mesos, чем конвейер ETL. [УСТАРЕЛО]
Couler — Единый интерфейс для создания и управления рабочими процессами машинного обучения в различных механизмах рабочих процессов, таких как Argo Workflows, Tekton Pipelines и Apache Airflow.
Dagster — оркестратор данных для машинного обучения, аналитики и ETL.
Flyte — облачная платформа машинного обучения и обработки данных Lyft. (Демо)
Genie — механизм оркестрации заданий для взаимодействия и запуска выполнения заданий из систем на основе Hadoop
Gokart — Обертка конвейера данных Luigi
Kedro — Kedro — это инструмент разработки рабочих процессов, который помогает создавать надежные, масштабируемые, развертываемые, воспроизводимые и версионные конвейеры данных.Визуализацию рабочих процессов кедро можно выполнить с помощью kedro-viz
Luigi — Luigi — это модуль Python, который помогает создавать сложные конвейеры пакетных заданий, обрабатывать разрешение зависимостей, управлять рабочим процессом, визуализацией и т. Д.
Metaflow — платформа для специалистов по обработке данных, позволяющая легко создавать и управлять реальными проектами в области науки о данных.
Neuraxle — фреймворк для создания аккуратных конвейеров, обеспечивающий правильные абстракции для связывания этапов преобразования и прогнозирования данных с потоковой передачей данных, а также выполнения поиска по гиперпараметрам (AutoML).
Oozie — Планировщик рабочего процесса для заданий Hadoop
PipelineX — на основе Kedro и MLflow. Полное сравнение дано на https://github.com/Minyus/Python_Packages_for_Pipeline_Workflow
Prefect Core — система управления рабочим процессом, которая упрощает использование ваших конвейеров данных и добавление семантики, такой как повторные попытки, ведение журнала, динамическое сопоставление, кэширование, уведомления об ошибках и многое другое.
SETL — простая среда ETL на базе Spark, которая помогает структурировать проекты ETL, модулировать логику преобразования данных и ускорить разработку.
Snakemake — система управления рабочим процессом для воспроизводимого и масштабируемого анализа данных.

Инструменты и рамки для маркировки данных

COCO Annotator — веб-инструмент сегментации изображений для обнаружения, локализации и ключевых точек объектов
Computer Vision Annotation Tool (CVAT) — веб-инструмент аннотации OpenCV как для ВИДЕО, так и для изображений для компьютерных алгоритмов.
Doccano — Инструменты аннотации текста с открытым исходным кодом для людей, обеспечивающие функциональные возможности для анализа настроений, распознавания именованных сущностей и машинного перевода.
ImageTagger — инструмент для маркировки изображений с поддержкой совместной работы, с поддержкой ограничивающей рамки, многоугольника, линии, маркировки точек, экспорта меток и т. Д.
ImgLab — Инструмент аннотации изображений для ограничивающих рамок с автоматическим предложением и расширяемостью для плагинов.
Label Studio — инструмент для создания меток и аннотаций для нескольких доменов со стандартизированным выходным форматом
Labelimg — Инструмент для аннотации графических изображений с открытым исходным кодом, написанный на Python с использованием QT для графического интерфейса, ориентированного в первую очередь на ограничивающие рамки.
makesense.ai — Бесплатный онлайн-инструмент для маркировки фотографий. Подготовленные этикетки можно загрузить в одном из нескольких поддерживаемых форматов.
MedTagger — совместная платформа для аннотирования наборов медицинских данных с помощью краудсорсинга.
OpenLabeling — Инструмент с открытым исходным кодом для маркировки изображений с поддержкой меток, краев, а также изменения размера и увеличения изображения.
PixelAnnotationTool — Инструмент аннотации изображений с возможностью «раскрашивать» изображения для выбора меток для сегментации.Процесс является полуавтоматическим с алгоритмом, отмеченным водоразделом OpenCV
Semantic Segmentation Editor — инструмент Hitachi с открытым исходным кодом для маркировки данных камеры и LIDAR.
Superintendent — суперинтендант предоставляет интерактивный инструмент маркировки ваших данных на основе ipywidget.
VGG Image Annotator (VIA) — простое и автономное программное обеспечение для ручного аннотирования изображений, аудио и видео. VIA работает в веб-браузере и не требует установки или настройки.
Visual Object Tagging Tool (VOTT) — электронное приложение Microsoft с открытым исходным кодом для маркировки видео и изображений для моделей обнаружения объектов (с функцией активного обучения)

Управление метаданными

Оптимизация хранения данных

Alluxio — виртуальная распределенная система хранения, которая соединяет вычислительные платформы и системы хранения.
Apache Arrow — столбцовое представление данных в памяти, совместимое с Pandas, системами на основе Hadoop и т. Д.
Apache Druid — высокопроизводительная аналитическая база данных в реальном времени. https://druid.apache.org/. Введение в Druid, вашу интерактивную аналитику в (большом) масштабе.
Apache Ignite — ориентированная на память распределенная база данных, платформа кэширования и обработки для транзакционных, аналитических и потоковых рабочих нагрузок, обеспечивающая скорость в памяти в петабайтном масштабе.TensorFlow в Apache Ignite, распределенное машинное обучение в Apache Ignite
Apache Kafka — Платформа распределенной потоковой передачи
Apache Parquet — столбчатое представление данных на диске, совместимое с Pandas, системами на основе Hadoop и т. Д.
Apache Pinot — распределенное хранилище данных OLAP в реальном времени https://pinot.apache.org. Сравнение систем OLAP с открытым исходным кодом для больших данных: ClickHouse, Druid и Pinot.
BayesDB — база данных, которая позволяет использовать встроенную непараметрическую байесовскую модель для обнаружения и запроса данных в интерфейсе, подобном базе данных — (Видео)
ClickHouse — ClickHouse — это система управления базами данных с открытым исходным кодом, ориентированная на столбцы, поддерживаемая Яндексом — [(Видео)] (https: //
EdgeDB — интерфейс NoSQL для Postgres, который позволяет взаимодействовать с объектами с данными, хранящимися
HopsFS — HDFS-совместимая файловая система с горизонтально масштабируемыми строго согласованными метаданными.
InfluxDB Масштабируемое хранилище данных для показателей, событий и аналитики в реальном времени.
TimescaleDB База данных SQL временных рядов с открытым исходным кодом, оптимизированная для быстрого получения и сложных запросов. Упакован как расширение PostgreSQL. Машинный ряд ML в TimescaleDB www.youtube.com/watch?v=zbjub8BQPyE)
Zarr — Python-реализация сжатых N-мерных массивов с фрагментами, предназначенная для использования в параллельных вычислениях.

Функционирование как сервисная структура

Каркасы распределения вычислительной нагрузки

Analytics Zoo — унифицированная платформа аналитики данных и искусственного интеллекта для распределенных TensorFlow, Keras и PyTorch на Apache Spark / Flink & Ray
Apache Spark MLlib — масштабируемая библиотека машинного обучения Apache Spark на Java, Scala, Python и R
Beam Apache Beam — это унифицированная модель программирования для пакетной и потоковой передачи https: // beam.apache.org/
BigDL — фреймворк глубокого обучения поверх Spark / Hadoop для распределения данных и вычислений в системе HDFS
Dask — Платформа распределенной параллельной обработки для вычислений Pandas и NumPy — (Видео)
DEAP — новая эволюционная вычислительная среда для быстрого прототипирования и тестирования идей. Он стремится сделать алгоритмы явными, а структуры данных — прозрачными. Он работает в полной гармонии с механизмами распараллеливания, такими как многопроцессорность и SCOOP.
DeepSpeed - библиотека оптимизации глубокого обучения (легкая оболочка PyTorch), которая делает распределенное обучение простым, эффективным и действенным.
Fiber — Распределенная вычислительная библиотека для современных компьютерных кластеров от Uber.
Hadoop Open Platform-as-a-service (HOPS) — многопользовательская среда с открытым исходным кодом с RESTful API для анализа данных на Hadoop, которая поддерживает Spark, Tensorflow / Keras, ориентирована на Python и предоставляет множество функций
Hivemind — Децентрализованное глубокое обучение в PyTorch
Horovod — распределенная среда обучения Uber для TensorFlow, Keras и PyTorch
NumPyWren — Платформа научных вычислений, построенная на основе pywren для обеспечения распределенных вычислений, подобных numpy.
PyWren — Ответьте на вопрос о «облачной кнопке» для выполнения функции Python.Это фреймворк, абстрагирующий AWS Lambda, чтобы специалисты по данным могли выполнять любую функцию Python — (Видео)
PyTorch Lightning — легкая исследовательская среда PyTorch, которая позволяет легко масштабировать модели для графических процессоров и TPU и использовать все новейшие передовые практики без инженерного шаблона — (Видео)
Ray — Ray — это гибкая высокопроизводительная среда распределенного выполнения для машинного обучения (ВИДЕО)
TensorFlowOnSpark — TensorFlowOnSpark переносит программы TensorFlow в кластеры Apache Spark.
Vespa Vespa — это движок для вычислений с малой задержкой над большими наборами данных. https://vespa.ai

Форматы сериализации моделей

Java PMML API — библиотеки Java для использования и создания файлов PMML, содержащих модели из различных фреймворков, в том числе:
MMdnn — кросс-платформенное решение для преобразования, визуализации и диагностики глубоких моделей нейронных сетей.
Neural Network Exchange Format (NNEF) — стандартный формат для хранения моделей в Torch, Caffe, TensorFlow, Theano, Chainer, Caffe2, PyTorch и MXNet
ONNX — формат обмена открытой нейронной сетью
PFA — Созданный той же организацией, что и PMML, прогнозируемый формат для аналитики является новым стандартом для статистических моделей и механизмов преобразования данных.
PMML — Стандарт языка разметки прогнозных моделей в XML — (Видео) _

Оптимизированные вычислительные среды

CuDF — Построенный на основе столбчатого формата памяти Apache Arrow, cuDF — это библиотека графического процессора DataFrame для загрузки, объединения, агрегирования, фильтрации и других манипуляций с данными.
CuML — cuML — это набор библиотек, реализующих алгоритмы машинного обучения и функции математических примитивов, которые используют совместимые API-интерфейсы с другими проектами RAPIDS.
CuPy — реализация многомерного массива, совместимого с NumPy, на CUDA. CuPy состоит из основного класса многомерных массивов cupy.ndarray и многих функций на нем.
h3O-3 — Быстрая масштабируемая платформа машинного обучения для более интеллектуальных приложений: глубокое обучение, повышение градиента и XGBoost, случайный лес, обобщенное линейное моделирование (логистическая регрессия, эластичная сеть), K-средние, PCA, составные ансамбли, автоматическое машинное обучение (AutoML ) и др.
Jax — Составные преобразования программ Python + NumPy: дифференцировать, векторизовать, JIT в GPU / TPU и т. Д.
Modin — Ускорьте рабочие процессы Pandas, изменив одну строку кода
Numba — компилятор для массива Python и числовых функций
NumpyGroupies Оптимизированные инструменты для операций группового индексирования: агрегированная сумма и более
Vaex Vaex — это высокопроизводительная библиотека Python для ленивых фреймов данных вне ядра (похожих на Pandas), позволяющая визуализировать и исследовать большие табличные наборы данных.Vaex использует отображение памяти, политику нулевого копирования памяти и ленивые вычисления для лучшей производительности (без потери памяти).
Vulkan Kompute — Молниеносно быстрая, легкая вычислительная среда Vulkan с поддержкой мобильных телефонов, оптимизированная для расширенных сценариев обработки данных с помощью графического процессора.
Weld Высокопроизводительная среда выполнения для приложений анализа данных, интервью с основным участником Weld

Обработка потока данных

Обнаружение выбросов и аномалий

Функция Автоматизация проектирования

auto-sklearn — Платформа для автоматизации настройки алгоритмов и гиперпараметров для sklearn
AutoGluon — автоматический выбор функций, моделей и гиперпараметров для табличных, графических и текстовых данных поверх популярных библиотек машинного обучения (Scikit-Learn, LightGBM, CatBoost, PyTorch, MXNet)
AutoML-GS — Автоматический поиск функций и моделей с генерацией кода на Python поверх общих библиотек науки о данных (tensorflow, sklearn и т. Д.)
automl — Автоматическая разработка функций, выбор функции / модели, гиперпарам.оптимизация
Colombus — масштабируемая среда для выполнения исследовательского выбора функций, реализованная в R
Feature Engine — Feature-Engine — это библиотека Python, которая содержит несколько преобразователей для разработки функций для использования в моделях машинного обучения.
Featuretools — Фреймворк с открытым исходным кодом для автоматизированной разработки функций
go-featureprocessing — Фреймворк предварительной обработки функций в Go, который соответствует функциональности sklearn
keras-tuner — Keras Tuner — это простая в использовании распространяемая среда оптимизации гиперпараметров, которая решает проблемы выполнения поиска гиперпараметров.Keras Tuner позволяет легко определять пространство поиска и использовать включенные алгоритмы для поиска лучших значений гиперпараметров.
sklearn-deap Используйте эволюционные алгоритмы вместо gridsearch в scikit-learn.
TPOT — Автоматизация создания конвейера sklearn (включая выбор функций, препроцессор и т. Д.)
tsfresh — Автоматическое извлечение релевантных признаков из временного ряда
mljar-supervised — пакет Python для автоматизированного машинного обучения (AutoML) для табличных данных.Он может обрабатывать: двоичную классификацию, многоклассовую классификацию и регрессию. Он обеспечивает проектирование функций, объяснения и отчеты по уценке.

Функциональные магазины

Коммерческие платформы

Алгоритм — Облачная платформа для создания, развертывания и обслуживания моделей машинного обучения (видео)
allegro ai Enterprise — автоматический менеджер экспериментов ML и DL с открытым исходным кодом и решение ML-Ops.
Amazon SageMaker — интерфейс для разработки и развертывания сквозного машинного обучения, позволяющий создавать ноутбуки, использующие экземпляры EC2 в качестве серверной части, а затем размещать модели, представленные в API
Backprop — Бессерверный хостинг моделей машинного обучения.
bigml — платформа машинного обучения E2E.
cnvrg.io — Комплексная платформа для управления, создания и автоматизации машинного обучения
Comet.ml — Управление экспериментами по машинному обучению. Бесплатно для студентов с открытым исходным кодом и студентов (видео)
Cubonacci — Платформа Cubonacci управляет развертыванием, управлением версиями, инфраструктурой, мониторингом и происхождением, устраняя риски и минимизируя время выхода на рынок.
D2iQ KUDO for Kubeflow — корпоративная платформа машинного обучения, работающая в облаке, локально (в т.ч.с воздушным зазором), в гибридных средах или на краю; на основе Kubeflow и универсальных декларативных операторов Kubernetes с открытым исходным кодом (KUDO).
DAGsHub — платформа сообщества для машинного обучения с открытым исходным кодом — легко управляйте экспериментами, данными и моделями и создавайте совместные проекты машинного обучения.
Dataiku — платформа для совместной обработки данных, обеспечивающая как аналитику самообслуживания, так и внедрение моделей машинного обучения в производство.
DataRobot — платформа автоматизированного машинного обучения, которая позволяет пользователям создавать и развертывать модели машинного обучения.
Datatron — платформа управления моделями машинного обучения для всех ваших моделей искусственного интеллекта в производстве для крупных предприятий.
DeepSense AIOps — Расширяет возможности ИТ-операций с несколькими облаками и центрами обработки данных за счет анализа трафика, анализа рисков, обнаружения аномалий, профилактического обслуживания, анализа первопричин, анализа заявок на обслуживание и консолидации событий.
Deep Cognition Deep Learning Studio — платформа E2E для глубокого обучения.
DeepSense Safety — решение на основе искусственного интеллекта для повышения безопасности на рабочем месте за счет проверки процедур безопасности, обнаружения резьбы и мониторинга опасных зон.
deepsense Quality — Автоматизация трудоемких задач контроля качества.
Diffgram — платформа Training Data First. Базы данных и конвейеры обучающих данных для контролируемого ИИ. Интеграция с GCP, AWS, Azure и верхними пользовательскими интерфейсами надзора за аннотациями (либо используйте встроенный интерфейс Diffgram, либо создайте свой собственный). Плюс растущий список поставщиков интегрированных услуг! Для компьютерного зрения, НЛП и контролируемого глубокого обучения / машинного обучения.
Google Cloud Machine Learning Engine — управляемый сервис, позволяющий разработчикам и специалистам по обработке данных создавать и внедрять модели машинного обучения в производство.
h3O ИИ без драйверов — автоматизирует ключевые задачи машинного обучения, обеспечивая автоматическое проектирование функций, проверку модели, настройку модели, выбор и развертывание модели, интерпретируемость машинного обучения, создание собственного рецепта, временные ряды и автоматическое создание конвейера для оценки модели. (Видео)
Hypervector — контрольные данные на основе API для функций машинного обучения и обработки данных, упрощающие создание автоматизированных шагов непрерывной интеграции для ваших компонентов, управляемых данными
IBM Watson Machine Learning — создание, обучение и развертывание самообучающихся моделей с помощью автоматизированного рабочего процесса для совместной работы.
Iguazio Data Science Platform — оживите вашу науку о данных, автоматизируя MLOps с помощью сквозных конвейеров машинного обучения, преобразуя проекты ИИ в реальные бизнес-результаты и поддерживая производительность в реальном времени в масштабе предприятия.
Labelbox — служба маркировки изображений с поддержкой семантической сегментации (кисть и суперпиксели), ограничивающих рамок и вложенных классификаций.
Logical Clocks Hopsworks — Корпоративная версия Hopsworks с хранилищем функций и горизонтально масштабируемым дизайном и работой конвейера машинного обучения.
MCenter — платформа MLOps автоматизирует развертывание, текущую оптимизацию и управление приложениями машинного обучения в производственной среде.
Служба машинного обучения Microsoft Azure — создание, обучение и развертывание моделей от облака до периферии.
MLJAR — Платформа для быстрого прототипирования, разработки и развертывания моделей машинного обучения.
neptune.ml — удобная для сообщества платформа, помогающая специалистам по обработке данных создавать модели машинного обучения и делиться ими.Neptune облегчает командную работу, управление инфраструктурой, сравнение моделей и воспроизводимость.
Prodigy — Активная аннотация данных на основе обучения. Позволяет обучить модель и выбрать наиболее «неопределенные» образцы для маркировки из немаркированного пула.
Scribble Enrich — настраиваемое хранилище функций с возможностью аудита и конфиденциальности. Он разработан, чтобы помочь средним группам данных получить доверие к данным, которые они используют для обучения и анализа, и поддержать возникающие потребности, такие как вычисление дрейфа и оценка смещения.
SKIL — Распространение программного обеспечения, призванное помочь корпоративным ИТ-командам управлять, развертывать и переобучать модели машинного обучения в любом масштабе.
Skytree 16.0 — платформа сквозного машинного обучения (видео)
Spell — Гибкая комплексная платформа MLOps / машинного обучения. (Видео)
SuperAnnotate — полный набор решений для аннотации изображений и видео, а также сервис аннотаций со встроенными инструментами, узким опытом по запросу в различных областях, а также настраиваемой нейронной сетью, автоматизацией и моделями обучения на базе искусственного интеллекта.
Superb AI — платформа ML DataOps, предоставляющая различные инструменты для создания, маркировки, управления и итерации данных обучения.
Таленд Студия
Valohai — машинная оркестровка, контроль версий и конвейерное управление для глубокого обучения.
Веса и смещения — отслеживание экспериментов с машинным обучением, управление версиями наборов данных, поиск гиперпараметров, визуализация и совместная работа

Около

Кураторский список потрясающих библиотек с открытым исходным кодом для развертывания, мониторинга, версии и масштабирования вашего машинного обучения.

Темы

ресурса

Лицензия

Вы не можете выполнить это действие в настоящее время.Вы вошли в систему с другой вкладкой или окном. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс. Вы вышли из системы на другой вкладке или в другом окне. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс. Панель мониторинга продаж

: как отслеживать эффективность команды (+7 бесплатных шаблонов Excel)

Как использовать панели мониторинга для мотивации вашей команды

Управление и мотивация вашей команды продаж — одно из самых больших преимуществ панели управления продажами.

Но вы, наверное, спрашиваете; «, как я могу использовать эти данные, чтобы эффективно вывести мою команду на более высокий уровень производительности? ”

Здесь я расскажу о 5 способах использования информационных панелей, чтобы помочь своим представителям добиваться лучших результатов и продвигаться по карьерной лестнице.

1. Отмечайте показатели

Мы много говорили об использовании информационных панелей для выявления дыр в процессах продаж.

А как насчет того, что идет хорошо?

Рахул Алим из Custom Creatives говорит, что цифры должны говорить:

«Мне нравится показывать своей команде, насколько мы близки или далеки от целей на неделю, месяц или квартал. Если мы отстаем, мы делаем большой рывок. Если мы впереди, мы хотим сокрушить его и уйти далеко вперед.Мотивация заключается в результате того, что мы делаем ».

Проверьте общую производительность ваших команд. Ищите вещи для празднования, например:

Действия по продажам, превышающие квоту
Увеличение результатов по сравнению с предыдущим периодом (неделя, месяц и т. Д.)
Отдельные члены команды, у которых улучшилась производительность

Все эти аналитические данные доступны на панелях показателей эффективности. Ищите области, которые можно отметить как индивидуально, так и в команде.

2. Начало конкурса

Ранее я рассказывал, как геймификация может создать дух соревнования среди отделов продаж.

Сделайте еще один шаг вперед и создайте стимулированные конкурсы продаж.

Вот несколько креативных идей для начала:

Pitch-Factor : То же, что и X-Factor, но для коммерческих предложений. Каждый представитель анонимно представляет свои коммерческие предложения, а остальная часть команды голосует за лучший.Вы также можете сделать это с помощью сценариев холодной электронной почты и холодных звонков.
Кнопки повтора : Позвольте представителям выиграть поздний старт / ранний финиш в течение рабочего дня. Награждайте этого первого представителя, который первым достиг квоты. Ранние выходные в пятницу днем, кто-нибудь?
Performance Alliance : объедините ваших высокопроизводительных сотрудников с низкими и заставьте их работать вместе. Поощряйте их делиться новыми идеями. Выигрывает дуэт с наибольшим количеством продаж в конце периода конкурса.

Придумывайте собственные идеи, используя психологические триггеры. Попробуйте создать соревновательные сценарии, поощряющие командную работу, а не беспощадные удары в спину.

3. Использование данных для установки новых путей
Не все цели должны быть каменными.
Конечно, квота есть не просто так. Но проблемы всегда будут иметь разные формы и размеры.
Панели мониторинга
могут указывать на точки трения, негерметичные отверстия в трубопроводе и области, требующие улучшения.
Когда возникают эти проблемы, важно их решать.
Почему?
Потому что их исправление поможет вам достичь квоты.
Посмотрите на это с другой стороны: ваша цель дохода — это цель, торговая деятельность — это путь, а эти проблемы — препятствие.
Например, количество откликов на ваши электронные письма с продажами начало значительно падать. Вот как я бы справился с этой задачей:
Посмотрите исторические данные за тот же период времени, это может быть сезонной реакцией.
Перераспределите время на другие рычаги, такие как последующие действия, холодные звонки и любые другие каналы продаж, которым вы следуете.
Измерьте те же результаты и сравните их с предыдущим периодом.
Посмотрите на это как на эксперименты. Что произойдет с результатом x, если мы выполним действие a вместо действия b? Применяйте любые успешные эксперименты к своим будущим процессам.

4. Использование данных для повышения прозрачности
Важно, чтобы ваши торговые представители принимали каждое решение, которое вы принимаете.Конечно, вы можете объяснить свои доводы в пользу аргументации, и это может сработать…
… но ничто не сравнится с резервным копированием данных.
Как говорит Райан Харвуд, генеральный директор PureWow:
«Не все всегда будут с вами соглашаться, но они с гораздо большей вероятностью будут уважать решение, если они понимают лежащий в его основе мыслительный процесс».
Подтвердите свои решения данными и продемонстрируйте, что ваши намерения верны. Это показывает, что вы используете объективные факты для принятия решений, а не интуицию или чувство собственного достоинства.

5. Топливная автономность с высокоуровневыми числами
Этот совет противоречит правилу «делитесь только тем, что необходимо».
Но есть преимущества в том, чтобы делиться своими высокоуровневыми «управленческими» номерами с представителями.
Некоторые торговые представители демонстрируют высокие результаты, потому что они всегда стремятся к совершенствованию. Это часто приводит к экспериментам и пробам нового
Обмениваясь метриками высокого уровня, они могут видеть вещи с точки зрения 360.Позвольте им использовать эти числа, чтобы придумать идеи о том, как они могут сделать свою работу проще и эффективнее.
Конечно, это требует некоторого смирения. Некоторые менеджеры по продажам могут посмеяться над идеей позволить представителям «указывать им, как выполнять свою работу…»
Оставьте свое эго за дверью и сосредоточьтесь на обслуживании своих представителей. Позвольте им внести свой вклад в организацию и продвинуть свою карьеру. Так поступают великие лидеры.

Перед вами …
Теперь у вас есть полный набор инструментов для создания информационных панелей продаж, которые мотивируют вашу команду и приносят результаты.
Когда вы закончите следовать этому процессу, у вас должны быть четкие процессы, которые помогут вам улучшить ваши действия и добиться лучших результатов.
Я хотел бы получить известие от вас. Как вы в настоящее время измеряете производительность команды? Как вы планируете использовать то, что узнали здесь сегодня? Поделитесь своими мыслями в комментариях ниже. Если вы еще этого не сделали, обязательно загрузите и используйте бесплатную панель управления продажами Excel Pipedrive.
Что такое промежуточное реле в системе ПЛК?
Промежуточное реле — это вспомогательное реле, которое используется для изоляции двух различных систем / устройств. Это может быть связано с тем, что у них разные опорные значения 0 В, разные напряжения, переменный и постоянный ток.
Промежуточное реле
Мы обсуждаем промежуточное реле с двумя случаями, как описано ниже:
Корпус-I
Предположим, мы хотим управлять контактором через панель ПЛК, имеющую напряжение катушки 230 В переменного тока, но выходное напряжение реле ПЛК составляет 24 В постоянного тока. В этом случае нам требуется промежуточное реле с напряжением обмотки 24 В постоянного тока, но его контактная мощность должна быть 230 В переменного тока.
Таким образом, реле PLC сначала будет управлять промежуточным реле, а затем через свои вспомогательные контакты. Мы можем легко управлять контактором.
Кейс-II
Например, предположим, что реле ПЛК может использовать только 1 А при 110 В переменного тока, но Контроллер, который должен быть подключен к реле, требует 3 А при 110 В переменного тока.
В этом случае промежуточное реле с контактами, рассчитанными на работу при 5 А (> 3 А) при 110 В переменного тока, будет использоваться в качестве промежуточного реле «между» реле ПЛК и контроллером.
Катушка промежуточного реле должна требовать меньшего напряжения и тока, чем рассчитано на приводное реле, а контакты промежуточного реле должны быть рассчитаны на обработку требований нагрузки (контроллера).
Пример:
Помимо непосредственного выполнения логических функций, электромеханические реле могут также использоваться в качестве промежуточных устройств между несовпадающими датчиками, контроллерами и / или устройствами управления.
Очень простой пример реле, используемого для переключения между несовпадающими устройствами, показан на следующей принципиальной схеме, где тонкий тумблер используется для управления группой мощных огней для внедорожника:
В этой схеме реле не выполняет никакой логической функции.Скорее, он просто «усиливает» сигнал, отправляемый тумблером на приборной панели, чтобы отправить или отключить питание на группу мощных огней.
Без реле на приборной панели этого автомобиля пришлось бы установить более прочный тумблер, чтобы безопасно и надежно включать и отключать световую цепь.
Также читайте: Неправильные концепции релейной логики ПЛК
Другой пример промежуточного реле, применяемого в автомобилях, — это использование «соленоида» в цепи электродвигателя для запуска двигателя внутреннего сгорания.
Переключатель управления пуском обычно приводится в действие водителем, поворачивая ключ, который установлен на рулевой колонке или приборной панели автомобиля. Между тем пусковой двигатель, как правило, потребляет сотни ампер тока во время запуска двигателя.
Переключатель с ключом, способный включать и отключать сотни ампер тока, был бы огромным, и его фактически опасно размещать в кабине транспортного средства.
«Соленоидное» реле, подключенное между переключателем с ключом и пусковым двигателем, устраняет эту опасность и позволяет относительно деликатному переключателю с ключом безопасно активировать мощный двигатель.
Здесь показан промышленный пример промежуточного реле между несовместимыми устройствами, где бесконтактный переключатель выхода постоянного тока должен запускать входной канал для программируемого логического контроллера (ПЛК), рассчитанного на 120 вольт переменного тока:
Опять же, реле в этой системе не выполняет никакой логической функции, а просто позволяет бесконтактному переключателю управлять одним из входных каналов ПЛК.
Непосредственное подключение бесконтактного переключателя к одному из входных каналов ПЛК не является практичным вариантом, потому что этот конкретный вход ПЛК требует для активации 120 В переменного тока, а наш бесконтактный переключатель работает от 24 В постоянного тока.
Несоответствие между напряжением переключателя и входным напряжением ПЛК требует, чтобы мы использовали реле для «вставки» между переключателем и ПЛК.
Когда бесконтактный переключатель обнаруживает объект поблизости, его выход активируется, что, в свою очередь, активирует катушку реле. Когда контакт реле магнитно замыкается, он замыкает цепь для 120 вольт переменного тока, чтобы достичь входного канала 0 на ПЛК, тем самым запитывая его.
Важной деталью в этой релейной схеме является включение коммутирующего диода параллельно катушке реле, целью которого является рассеивание накопленной энергии катушки при обесточивании, когда бесконтактный переключатель выключается.
Без этого диода напряжение «отдачи» катушки (которое может достигать сотен вольт в потенциале) разрушит выходной транзистор бесконтактного переключателя.
Обратите внимание на то, как этот коммутирующий диод выглядит подключенным «в обратном направлении» относительно полярности источника постоянного тока 24 В: катод к положительному полюсу источника и анод к отрицательному полюсу источника.
Это сделано намеренно, поскольку мы не хотим, чтобы диод проводил ток при подаче питания на катушку реле через бесконтактный переключатель (если бы диод был подключен другим способом, он пропускал бы ток всякий раз, когда бесконтактный переключатель включается, замыкаясь на короткое замыкание. катушки реле и, скорее всего, повредив при этом бесконтактный переключатель!).
Диод включается только при изменении полярности, что происходит, когда бесконтактный переключатель выключается и магнитное поле катушки реле разрушается (теперь оно действует как источник, а не как нагрузка).
Поскольку катушка реле временно выдает «обратное» напряжение, диод дает этой катушке непрерывный путь для ее тока, одновременно понижая низкое напряжение (около 0,7 В постоянного тока), рассеивая накопленную в катушке энергию в виде тепла на диоде.
Также читается: Масштабирование аналогового входа ПЛК
Промежуточные реле также используются для подключения несогласованных выходов ПЛК и устройств управления.В этом приложении несоответствие может заключаться в номинальном напряжении и / или номинальном токе.
Как и в случае со схемой промежуточного ввода, показанной ранее, задача реле в схеме промежуточного вывода заключается в том, чтобы управлять выходным каналом ПЛК и, в свою очередь, направлять питание на полевое устройство, которое само несовместимо с выходом ПЛК.
На следующей схеме показан пример промежуточного реле, подключенного к выходному каналу ПЛК:
В этой схеме транзисторные выходы ПЛК могут обрабатывать только 24 В постоянного тока и при довольно низком токе.Для работы катушки трехфазного контактора требуется 120 В переменного тока при умеренных уровнях тока, и поэтому реле находится между низковольтным и слаботочным выходным каналом ПЛК и относительно высоким напряжением и высоким током, предъявляемым к катушке контактора.
Мы снова видим использование коммутирующего диода для рассеивания накопленной энергии катушки реле всякий раз, когда ПЛК обесточивает ее, так что результирующее напряжение «отдачи» не повреждает хрупкую схему выхода транзистора внутри ПЛК.
Кредиты: Тони Р. Купхальдт — Лицензия Creative Commons Attribution 4.0
Если вам понравилась эта статья, подпишитесь на наш канал YouTube с видеоуроками по ПЛК и SCADA.
Вы также можете подписаться на нас в Facebook и Twitter, чтобы получать ежедневные обновления.
Читать дальше:
% PDF-1.4 % 4574 0 объект > эндобдж xref 4574 928 0000000016 00000 н. 0000023656 00000 п. 0000023841 00000 п. 0000023870 00000 п. 0000023920 00000 п. 0000023958 00000 п. 0000024160 00000 п. 0000029445 00000 п. 0000029497 00000 п. 0000029549 00000 п. 0000029601 00000 п. 0000029653 00000 п. 0000029705 00000 п. 0000029757 00000 п. 0000029808 00000 п. 0000029860 00000 п. 0000029912 00000 н. 0000029964 00000 н. 0000030016 00000 п. 0000030068 00000 п. 0000030172 00000 п. 0000030223 00000 п. 0000030274 00000 п. 0000030325 00000 п. 0000030376 00000 п. 0000030427 00000 п. 0000030478 00000 п. 0000030529 00000 п. 0000030580 00000 п. 0000030631 00000 п. 0000030682 00000 п. 0000030733 00000 п. 0000030784 00000 п. 0000030835 00000 п. 0000030887 00000 п. 0000030938 00000 п. 0000030989 00000 п. 0000031040 00000 п. 0000031091 00000 п. 0000031142 00000 п. 0000031194 00000 п. 0000031245 00000 п. 0000031296 00000 п. 0000031347 00000 п. 0000031398 00000 п. 0000031449 00000 п. 0000031500 00000 п. 0000031552 00000 п. 0000031604 00000 п. 0000081998 00000 п. 0000110249 00000 н. 0000137533 00000 н. 0000162528 00000 н. 0000188261 00000 н. 0000189433 00000 н. 0000189491 00000 н. 00001 00000 н. 0000199817 00000 н. 0000200571 00000 п. 0000201000 00000 н. 0000233225 00000 н. 0000233971 00000 п. 0000234265 00000 н. 0000240332 00000 н. 0000240773 00000 п. 0000241132 00000 н. 0000295435 00000 н. 0000362613 00000 н. 0000363195 00000 н. 0000363353 00000 п. 0000363503 00000 н. 0000363652 00000 п. 0000363794 00000 н. 0000363931 00000 н. 0000364061 00000 н. 0000364185 00000 н. 0000364305 00000 н. 0000364417 00000 н. 0000364517 00000 н. 0000364593 00000 п. 0000364669 00000 н. 0000364749 00000 н. 0000364837 00000 н. 0000364925 00000 н. 0000365013 00000 н. 0000365097 00000 н. 0000365181 00000 п. 0000365265 00000 н. 0000365349 00000 п. 0000365433 00000 н. 0000365525 00000 н. 0000365609 00000 н. 0000365693 00000 н. 0000365793 00000 п. 0000365885 00000 н. 0000365973 00000 п. 0000366065 00000 н. 0000366153 00000 н. 0000366225 00000 н. 0000366329 00000 н. 0000366388 00000 н. 0000366480 00000 н. 0000366560 00000 н. 0000366632 00000 н. 0000366724 00000 н. 0000366800 00000 н. 0000366945 00000 н. 0000367057 00000 н. 0000367235 00000 н. 0000367767 00000 н. 0000367885 00000 н. 0000387942 00000 н. 0000387983 00000 п. 0000388527 00000 н. 0000388660 00000 н. 0000408396 00000 н. 0000408437 00000 н. 0000408638 00000 п. 0000409007 00000 н. 0000409119 00000 п. 0000409230 00000 н. 0000409431 00000 н. 0000409774 00000 н. 0000409886 00000 н. 0000409997 00000 н. 0000410198 00000 п. 0000410546 00000 н. 0000410658 00000 п. 0000410769 00000 п. 0000410970 00000 н. 0000411322 00000 н. 0000411434 00000 п. 0000411545 00000 н. 0000411746 00000 н. 0000412099 00000 н. 0000412211 00000 н. 0000412322 00000 н. 0000412523 00000 п. 0000412879 00000 н. 0000412991 00000 н. 0000413102 00000 п. 0000413303 00000 н. 0000413661 00000 п. 0000413773 00000 н. 0000413884 00000 н. 0000414085 00000 н. 0000414446 00000 н. 0000414558 00000 н. 0000414669 00000 н. 0000414870 00000 н. 0000415230 00000 н. 0000415342 00000 п. 0000415453 00000 н. 0000415654 00000 н. 0000416016 00000 н. 0000416128 00000 н. 0000416239 00000 н. 0000416440 00000 н. 0000416803 00000 н. 0000416915 00000 н. 0000417026 00000 н. 0000417227 00000 н. 0000417522 00000 н. 0000417634 00000 н. 0000417745 00000 н. 0000417946 00000 н. 0000418311 00000 н. 0000418423 00000 н. 0000418534 00000 н. 0000418735 00000 н. 0000419101 00000 п. 0000419213 00000 н. 0000419324 00000 н. 0000419525 00000 н. 0000419892 00000 н. 0000420004 00000 н. 0000420115 00000 н. 0000420316 00000 н. 0000420579 00000 н. 0000420691 00000 п. 0000420802 00000 н. 0000421003 00000 н. 0000421268 00000 н. 0000421380 00000 н. 0000421491 00000 н. 0000421692 00000 н. 0000421960 00000 н. 0000422072 00000 н. 0000422183 00000 п. 0000422384 00000 п. 0000422653 00000 п. 0000422765 00000 н. 0000422876 00000 н. 0000423077 00000 н. 0000423346 00000 п. 0000423458 00000 н. 0000423569 00000 н. 0000423770 00000 н. 0000424049 00000 н. 0000424161 00000 п. 0000424272 00000 н. 0000424473 00000 н. 0000424752 00000 н. 0000424864 00000 н. 0000424975 00000 н. 0000425176 00000 н. 0000425478 00000 н. 0000425590 00000 н. 0000425701 00000 п. 0000425902 00000 н. 0000426187 00000 н. 0000426299 00000 н. 0000426410 00000 н. 0000426611 00000 н. 0000426893 00000 н. 0000427005 00000 н. 0000427116 00000 н. 0000427317 00000 н. 0000427599 00000 н. 0000427711 00000 н. 0000427822 00000 н. 0000428023 00000 н. 0000428309 00000 н. 0000428421 00000 н. 0000428532 00000 н. 0000428733 00000 н. 0000429019 00000 н. 0000429131 00000 н. 0000429242 00000 н. 0000429443 00000 н. 0000429731 00000 н. 0000429843 00000 н. 0000429954 00000 н. 0000430155 00000 н. 0000430445 00000 н. 0000430557 00000 н. 0000430668 00000 н. 0000430869 00000 н. 0000431159 00000 н. 0000431271 00000 н. 0000431382 00000 н. 0000431583 00000 н. 0000431874 00000 н. 0000431986 00000 н. 0000432097 00000 н. 0000432298 00000 н. 0000432588 00000 н. 0000432700 00000 н. 0000432811 00000 н. 0000433012 00000 н. 0000433318 00000 п. 0000433430 00000 н. 0000433541 00000 н. 0000433742 00000 н. 0000434036 00000 н. 0000434148 00000 п. 0000434259 00000 н. 0000434460 00000 н. 0000434824 00000 н. 0000434936 00000 н. 0000435047 00000 н. 0000435248 00000 н. 0000435610 00000 п. 0000435722 00000 н. 0000435833 00000 п. 0000436034 00000 н. 0000436394 00000 н. 0000436506 00000 н. 0000436617 00000 н. 0000436818 00000 н. 0000437184 00000 п. 0000437296 00000 н. 0000437407 00000 н. 0000437608 00000 п. 0000437971 00000 п. 0000438083 00000 н. 0000438194 00000 п. 0000438550 00000 н. 0000438662 00000 п. 0000438773 00000 п. 0000438974 00000 п. 0000439324 00000 н. 0000439436 00000 н. 0000439547 00000 н. 0000439748 00000 н. 0000440074 00000 н. 0000440186 00000 п. 0000440297 00000 н. 0000440498 00000 п. 0000440807 00000 н. 0000440919 00000 п. 0000441030 00000 н. 0000441231 00000 н. 0000441546 00000 н. 0000441658 00000 н. 0000441769 00000 н. 0000441970 00000 н. 0000442288 00000 н. 0000442400 00000 н. 0000442511 00000 н. 0000442712 00000 н. 0000443044 00000 н. 0000443156 00000 н. 0000443267 00000 н. 0000443468 00000 н. 0000443809 00000 н. 0000443921 00000 н. 0000444032 00000 н. 0000444233 00000 н. 0000444580 00000 н. 0000444692 00000 н. 0000444803 00000 н. 0000446165 00000 н. 0000453041 00000 н. 0000453215 00000 н. 0000453388 00000 н. 0000453995 00000 н. 0000454175 00000 н. 0000454353 00000 п. 0000454526 00000 н. 0000454711 00000 н. 0000454884 00000 н. 0000455064 00000 н. 0000455241 00000 н. 0000461390 00000 н. 0000461563 00000 н. 0000461736 00000 н. 0000461917 00000 н. 0000462554 00000 н. 0000462731 00000 н. 0000462904 00000 н. 0000463077 00000 н. 0000463253 00000 н. 0000463426 00000 н. 0000463604 00000 н. 0000468958 00000 п. 0000469142 00000 п. 0000469322 00000 н. 0000469931 00000 н. 0000470104 00000 п. 0000470278 00000 н. 0000470456 00000 п. 0000470639 00000 п. 0000470812 00000 н. 0000470993 00000 п. 0000471166 00000 н. 0000476261 00000 н. 0000476434 00000 н. 0000476607 00000 н. 0000476788 00000 н. 0000477394 00000 н. 0000477567 00000 н. 0000477749 00000 н. 0000477922 00000 н. 0000478095 00000 н. 0000478277 00000 н. 0000478450 00000 н. 0000482937 00000 н. 0000483110 00000 н. 0000483283 00000 н. 0000483456 00000 н. 0000483638 00000 н. 0000484229 00000 н. 0000484402 00000 н. 0000484575 00000 н. 0000484748 00000 н. 0000484928 00000 н. 0000485101 00000 н. 0000489016 00000 н. 0000489194 00000 н. 0000489367 00000 н. 0000489545 00000 н. 0000489724 00000 н. 0000489897 00000 н. 00004
00000 н. 00004
00000 н. 00004 00000 н. 00004
00000 н. 00004
00000 н. 0000494602 00000 н. 0000494775 00000 н. 0000494948 00000 н. 0000495122 00000 н. 0000495300 00000 н. 0000495481 00000 н. 0000495654 00000 н. 0000496357 00000 н. 0000496530 00000 н. 0000496703 00000 н. 0000496884 00000 н. 0000500055 00000 н. 0000500228 00000 н. 0000500401 00000 п. 0000500582 00000 н. 0000500755 00000 н. 0000500928 00000 н. 0000501105 00000 н. 0000501829 00000 н. 0000502009 00000 н. 0000502182 00000 н. 0000502363 00000 н. 0000502791 00000 н. 0000502964 00000 н. 0000503146 00000 н. 0000503320 00000 н. 0000503498 00000 н. 0000503671 00000 н. 0000503850 00000 н. 0000504023 00000 н. 0000504728 00000 н. 0000504911 00000 н. 0000505084 00000 н. 0000505264 00000 н. 0000505437 00000 н. 0000505614 00000 н. 0000505788 00000 н. 0000505961 00000 н. 0000506139 00000 н. 0000506319 00000 н. 0000506499 00000 н. 0000507224 00000 н. 0000507397 00000 н. 0000507577 00000 н. 0000508971 00000 н. 0000509151 00000 н. 0000509324 00000 н. 0000509497 00000 н. 0000509679 00000 н. 0000509865 00000 н. 0000510038 00000 н. 0000510211 00000 п. 0000510390 00000 н. 0000510570 00000 н. 0000511324 00000 н. 0000511500 00000 н. 0000511673 00000 н. 0000511851 00000 п. 0000512031 00000 н. 0000512205 00000 н. 0000512385 00000 н. 0000512559 00000 н. 0000512740 00000 н. 0000512920 00000 н. 0000513101 00000 п. 0000513387 00000 н. 0000514548 00000 н. 0000514729 00000 н. 0000514902 00000 н. 0000515076 00000 н. 0000515259 00000 н. 0000515436 00000 н. 0000515616 00000 н. 0000515796 00000 н. 0000515971 00000 н. 0000516223 00000 н. 0000516414 00000 н. 0000517249 00000 н. 0000517423 00000 н. 0000517602 00000 н. 0000517792 00000 н. 0000517981 00000 н. 0000518175 00000 н. 0000518502 00000 н. 0000518745 00000 н. 0000519247 00000 н. 0000519432 00000 н. 0000519612 00000 н. 0000519903 00000 н. 0000520076 00000 н. 0000522398 00000 н. 0000522571 00000 н. 0000522744 00000 н. 0000522917 00000 н. 0000523090 00000 н. 0000523271 00000 н. 0000523444 00000 н. 0000523617 00000 н. 0000523793 00000 п. 0000523966 00000 н. 0000524139 00000 н. 0000524312 00000 н. 0000524485 00000 н. 0000524663 00000 н. 0000524836 00000 н. 0000525017 00000 н. 0000525193 00000 н. 0000525366 00000 н. 0000525542 00000 н. 0000525715 00000 н. 0000526173 00000 н. 0000526349 00000 н. 0000526522 00000 н. 0000526711 00000 н. 0000527290 00000 н. 0000527463 00000 н. 0000527636 00000 н. 0000529192 00000 н. 0000529365 00000 н. 0000529538 00000 н. 0000529711 00000 н. 0000529884 00000 н. 0000530062 00000 н. 0000530243 00000 н. 0000530424 00000 н. 0000530597 00000 н. 0000531078 00000 н. 0000531257 00000 н. 0000532432 00000 н. 0000532605 00000 н. 0000532778 00000 н. 0000532958 00000 н. 0000533139 00000 п. 0000533312 00000 н. 0000533485 00000 н. 0000533659 00000 н. 0000533832 00000 н. 0000534393 00000 п. 0000534566 00000 н. 0000536249 00000 н. 0000536434 00000 н. 0000536611 00000 н. 0000536794 00000 н. 0000536971 00000 п. 0000537151 00000 п. 0000537324 00000 н. 0000537506 00000 н. 0000537679 00000 н. 0000537852 00000 н. 0000538352 00000 п. 0000539940 00000 н. 0000540113 00000 н. 0000540291 00000 н. 0000540464 00000 н. 0000540646 00000 н. 0000540819 00000 п. 0000540992 00000 н. 0000541165 00000 н. 0000541338 00000 н. 0000541518 00000 н. 0000542081 00000 н. 0000553527 00000 н. 0000553700 00000 н. 0000553873 00000 н. 0000554046 00000 н. 0000554219 00000 п. 0000554392 00000 н. 0000554565 00000 н. 0000554743 00000 н. 0000554916 00000 н. 0000555096 00000 н. 0000555269 00000 н. 0000561084 00000 н. 0000561653 00000 п. 0000561832 00000 н. 0000562005 00000 н. 0000562178 00000 п. 0000562359 00000 н. 0000562536 00000 н. 0000562709 00000 н. 0000562889 00000 п. 0000563062 00000 н. 0000563235 00000 н. 0000568584 00000 н. 0000568757 00000 н. 0000569306 00000 п. 0000569479 00000 н. 0000569652 00000 п. 0000569833 00000 н. 0000570014 00000 н. 0000570187 00000 н. 0000570371 00000 п. 0000570544 00000 н. 0000570717 00000 н. 0000570779 00000 н. 0000570874 00000 н. 0000571037 00000 н. 0000571181 00000 н. 0000571292 00000 н. 0000571445 00000 н. 0000571597 00000 н. 0000571718 00000 н. 0000571863 00000 н. 0000572015 00000 н. 0000572202 00000 н. 0000572363 00000 н. 0000572525 00000 н. 0000572662 00000 н. 0000572825 00000 н. 0000572959 00000 н. 0000573113 00000 н. 0000573268 00000 н. 0000573408 00000 н. 0000573556 00000 н. 0000573704 00000 н. 0000573819 00000 п. 0000573964 00000 н. 0000574121 00000 н. 0000574244 00000 н. 0000574414 00000 н. 0000574558 00000 н. 0000574708 00000 н. 0000574817 00000 н. 0000574956 00000 н. 0000575090 00000 н. 0000575230 00000 н. 0000575370 00000 н. 0000575521 00000 н. 0000575643 00000 п. 0000575783 00000 н. 0000575928 00000 н. 0000576089 00000 н. 0000576231 00000 п. 0000576392 00000 н. 0000576547 00000 н. 0000576709 00000 н. 0000576852 00000 н. 0000577013 00000 н. 0000577189 00000 н. 0000577285 00000 н. 0000577426 00000 п. 0000577588 00000 н. 0000577737 00000 н. 0000577890 00000 н. 0000578010 00000 н. 0000578116 00000 н. 0000578242 00000 н. 0000578378 00000 п. 0000578541 00000 н. 0000578647 00000 н. 0000578799 00000 н. 0000578964 00000 н. 0000579062 00000 н. 0000579172 00000 н. 0000579349 00000 н. 0000579449 00000 н. 0000579553 00000 н. 0000579691 00000 п. 0000579829 00000 н. 0000579961 00000 н. 0000580081 00000 н. 0000580207 00000 н. 0000580349 00000 н. 0000580483 00000 н. 0000580601 00000 н. 0000580725 00000 н. 0000580825 00000 н. 0000580923 00000 н. 0000581019 00000 н. 0000581123 00000 н. 0000581272 00000 н. 0000581368 00000 н. 0000581480 00000 н. 0000581643 00000 н. 0000581739 00000 н. 0000581851 00000 н. 0000581981 00000 н. 0000582091 00000 н. 0000582254 00000 н. 0000582358 00000 н. 0000582510 00000 н. 0000582697 00000 н. 0000582791 00000 н. 0000582889 00000 н. 0000583044 00000 н. 0000583168 00000 н. 0000583326 00000 н. 0000583446 00000 н. 0000583611 00000 н. 0000583739 00000 н. 0000583900 00000 н. 0000584032 00000 н. 0000584170 00000 н. 0000584331 00000 п. 0000584413 00000 н. 0000584608 00000 н. 0000584734 00000 н. 0000584836 00000 н. 0000585019 00000 н. 0000585155 00000 н. 0000585241 00000 н. 0000585428 00000 н. 0000585602 00000 н. 0000585802 00000 н. 0000585992 00000 н. 0000586112 00000 н. 0000586246 00000 п. 0000586415 00000 н. 0000586535 00000 н. 0000586655 00000 н. 0000586803 00000 п. 0000587005 00000 н. 0000587143 00000 н. 0000587359 00000 н. 0000587575 00000 п. 0000587751 00000 н. 0000588047 00000 н. 0000588207 00000 н. 0000588399 00000 н. 0000588565 00000 н. 0000588755 00000 н. 0000588887 00000 н. 0000589029 00000 н. 0000589187 00000 н. 0000589357 00000 н. 0000589487 00000 н. 0000589673 00000 н. 0000589861 00000 н. 0000589979 00000 н. 00005
00000 н. 00005 00000 н. 00005
00000 н. 00005
00000 н. 00005
00000 н. 00005
00000 н. 00005
00000 н. 00005
00000 н. 00005 00000 н. 0000591328 00000 н. 0000591499 00000 н. 0000591611 00000 н. 0000591713 00000 н. 0000591898 00000 н. 0000592022 00000 н. 0000592150 00000 н. 0000592288 00000 н. 0000592422 00000 н. 0000592554 00000 н. 0000592676 00000 н. 0000592784 00000 н. 0000592924 00000 н. 0000593095 00000 н. 0000593227 00000 н. 0000593367 00000 н. 0000593546 00000 н. 0000593664 00000 н. 0000593792 00000 н. 0000593952 00000 н. 0000594074 00000 н. 0000594218 00000 н. 0000594340 00000 н. 0000594450 00000 н. 0000594548 00000 н. 0000594672 00000 н. 0000594790 00000 н. 0000594908 00000 н. 0000595020 00000 н. 0000595132 00000 н. 0000595254 00000 н. 0000595374 00000 п. 0000595496 00000 п. 0000595616 00000 н. 0000595795 00000 н. 0000595915 00000 н. 0000596009 00000 н. 0000596127 00000 н. 0000596235 00000 н. 0000596349 00000 н. 0000596469 00000 н. 0000596599 00000 н. 0000596731 00000 н. 0000596857 00000 н. 0000597016 00000 н. 0000597112 00000 н. 0000597238 00000 п. 0000597405 00000 н. 0000597519 00000 п. 0000597623 00000 н. 0000597786 00000 н. 0000597900 00000 н. 0000598004 00000 н. 0000598124 00000 п. 0000598256 00000 н. 0000598404 00000 п. 0000598526 00000 н. 0000598654 00000 н. 0000598774 00000 п. 0000598922 00000 н. 0000599050 00000 н. 0000599172 00000 н. 0000599300 00000 н. 0000599404 00000 н. 0000599516 00000 н. 0000599635 00000 н. 0000599817 00000 н. 0000599940 00000 н. 0000600069 00000 п. 0000600239 00000 п. 0000600354 00000 п. 0000600487 00000 н. 0000600651 00000 п. 0000600752 00000 п. 0000600877 00000 н. 0000601065 00000 н. 0000601182 00000 н. 0000601297 00000 н. 0000601424 00000 н. 0000601545 00000 н. 0000601680 00000 н. 0000601813 00000 н. 0000601934 00000 н. 0000602049 00000 н. 0000602184 00000 п. 0000602321 00000 н. 0000602440 00000 н. 0000602551 00000 н. 0000602662 00000 н. 0000602807 00000 н. 0000602986 00000 н. 0000603101 00000 п. 0000603220 00000 н. 0000603355 00000 п. 0000603488 00000 н. 0000603631 00000 н. 0000603740 00000 н. 0000603954 00000 н. 0000604087 00000 н. 0000604230 00000 н. 0000604363 00000 п. 0000604518 00000 н. 0000604649 00000 н. 0000604780 00000 н. 0000604876 00000 н. 0000604984 00000 н. 0000605157 00000 н. 0000605253 00000 н. 0000605389 00000 п. 0000605544 00000 н. 0000605640 00000 п. 0000605758 00000 п. 0000605864 00000 н. 0000605970 00000 н. 0000606072 00000 н. 0000606242 00000 н. 0000606408 00000 п. 0000606532 00000 н. 0000606640 00000 н. 0000606770 00000 н. 0000606906 00000 н. 0000607056 00000 п. 0000607216 00000 н. 0000607374 00000 н. 0000607534 00000 п. 0000607688 00000 н. 0000607810 00000 п. 0000607938 00000 п. 0000608075 00000 н. 0000608174 00000 н. 0000608330 00000 н. 0000608451 00000 п. 0000608568 00000 н. 0000608703 00000 н. 0000608840 00000 н. 0000608991 00000 п. 0000609144 00000 п. 0000609301 00000 п. 0000609420 00000 н. 0000609581 00000 н. 0000609746 00000 н. 0000609909 00000 н. 0000610030 00000 н. 0000610161 00000 п. 0000610324 00000 н. 0000610449 00000 п. 0000610554 00000 п. 0000610677 00000 н. 0000610847 00000 н. 0000610984 00000 п. 0000611125 00000 н. 0000611254 00000 н. 0000611381 00000 п. 0000611520 00000 н. 0000611665 00000 н. 0000611802 00000 н. 0000611943 00000 н. 0000612090 00000 н. 0000612219 00000 н. 0000612366 00000 н. 0000612475 00000 н. 0000612620 00000 н. 0000612790 00000 н. 0000612909 00000 н. 0000612998 00000 н. 0000613131 00000 п. 0000613307 00000 н. 0000613416 00000 п. 0000613523 00000 п. 0000613642 00000 п. 0000613747 00000 н. 0000613860 00000 н. 0000613985 00000 п. 0000614106 00000 п. 0000614274 00000 н. 0000614371 00000 п. 0000614539 00000 п. 0000614664 00000 н. 0000614777 00000 н. 0000614904 00000 н. 0000615025 00000 н. 0000615142 00000 н. 0000615247 00000 н. 0000615378 00000 н. 0000615493 00000 н. 0000615655 00000 н. 0000615762 00000 н. 0000615865 00000 н. 0000616029 00000 н. 0000616136 00000 п. 0000616247 00000 н. 0000616354 00000 п. 0000616473 00000 н. 0000616596 00000 н. 0000616703 00000 н. 0000616848 00000 н. 0000617037 00000 н. 0000617176 00000 н.
No related posts.

Оставить комментарий

Отменить ответ

Блог > Разное

Как опломбировать вводной автомат в щитке: Как опломбировать вводной автомат. Способы пломбировки автоматического выключателя

Как опломбировать вводной автомат. Способы пломбировки автоматического выключателя

Зачем пломбировать автомат

Способы пломбирования вводного автомата

Пломба «наклейка»

Бокс для автомата

Пластиковые заглушки для клемм

Опломбирование всего щита

Что будет если сорвать пломбу

Как опломбировать вводной автомат в щитке: видео, фото, способы

Использование наклеек

Бокс пластиковый

Пластиковые заглушки

Опломбирование щитом

Использование ЩУР (щит учетно-распределительный)

Способы пломбировки вводных автоматов | Заметки электрика

Способ №1 (щит)

Способ №2 (пластиковые боксы)

Способ №3 (специальные щиты ЩУРн, ЩУРв)

Способ №4 (пластиковые заглушки)

Способ №5 (наклейки)

Способы пломбировки вводного автомата — 27 Октября 2016

Как опломбировать вводный включатель лучшие способы

Как опломбировать вводный включатель

Используем наклейку

Заглушки для выключателей

Используем щит

Пластиковый бокс

Как подключить 3-х полюсной автомат? Инструкция по подключению трехполюсного автоматического выключателя напряжения

Как подключить трехполюсной автоматический выключатель: пошаговая инструкция

Схема подключения 3-полюсного автомата

Опломбирование счётчиков (с. 2,3) — Санкт-Петербург

Общие сбои станков с ЧПУ и советы по поиску и устранению неисправностей

Что такое станок с ЧПУ?

Как работает обработка с ЧПУ?

Что может вызвать проблемы на станках с ЧПУ?

Плохое или неправильное обслуживание

Неправильные настройки или инструменты

Плохое или неправильное программирование

Советы по поиску и устранению неисправностей ЧПУ: наиболее распространенные проблемы и способы их устранения

Что делать, если во время автоматической смены инструмента что-то пойдет не так?

Как исправить проблему с двигателем постоянного тока?

Что мне делать, если я не могу выполнить аварийную остановку?

Как это исправить, если машина не включается или ведет себя странно при включении?

Как исправить проблему с источником питания?

Как отремонтировать плату реле и как узнать, нуждается ли она в ремонте?

Патрон станка застрял и не зажимается или не разжимается. Что мне делать?

Что я должен проверить в цепи безопасности?

Используйте этот список

Программа сохранения тротуаров для уличного транспорта

Какие улицы будут заасфальтированы в следующий раз?

| Flowserve

Два режима ввода

Файлы

Быстрые ссылки на разделы на этой странице

10-минутный обзор видео

Хотите получать периодические обновления об этом репо и других достижениях?

Объяснение моделей черного ящика и наборов данных

Машинное обучение с сохранением конфиденциальности

Версия модели и данных

Модель обучения оркестровке

Обслуживание и мониторинг модели

Библиотеки состязательной устойчивости

Поиск нейронной архитектуры

Рамки для блокнотов по науке о данных

Библиотеки визуализации промышленной прочности

Промышленная прочность NLP

Структуры ETL конвейера данных

Инструменты и рамки для маркировки данных

Управление метаданными

Оптимизация хранения данных

Функционирование как сервисная структура

Каркасы распределения вычислительной нагрузки

Форматы сериализации моделей

Оптимизированные вычислительные среды

Обработка потока данных

Обнаружение выбросов и аномалий

Функция Автоматизация проектирования

Функциональные магазины