Anwendungsbeispiele
Mit unseren Korenix-Produkten können Sie industrielle Datenkommunikationslösungen erstellen, die nicht alltäglich sind. Hier finden Sie einige Beispiele:
IEC61850-Energieanwendung
Ein flexibles Datennetzwerk mit einem hohen Durchsatz leitet IEC6180-Protokollkommunikation an Schaltanlagen weiter – mit maximaler Betriebszeit und Leistung.
Hinzufügen von lokaler Drahtloskonnektivität
Mit den JetWave-Produkten von Korenix lässt sich mithilfe von Drahtloskonnektivität mühelos eine nahtlose Verbindung zu PLC- und HMI-Daten herstellen.
Notstromversorgung für Krankenhaus
Eine sichere und stabile Netzwerklösung zur Überwachung und Steuerung der Leistungsschalter und des Reservestroms, um die Energieverteilung wiederherzustellen und zu priorisieren.
Globale Drahtloskonnektivität hinzufügen
Maschinendaten können weltweit sicher und einfach konsolidiert und verwaltet werden, ohne dass das bestehende OT-Netzwerk in der Fabrik unterbrochen oder gestört wird.
Sicheres Wasserversorgungssystem
Ein hochleistungsfähiges und sicheres Netzwerk für Verfügbarkeit rund um die Uhr und eine nahtlose Konnektivität zu PLC-Daten für eine Kabelverbindung.
Long-distance monitoring
A secure industrial wireless network made for seamless connectivity with minimum installation for continuously monitoring.
Kundenbeispiel
Das Ziel, Klimaneutralität zu erreichen
Simrishamn liegt an der Küste im Südosten von Schweden. Der Ort hat einen ehrgeizigen Plan, wie er in Zukunft die Umweltbelastung durch sein Abwasser verringern kann. Mit eine redundanten, sicheren Fasernetzwerk von Korenix in der gesamten Anlage und den managed Switches von Korenix sind alle Geräte einfach und sicher verbunden. In diesem Video erfahren Sie, wie das erreicht wurde.
Customer case
Digitalization of the world’s largest manufacturer of semiconductor chips
The company is the world’s largest contract manufacturer of semiconductor chips and one of the largest companies in Taiwan. Beijer Electronics has provided a digitalization solution for the company’s production process to enhance their production capability by use of big data and predictive maintenance.
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