Vilka är de viktigaste utmaningarna som kabelindustrin står inför i processen med intelligent omvandling?

I processen med intelligent omvandling står kabelindustrin främst inför följande utmaningar:

• Ofullständiga standardspecifikationer: Internationella standarder har ännu inte täckt nya tekniker, Cross - gränsprojekt står inför certifieringsbarriärer och onlineövervakningsdata för smarta kablar saknar en enhetlig åtkomstplattform, vilket gör det svårt att uppnå full livscykelhantering. Samtidigt finns det många tekniska standarder som är involverade i intelligent uppgradering, och kompatibiliteten och interoperabiliteten mellan olika standarder är dåliga.

• Laggad detekteringsteknologi: Detektionstekniken är svår att matcha innovationshastigheten, och det finns en brist på extrem miljönsimuleringsutrustning. Vissa företag använder "laboratoriedata" för att ersätta verklig scenverifiering.

• Svårigheter i teknikintegration och uppdatering: Intelligent transformation kräver integration och tillämpning av olika tekniker som Internet of Things, Big Data och Artificial Intelligence, som kräver hög teknisk integrationsfunktion för företag. Dessutom uppdaterar och iterates informationsteknologi snabbt, och företag måste ständigt hålla jämna steg med ny teknik för att upprätthålla konkurrenskraften.

• Systemintegration och datasäkerhetsfrågor: Intelligent transformation involverar integration av flera system och enheter, vilket säkerställer kompatibilitet och samarbetsarbete mellan olika system utgör tekniska utmaningar. Samtidigt överförs en stor mängd data över nätverket, vilket utgör säkerhetsrisker som dataläckage och manipulering.

• Databehandlingsutmaning: Intelligent transformation kräver ett stort antal sensornoder för att samla verkliga - tidsdata och överföra dem till datacentret via trådlösa nätverk. Att säkerställa noggrannheten i datainsamlingen och överföringens stabilitet är viktiga frågor. Och mängden data som genereras av smarta kablar är enorm, vilket kräver effektiva datafusions- och analystekniker för att extrahera värdefull information.

• Stor initialinvestering: Intelligent omvandling kräver en betydande mängd kapitalinvesteringar, inklusive utrustningsupphandling, systemutveckling, talangodling, etc.

• Ökade driftskostnader: Underhålls- och driftskostnaderna för intelligenta enheter är relativt höga, vilket utgör en utmaning för företagens ekonomiska situation.

• Lång returcykel: Returcykeln för intelligent transformation är relativt lång, och företag måste tålmodigt vänta på investeringsavkastning.

• Finansieringssvårigheter: Små och medelstora - Storlekar möter ofta finansieringssvårigheter i processen med intelligent omvandling, vilket begränsar deras utveckling.

• Marknadskonkurrens intensifieras: Med fler företag som ansluter sig till intelligent omvandling kommer marknadskonkurrensen att bli ännu mer intensiv.

• Brist på synergi i industrikedjan: Kabeltillverkare och leverantörer av ny energiutrustning har dålig teknisk parameterintegration, vilket resulterar i höga anpassningskostnader. Vissa projekt köper låga - Kvalitetskablar för att minska kostnaderna, vilket leder till fenomenet "dåliga pengar som driver ut goda pengar" på den blinda platsen för övervakning. Talangnivå

• Brist på hög - End Talents: Intelligent omvandling kräver ett stort antal sammansatta talanger som förstår både teknik och hantering, och för närvarande finns det en relativ brist på sådana talanger.

• Svårigheter i anställdas kompetensomvandling: Intelligent omvandling kräver att anställda har nya färdigheter, men det finns vissa svårigheter i kompetensomvandlingen av befintliga anställda.

• Imperfect Talent Cultivation System: Kabelindustrin har fortfarande vissa brister i talangodling, vilket gör det svårt att tillgodose behoven av intelligent omvandling.