Двухсторонний форматно-профильный станок TENONTEQ D-800: высокотехнологичные решения для производства напольных покрытий
Для высочайших требований к производительности и универсальности
Станки серии TENONTEQ D-800 обеспечивают максимальные объемы производства благодаря свободно позиционируемым суппортам фрезерных двигателей. Двухсторонние станки могут быть сконфигурированы в соответствии с вашими пожеланиями, в том числе с нужным вам количеством двигателей.
(Двухсторонний форматно-профильный станок FPR 620: высокотехнологичные решения для производства напольных покрытий)
Преимущества
- Индивидуальная конфигурация станков
- Высокая производительность при любом размере партии
- Долгий срок службы благодаря прочной конструкции
Технические особенности
Скорость подачи до 300 м/мин
Вспомогательная вытяжная система для рабочей зоны
Регулируемое верхнее прижимное устройство
Дополнительный модуль для нанесения кромочного материала
Магнитная цепь или система DBS для более долгого срока службы, высокой скорости подачи и низких текущих расходов
Система управления: powerTouch, опционально Siemens
Технические характеристики
FPR 625/626: паркет / LVT
| Стандартная цепь, двойная | Узкая цепь W1 | Узкая цепь W2 с прижимным башмаком | |
|---|---|---|---|
| Скорость [м/мин] в продольном направлении | макс. 130 | ||
| Скорость [м/мин] в поперечном направлении | макс. 60 | ||
| Количество двигателей | ограничения отсутствуют | ||
FPR 625/626: Ламинат
| Стандартная цепь, двойная | Стандартная цепь, одинарная | Узкая цепь W3 | |
|---|---|---|---|
| Скорость [м/мин] в продольном направлении | макс. 300 | 200 | |
| Скорость [м/мин] в поперечном направлении | макс. 80 | ||
| Количество двигателей | ограничения отсутствуют | ||
Проспекты и материалы
Broschüre Doppelendprofiler TENONTEQ D-500/600/800 (deutsch) (PDF, 5 MB) Brochure Double-End-Tenoner TENONTEQ D-500/600/800 (english) (PDF, 5 MB)
Видео: Профильный станок для профнастила С20 из КНР
Биржа ProСтанки
Сотрудник
ООО «Цзинь Бинь»
Добавлено: 27.
07.2017 в 11:03
Продолжительность: 00:21
Китайская известная надёжная компания ООО“Цзинь Бинь” занимается поставкой станков для профнастила и металлочерепицы уже много лет. Наше профилегибочное оборудование высококачественное и долговечно работает более 20 лет. Мы насколько уверны в качестве наших профилегибочных станков и уровне сервиса нашей компании и предоставляем 2 года гарантии!!!
Мы Вам предлагаем нижеследующие станки и материалы прямо из Китая:
Гибочный станок Н44, прокатный стан для для изготовления С10,С20,21 и h214
профнастил станок Н75, линия профнатил Н60, линия металлочерепицы
Линия по производству композитной металлочерепицы с каменной крошкой
Линия СМЛ, линия производства СМЛ
Оборудование для производства металлосайдинга
Линии производства сайдинга из Китая , Садийнг станок
Линии производства профилей для гипсокартона
Линия продольной поперечной резки металла
Линия продольной поперечной резки
Линия для производства водосточных систем (водостоков)
линия для производства сварных сеток, линия по производству сэдвич панелей
Линия по производству швеллеров, линия по производству гнутого швеллера
Линия по производству профнастила для (междуэтажного)перекрытия
Линия по производству дверных профилей
Оборудование для производства профнастила
Стан формовочный для барьерных дорожных ограждений
Сталь оцинкованная и окрашенная в рулонах
Лист оцинкованный , гальвалюм ,кровельные саморезы,оцинковка, металлопрокат
Контактное лицо: Федя
Тел.
факс: 0086-28-8649 1659, 0086-28-8649 1658
Сот. 0086-18408214178
Эле.почта:[email protected]
Wechat: 18408214178
WhatsApp: +8618408214178
Скайп:live:73da2a7404ff1fad
Сайт: www.prof777.ru www.stroy999.ru www.prof777.tiu.ru
Адрес: КНР, г. Чэнду, Район Цзинь Ню,проспект Цзинь Фэн, №6
Комментарии
0Оставить комментарий
Интересные статьи партнеров
Токарная обработка с ЧПУ – процессы, операции и оборудование часть 2
Технология фильтрующего респиратора с принудительной подачей воздуха (PAPR)
Пусконаладка оптоволоконного станка для резки металла XTC-1530H/2000 Raycus в Казани
Качалка для ребенка в форме спидера из звездных войн своими руками!
Сделай сам: Шкаф с индивидуальными ячейками + DXF
Электроэрозионная обработка – типы, область применения, плюсы и минусы [Часть 2]
Токарный станок по дереву — своими руками!
4 года кропотливой работы – Самая длинная в мире скульптура из дерева
Светильник в форме «сосновой шишки» своими руками
Похожее видео
Новинка — профилируйте свои задания по обучению машинному обучению с помощью отладчика Amazon SageMaker
к Жюльен Симон | на | в Машинное обучение Amazon, Amazon SageMaker, Объявления, Искусственный интеллект, AWS re:Invent, PyTorch на AWS, Tensorflow на AWS | Постоянная ссылка | ДелитьсяСегодня я очень рад сообщить, что Amazon SageMaker Debugger теперь может профилировать модели машинного обучения, что значительно упрощает выявление и устранение проблем с обучением, вызванных использованием аппаратных ресурсов.
Несмотря на впечатляющие результаты решения широкого круга бизнес-задач, машинное обучение (МО) остается загадочной темой. Сделать все правильно — это алхимия науки, мастерства (некоторые сказали бы, волшебства), а иногда и удачи. В частности, обучение модели — это сложный процесс, результат которого зависит от качества вашего набора данных, вашего алгоритма, его параметров и инфраструктуры, на которой вы обучаетесь.
По мере того, как модели машинного обучения становятся все больше и сложнее (я смотрю на вас, глубокое обучение), одной из растущих проблем является объем инфраструктуры, необходимой для их обучения. Например, обучение BERT на общедоступном наборе данных COCO занимает более шести часов на одном p3dn.24xlarge экземпляр , даже с его восемью графическими процессорами NVIDIA V100. Некоторые клиенты, такие как автономные транспортные компании, имеют дело с гораздо большими наборами данных и обучают модели обнаружения объектов в течение нескольких дней.
Когда сложная учебная работа занимает так много времени, вероятность того, что что-то пойдет не так и разрушит ее, довольно высока, что не только приводит к пустой трате времени и денег, но и к большому разочарованию. Важная работа должна быть отложена на второй план, пока вы расследуете, выясняете основную причину, пытаетесь исправить ее, а затем снова запускаете задание по обучению. Часто вам придется повторить несколько раз, чтобы решить проблему.
В зависимости от используемой вами платформы машинного обучения, а иногда и от ее версии, вы можете или не можете использовать существующие инструменты для конкретной платформы. Часто вам придется создавать и поддерживать свои собственные инструменты на заказ. Даже для опытных практиков это очень тяжелая работа. Для обычных разработчиков, таких как я, это чрезвычайно сложная задача.
Знакомство с профилированием моделей в Amazon SageMaker Debugger
Отладчик Amazon SageMaker Debugger, запущенный в прошлом году на AWS re:Invent, представляет собой функцию Amazon SageMaker, которая автоматически выявляет сложные проблемы, возникающие при обучении машинному обучению. К ним относятся потери, не уменьшающиеся, взрывные градиенты и многое другое.
Теперь отладчик SageMaker Debugger также может отслеживать использование аппаратных ресурсов и позволяет вам профилировать задание по обучению, чтобы помочь вам сопоставить использование ресурсов с операциями машинного обучения в сценарии обучения.
Таким образом, вы сможете гораздо быстрее решать проблемы с производительностью и гораздо быстрее проходить обучение.
Хаим Рэнд, разработчик алгоритмов машинного обучения в Mobileye, компании Intel, создающей автоматизированные системы вождения и помощи водителю, имел возможность поработать с новыми возможностями профилирования, и вот что он нам рассказал: « Многие из технологий автоматизированного вождения и автономных транспортных средств, которые мы разрабатываем в Mobileye, основаны на обучении моделей глубоких нейронных сетей для обнаружения широкого спектра дорожных артефактов, включая транспортные средства, пешеходов, лежачих полицейских, дорожные знаки и многое другое. Часто эти модели тренируются на очень больших наборах данных, на нескольких машинах и в течение нескольких дней. Для нас, в Mobileye, крайне важно, чтобы у нас был набор инструментов с расширенными возможностями профилирования производительности, для анализа потока данных по сети, ресурсов ЦП и ГП, а также для точного выявления проблем с производительностью.
Функциональность профилирования в SageMaker Debugger обеспечивает именно это, выводя профилирование производительности из сферы компетенции нескольких специализированных экспертов и позволяя нашим разработчикам алгоритмов максимально использовать учебные ресурсы, ускорять конвергенцию моделей и снижать затраты. »
При запуске новая возможность профилирования SageMaker Debugger доступна для TensorFlow 2.x и PyTorch 1.x. Все, что вам нужно сделать, это потренироваться с соответствующими встроенными платформами в Amazon SageMaker. Распределенное обучение поддерживается «из коробки».
Установив один параметр в оценщике SageMaker и не внося никаких изменений в обучающий код, вы можете включить сбор показателей инфраструктуры и моделей, таких как:
- ЦП и ГП,
- ОЗУ и ОЗУ графического процессора,
- Сетевой ввод/вывод,
- Ввод-вывод хранилища (локальное хранилище и конвейерный режим),
- метрики Python,
- Время загрузки данных,
- Время, затраченное операторами машинного обучения, работающими на CPU и GPU,
- Распределенные метрики обучения для Хоровода,
- и многие другие.
Кроме того, вы можете визуализировать, сколько времени затрачивается на различных этапах, таких как предварительная обработка, цикл обучения и постобработка. При необходимости вы можете детализировать каждую эпоху обучения и даже каждую функцию в вашем сценарии обучения.
По умолчанию метрики собираются каждые 500 мс, и вы также можете установить это значение на 100 мс, 200 мс, 1 с, 5 с и 1 мин. Для более детального анализа вы также можете явно включать и отключать профилирование в своем обучающем коде, собирая метрики только для определенных частей.
Во время выполнения задания по обучению вы можете легко визуализировать эти показатели в Amazon SageMaker Studio, нашей интегрированной веб-среде разработки для машинного обучения. Как и следовало ожидать, все данные также доступны через SageMaker Debugger API, и вы можете получить их для построения собственных графиков.
Работая параллельно с заданием по обучению, Amazon SageMaker Processing анализирует собранные данные, строит графики и создает отчет, содержащий информацию о потенциальных проблемах.
Это не требует никаких действий с вашей стороны, так как этот анализ выполняется внутри встроенного контейнера в полностью управляемой инфраструктуре.
Теперь давайте запустим демонстрацию с PyTorch, где мы профилируем обучение модели классификации изображений ResNet-50 на наборе данных CIFAR-10.
Профилирование задания обучения с помощью отладчика Amazon SageMaker Debugger
Все, что нужно для включения профилирования задания обучения, — это дополнительный параметр в средстве оценки SageMaker. Вам не нужно менять строку в тренировочном коде. По умолчанию SageMaker Debugger использует набор встроенных правил профилирования для выявления нежелательных условий, которые могут возникнуть во время обучения, таких как низкая загрузка графического процессора. Помимо сообщения об этих условиях, SageMaker Debugger также запускает события в CloudWatch Events. Например, я мог бы использовать их для запуска функции AWS Lambda, которая автоматически останавливает неэффективные задания по обучению.
Сначала я создаю конфигурацию профилирования, собирающую данные каждые 500 мс. При желании я мог выбрать интервал шагов обучения, если хотел профилировать только определенную часть задания.
импортный производитель шалфея из sagemaker.profiler импортировать ProfilerConfig profiler_config = ProfilerConfig (profiling_interval_millis = 500)
Затем я передаю эту конфигурацию в свой PyTorch Estimator , тренируясь на экземпляре мл.p3.8xlarge, оснащенном 4 графическими процессорами NVIDIA V100.
из sagemaker.pytorch импортировать PyTorch
оценщик = PyTorch(
роль = sagemaker.get_execution_role(),
количество_экземпляров = 1,
instance_type='ml.p3.8xlarge',
entry_point='train_pt.py',
framework_version='1.5.0',
гиперпараметры = {"batch_size": 512, "эпохи": 10},
profiler_config=profiler_config) Затем я как обычно запускаю тренировочное задание. После выполнения задания данные профилирования собираются и сохраняются в Amazon S3.
путь = estimator.latest_job_profiler_artifacts_path() печать (путь) s3://sagemaker-us-east-2-123456789012/pt-train-pt-2020-11-17-17-38-43-231/профилировщик-выход
Используя SageMaker SDK, я могу получать и подсчитывать события профилирования.
из smdebug.profiler.system_metrics_reader импорт S3SystemMetricsReader
system_metrics_reader = S3SystemMetricsReader(путь)
system_metrics_reader.refresh_event_file_list()
last_timestamp = system_metrics_reader.get_timestamp_of_latest_available_file()
события = system_metrics_reader.get_events (0, last_timestamp)
print("Найдено", len(events), "записанные события системной метрики. Последнее записанное событие:", last_timestamp)
Найдено 411853 записанных события системных метрик. Последнее записанное событие: 1605620280000000 Конечно, я мог бы разобрать и проанализировать эти события профилирования, построить собственные графики и так далее. Вместо этого давайте визуализируем их почти в реальном времени в SageMaker Studio.
Пока мое обучающее задание все еще выполняется, я нахожу его в SageMaker Studio и щелкаю правой кнопкой мыши «Открыть отладчик для анализа».
Это открывает новую вкладку, и я выбираю панель «Узлы», где я могу просмотреть подробную статистику для каждого экземпляра в моем задании обучения. Итак, как поживает моя тренировочная работа? Щелкните изображение ниже, чтобы увеличить его.
Судя по всему, эта работа идет не очень хорошо. Загрузка графического процессора и использование памяти графического процессора отчаянно плоские и составляют около 10%. Я определенно недостаточно сильно нагружаю свой инстанс с несколькими GPU. Может быть, графические процессоры не получают данные достаточно быстро, потому что процессор не успевает за ними? Давайте проверим тепловую карту загрузки системы.
ЦП здесь дремлет, почти никогда не превышая 20%. Этот экземпляр определенно недостаточно занят.
Могу ли я что-нибудь сделать, чтобы исправить это?
Перейдя на панель «Обзор», я вижу, что некоторые из встроенных правил профилирования сработали.
LowGPUUtilization подтверждает то, что я видел на графиках выше. BatchSize очень интересен, так как предлагает увеличить размер мини-пакетов, отправляемых на GPU обучающим скриптом, работающим на CPU. Это определенно должно помочь заполнить память графического процессора, заставить работать больше ядер графического процессора, ускорить мою работу по обучению и улучшить использование инфраструктуры.
В этот момент я должен решить остановить свою неэффективную работу по обучению и перезапустить ее с большим размером партии. Здесь я позволю ему завершиться, чтобы показать вам отчет, созданный заданием обработки SageMaker, которое выполняется параллельно с вашим заданием обучения.
Когда задание по обучению завершено, я могу просмотреть его сводку на панели «Обзор».
Нажав на кнопку «Загрузить отчет», я получаю очень подробный отчет, который включает дополнительные показатели, например соотношение между различными фазами тренировочного задания или соотношение между прямым и обратным проходом.
Я также могу видеть информацию о наиболее трудоемких операторах процессора и графического процессора, что очень важно, если я хочу оптимизировать свой код. Например, приведенный ниже график говорит мне, что самые трудоемкие операции с графическим процессором в моем учебном задании — это операторы свертки с обратным проходом.
В отчете можно прочитать гораздо больше (сводка правил, анализ цикла обучения и т. д.). Также доступен сопутствующий блокнот, чтобы понять, как были построены графики и как вы можете адаптировать их к своим потребностям.
Приступая к работе
Мы только что коснулись поверхности, и в Amazon SageMaker Debugger есть много других функций, упрощающих сбор, анализ и визуализацию информации о профилировании модели.
Вы можете начать использовать его сегодня во всех регионах, где доступен Amazon SageMaker. С вас не будет взиматься плата за какие-либо вычислительные ресурсы, используемые для выполнения встроенных правил профилирования.
Вы найдете образцы блокнотов на Github, так что попробуйте их и дайте нам знать, что вы думаете. Мы всегда с нетерпением ждем ваших отзывов либо через ваши обычные контакты службы поддержки AWS, либо на форуме AWS для SageMaker.
– ЖюльенЖюльен Саймон
Как проповедник искусственного интеллекта и машинного обучения в регионе EMEA, Жюльен помогает разработчикам и предприятиям воплощать свои идеи в жизнь.
Профиль компании｜Takisawa Machine Tool Co., Ltd.
Мы стремимся внести свой вклад в реализацию социальной и экологической устойчивости и обогатить жизнь людей во всем мире посредством производства и продажи станков. Мы также нацелены на повышение акционерной стоимости и выполнение социальной ответственности нашей компании за счет постоянного роста и стабильной прибыли.
Таким образом, наша корпоративная философия состоит из:
| Миссия: | Вклад в процветание будущего с помощью машин |
|---|---|
| Видение: | Создание инноваций по всему миру с TAKISAWA Machines |
| Значение: | Сложная конвенция / Ориентация на будущее / Всегда на стороне клиентов |
Мы также ведем наш бизнес с прозрачностью и надежностью, чтобы мы могли вносить свой вклад в общество, развивая местную экономику и обеспечивая чувство безопасности для всех заинтересованных сторон. Для достижения наших целей наши руководители и сотрудники работают вместе, чтобы максимизировать корпоративную ценность.
Президент Казухиро Харада
Исполнительный
| Директора | ||
| Президент | Казухиро Харада | |
|---|---|---|
| Старший управляющий директор | Нориаки Хаясида | Ответственный за общие и административные вопросы |
| Управляющий директор | Казухиро Каджитани | Ответственный за продажи |
| Директор Исполнительный директор | Ёсинобу Аодзи | Ответственный за производство и закупки |
| Директор Исполнительный директор | Нарухито Мияке | Ответственный за технологии |
| Директор Исполнительный директор | Сатору Икеда | Ответственный за обеспечение качества |
| Директор | Ян Чинг Тай | Президент TAIWAN TAKISAWA TECHNOLOGY CO. , LTD. |
| Внешний директор, Штатный аудитор и Член Наблюдательного комитета | Морио Мияке | |
| Внешний директор, Член комитета по аудиту и надзору | Масахиро Кобаяши | |
| Внешний директор, Член комитета по аудиту и надзору | Томоки Согава | |
| Внешний директор, Член комитета по аудиту и надзору | Кадзуми Йонезава | |
| Внешний директор, Член комитета по аудиту и надзору | Сюичи Сакауэ |
| Исполнительный | ||
| Исполнительный директор | Тадаси Ватанабэ | Генеральный директор отдела закупок |
|---|
Информация
БЕСКОНЕЧНАЯ ПРИВЕРЖЕННОСТЬ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ИННОВАЦИЯМ.
Страстный и энергичный дух характеризует компанию TAKISAWA с момента ее основания в 1922 году как производителя станков. Опираясь на богатый опыт и традицию совершенства, насчитывающую почти 100 лет, сегодня мы предлагаем множество инновационных и технологически продвинутых продуктов.
К ним относятся обычные токарные станки, станки с ЧПУ, такие как токарные станки с ЧПУ, обрабатывающие центры, сложные FA-ячейки и системы.
Производство станков, долгое время являвшееся нашей специализацией, поддерживает разработку всех других продуктов. Хотя наша продуктовая линейка постоянно меняется в соответствии со временем, наш энергичный дух остается всегда сильным, всегда открытым для будущего. Всегда в курсе потребностей
наши клиенты, мы готовы решить любую задачу, чтобы обеспечить полное удовлетворение тех, кого мы обслуживаем.
УДОВЛЕТВОРЕНИЕ МИРОВЫХ ПОТРЕБНОСТЕЙ В АВТОМАТИЗАЦИИ ПРЕДПРИЯТИЙ С ПОМОЩЬЮ УНИКАЛЬНОЙ И ОРИГИНАЛЬНОЙ ТЕХНОЛОГИИ.
Завод по производству различных продуктов TAKISAWA.
На сборочных линиях, организованных по типу станков (многозадачный станок с ЧПУ, токарный станок с ЧПУ, обрабатывающий центр, ручной токарный станок с ЧПУ/ручной токарный станок), контроль качества осуществляется в каждом процессе в соответствии с моделями станков, а окончательная общий осмотр проводится с помощью лазерного измерительного оборудования.
Обеспечение качества является обязанностью TAKISAWA, которая производит станки в качестве основных машин. TAKISAWA приобрела сертификат ISO9001 в 1997 году. Политика TAKISAWA в области качества заключается в том, чтобы «завоевать доверие клиентов». Мы и в дальнейшем обратимся к производству продукции с доверием клиентов. В 2012 году получен сертификат ISO14001.
TAKISAWA ВСЕГДА НА ВАШЕЙ СТОРОНЕ, ВАШ ПАРТНЕР В СВЕТЛЕМ БУДУЩЕМ.
TAKISAWA уделяет первостепенное внимание личному общению.
Свободное взаимодействие между людьми всех наций неизбежно ведет к развитию новых технологий, новых продуктов и взаимному доверию.
Наше участие в международных выставках станков, таких как IMTS, EMO и JIMTOF, способствует этому делу. Наши технические центры и демонстрационные залы позволяют клиентам ознакомиться с нашими новейшими станками с ЧПУ и предоставить нам обратную связь, необходимую для немедленного и тщательного реагирования на все потребности клиентов.
Участие в общественной жизни свидетельствует об обязательствах Такисавы перед обществом.
Преданность служению обществу очевидна во всех мероприятиях TAKISAWA, как за границей, так и внутри нашего сообщества. Дети из местных начальных школ, а также пожилые люди имеют открытое приглашение посетить наши заводы. Среди других посетителей – студенты университетов, технических институтов и средних школ. Наши заводы также принимают у себя ряд стажеров из-за рубежа, обучение которых частично спонсируется правительством Японии. Наш собственный квалифицированный персонал регулярно отправляется для обучения других. Технические семинары проводятся в нашем техническом центре.
