logo

Chi tiết sản phẩm

Created with Pixso. Nhà Created with Pixso. các sản phẩm Created with Pixso.
ESP điều khiển
Created with Pixso.

ABB INNIS11 Bailey Network Interface Slave Module 1500 điểm đang đến

ABB INNIS11 Bailey Network Interface Slave Module 1500 điểm đang đến

Tên thương hiệu: ABB
Số mẫu: INNIIS11
MOQ: 1
giá bán: Negotiations
Thông tin chi tiết
Nguồn gốc:
Thụy Điển
chi tiết đóng gói:
Hộp gốc mới
Làm nổi bật:

Mô-đun giao diện mạng ABB INNIS11

,

Bailey slave module 1500 điểm

,

Mô-đun giao diện điều khiển ESP

Mô tả sản phẩm
ABB INNIS11 Bailey Network Interface Slave Module 1500 điểm đang đến
Tổng quan sản phẩm

ABB INNIS11 Symphony Network Interface Module là một thành phần mạnh mẽ, đa chức năng được thiết kế để trao đổi dữ liệu liền mạch trong cơ sở hạ tầng mạng công nghiệp.Xây dựng mô-đun của nó đơn giản hóa việc tích hợp vào các hệ thống hiện có, mang lại sự cải thiện đáng kể về hiệu quả hoạt động và độ tin cậy của hệ thống.

Các đặc điểm chính
  • 1,500 điểm đến từ các mô-đun I / O của SOE trong tối đa 1.000 đơn vị điều khiển Harmony (HCU)
  • 256 triggers phức tạp với 16 operand mỗi
  • 3,000 kích hoạt đơn giản
  • Kết nối Ethernet tốc độ cao với các giao thức Modbus
  • Khả năng tương thích OPC-UA để tăng cường khả năng tương tác
  • Hình dạng nhỏ gọn (100mm x 70mm x 25mm) để dễ dàng lắp đặt
  • Bộ kết nối M12 cho các kết nối an toàn, bền
  • Hỗ trợ xử lý và phân tích dữ liệu thời gian thực
Thông số kỹ thuật
Nhà sản xuất ABB
Số sản phẩm INNIS11
Loại sản phẩm Bailey Network Interface Slave Module
Nhiệt độ hoạt động -20°C đến +60°C
Tiêu thụ năng lượng ≤5W
Trọng lượng vận chuyển 2kg
Hiệu suất công nghiệp

Được thiết kế cho độ tin cậy trong môi trường công nghiệp khó khăn, ABB INNIS11 đảm bảo hiệu suất nhất quán, không bị gián đoạn quanh năm.Tiêu thụ điện năng thấp của nó phù hợp với các hoạt động công nghiệp tiết kiệm năng lượng trong khi duy trì các tiêu chuẩn hiệu suất cao.

Advanced Capabilities

Ngoài chức năng phần cứng tiêu chuẩn, mô-đun này phục vụ như một cửa ngõ cho tự động hóa tiên tiến. Nó cho phép các chiến lược bảo trì dự đoán, tối ưu hóa quy trình sản xuất,và nâng cao hiệu suất hệ thống công nghiệp tổng thể thông qua xử lý và phân tích dữ liệu thời gian thực.

Có sẵn

Thời gian dự kiến:2-3 tuần