西门子苏州总代理商从摄像头向主机的数据传输通常会导致 CPU过载，造成应用程序缓冲区溢出，以及对于要求苛刻的应用程序而言不可接受的丢包水平。
通过利用主机适配器直接在卡上处理数据包接收和图像重建，CPU 就不再需要管理这些任务。Teledyne FLIR Oryx +Myricom捆绑解决方案专为应对此类情况而设计。如我们下方的测试结果所示，系统可靠性可大幅提高，从而显著减少丢包，进而减少丢帧。
该捆绑解决方案可与我们全新的定制 SDK 驱动程序无缝结合，专门用于处理 Myricom卡提供的数据。通过这种组合，可以完美、可靠地将图像数据从摄像头传输到主机 PC 上。检测结果见下方附录：可靠性和 CPU使用率测试。
Teledyne FLIR Oryx + Myricom捆绑解决方案的高性价比使其成为显而易见的选择；与分别购买硬件再集成相比，这是一种经济实惠且高度可靠的设置。
更新2：CPU使用率可管理
理论上，CPU *高可以用一个内核的 **** 来处理从 10GigE接入的输入数据，并且在运行多个应用程序/摄像头时可以使用多个内核。通过使用 Myricom卡来管理数据包接收和图像重建，每个应用程序的 CPU 使用率可以低至 1%，从而可以将更多的 CPU周期用于图像处理。检测结果见下方附录：可靠性和 CPU 使用率测试
更新3：延迟缩短
10GigE Vision 的帧延迟不是确定的；这意味着帧的到达可能伴随显著的时基抖动。在某些情况下，特别是对于交换机，不仅存在丢包，有时帧的接收会出现逆序现象。TeledyneFLIR Oryx + Myricom 捆绑解决方案通过及时通知帧完成以缩短延迟，以及减少时基抖动来解决这个问题。
附录：可靠性和 CPU 使用率测试
测试 1：高带宽 7 天串流
使用通过 Teledyne FLIR Spinnaker API 创建的定制控制台应用程序，设置由 890 万像素 TeledyneFLIR Oryx 摄像头来连续捕捉图像，并跟踪任何不完整的图像，无额外的处理或第三方资源密集型程序运行。
测试结果：采集约 4000 万帧图像；检测到 0 帧不完整/丢失的图像。
注：在整个 7 天的测试期间检查了 CPU 使用率，发现始终保持在 1%。在停用新的 Myricom 驱动程序，仅依靠 FLIR标准滤波器驱动器的情况下，专门用于应用程序的 CPU 核心的 CPU 使用率保持在大约 **** 的水平。
面对疫情带来的思考， 数字化转型是否有新的因素需要来思考。传统数字化信息化上大家强调三流：信息流、物流、资金流。这次疫情，企业家应该重新审视起我们的忽视的企业运行中依赖的人流(人员的空间流动、人和人面对面的交互、人群体的综合决策过程等）。疫情直接影响*大的是人流，疫情直接阻断了人员的跨地域流动、人员聚集决策/行动，直接影响到商务洽谈、生产开工、运维等一些列活动。
现在掌握到的信息来看，相对于劳动密集型，或者是对于生产供应链人员上有依赖的生产型企业会造成比较大的影响。但如果在前期它的数字化程度比较好，所有的数字到现在只是一个技术呈现问题，这类企业复产复工会比较快。对于一些公司，设备在运行当中，所有设备的数据采集点都没有，当人员在家里时，复工复产就成为头疼的问题。在人员流动不受限的时候，有些公司对数据重视不够，可以靠人员汇报，靠手工记录、靠Excel等等来实现。
在今天，当人员流动受到限制，这种无人员接触的数据传递就显得非常重要。所有的智能制造、人工智能的第一步，就是生产过程的数据化以及数据呈现与流动，这成为突破人员流动受限边界的一个很重要的抓手。
这就提出数字化的另一个很重要的场景，当人员受限，企业方对设备运行状况的了解需求高的时候，数字化就显得非常的重要。前期在不觉得紧迫的时候，储备的工作做得怎么样，就成为解决现在问题的关键了。
以上情况更说明数字化转型已经面临一个拐点，数字化转型势在必行。新的时期我们应学会数字化生存。转型应该从何处入手，何处着力呢？
数字化转型顶层规划
企业的数字化转型，是企业家的决策。这不是简单的投资决策，而是一个公司5-10年的发展的决策，针对本企业的数字化工厂规划是企业家要思考的问题。
企业的数字化工厂规划，涉及到数字化工厂的设计，产品从设计端经过制造，营销，物流，到客户端全生命周期的梳理，软件的匹配和设计，自动化产线的配套，工业网络的搭建等等诸多方面，这里已经有许多不是传统设计院能覆盖的领域。
前期数字化规划需要各领域的专家**是跨界的专家来出谋划策。需要企业家和领导层积极地与专家沟通，以便明确企业的需求，短板和积极意愿。
在企业接受专家的初步诊断和咨询方案后，专家带领的团队会安排3-6人的团队，花4-6个月时间，为企业的现有流程进行梳理。整个规划过程，是需要企业家重视和先期投入咨询费用的。
这对于很多中小企业需要改变观念，要认识规划和咨询的价值，适应数字化时代的生存法则。因为经过整体规划，咨询团队会对企业的生产流程，产线布局，产线上的人员和节拍等做精益的梳理。针对当前的数字化水平做出评估，并对企业的软硬件体系，组织架构和人员技术水平，做出深入调研。再对以上问题，几易其稿给出厂房，产线，设计，制造，工艺，网络，自动化，人员培训等诸多环节的解决方案。再和企业家及管理层一起根据企业的投资规模，人员数字化水平，和企业急需解决的短板，做出3-5年的数字化改造推进计划。这样既避免了盲目投资，也能够量力而出，帮助企业的数字化的转型稳步进行。
这些年来，见证过多家企业的投资和改造，其中有只重设备硬件忽略软件配套，或者只考虑信息化，而只上软件系统，忽略了对流程，工艺和数据采集的改进，这些都会对转型的效果有很大影响。也有不考虑自身的人员水平和对数字化的理解，在软件和硬件上做了大量投资，但发现在整体集成时，无法匹配兼容，服务费用昂贵，系统无法全效率运行等。以上三种情况都会使企业有挫败感，从而影响数字化转型的积极性。
专家团队帮助完成的数字化工厂的规划，是针对短板，和问题，结合员工素质，分步投入，步步跟进。只要持续推进，数字化转型必然能看到效果。
转型环节中的问题和方向
数字化转型还涉及多个环节，这里再从产品设计，生产制造中的数字化，以及工业网络及协同，工业大数据，市场营销，组织变革等几个细分环节，谈谈我走访过的中小企业所遇到和面临的问题，以及变革的一些建议。
1
设计环节
是产品设计，作为整个产品生命周期的第一个环节，他既是创新的环节，也是知识积累与沉淀的环节。目前国家进入了改革的深水区，国内不少企业的科技与技术发展进入无人区和技术引领区。原始创新将成为这些企业发展的原动力，而创新的基础则是知识积累，如何将以往的经验和设计有效保留并传承下去，如何为创新所用，正是数字化转型所要考虑的问题。
我所走访的企业中就发现到，很多企业设计人员使用的设计软件，版权形式各异，软件各异，软件版本各异等等诸多问题。多篇文章谈数字化都强调过，数字化的核心就是数据和数据的流动。以上的问题就会造成数据的不兼容难以读取，数据难以传递甚至难以存储，数据难以变成信息和知识来传递。
企业尤其是快速发展的中小企业，一定要重视设计当中，数据的统一性问题。国际上**的设计软件公司像法国的达索，德国的西门子，美国的PTC，软件之强大，不光是功能块众多，界面友好，使用者众多。核心是他们经过十几年甚至几十年发展，所有功能块的产品数据一直能够保持存储在一个统一的数据库里，客户几十年的设计只要不断地随软件升级，几十年的经验和知识就能积累下来。这才是他们的客户不离不弃的原因。
国内的企业在设计环节一定要注意使用软件时的数据统一问题，让自己的创新设计有数字化的原发动力，让产品设计既有创新又有积累。
2
生产环节
设计之后数据图纸要继续通过制造加工环节变为产品，目前CAD（计算机辅助设计）到CAM（计算机辅助制造）技术已经成熟并得到使用，现在不少企业的生产和加工设备局部或单机也都达到了先进水平，但从数字化工厂或车间的角度，整体*优或系统*优才是效率的*高体现。我们要考虑设备如何通过网络并联和串联，并与生产管理软件联通，从而使整个系统达到*优，这才是评估生产系统的先进性的标准。这是值得企业管理者认真思考的问题，其中一点就是在采购设备时，一定要考虑网络的接口和协议，这样才能保证设备的互联互通，从而形成系统。
制造当中装备系统要求*优的应该是生产流水线，随着客户对个性化的要求，产线的柔性化要求越来越高。如何在柔性的基础上还要保持可靠性和效率*高，这也是对企业的装备设计和集成能力提出来很高的要求，也是数字化转型的重要环节。
其中的中小制造企业更是有很大的提升空间，面对产线的柔性及自动化的改造要求，企业家要抱有一个良好的心态。
因为柔性和为企业量身定做的，具有先进性的产线，都不是简单复制来的，我们要把他也作为一个研发项目来对待，要允许合作的系统集成商有失败和试错的可能，本着长期合作，成为伙伴的诚意来共同开发产线。让研发的装备产线成为自己独特的竞争力。
本人在一家有八十多年历史的德国制造企业工作，他的发展可以给国内企业很多借鉴。他的车间展厅还摆放着六十年代，七十年代，八十年代不期的装配设备，可以看到他的产品装配由单机到联机到产线的演变过程，看到了他由合作到自主研发，到成立装备系统部独立研发的整个过程。正是他产线的独特性和高效以及先进性，才保证了产品的先进和不可复制，从而保证了产品的市场占有率第一。产线的独特性也能造就产品的独特性。
企业管理者在制造过程中面临的另一个问题是整个制造的管理像一个黑匣子，而如何让这个过程透明，真实的反映整个生产过程，数字化也是一个必须推进的过程。只有把设备，进度，质量，工期等数据真实，准确完整的采集上来，才能够让整个生产过程透明化。
很多企业已经使用了ERP和MES，很多企业管理层也认为使用了这些软件就实现了数字化，可是如果数据还是由报表录入或手工填写，那还是有延误，失真和疏漏的情况。不真实的数据推断出的结果也是可想而知的。
企业往往会遇到两个问题，一是企业家有没有勇气和魄力去推动透明化，打破这个黑匣子。二是负责生产管理的中层愿不愿意配合来打破这个黑匣子。这会涉及到公司的文化和组织的变革，也是转型的阵痛，这需要企业家深入去思考。
上面已经讲到企业透明化的管理依靠的是真实可靠的数据。生产和制造当中，以往我们更重视的是产品，互联网时代，很多企业也理解了数字化的含义。数据如何有效采集，如何与管理系统无缝连接，如何构建工厂内部的数据高速公路，如何让海量的工业大数据为我所用，这涉及工业互联网也涉及工业大数据技术的问题。
测试 2：双摄像头串流
该测试包括在同一定制控制台应用程序中运行的两台 Oryx 摄像头（ORX-10G-123S6M 和ORX-10G-89S6C），每台摄像头的带宽为 6.7 Gb/s，连续运行 24 小时。
测试结果：每个摄像头采集约 600 万帧图像；检测到 0 帧不完整/丢失的图像西门子苏州总代理商
测试 3：24 小时 CPU 压力测试
该测试包括一台 Oryx 摄像头（ORX-10G-123S6M），其设置与测试 1 相同。
使用了与测试 1 相同的控制台应用程序，但这次使用了另一个应用程序；该定制应用程序旨在模拟高工作负荷，CPU 的总使用率约为90%（所有八个内核）。
测试结果：采集约 600 万帧图像；检测到 0 帧不完整/丢失的图像