内蒙古西门子V20变频器经销商

V20驱动风机、水泵超50Hz运行,出现A0501.原因：变频器超频运行 ,风机泵类负载导致电机轴功率按照3次方关系加大.电机过载.措施：限制频率上限避免变频器超速运行.。

安徽西门子V20变频器代理商

关于西门子,2018一带一路国际合作论坛,共商·共创·共赢”,西门子在2018年6月6-7日举行 “一带一路” 国际合作论坛.本次论坛将汇集来自中国及 “一带一路” 相关和地区的、行业、机构、工程企业、西门子等多方代表.与会嘉宾将深入交流 “一带一路” 项目合作机制与实践,探讨如何通过创新和数字化技术,促进战略合作,共同创造价值,推动 “一带一路” 相关和地区的可持续发展. 关于西门子,制造业作为中国最重要的经济支柱,正在面临着的挑战,例如：如何缩短产品时间、提高生产效率、以及大规模的生产如何能够兼顾价格和个性化的产品等.我们凭借创新技术,硬件软件无缝集成,并可基于数据分析进行服务,确保生产过程更加灵活、高效,且缩短产品时间.同时,与合作,培养新一代创新型工程人才,推动制造业转型升级. 关于西门子,中国城市化趋势不仅需要不断的基础设施,更加需要为其注入数字化智慧,从而实现现代化城市的高效管理.提高城市韧性,以确保现代城市管理具有高效率和竞争力.在城市基础设施领域,我们以近百年的交通管理经验及遍及全球的成功案例,帮助城市建立了智能交通管理系统和交通信息管理平台,为管理者提供数据和建议,更让市民便捷出行,畅享宜居生活. 关于西门子,中国是世界上的能源消费国,并且随着经济的增长,对能源的需求将持续飙升,能源系统结构也日渐复杂,给环境带来巨大压力.这就需要建设可持续的能源系统.通过为超高层建筑提供智能楼宇系统和能源管理解决方案,能够保证成千上万在这些建筑中生活,休闲,工作的人们的舒适与安全. 数字化对制造业影响巨大.通过贯穿产品研发、生产和供应链的数据整合,离散工业和过程工业都获益良多,从而帮助制造企业灵活应对客户的多样化需求. 关于西门子,中国制造业要提高在全球的竞争力,就需要以更好的质量、更高的生产和能源效率、更大的灵活性、更快的创新来应对多变的市场需求.西门子将创新技术贯穿于完整的供应链,实现硬件软件无缝集成,并结合在工业、自动化、流程及软件和数据分析方面的专业知识与经验,提供服务,确保客户的生产过程更加灵活、高效,并缩短产品时间. 关于西门子,面向即将到来的工业4.0时代,人是整个价值链的关键,劳动力将被从基础劳动中解放出来,投入到更有价值的创新、规划、协调工作当中去.西门子作为一个负责任的企业公民,十余年来,一直致力于将德国先进的工程人才培养经验介绍到中国,携手、和职业院校,推出了一系列人才发展计划,培养创新型工程人才,助力中国制造业的转型升级. 关于西门子,西门子整合的智能交通系统可以更低的成本确保充分利用交通运力,从而使人们的出行更便捷、更安全、更准时.楼宇集成解决方案在效率、安全性和舒适度方面树立全新标杆.的能源管理解决方案帮助企业高效安全地利用能源、节约能源. 关于西门子,在中国,西门子已在能源领域积累了超过140年的经验,能够更有效地利用能源,帮助中国实现一个可持续能源的未来.从化石燃料到可再生能源的利用,从集中到分布式能源,我们提供创新产品和解决方案,助力可持续能源系统的发展.凭借先进的集成数字化和自动化技术,我们还致力于使能源运营更高效、可持续和环保.与此同时,伴随中国城市的迅猛发展,涌现出越来越多的超高建筑.西门子凭借先进的能源管理和智能楼宇解决方案,实现更高的舒适性、安全性,并节约更多能源. 关于西门子,分布式能源将重塑能源系统,当生产生活节奏不断加快,传统集中式能源发电系统缺陷渐渐显露.分布式能源应运而生,其多样化、动态化的特点,帮助我们更灵活地掌控能源,并重塑能源系统. 关于西门子,有一种力量,正在支持我们前行,源于博大精深,同心致远.西门子将电气化、自动化、数字化的力量融入各行各业,以前所未见的高度、速度、精度和深度,让关键所在,逐一实现. 关于西门子,西门子的创新科技也在帮助改善城市生活质量.2018 年9 月,西门子城市物联网创新示范项目获得批准,将在五年内为无锡新吴区提供100 余套嵌入式城市物联终端,用于采集城市数据、感知基本环境和交通流量等情况,帮助无锡探索成为智慧城市的路径.2017 年1 月,西门子工业众创空间在武汉投入使用,与当地和合作伙伴共同探索并建立中国智能制造的创新模式和产业生态系统,并联合当地大学与科研机构共同促进中、小、微企业加速创新.西门子工业众创空间是西门子武汉创新中心的一部分.武汉创新中心于2013 年成立,专注于在工业物联网数据集成和应用支撑技术、智能制造以及智慧水务等方面开展研发活动. 关于西门子,2020年3月12日,西门子助力大众汽车发展数字化电动汽车生产.西门子将为大众汽车（Volkswagen）的电动汽车生产工厂茨维考（Zwickau）工厂提供支持.公司已经为该工厂的两条生产线提供了产品和系统,并帮助其开发了一套可用于批量生产多种不同型号产品的自动化标准.“我们需要在提升生产过程自动化水平的同时降低复杂性.作为我们的长期合作伙伴及工业自动化和数字化的领先企业之一,西门子具备了该领域行业应用所需的专业知识,这也是我们选择与西门子合作的原因.”大众汽车工厂自动化和数字化生产负责人Thomas Zembok表示. 关于西门子,随着工厂机器人自主性的日益提高,研发人员必须确保突发事件不会造成失误.西门子的研究人员已经开发出了能够实现这一点的“环境生成器”.不同于标准工厂机器人,未来的自主制造系统将必须能够灵活、恰当且安全地应对新要求和不断变化的情境.为此,在加州伯克利的西门子美国研究院,Michael Golm博士带领的一个研究小组已经开发出了能够生成环境在虚拟空间中相应代表物的软件,这可以助力研究人员创造出近乎无限多的潜在情境.以这些情境为基础,软件会分析不同机器和系统是如何响应意外情况的. 关于西门子,西门子中央研究院的研究人员正在研究如何利用机器学习技术让风机能够根据风和天气条件的变化进行自动调节,从而提高发电量.西门子中央研究院在此领域的Volkmar Sterzing表示：“自风机的基础是从风机自身的运行数据中推导出风的特性.”风机发电设施内部及外部的传感器能够包括风向和风力、空气温度、电流和电压,以及发电机和转子叶片等大型组件内的振动等在内的相关参数.Sterzing解释道：“到目前为止,这种类型的数据仅用于远程监测和诊断.其实,这些数据还可用于帮助提高风机的发电量.”现在,Sterzing也在进行燃气轮机运行方面的研究.这些相关研究的目标是创建一个自主学习系统.该系统将不仅能够分析或可视化轮机运行数据,还可以自主解读这些数据并自动修正相关轮机运行. 关于西门子,深度学习是机器学习领域的新趋势.这种技术要使用多达10万乃至更多个模拟神经元,以及上千万个模拟连接,这些数字打破了人工智能领域过去所有纪录.人工神经元有许多层,每层都负责对所学的材料进行不同层次的抽象.比如,研究人员有望借助深度学习技术完成自动图像识别技术的新应用.将各层人工神经元相互连接所得到的数据,将比早期人工神经网络提供的数据详尽得多.其实,我们大多数人都随身携带着一个人工神经网络,比如安卓智能手机的语音指令系统.Tresp的团队正在创建包含多达1000万个对象的数学知识网络模型,将这项技术再向前推进一步.除此之外,这个团队可以就这些对象之间的关系作出多达1014种可能预测,这大致相当于成年人大脑内突触的数量. 关于西门子,阿尔法围棋：机器与人类的较量,阿尔法围棋充分诠释了进的机器学习系统的能力：2016年3月,阿尔法围棋力挫世界棋手李世石,在自我学习机器和人工智能发展历史上立下了一座里程碑.令人惊奇的是,在谷歌公司取得这一成就之前,围棋一直被认为对计算机而言过于复杂.例如,围棋拥有几乎无限多种下法,这意味着棋手通常不得不依靠直觉.谷歌旗下的DeepMind公司开发的阿尔法围棋是一个旨在解决复杂任务的系统.同西门子成功用于风机和燃机的系统一样,阿尔法围棋使用了增强学习技术.通过对数百万盘棋局进行分析,然后自我对弈,阿尔法围棋学会了利用估值函数来评估每一个落点——事实证明,这个系统非常成功. 关于西门子,西门子开发了一款名为teamplay的软件程序,可用于系统化利用诊断成像过程产生的数据.该解决方案收集每次扫描的元数据,包括检查时间、类型和时长,以及X射线成像放射剂量数据.根据这些数据,大型、网络和诊断中心可以了解有多少台设备在使用中.然后,它们可以更加高效地部署这些设备并制定各自的目标,譬如,关于设备利用率或放射剂量的目标.数据保存在安全云端,允许在多个机构之间进行比较,甚至包括第三方设备供应方. 虽然自动化市场增速趋缓,但与欧美等发达相比,我国经济还处于快速发展过程之中,其自动化需求还将蓬勃发展.一方面,随着人力成本增加和劳动保护意识的增强,加之自动化产品性价比的提高和应用门槛的降低,我国还有很多用于替代劳动力的基础自动化需求.比如有些啤酒厂依然采用人工监看瓶装啤酒的液位,其实机器视觉技术完全可以解放人力,而且效果更佳.因此,满足实用和适用需求的中低端自动化将更加普及,犹如当年个人计算机的普及一样.另一方面,伴随我国制造业的升级,用户对自动化的要求也将越来越高,“控制”需求正在向“经营需求”转变.自动化将不再局限于解决人力、效率和质量问题,用户还希望通过自动化提升市场竞争力.这就势必推动基于自动化的多种服务需求,从维修、备件、热线支持等基本服务,到更多增值的服务如生命周期管理、资产管理等.我相信,植入更多服务的自动化将创造更多的市场机会. 关于西门子,听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：的确,当前市场环境与宏观政策都在驱动我国工业企业的转型升级,其核心在于提升竞争力和可持续发展能力.受此影响,工业企业的发展已不再停留于基于标准化的产能和规模扩张,而是基于差异化的效率、质量、安全以及运营管理水平的提升,同时节约能耗、减少排放和降低运营成本.由此,工业用户对于自动化的需求内容也已发生变化.在您看来这些变化有怎样的体现？ 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：快速增长的几个新兴需求包括：工业节能、降低排放、生产保障、生产安全、工艺改进、资产、智能工厂与企业信息化等,其对自动化需求的共同特征是,已不再停留于自动化产品和系统,更体现为新型解决方案式的服务. 听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：调查显示,近年来,包括这些新兴自动化服务在内的服务市场规模,在整体自动化市场中的占比正在不断提高.gongkong?认为,未来整体市场增长率将保持在10%左右,而包括传统服务、增值服务在内的服务市场增长率将保持在15%以上,增值服务的增速更有望达到20%,远高于产品系统的增长水平. 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：在自动化市场更为成熟的欧洲,有研究机构预测在今后五年里服务业务将增长约8%,而自动化产品和系统业务仅增长6%左右,自动化服务的增长量也将高于整体市场增长水平.相比而言,我国自动化市场进入成熟期不久,其存量市场的运行维护和升级改造引发的新兴自动化服务尚处成长阶段,自动化服务的增长还将提速,其前景更值得期待. 潘英章：我们已经看到,众多知名自动化供应商均应需而动,或调整组织架构,注重新兴服务业务的营销和开发；或整合服务资源,成立专门针对存量市场的业务部门；或成立客户服务中心、客户体验中心等,加重服务份量并强化客户服务体验；或创新服务业务模式,为客户提供增值服务内容,等等.除知名自动化企业外,系统集成商、代理商以及第三方服务机构均投入存量市场开发,欲在服务市场上分得一杯羹. 听这些人说,自动化向服务化演进王平：供应商的行动有两个体现,一方面基于自动化产品应用,强化包括技术支持、技术培训、技术咨询、现场服务、产品维修、零备件供应等传统服务,加强其支持力度和提升相应时间；另一方面,面向用户的生产与运营,提供运行维护、设备保障、资产管理、升级改造和节能环保等增值服务.前者可增强现在的竞争力,后者旨在放眼市场的未来,因此加强服务对于供应商而言具有长远的战略意义. 听这些人说,自动化向服务化演进在西门子工业业务领域的全新架构中,服务提升至业务集团的高度,旨在集中各项领先的专业技术和服务能力,定义的服务策略,整合现有服务产品；并着眼于完整的产品生命周期,确保产品在其整个生命周期内的可靠运行以及性能的化,同时针对不同行业工业用户的需求提供更加多样化、客户化的服务,满足客户对服务日益增长的需求,并进一步提高客户满意度. 听这些人说,自动化向服务化演进潘英章：供应商基于服务的调整无疑具有非常积极的意义,代表着从被动服务向主动服务的转变.供应商在具体的服务实施中,带给用户的变化有哪些？ 听这些人说,自动化向服务化演进王平：作为供应商必须履行的承诺,基于产品系统的传统服务仍然是目前供应商提供服务的主要内容,其转变趋势非常明显.包括售前技术支持、技术咨询,售中的技术培训、电话服务,以及售后的保修系列,这些基本服务的特征基本都是“响应式”,类似于大的急诊,人们有病才去.对用户而言自动化的“病”即意味着经济损失,用户“病”不起；对供应商而言要快速响应也非常被动,因为服务时间和内容均不可预测.因此,我们现在可以为用户提供“社区” +“保险式”服务,即将服务网点建在用户集中的区域,配备专业服务人员和备件为用户提供就近服务,同时,为用户定制服务方案、签订年度服务合同,提供主动的咨询、诊断、巡检和保养等服务,为用户的生产保驾护航. 听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：用户需要服务,但往往不愿意轻易为服务埋单,其中的一个重要原因就是商业模式尚有待探索.如何破解？ 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：让无形的服务成为可视的“产品”,用户会更容易接受.当服务形式、内容、过程和结果都可视时,服务就具备了可销售的产品特征.以机械加工厂的机床监控和保障为例,每天上班即启动机床,让其空转画圆,用摄像监控画圆的效果,同时检测电流、电压信号,根据画圆的效果和信号变化即可判断机械磨损和电路故障.对此,我们有成熟的软件和实施方案,这就是一个典型的服务产品.再比如节能,我们可以提供从咨询、解决方案到工程实施等全套服务,通过咨询了解节能需求、分析耗能环节和节能空间,再通过节能产品（如变频器、高效电机）、流程和能源管理系统实现节能,并计算节能效果.因此,我们提供的节能服务既有标准化的流程,又有可量化的服务价值.更为重要的是,服务成为产品,更要“产品化”,即可复制,可推广,成为真正的业务模式.西门子的全生命周期管理、全厂维护、设备监控和保障、资产管理、节能等都已经成为我们的服务产品.作为产品供应商的领先者,在服务导向的今天和未来,西门子更希望成为自动化服务供应的定义者和领先者. 听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：可量化的价值应该是服务创新的核心体现,但受制于习惯和观念,用户对于服务价值的接受可能尚待时日. 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：“服务产品化”解决了服务的价值量化问题,当服务价值可视后,剩下的就是“价值销售” —所谓的价值销售,也就是让真正在乎价值的人看到服务的价值所在. 关于西门子,谁在乎价值？当然是企业的经营管理者.他深谙市场竞争之激烈,知道减少损失、降低成本就意味着竞争力的提升.例如,当供应商销售 PLC时,只会告诉用户,自动化系统能提高效率和质量,而不会去主动分析,如果控制系统宕机将会造成怎样的损失.甚至,采购控制系统的主管可能也不会关心.但是经营管理者明白,停机就意味着延误交货期,甚至可能失去客户；高能耗就意味着成本增加,利润减少.当然,要做好价值销售,还必须先了解客户需求,成为解决用户问题的咨询师和帮助者,抑或成为用户可信赖的合作伙伴.只有这样,才能让企业管理者接受我们的分析和服务,并理解服务的价值,最终乐意为之埋单. 听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：当供应商试图为用户提供更多的增值服务时,可能已经在超越自动化产品和系统的范围,要涉足机械设备、生产工艺等,要具备更多的 Know how,服务提供者如何做到？ 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：供应商首先是自动化系统平台的提供商,因此其增值服务不能脱离自己的产品和系统.供应商应该把自己的 Know how与用户需求结合起来,与用户、系统集成商共同合作,才能真正做好服务.另外,增值服务仍属于新兴产品,供应商应侧重于不同的行业进行深耕,分析不同的行业需求有针对性地提供不同的服务,以不断积累服务经验.例如,冶金行业中的大企业自动化程度很高,都配备能力较强的工程师团队,因此,其服务不需要简单的维护维修,但是需要备件和备件的保障供应；其升级改造,不会完整交给供应商来完成,而是与供应商进行合作.而对于轮胎、食品饮料这种高效率生产行业,必须确保旺季不停机,因此它们不但需要备件的保障,还要维护保养、生产保障、资产管理的合同服务. 听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：当我们提到服务时,服务满意度成为一个重要的考核标准,甚至在某些时候成为最终标准.而满意度是被服务者的主观判断,服务提供者怎样能确保用户满意度？ 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：服务满意度需要依靠系统的服务管理来达到,服务管理的核心是人才管理和知识管理.在知识管理方面,我们从国内到德国总部都提供大量的培训,同时所有的经验积累都整理成可共享的资料和数据库,这些就形成了我们的知识管理体系.另外,服务是人与人的交互,因此从服务的流程到服务的人员均应以人为中心,建立以用户为中心的服务文化.服务人才的培养除专业知识培训之外,我们在人才的选择方面还有“复合素养”要求.服务者应具备高情商,天天想着自己要成功的人不一定是好服务者,乐于帮助别人成功,善解用户需求且长于与人沟通者才是理想的服务者性格；服务需要创新,因此服务者也需要高智商；服务需要与不同性格、不同文化背景的人沟通,因此服务者还需性格温和、心思缜密,才可能带给客户良好的服务体验. 智能机器的时代即将来临.西门子股份公司技术官兼管理成员博乐仁阐释了西门子是如何利用人工智能技术推动行业转型的.对西门子而言,不论是燃气轮机的自主,还是改善对智能电网的监测,抑或为工业设施提供预测性维护,人工智能技术都蕴含着巨大潜力.我们一直在利用人工智能.在人工智能的工业应用领域,西门子具有领先优势.我们能够提供新服务,助力客户提高生产力和生产效率. 人工智能是西门子的领先技术领域之一.30多年来,我们一直在这个领域开展深入研究.早在20世纪90年代,西门子就已为炼钢厂部署神经网络.如今,西门子有大约200位从事数据分析和神经网络研究.我们目前的研究重点是增强学习和深度学习等领域.这意味着什么呢？神经网络节点之间的连接类似于生物体大脑神经元之间的联系.这些联系使网络能够学习如何解读数据并作出决策.我们的深度学习技术使用了数以千计的模拟神经元和模拟神经元之间数百万个连接. 关于西门子,智能数据分析,虽然人们津津乐道于人工智能如何在围棋和牌等策略中大获成功,西门子却在利用人工智能来工业设施,并将人工智能应用于配电、电机和轨道技术等领域的各种实践中.比如说,我们正在利用人工智能来帮助我们的一位客户改善燃气轮机的运行.通过对工况及其他数据的学习,人工智能系统可以大幅降低有毒氮氧化物的排放,而不影响燃气轮机的性能或缩短其使用寿命.我们也在利用人工智能技术改善风机的运行.人工智能系统可以根据不断变化的风向自主调节转子位置,从而提高风电场的发电量.我们基于云的开放式物联网操作系统MindSphere也从智能数据分析中获益,如在预测性维护及借助人工智能来系统和设施运行.MindSphere能够分析运行数据和传感器测定数据,并由此检测出设施和自动化系统内的异常情况. 全系统监控,在自动化程度很高的现代化工厂,网络中有数以千计的独立组件.除了生产机器及其控制器之外,这些组件还包括监控装置的传感器及计算机和服务器.迄今为止,生产工厂监控主要分为两部分：自动化层面的监控,即监控机器通过Profinet行业标准进行的通讯,和跨生产通讯层面的监控,即监控独立系统间的通讯. 关于西门子,全系统监控Sinema Server V13能将这两种监控结合在一起.它的软件可自动探测网络中所有的Profinet和以太网设备.因此,维护人员仅通过单个用户界面就可了解整个网络的状况.而针对每个设备,软件都可检测出其设备制造商、组件型号、现状、精确位置及装载软件版本等信息.它还能从西门子Simatic控制器及联网设备中读取更多信息,从而实现故障探测等功能. 关于西门子,全系统监控此外,数据还能传输给外部应用.这些数据可在之后用于了解在特定位置使用了哪些组件或所有设备类型是否均使用了相同版本的软件等.该软件实现了系统化追踪不同通讯层级状态间是否存在特定关系的功能.譬如,企业将能够清楚地了解网络传输干扰是否及如何影响生产可用性. 工业软件：“跳出盒子”的思考 自动化技术现在已经深入到我们日常的生活中,软件技术由何偿不是呢？许多的科技设备都需要依托的软件来运行,我们工程师们几乎整天都在对着软件进行操作,而我们对于这些工业软件又了解多少,是否的发挥了工业软件的效用了呢？在工业自动化领域打拼多年的工程师们,往往习惯了一成不变的“硬件式”思考,借用一句俗语“跳出盒子的指南写在盒子之外”,那么对工业软件的分析也许有助于我们跳出已有的硬件“盒子”,工业软件的魅力在于她可以为自动化工程师们打开异彩纷呈的世界 关于西门子,工业软件带来的革新远不仅此.企业都把资金视作自己的血液,怎样使“血液”在企业中循环得更加顺畅呢？如果企业的电气主管可以预测设备多长时间以后会出现故障,就可以减少停机时间；如果研发主管可以预测新一代产品有哪些缺陷,就可以避免召回所引起的损失；如果客服主管可以准确地知道用户是谁以及他的购买习惯,就可以提供更优质的服务——这一切,都离不开工业软件的支持与分析,她将带来的是商业模式的转变 交通灯、行李输送带、暖通系统、信件分拣系统、钻探设备......自动化无处不在,在过去数十年内席卷着工业领域.微型控制器现在可以藏身于任何设备中发挥控制功能,而超脱于整个生产系统的复杂度和节点数的限制.作为和工业自动化并行的操作环境和产品本身,机械、系统、产品的更新换代,这一系列相关流程都已经被数字化控制,也就是通过各种工业软件被掌控着.随着控制系统复杂度的持续增强,最的手段逐步转变成对于工业软件的革新和.工业软件就像自动化这个大机器里面的智慧大脑,它不仅能够带来工艺上的改进,技术上的改变,生产中的高度透明化、可视化,还可带来众多管理和观念上的改变. 软件技术的飞速发展导致了一个全新商业模型的产生.往往产品的复杂性导致了产品装配过程的复杂性,这是影响产品制造周期最主要的因素.来自航空领域的工程师提到：“产品装配在整个制造过程中,占据了重要的地位.据我们统计,产品的装配费用占整个生产成本的30%-50%,乃至更高,因此以提高质量和效率、降低成本为目标,对产品装配工艺进行改进和再规划,是增强我们企业竞争力的重要环节.传统装配工艺缺乏事前的虚拟仿真手段,装配工艺的可行性很大程度取决于工艺人员的个人经验,很多装配工艺问题只有在生产现场才能被发现,这导致了生产现场的工程更改工作量巨大、生产周期长、生产成本高.”因此,虚拟模型现在正在变得越来越重要,乃至成为了决胜性因素.整体解决方案的供应商们必须有能力提供具备整个产品生命周期管理能力的软件,以及在这些软件的支持下运行的系统、元件和产品. 关于西门子,物联网技术的推动也将使得工厂内的数据变得越来越庞杂,因此要求软件必须支持足够复杂的计算和分析.们估算了工厂内部数字化信息的增长量级,大约五年以10倍的速度前进.因此虽然我们的存储能力和计算速度在以摩尔定律的形式前进着,但是仍旧不能满足数据量爆发式增长的需求,对软件和设备智能化的需求随之产生.数字化是一个漫长的演进过程,已经渗透到企业的各个方面,包括产品、流程、服务、规章等,一切都被软件和网络所承载.所有的产品,从机床到手机,从到汽车照明系统,都向着更加智能的方向发展.同时随着智能化和联网设备量的几何级增长,管理如此庞大的控制对象成为智能软件的又一个挑战. 关于西门子,将汽车进行联网构成的车联网,能够使得汽车具备通讯能力,避免事故的产生和交通拥堵.还不仅仅如此,车载的分析软件能够自动识别路面情况,根据上坡下坡和周遭情况自动换挡,据分析可以节省最多 30%的油量.许多服务提供商、厂商、研究机构和组织正在大规模推动这些技术的应用.虽然大家都看到了未来的发展前景,但是现状的改变还有待时日.港口、机场、车站都已经使用了各式软件,然而这些软件之间却缺乏了交互和联网能力,使得信息孤岛的情况不可避免.这些系统之间的数据没有形成标准格式,也很少存在软件之间的信息共享. 关于西门子,西门子的最近一系列举措都在推动工业软件大踏步的向前发展.未来的策略非常明确,工业软件必须足够开放和标准化.西门子的各个软件之间形成了信息共享的通道,整个平台可以被用于各种应用.比如拥有西门子PCS7系统和COMOS软件解决方案的有效结合,工厂业主在实现可靠、安全的过程控制的基础上,更能实现工程设计和运营领域的连锁,工作流更高效,生产力更高,质量更好.在不远的将来,各个协作部门之间将通过工业软件进行更有效的协同,工业软件还能协调设计单位的各方数据沟通,工程实施方与设计单位的沟通.为了能够在更广泛的领域内推广工业软件的使用,标准化是必不可少的一个过程.这些标准除了标准化组织的推动之外,企业的力量也不容小觑.的企业做标准,西门子在这方面付出了极大的努力. 西门子集团涉足的产业很多,而且其中与制造有关的业务很多.因而,西门子本身就是PLM软件和MES系统的大客户.很多人也许还不知道,西门子的软件工程师甚至比微软的还要多.目前,西门子内部正在部署Teamcenter系统,涉及全球50个地点,超过2万个用户.用自己的软件来对自己的产品进行全生命周期管理,是西门子的魄力.因为西门子对自己的工业软件产品具有十足的信心,工业软件同样是西门子深感自豪的产品线,她与西门子的硬件产品一样出色、可靠. 关于西门子,“十年前,自动化的应用门槛相对较高,用户的要求较为单一.用户对自动化的关注点多集中于产品和系统的性能上,以 PLC为例,用户在产品选型时主要看谁的速度更快,鲜少关注真正的应用服务.”葛先生此话代表了十年前自动化用户的需求和服务状态.本世纪前十年,受城市化、工业化快速发展,自动化为满足规模化产能需求而飞速发展.用户需求以产品系统的采购和应用为主,如何提高生产效率是当时用户最关注的问题,相应衍生的服务则游离于难有保障的售后承诺边缘,处于附属地位. 关于西门子,“现在,自动化技术发展迅速,产品和系统的技术含量更高,使用更加人性化.供应商已将许多的功能进行整合,通过合理的设计使产品更易掌握、操作.产品和系统的高性能不仅仅体现在处理速度更快、容量更大,还要看如何能及时准确提供产品、系统自身运行信息、健康状态.因此,这种植入产品的‘易用’服务成为用户更为关注的要素.”葛先生认为,随着用户和自动化应用趋于成熟,用户需求也渐趋理性.在二次开发阶段,专业技术支持、模块化设计、人性化服务可以缩短开发周期.因此,基于产品系统的支持服务和融于产品系统中的设计服务,成为当下用户进行产品选型时与性能并重的考量指标. 关于人工智能,你需要知道这件事,在计算机科学里,人工智能是一个跨学科的研究领域.根据研究目标的不同,它涉及数学、信息学、语音识别、计算机视觉和机器人学等学科的解决方案.而自从研发人员开始教导计算机理解同情、快乐和愿意提供帮助等情感后,心理学和哲学模型也被纳入了研究范围内.此外,由于计算机程序还需要在自主驾驶或保险公司的管理等工作中做出决策,它还必须能够回答法律领域,尤其是涉及责任求偿等方面的问题. 关于人工智能,你需要知道这件事,趋势一：深度学习.深度学习是指通过多层人工神经网络进行学习.这种网络模型以人类神经系统为基础.在人类大脑中,神经通路使用得越多就会越活跃,而这一点同样适用于软件网络.趋势二：强化学习,传统机器学习模型在数据中集中寻找固定模式,而强化学习程序则更进一步.它们会做出决策以尽可能地实现特定的目标.这体现了从预测性分析到指导性分析的过渡.趋势三：自然语言处理,自然语言处理和自动语言识别同为应用最广泛的人工智能技术.无论是谷歌的搜索功能、Siri的语音指令还是亚马逊Alexa对家用电器的控制,它们都是以语音识别和理解为基础的. 关于人工智能,你需要知道这件事,未来,在人工智能的辅助下能够学会简单流程的机器人将被用于支持工厂、仓库、和养老院的工作人员.而能够自主决策的程序很快也将可以处理像归档和标准化程序通讯这样的简单管理工作.在互联电动交通领域,自主驾驶的车辆会相互协调,以道路交通.这可以让大城市免于交通瘫痪,并且更加宜居.们还发现,智能诊断系统可以为人们带来巨大的益处.经过训练,这些系统可以用来探测异常情况,并提供初步分析. 关于人工智能,你需要知道这件事,新的经济影响因素,认为,人工智能技术正在给经济活动带来根本性的转变.现在,经济增长的关键因素不再是资本或劳动力,而是取决于工业如何充分利用人工智能技术带来的机会.这种新的增长模式的基础是数据.在未来,数据对商业和工作环境的价值堪比20世纪70年代的矿物油对二者的价值.同时,数据是机器学习的基础：一个程序所处理的数据越多,它就越能地完成故障检测、预测、语音识别或运动等操作. 关于人工智能,你需要知道这件事,如今,互联网搜索引擎、汽车和立体声音响系统等都可以提供简单指令的语音服务.现在,西门子已开发出一个原型系统,它能够接收使用者提出的与机组和轨道系统等相关的专业、复杂的维修与维护问题,并以语音形式作出回复.如今,搜索引擎、汽车和家庭立体声音响系统等都纷纷提供了语音服务.然而,这种语音服务通常仅限于单一指令,如开启搜索引擎或开灯.它也因此有两大缺点,即不能完成复杂任务,且不能提供针对特定产品的信息或指示.为此,新泽西州普林斯顿西门子美国研究院的Michael Golm博士带领一组研究人员研发出了一项技术,能够使用现有的语音识别软件,以语音方式解答现场服务工程师的疑问.。

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关于西门子,2018一带一路国际合作论坛,共商·共创·共赢”,西门子在2018年6月6-7日举行 “一带一路” 国际合作论坛.本次论坛将汇集来自中国及 “一带一路” 相关和地区的、行业、机构、工程企业、西门子等多方代表.与会嘉宾将深入交流 “一带一路” 项目合作机制与实践,探讨如何通过创新和数字化技术,促进战略合作,共同创造价值,推动 “一带一路” 相关和地区的可持续发展. 关于西门子,制造业作为中国最重要的经济支柱,正在面临着的挑战,例如：如何缩短产品时间、提高生产效率、以及大规模的生产如何能够兼顾价格和个性化的产品等.我们凭借创新技术,硬件软件无缝集成,并可基于数据分析进行服务,确保生产过程更加灵活、高效,且缩短产品时间.同时,与合作,培养新一代创新型工程人才,推动制造业转型升级. 关于西门子,中国城市化趋势不仅需要不断的基础设施,更加需要为其注入数字化智慧,从而实现现代化城市的高效管理.提高城市韧性,以确保现代城市管理具有高效率和竞争力.在城市基础设施领域,我们以近百年的交通管理经验及遍及全球的成功案例,帮助城市建立了智能交通管理系统和交通信息管理平台,为管理者提供数据和建议,更让市民便捷出行,畅享宜居生活. 关于西门子,中国是世界上的能源消费国,并且随着经济的增长,对能源的需求将持续飙升,能源系统结构也日渐复杂,给环境带来巨大压力.这就需要建设可持续的能源系统.通过为超高层建筑提供智能楼宇系统和能源管理解决方案,能够保证成千上万在这些建筑中生活,休闲,工作的人们的舒适与安全. 数字化对制造业影响巨大.通过贯穿产品研发、生产和供应链的数据整合,离散工业和过程工业都获益良多,从而帮助制造企业灵活应对客户的多样化需求. 关于西门子,中国制造业要提高在全球的竞争力,就需要以更好的质量、更高的生产和能源效率、更大的灵活性、更快的创新来应对多变的市场需求.西门子将创新技术贯穿于完整的供应链,实现硬件软件无缝集成,并结合在工业、自动化、流程及软件和数据分析方面的专业知识与经验,提供服务,确保客户的生产过程更加灵活、高效,并缩短产品时间. 关于西门子,面向即将到来的工业4.0时代,人是整个价值链的关键,劳动力将被从基础劳动中解放出来,投入到更有价值的创新、规划、协调工作当中去.西门子作为一个负责任的企业公民,十余年来,一直致力于将德国先进的工程人才培养经验介绍到中国,携手、和职业院校,推出了一系列人才发展计划,培养创新型工程人才,助力中国制造业的转型升级. 关于西门子,西门子整合的智能交通系统可以更低的成本确保充分利用交通运力,从而使人们的出行更便捷、更安全、更准时.楼宇集成解决方案在效率、安全性和舒适度方面树立全新标杆.的能源管理解决方案帮助企业高效安全地利用能源、节约能源. 关于西门子,在中国,西门子已在能源领域积累了超过140年的经验,能够更有效地利用能源,帮助中国实现一个可持续能源的未来.从化石燃料到可再生能源的利用,从集中到分布式能源,我们提供创新产品和解决方案,助力可持续能源系统的发展.凭借先进的集成数字化和自动化技术,我们还致力于使能源运营更高效、可持续和环保.与此同时,伴随中国城市的迅猛发展,涌现出越来越多的超高建筑.西门子凭借先进的能源管理和智能楼宇解决方案,实现更高的舒适性、安全性,并节约更多能源. 关于西门子,分布式能源将重塑能源系统,当生产生活节奏不断加快,传统集中式能源发电系统缺陷渐渐显露.分布式能源应运而生,其多样化、动态化的特点,帮助我们更灵活地掌控能源,并重塑能源系统. 关于西门子,有一种力量,正在支持我们前行,源于博大精深,同心致远.西门子将电气化、自动化、数字化的力量融入各行各业,以前所未见的高度、速度、精度和深度,让关键所在,逐一实现. 关于西门子,西门子的创新科技也在帮助改善城市生活质量.2018 年9 月,西门子城市物联网创新示范项目获得批准,将在五年内为无锡新吴区提供100 余套嵌入式城市物联终端,用于采集城市数据、感知基本环境和交通流量等情况,帮助无锡探索成为智慧城市的路径.2017 年1 月,西门子工业众创空间在武汉投入使用,与当地和合作伙伴共同探索并建立中国智能制造的创新模式和产业生态系统,并联合当地大学与科研机构共同促进中、小、微企业加速创新.西门子工业众创空间是西门子武汉创新中心的一部分.武汉创新中心于2013 年成立,专注于在工业物联网数据集成和应用支撑技术、智能制造以及智慧水务等方面开展研发活动. 关于西门子,2020年3月12日,西门子助力大众汽车发展数字化电动汽车生产.西门子将为大众汽车（Volkswagen）的电动汽车生产工厂茨维考（Zwickau）工厂提供支持.公司已经为该工厂的两条生产线提供了产品和系统,并帮助其开发了一套可用于批量生产多种不同型号产品的自动化标准.“我们需要在提升生产过程自动化水平的同时降低复杂性.作为我们的长期合作伙伴及工业自动化和数字化的领先企业之一,西门子具备了该领域行业应用所需的专业知识,这也是我们选择与西门子合作的原因.”大众汽车工厂自动化和数字化生产负责人Thomas Zembok表示. 关于西门子,随着工厂机器人自主性的日益提高,研发人员必须确保突发事件不会造成失误.西门子的研究人员已经开发出了能够实现这一点的“环境生成器”.不同于标准工厂机器人,未来的自主制造系统将必须能够灵活、恰当且安全地应对新要求和不断变化的情境.为此,在加州伯克利的西门子美国研究院,Michael Golm博士带领的一个研究小组已经开发出了能够生成环境在虚拟空间中相应代表物的软件,这可以助力研究人员创造出近乎无限多的潜在情境.以这些情境为基础,软件会分析不同机器和系统是如何响应意外情况的. 关于西门子,西门子中央研究院的研究人员正在研究如何利用机器学习技术让风机能够根据风和天气条件的变化进行自动调节,从而提高发电量.西门子中央研究院在此领域的Volkmar Sterzing表示：“自风机的基础是从风机自身的运行数据中推导出风的特性.”风机发电设施内部及外部的传感器能够包括风向和风力、空气温度、电流和电压,以及发电机和转子叶片等大型组件内的振动等在内的相关参数.Sterzing解释道：“到目前为止,这种类型的数据仅用于远程监测和诊断.其实,这些数据还可用于帮助提高风机的发电量.”现在,Sterzing也在进行燃气轮机运行方面的研究.这些相关研究的目标是创建一个自主学习系统.该系统将不仅能够分析或可视化轮机运行数据,还可以自主解读这些数据并自动修正相关轮机运行. 关于西门子,深度学习是机器学习领域的新趋势.这种技术要使用多达10万乃至更多个模拟神经元,以及上千万个模拟连接,这些数字打破了人工智能领域过去所有纪录.人工神经元有许多层,每层都负责对所学的材料进行不同层次的抽象.比如,研究人员有望借助深度学习技术完成自动图像识别技术的新应用.将各层人工神经元相互连接所得到的数据,将比早期人工神经网络提供的数据详尽得多.其实,我们大多数人都随身携带着一个人工神经网络,比如安卓智能手机的语音指令系统.Tresp的团队正在创建包含多达1000万个对象的数学知识网络模型,将这项技术再向前推进一步.除此之外,这个团队可以就这些对象之间的关系作出多达1014种可能预测,这大致相当于成年人大脑内突触的数量. 关于西门子,阿尔法围棋：机器与人类的较量,阿尔法围棋充分诠释了进的机器学习系统的能力：2016年3月,阿尔法围棋力挫世界棋手李世石,在自我学习机器和人工智能发展历史上立下了一座里程碑.令人惊奇的是,在谷歌公司取得这一成就之前,围棋一直被认为对计算机而言过于复杂.例如,围棋拥有几乎无限多种下法,这意味着棋手通常不得不依靠直觉.谷歌旗下的DeepMind公司开发的阿尔法围棋是一个旨在解决复杂任务的系统.同西门子成功用于风机和燃机的系统一样,阿尔法围棋使用了增强学习技术.通过对数百万盘棋局进行分析,然后自我对弈,阿尔法围棋学会了利用估值函数来评估每一个落点——事实证明,这个系统非常成功. 关于西门子,西门子开发了一款名为teamplay的软件程序,可用于系统化利用诊断成像过程产生的数据.该解决方案收集每次扫描的元数据,包括检查时间、类型和时长,以及X射线成像放射剂量数据.根据这些数据,大型、网络和诊断中心可以了解有多少台设备在使用中.然后,它们可以更加高效地部署这些设备并制定各自的目标,譬如,关于设备利用率或放射剂量的目标.数据保存在安全云端,允许在多个机构之间进行比较,甚至包括第三方设备供应方. 虽然自动化市场增速趋缓,但与欧美等发达相比,我国经济还处于快速发展过程之中,其自动化需求还将蓬勃发展.一方面,随着人力成本增加和劳动保护意识的增强,加之自动化产品性价比的提高和应用门槛的降低,我国还有很多用于替代劳动力的基础自动化需求.比如有些啤酒厂依然采用人工监看瓶装啤酒的液位,其实机器视觉技术完全可以解放人力,而且效果更佳.因此,满足实用和适用需求的中低端自动化将更加普及,犹如当年个人计算机的普及一样.另一方面,伴随我国制造业的升级,用户对自动化的要求也将越来越高,“控制”需求正在向“经营需求”转变.自动化将不再局限于解决人力、效率和质量问题,用户还希望通过自动化提升市场竞争力.这就势必推动基于自动化的多种服务需求,从维修、备件、热线支持等基本服务,到更多增值的服务如生命周期管理、资产管理等.我相信,植入更多服务的自动化将创造更多的市场机会. 关于西门子,听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：的确,当前市场环境与宏观政策都在驱动我国工业企业的转型升级,其核心在于提升竞争力和可持续发展能力.受此影响,工业企业的发展已不再停留于基于标准化的产能和规模扩张,而是基于差异化的效率、质量、安全以及运营管理水平的提升,同时节约能耗、减少排放和降低运营成本.由此,工业用户对于自动化的需求内容也已发生变化.在您看来这些变化有怎样的体现？ 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：快速增长的几个新兴需求包括：工业节能、降低排放、生产保障、生产安全、工艺改进、资产、智能工厂与企业信息化等,其对自动化需求的共同特征是,已不再停留于自动化产品和系统,更体现为新型解决方案式的服务. 听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：调查显示,近年来,包括这些新兴自动化服务在内的服务市场规模,在整体自动化市场中的占比正在不断提高.gongkong?认为,未来整体市场增长率将保持在10%左右,而包括传统服务、增值服务在内的服务市场增长率将保持在15%以上,增值服务的增速更有望达到20%,远高于产品系统的增长水平. 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：在自动化市场更为成熟的欧洲,有研究机构预测在今后五年里服务业务将增长约8%,而自动化产品和系统业务仅增长6%左右,自动化服务的增长量也将高于整体市场增长水平.相比而言,我国自动化市场进入成熟期不久,其存量市场的运行维护和升级改造引发的新兴自动化服务尚处成长阶段,自动化服务的增长还将提速,其前景更值得期待. 潘英章：我们已经看到,众多知名自动化供应商均应需而动,或调整组织架构,注重新兴服务业务的营销和开发；或整合服务资源,成立专门针对存量市场的业务部门；或成立客户服务中心、客户体验中心等,加重服务份量并强化客户服务体验；或创新服务业务模式,为客户提供增值服务内容,等等.除知名自动化企业外,系统集成商、代理商以及第三方服务机构均投入存量市场开发,欲在服务市场上分得一杯羹. 听这些人说,自动化向服务化演进王平：供应商的行动有两个体现,一方面基于自动化产品应用,强化包括技术支持、技术培训、技术咨询、现场服务、产品维修、零备件供应等传统服务,加强其支持力度和提升相应时间；另一方面,面向用户的生产与运营,提供运行维护、设备保障、资产管理、升级改造和节能环保等增值服务.前者可增强现在的竞争力,后者旨在放眼市场的未来,因此加强服务对于供应商而言具有长远的战略意义. 听这些人说,自动化向服务化演进在西门子工业业务领域的全新架构中,服务提升至业务集团的高度,旨在集中各项领先的专业技术和服务能力,定义的服务策略,整合现有服务产品；并着眼于完整的产品生命周期,确保产品在其整个生命周期内的可靠运行以及性能的化,同时针对不同行业工业用户的需求提供更加多样化、客户化的服务,满足客户对服务日益增长的需求,并进一步提高客户满意度. 听这些人说,自动化向服务化演进潘英章：供应商基于服务的调整无疑具有非常积极的意义,代表着从被动服务向主动服务的转变.供应商在具体的服务实施中,带给用户的变化有哪些？ 听这些人说,自动化向服务化演进王平：作为供应商必须履行的承诺,基于产品系统的传统服务仍然是目前供应商提供服务的主要内容,其转变趋势非常明显.包括售前技术支持、技术咨询,售中的技术培训、电话服务,以及售后的保修系列,这些基本服务的特征基本都是“响应式”,类似于大的急诊,人们有病才去.对用户而言自动化的“病”即意味着经济损失,用户“病”不起；对供应商而言要快速响应也非常被动,因为服务时间和内容均不可预测.因此,我们现在可以为用户提供“社区” +“保险式”服务,即将服务网点建在用户集中的区域,配备专业服务人员和备件为用户提供就近服务,同时,为用户定制服务方案、签订年度服务合同,提供主动的咨询、诊断、巡检和保养等服务,为用户的生产保驾护航. 听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：用户需要服务,但往往不愿意轻易为服务埋单,其中的一个重要原因就是商业模式尚有待探索.如何破解？ 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：让无形的服务成为可视的“产品”,用户会更容易接受.当服务形式、内容、过程和结果都可视时,服务就具备了可销售的产品特征.以机械加工厂的机床监控和保障为例,每天上班即启动机床,让其空转画圆,用摄像监控画圆的效果,同时检测电流、电压信号,根据画圆的效果和信号变化即可判断机械磨损和电路故障.对此,我们有成熟的软件和实施方案,这就是一个典型的服务产品.再比如节能,我们可以提供从咨询、解决方案到工程实施等全套服务,通过咨询了解节能需求、分析耗能环节和节能空间,再通过节能产品（如变频器、高效电机）、流程和能源管理系统实现节能,并计算节能效果.因此,我们提供的节能服务既有标准化的流程,又有可量化的服务价值.更为重要的是,服务成为产品,更要“产品化”,即可复制,可推广,成为真正的业务模式.西门子的全生命周期管理、全厂维护、设备监控和保障、资产管理、节能等都已经成为我们的服务产品.作为产品供应商的领先者,在服务导向的今天和未来,西门子更希望成为自动化服务供应的定义者和领先者. 听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：可量化的价值应该是服务创新的核心体现,但受制于习惯和观念,用户对于服务价值的接受可能尚待时日. 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：“服务产品化”解决了服务的价值量化问题,当服务价值可视后,剩下的就是“价值销售” —所谓的价值销售,也就是让真正在乎价值的人看到服务的价值所在. 关于西门子,谁在乎价值？当然是企业的经营管理者.他深谙市场竞争之激烈,知道减少损失、降低成本就意味着竞争力的提升.例如,当供应商销售 PLC时,只会告诉用户,自动化系统能提高效率和质量,而不会去主动分析,如果控制系统宕机将会造成怎样的损失.甚至,采购控制系统的主管可能也不会关心.但是经营管理者明白,停机就意味着延误交货期,甚至可能失去客户；高能耗就意味着成本增加,利润减少.当然,要做好价值销售,还必须先了解客户需求,成为解决用户问题的咨询师和帮助者,抑或成为用户可信赖的合作伙伴.只有这样,才能让企业管理者接受我们的分析和服务,并理解服务的价值,最终乐意为之埋单. 听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：当供应商试图为用户提供更多的增值服务时,可能已经在超越自动化产品和系统的范围,要涉足机械设备、生产工艺等,要具备更多的 Know how,服务提供者如何做到？ 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：供应商首先是自动化系统平台的提供商,因此其增值服务不能脱离自己的产品和系统.供应商应该把自己的 Know how与用户需求结合起来,与用户、系统集成商共同合作,才能真正做好服务.另外,增值服务仍属于新兴产品,供应商应侧重于不同的行业进行深耕,分析不同的行业需求有针对性地提供不同的服务,以不断积累服务经验.例如,冶金行业中的大企业自动化程度很高,都配备能力较强的工程师团队,因此,其服务不需要简单的维护维修,但是需要备件和备件的保障供应；其升级改造,不会完整交给供应商来完成,而是与供应商进行合作.而对于轮胎、食品饮料这种高效率生产行业,必须确保旺季不停机,因此它们不但需要备件的保障,还要维护保养、生产保障、资产管理的合同服务. 听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：当我们提到服务时,服务满意度成为一个重要的考核标准,甚至在某些时候成为最终标准.而满意度是被服务者的主观判断,服务提供者怎样能确保用户满意度？ 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：服务满意度需要依靠系统的服务管理来达到,服务管理的核心是人才管理和知识管理.在知识管理方面,我们从国内到德国总部都提供大量的培训,同时所有的经验积累都整理成可共享的资料和数据库,这些就形成了我们的知识管理体系.另外,服务是人与人的交互,因此从服务的流程到服务的人员均应以人为中心,建立以用户为中心的服务文化.服务人才的培养除专业知识培训之外,我们在人才的选择方面还有“复合素养”要求.服务者应具备高情商,天天想着自己要成功的人不一定是好服务者,乐于帮助别人成功,善解用户需求且长于与人沟通者才是理想的服务者性格；服务需要创新,因此服务者也需要高智商；服务需要与不同性格、不同文化背景的人沟通,因此服务者还需性格温和、心思缜密,才可能带给客户良好的服务体验. 智能机器的时代即将来临.西门子股份公司技术官兼管理成员博乐仁阐释了西门子是如何利用人工智能技术推动行业转型的.对西门子而言,不论是燃气轮机的自主,还是改善对智能电网的监测,抑或为工业设施提供预测性维护,人工智能技术都蕴含着巨大潜力.我们一直在利用人工智能.在人工智能的工业应用领域,西门子具有领先优势.我们能够提供新服务,助力客户提高生产力和生产效率. 人工智能是西门子的领先技术领域之一.30多年来,我们一直在这个领域开展深入研究.早在20世纪90年代,西门子就已为炼钢厂部署神经网络.如今,西门子有大约200位从事数据分析和神经网络研究.我们目前的研究重点是增强学习和深度学习等领域.这意味着什么呢？神经网络节点之间的连接类似于生物体大脑神经元之间的联系.这些联系使网络能够学习如何解读数据并作出决策.我们的深度学习技术使用了数以千计的模拟神经元和模拟神经元之间数百万个连接. 关于西门子,智能数据分析,虽然人们津津乐道于人工智能如何在围棋和牌等策略中大获成功,西门子却在利用人工智能来工业设施,并将人工智能应用于配电、电机和轨道技术等领域的各种实践中.比如说,我们正在利用人工智能来帮助我们的一位客户改善燃气轮机的运行.通过对工况及其他数据的学习,人工智能系统可以大幅降低有毒氮氧化物的排放,而不影响燃气轮机的性能或缩短其使用寿命.我们也在利用人工智能技术改善风机的运行.人工智能系统可以根据不断变化的风向自主调节转子位置,从而提高风电场的发电量.我们基于云的开放式物联网操作系统MindSphere也从智能数据分析中获益,如在预测性维护及借助人工智能来系统和设施运行.MindSphere能够分析运行数据和传感器测定数据,并由此检测出设施和自动化系统内的异常情况. 全系统监控,在自动化程度很高的现代化工厂,网络中有数以千计的独立组件.除了生产机器及其控制器之外,这些组件还包括监控装置的传感器及计算机和服务器.迄今为止,生产工厂监控主要分为两部分：自动化层面的监控,即监控机器通过Profinet行业标准进行的通讯,和跨生产通讯层面的监控,即监控独立系统间的通讯. 关于西门子,全系统监控Sinema Server V13能将这两种监控结合在一起.它的软件可自动探测网络中所有的Profinet和以太网设备.因此,维护人员仅通过单个用户界面就可了解整个网络的状况.而针对每个设备,软件都可检测出其设备制造商、组件型号、现状、精确位置及装载软件版本等信息.它还能从西门子Simatic控制器及联网设备中读取更多信息,从而实现故障探测等功能. 关于西门子,全系统监控此外,数据还能传输给外部应用.这些数据可在之后用于了解在特定位置使用了哪些组件或所有设备类型是否均使用了相同版本的软件等.该软件实现了系统化追踪不同通讯层级状态间是否存在特定关系的功能.譬如,企业将能够清楚地了解网络传输干扰是否及如何影响生产可用性. 工业软件：“跳出盒子”的思考 自动化技术现在已经深入到我们日常的生活中,软件技术由何偿不是呢？许多的科技设备都需要依托的软件来运行,我们工程师们几乎整天都在对着软件进行操作,而我们对于这些工业软件又了解多少,是否的发挥了工业软件的效用了呢？在工业自动化领域打拼多年的工程师们,往往习惯了一成不变的“硬件式”思考,借用一句俗语“跳出盒子的指南写在盒子之外”,那么对工业软件的分析也许有助于我们跳出已有的硬件“盒子”,工业软件的魅力在于她可以为自动化工程师们打开异彩纷呈的世界 关于西门子,工业软件带来的革新远不仅此.企业都把资金视作自己的血液,怎样使“血液”在企业中循环得更加顺畅呢？如果企业的电气主管可以预测设备多长时间以后会出现故障,就可以减少停机时间；如果研发主管可以预测新一代产品有哪些缺陷,就可以避免召回所引起的损失；如果客服主管可以准确地知道用户是谁以及他的购买习惯,就可以提供更优质的服务——这一切,都离不开工业软件的支持与分析,她将带来的是商业模式的转变 交通灯、行李输送带、暖通系统、信件分拣系统、钻探设备......自动化无处不在,在过去数十年内席卷着工业领域.微型控制器现在可以藏身于任何设备中发挥控制功能,而超脱于整个生产系统的复杂度和节点数的限制.作为和工业自动化并行的操作环境和产品本身,机械、系统、产品的更新换代,这一系列相关流程都已经被数字化控制,也就是通过各种工业软件被掌控着.随着控制系统复杂度的持续增强,最的手段逐步转变成对于工业软件的革新和.工业软件就像自动化这个大机器里面的智慧大脑,它不仅能够带来工艺上的改进,技术上的改变,生产中的高度透明化、可视化,还可带来众多管理和观念上的改变. 软件技术的飞速发展导致了一个全新商业模型的产生.往往产品的复杂性导致了产品装配过程的复杂性,这是影响产品制造周期最主要的因素.来自航空领域的工程师提到：“产品装配在整个制造过程中,占据了重要的地位.据我们统计,产品的装配费用占整个生产成本的30%-50%,乃至更高,因此以提高质量和效率、降低成本为目标,对产品装配工艺进行改进和再规划,是增强我们企业竞争力的重要环节.传统装配工艺缺乏事前的虚拟仿真手段,装配工艺的可行性很大程度取决于工艺人员的个人经验,很多装配工艺问题只有在生产现场才能被发现,这导致了生产现场的工程更改工作量巨大、生产周期长、生产成本高.”因此,虚拟模型现在正在变得越来越重要,乃至成为了决胜性因素.整体解决方案的供应商们必须有能力提供具备整个产品生命周期管理能力的软件,以及在这些软件的支持下运行的系统、元件和产品. 关于西门子,物联网技术的推动也将使得工厂内的数据变得越来越庞杂,因此要求软件必须支持足够复杂的计算和分析.们估算了工厂内部数字化信息的增长量级,大约五年以10倍的速度前进.因此虽然我们的存储能力和计算速度在以摩尔定律的形式前进着,但是仍旧不能满足数据量爆发式增长的需求,对软件和设备智能化的需求随之产生.数字化是一个漫长的演进过程,已经渗透到企业的各个方面,包括产品、流程、服务、规章等,一切都被软件和网络所承载.所有的产品,从机床到手机,从到汽车照明系统,都向着更加智能的方向发展.同时随着智能化和联网设备量的几何级增长,管理如此庞大的控制对象成为智能软件的又一个挑战. 关于西门子,将汽车进行联网构成的车联网,能够使得汽车具备通讯能力,避免事故的产生和交通拥堵.还不仅仅如此,车载的分析软件能够自动识别路面情况,根据上坡下坡和周遭情况自动换挡,据分析可以节省最多 30%的油量.许多服务提供商、厂商、研究机构和组织正在大规模推动这些技术的应用.虽然大家都看到了未来的发展前景,但是现状的改变还有待时日.港口、机场、车站都已经使用了各式软件,然而这些软件之间却缺乏了交互和联网能力,使得信息孤岛的情况不可避免.这些系统之间的数据没有形成标准格式,也很少存在软件之间的信息共享. 关于西门子,西门子的最近一系列举措都在推动工业软件大踏步的向前发展.未来的策略非常明确,工业软件必须足够开放和标准化.西门子的各个软件之间形成了信息共享的通道,整个平台可以被用于各种应用.比如拥有西门子PCS7系统和COMOS软件解决方案的有效结合,工厂业主在实现可靠、安全的过程控制的基础上,更能实现工程设计和运营领域的连锁,工作流更高效,生产力更高,质量更好.在不远的将来,各个协作部门之间将通过工业软件进行更有效的协同,工业软件还能协调设计单位的各方数据沟通,工程实施方与设计单位的沟通.为了能够在更广泛的领域内推广工业软件的使用,标准化是必不可少的一个过程.这些标准除了标准化组织的推动之外,企业的力量也不容小觑.的企业做标准,西门子在这方面付出了极大的努力. 西门子集团涉足的产业很多,而且其中与制造有关的业务很多.因而,西门子本身就是PLM软件和MES系统的大客户.很多人也许还不知道,西门子的软件工程师甚至比微软的还要多.目前,西门子内部正在部署Teamcenter系统,涉及全球50个地点,超过2万个用户.用自己的软件来对自己的产品进行全生命周期管理,是西门子的魄力.因为西门子对自己的工业软件产品具有十足的信心,工业软件同样是西门子深感自豪的产品线,她与西门子的硬件产品一样出色、可靠. 关于西门子,“十年前,自动化的应用门槛相对较高,用户的要求较为单一.用户对自动化的关注点多集中于产品和系统的性能上,以 PLC为例,用户在产品选型时主要看谁的速度更快,鲜少关注真正的应用服务.”葛先生此话代表了十年前自动化用户的需求和服务状态.本世纪前十年,受城市化、工业化快速发展,自动化为满足规模化产能需求而飞速发展.用户需求以产品系统的采购和应用为主,如何提高生产效率是当时用户最关注的问题,相应衍生的服务则游离于难有保障的售后承诺边缘,处于附属地位. 关于西门子,“现在,自动化技术发展迅速,产品和系统的技术含量更高,使用更加人性化.供应商已将许多的功能进行整合,通过合理的设计使产品更易掌握、操作.产品和系统的高性能不仅仅体现在处理速度更快、容量更大,还要看如何能及时准确提供产品、系统自身运行信息、健康状态.因此,这种植入产品的‘易用’服务成为用户更为关注的要素.”葛先生认为,随着用户和自动化应用趋于成熟,用户需求也渐趋理性.在二次开发阶段,专业技术支持、模块化设计、人性化服务可以缩短开发周期.因此,基于产品系统的支持服务和融于产品系统中的设计服务,成为当下用户进行产品选型时与性能并重的考量指标. 关于人工智能,你需要知道这件事,在计算机科学里,人工智能是一个跨学科的研究领域.根据研究目标的不同,它涉及数学、信息学、语音识别、计算机视觉和机器人学等学科的解决方案.而自从研发人员开始教导计算机理解同情、快乐和愿意提供帮助等情感后,心理学和哲学模型也被纳入了研究范围内.此外,由于计算机程序还需要在自主驾驶或保险公司的管理等工作中做出决策,它还必须能够回答法律领域,尤其是涉及责任求偿等方面的问题. 关于人工智能,你需要知道这件事,趋势一：深度学习.深度学习是指通过多层人工神经网络进行学习.这种网络模型以人类神经系统为基础.在人类大脑中,神经通路使用得越多就会越活跃,而这一点同样适用于软件网络.趋势二：强化学习,传统机器学习模型在数据中集中寻找固定模式,而强化学习程序则更进一步.它们会做出决策以尽可能地实现特定的目标.这体现了从预测性分析到指导性分析的过渡.趋势三：自然语言处理,自然语言处理和自动语言识别同为应用最广泛的人工智能技术.无论是谷歌的搜索功能、Siri的语音指令还是亚马逊Alexa对家用电器的控制,它们都是以语音识别和理解为基础的. 关于人工智能,你需要知道这件事,未来,在人工智能的辅助下能够学会简单流程的机器人将被用于支持工厂、仓库、和养老院的工作人员.而能够自主决策的程序很快也将可以处理像归档和标准化程序通讯这样的简单管理工作.在互联电动交通领域,自主驾驶的车辆会相互协调,以道路交通.这可以让大城市免于交通瘫痪,并且更加宜居.们还发现,智能诊断系统可以为人们带来巨大的益处.经过训练,这些系统可以用来探测异常情况,并提供初步分析. 关于人工智能,你需要知道这件事,新的经济影响因素,认为,人工智能技术正在给经济活动带来根本性的转变.现在,经济增长的关键因素不再是资本或劳动力,而是取决于工业如何充分利用人工智能技术带来的机会.这种新的增长模式的基础是数据.在未来,数据对商业和工作环境的价值堪比20世纪70年代的矿物油对二者的价值.同时,数据是机器学习的基础：一个程序所处理的数据越多,它就越能地完成故障检测、预测、语音识别或运动等操作. 关于人工智能,你需要知道这件事,如今,互联网搜索引擎、汽车和立体声音响系统等都可以提供简单指令的语音服务.现在,西门子已开发出一个原型系统,它能够接收使用者提出的与机组和轨道系统等相关的专业、复杂的维修与维护问题,并以语音形式作出回复.如今,搜索引擎、汽车和家庭立体声音响系统等都纷纷提供了语音服务.然而,这种语音服务通常仅限于单一指令,如开启搜索引擎或开灯.它也因此有两大缺点,即不能完成复杂任务,且不能提供针对特定产品的信息或指示.为此,新泽西州普林斯顿西门子美国研究院的Michael Golm博士带领一组研究人员研发出了一项技术,能够使用现有的语音识别软件,以语音方式解答现场服务工程师的疑问.。

关于西门子,2018一带一路国际合作论坛,共商·共创·共赢”,西门子在2018年6月6-7日举行 “一带一路” 国际合作论坛.本次论坛将汇集来自中国及 “一带一路” 相关和地区的、行业、机构、工程企业、西门子等多方代表.与会嘉宾将深入交流 “一带一路” 项目合作机制与实践,探讨如何通过创新和数字化技术,促进战略合作,共同创造价值,推动 “一带一路” 相关和地区的可持续发展. 关于西门子,制造业作为中国最重要的经济支柱,正在面临着的挑战,例如：如何缩短产品时间、提高生产效率、以及大规模的生产如何能够兼顾价格和个性化的产品等.我们凭借创新技术,硬件软件无缝集成,并可基于数据分析进行服务,确保生产过程更加灵活、高效,且缩短产品时间.同时,与合作,培养新一代创新型工程人才,推动制造业转型升级. 关于西门子,中国城市化趋势不仅需要不断的基础设施,更加需要为其注入数字化智慧,从而实现现代化城市的高效管理.提高城市韧性,以确保现代城市管理具有高效率和竞争力.在城市基础设施领域,我们以近百年的交通管理经验及遍及全球的成功案例,帮助城市建立了智能交通管理系统和交通信息管理平台,为管理者提供数据和建议,更让市民便捷出行,畅享宜居生活. 关于西门子,中国是世界上的能源消费国,并且随着经济的增长,对能源的需求将持续飙升,能源系统结构也日渐复杂,给环境带来巨大压力.这就需要建设可持续的能源系统.通过为超高层建筑提供智能楼宇系统和能源管理解决方案,能够保证成千上万在这些建筑中生活,休闲,工作的人们的舒适与安全. 数字化对制造业影响巨大.通过贯穿产品研发、生产和供应链的数据整合,离散工业和过程工业都获益良多,从而帮助制造企业灵活应对客户的多样化需求. 关于西门子,中国制造业要提高在全球的竞争力,就需要以更好的质量、更高的生产和能源效率、更大的灵活性、更快的创新来应对多变的市场需求.西门子将创新技术贯穿于完整的供应链,实现硬件软件无缝集成,并结合在工业、自动化、流程及软件和数据分析方面的专业知识与经验,提供服务,确保客户的生产过程更加灵活、高效,并缩短产品时间. 关于西门子,面向即将到来的工业4.0时代,人是整个价值链的关键,劳动力将被从基础劳动中解放出来,投入到更有价值的创新、规划、协调工作当中去.西门子作为一个负责任的企业公民,十余年来,一直致力于将德国先进的工程人才培养经验介绍到中国,携手、和职业院校,推出了一系列人才发展计划,培养创新型工程人才,助力中国制造业的转型升级. 关于西门子,西门子整合的智能交通系统可以更低的成本确保充分利用交通运力,从而使人们的出行更便捷、更安全、更准时.楼宇集成解决方案在效率、安全性和舒适度方面树立全新标杆.的能源管理解决方案帮助企业高效安全地利用能源、节约能源. 关于西门子,在中国,西门子已在能源领域积累了超过140年的经验,能够更有效地利用能源,帮助中国实现一个可持续能源的未来.从化石燃料到可再生能源的利用,从集中到分布式能源,我们提供创新产品和解决方案,助力可持续能源系统的发展.凭借先进的集成数字化和自动化技术,我们还致力于使能源运营更高效、可持续和环保.与此同时,伴随中国城市的迅猛发展,涌现出越来越多的超高建筑.西门子凭借先进的能源管理和智能楼宇解决方案,实现更高的舒适性、安全性,并节约更多能源. 关于西门子,分布式能源将重塑能源系统,当生产生活节奏不断加快,传统集中式能源发电系统缺陷渐渐显露.分布式能源应运而生,其多样化、动态化的特点,帮助我们更灵活地掌控能源,并重塑能源系统. 关于西门子,有一种力量,正在支持我们前行,源于博大精深,同心致远.西门子将电气化、自动化、数字化的力量融入各行各业,以前所未见的高度、速度、精度和深度,让关键所在,逐一实现. 关于西门子,西门子的创新科技也在帮助改善城市生活质量.2018 年9 月,西门子城市物联网创新示范项目获得批准,将在五年内为无锡新吴区提供100 余套嵌入式城市物联终端,用于采集城市数据、感知基本环境和交通流量等情况,帮助无锡探索成为智慧城市的路径.2017 年1 月,西门子工业众创空间在武汉投入使用,与当地和合作伙伴共同探索并建立中国智能制造的创新模式和产业生态系统,并联合当地大学与科研机构共同促进中、小、微企业加速创新.西门子工业众创空间是西门子武汉创新中心的一部分.武汉创新中心于2013 年成立,专注于在工业物联网数据集成和应用支撑技术、智能制造以及智慧水务等方面开展研发活动. 关于西门子,2020年3月12日,西门子助力大众汽车发展数字化电动汽车生产.西门子将为大众汽车（Volkswagen）的电动汽车生产工厂茨维考（Zwickau）工厂提供支持.公司已经为该工厂的两条生产线提供了产品和系统,并帮助其开发了一套可用于批量生产多种不同型号产品的自动化标准.“我们需要在提升生产过程自动化水平的同时降低复杂性.作为我们的长期合作伙伴及工业自动化和数字化的领先企业之一,西门子具备了该领域行业应用所需的专业知识,这也是我们选择与西门子合作的原因.”大众汽车工厂自动化和数字化生产负责人Thomas Zembok表示. 关于西门子,随着工厂机器人自主性的日益提高,研发人员必须确保突发事件不会造成失误.西门子的研究人员已经开发出了能够实现这一点的“环境生成器”.不同于标准工厂机器人,未来的自主制造系统将必须能够灵活、恰当且安全地应对新要求和不断变化的情境.为此,在加州伯克利的西门子美国研究院,Michael Golm博士带领的一个研究小组已经开发出了能够生成环境在虚拟空间中相应代表物的软件,这可以助力研究人员创造出近乎无限多的潜在情境.以这些情境为基础,软件会分析不同机器和系统是如何响应意外情况的. 关于西门子,西门子中央研究院的研究人员正在研究如何利用机器学习技术让风机能够根据风和天气条件的变化进行自动调节,从而提高发电量.西门子中央研究院在此领域的Volkmar Sterzing表示：“自风机的基础是从风机自身的运行数据中推导出风的特性.”风机发电设施内部及外部的传感器能够包括风向和风力、空气温度、电流和电压,以及发电机和转子叶片等大型组件内的振动等在内的相关参数.Sterzing解释道：“到目前为止,这种类型的数据仅用于远程监测和诊断.其实,这些数据还可用于帮助提高风机的发电量.”现在,Sterzing也在进行燃气轮机运行方面的研究.这些相关研究的目标是创建一个自主学习系统.该系统将不仅能够分析或可视化轮机运行数据,还可以自主解读这些数据并自动修正相关轮机运行. 关于西门子,深度学习是机器学习领域的新趋势.这种技术要使用多达10万乃至更多个模拟神经元,以及上千万个模拟连接,这些数字打破了人工智能领域过去所有纪录.人工神经元有许多层,每层都负责对所学的材料进行不同层次的抽象.比如,研究人员有望借助深度学习技术完成自动图像识别技术的新应用.将各层人工神经元相互连接所得到的数据,将比早期人工神经网络提供的数据详尽得多.其实,我们大多数人都随身携带着一个人工神经网络,比如安卓智能手机的语音指令系统.Tresp的团队正在创建包含多达1000万个对象的数学知识网络模型,将这项技术再向前推进一步.除此之外,这个团队可以就这些对象之间的关系作出多达1014种可能预测,这大致相当于成年人大脑内突触的数量. 关于西门子,阿尔法围棋：机器与人类的较量,阿尔法围棋充分诠释了进的机器学习系统的能力：2016年3月,阿尔法围棋力挫世界棋手李世石,在自我学习机器和人工智能发展历史上立下了一座里程碑.令人惊奇的是,在谷歌公司取得这一成就之前,围棋一直被认为对计算机而言过于复杂.例如,围棋拥有几乎无限多种下法,这意味着棋手通常不得不依靠直觉.谷歌旗下的DeepMind公司开发的阿尔法围棋是一个旨在解决复杂任务的系统.同西门子成功用于风机和燃机的系统一样,阿尔法围棋使用了增强学习技术.通过对数百万盘棋局进行分析,然后自我对弈,阿尔法围棋学会了利用估值函数来评估每一个落点——事实证明,这个系统非常成功. 关于西门子,西门子开发了一款名为teamplay的软件程序,可用于系统化利用诊断成像过程产生的数据.该解决方案收集每次扫描的元数据,包括检查时间、类型和时长,以及X射线成像放射剂量数据.根据这些数据,大型、网络和诊断中心可以了解有多少台设备在使用中.然后,它们可以更加高效地部署这些设备并制定各自的目标,譬如,关于设备利用率或放射剂量的目标.数据保存在安全云端,允许在多个机构之间进行比较,甚至包括第三方设备供应方. 虽然自动化市场增速趋缓,但与欧美等发达相比,我国经济还处于快速发展过程之中,其自动化需求还将蓬勃发展.一方面,随着人力成本增加和劳动保护意识的增强,加之自动化产品性价比的提高和应用门槛的降低,我国还有很多用于替代劳动力的基础自动化需求.比如有些啤酒厂依然采用人工监看瓶装啤酒的液位,其实机器视觉技术完全可以解放人力,而且效果更佳.因此,满足实用和适用需求的中低端自动化将更加普及,犹如当年个人计算机的普及一样.另一方面,伴随我国制造业的升级,用户对自动化的要求也将越来越高,“控制”需求正在向“经营需求”转变.自动化将不再局限于解决人力、效率和质量问题,用户还希望通过自动化提升市场竞争力.这就势必推动基于自动化的多种服务需求,从维修、备件、热线支持等基本服务,到更多增值的服务如生命周期管理、资产管理等.我相信,植入更多服务的自动化将创造更多的市场机会. 关于西门子,听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：的确,当前市场环境与宏观政策都在驱动我国工业企业的转型升级,其核心在于提升竞争力和可持续发展能力.受此影响,工业企业的发展已不再停留于基于标准化的产能和规模扩张,而是基于差异化的效率、质量、安全以及运营管理水平的提升,同时节约能耗、减少排放和降低运营成本.由此,工业用户对于自动化的需求内容也已发生变化.在您看来这些变化有怎样的体现？ 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：快速增长的几个新兴需求包括：工业节能、降低排放、生产保障、生产安全、工艺改进、资产、智能工厂与企业信息化等,其对自动化需求的共同特征是,已不再停留于自动化产品和系统,更体现为新型解决方案式的服务. 听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：调查显示,近年来,包括这些新兴自动化服务在内的服务市场规模,在整体自动化市场中的占比正在不断提高.gongkong?认为,未来整体市场增长率将保持在10%左右,而包括传统服务、增值服务在内的服务市场增长率将保持在15%以上,增值服务的增速更有望达到20%,远高于产品系统的增长水平. 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：在自动化市场更为成熟的欧洲,有研究机构预测在今后五年里服务业务将增长约8%,而自动化产品和系统业务仅增长6%左右,自动化服务的增长量也将高于整体市场增长水平.相比而言,我国自动化市场进入成熟期不久,其存量市场的运行维护和升级改造引发的新兴自动化服务尚处成长阶段,自动化服务的增长还将提速,其前景更值得期待. 潘英章：我们已经看到,众多知名自动化供应商均应需而动,或调整组织架构,注重新兴服务业务的营销和开发；或整合服务资源,成立专门针对存量市场的业务部门；或成立客户服务中心、客户体验中心等,加重服务份量并强化客户服务体验；或创新服务业务模式,为客户提供增值服务内容,等等.除知名自动化企业外,系统集成商、代理商以及第三方服务机构均投入存量市场开发,欲在服务市场上分得一杯羹. 听这些人说,自动化向服务化演进王平：供应商的行动有两个体现,一方面基于自动化产品应用,强化包括技术支持、技术培训、技术咨询、现场服务、产品维修、零备件供应等传统服务,加强其支持力度和提升相应时间；另一方面,面向用户的生产与运营,提供运行维护、设备保障、资产管理、升级改造和节能环保等增值服务.前者可增强现在的竞争力,后者旨在放眼市场的未来,因此加强服务对于供应商而言具有长远的战略意义. 听这些人说,自动化向服务化演进在西门子工业业务领域的全新架构中,服务提升至业务集团的高度,旨在集中各项领先的专业技术和服务能力,定义的服务策略,整合现有服务产品；并着眼于完整的产品生命周期,确保产品在其整个生命周期内的可靠运行以及性能的化,同时针对不同行业工业用户的需求提供更加多样化、客户化的服务,满足客户对服务日益增长的需求,并进一步提高客户满意度. 听这些人说,自动化向服务化演进潘英章：供应商基于服务的调整无疑具有非常积极的意义,代表着从被动服务向主动服务的转变.供应商在具体的服务实施中,带给用户的变化有哪些？ 听这些人说,自动化向服务化演进王平：作为供应商必须履行的承诺,基于产品系统的传统服务仍然是目前供应商提供服务的主要内容,其转变趋势非常明显.包括售前技术支持、技术咨询,售中的技术培训、电话服务,以及售后的保修系列,这些基本服务的特征基本都是“响应式”,类似于大的急诊,人们有病才去.对用户而言自动化的“病”即意味着经济损失,用户“病”不起；对供应商而言要快速响应也非常被动,因为服务时间和内容均不可预测.因此,我们现在可以为用户提供“社区” +“保险式”服务,即将服务网点建在用户集中的区域,配备专业服务人员和备件为用户提供就近服务,同时,为用户定制服务方案、签订年度服务合同,提供主动的咨询、诊断、巡检和保养等服务,为用户的生产保驾护航. 听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：用户需要服务,但往往不愿意轻易为服务埋单,其中的一个重要原因就是商业模式尚有待探索.如何破解？ 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：让无形的服务成为可视的“产品”,用户会更容易接受.当服务形式、内容、过程和结果都可视时,服务就具备了可销售的产品特征.以机械加工厂的机床监控和保障为例,每天上班即启动机床,让其空转画圆,用摄像监控画圆的效果,同时检测电流、电压信号,根据画圆的效果和信号变化即可判断机械磨损和电路故障.对此,我们有成熟的软件和实施方案,这就是一个典型的服务产品.再比如节能,我们可以提供从咨询、解决方案到工程实施等全套服务,通过咨询了解节能需求、分析耗能环节和节能空间,再通过节能产品（如变频器、高效电机）、流程和能源管理系统实现节能,并计算节能效果.因此,我们提供的节能服务既有标准化的流程,又有可量化的服务价值.更为重要的是,服务成为产品,更要“产品化”,即可复制,可推广,成为真正的业务模式.西门子的全生命周期管理、全厂维护、设备监控和保障、资产管理、节能等都已经成为我们的服务产品.作为产品供应商的领先者,在服务导向的今天和未来,西门子更希望成为自动化服务供应的定义者和领先者. 听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：可量化的价值应该是服务创新的核心体现,但受制于习惯和观念,用户对于服务价值的接受可能尚待时日. 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：“服务产品化”解决了服务的价值量化问题,当服务价值可视后,剩下的就是“价值销售” —所谓的价值销售,也就是让真正在乎价值的人看到服务的价值所在. 关于西门子,谁在乎价值？当然是企业的经营管理者.他深谙市场竞争之激烈,知道减少损失、降低成本就意味着竞争力的提升.例如,当供应商销售 PLC时,只会告诉用户,自动化系统能提高效率和质量,而不会去主动分析,如果控制系统宕机将会造成怎样的损失.甚至,采购控制系统的主管可能也不会关心.但是经营管理者明白,停机就意味着延误交货期,甚至可能失去客户；高能耗就意味着成本增加,利润减少.当然,要做好价值销售,还必须先了解客户需求,成为解决用户问题的咨询师和帮助者,抑或成为用户可信赖的合作伙伴.只有这样,才能让企业管理者接受我们的分析和服务,并理解服务的价值,最终乐意为之埋单. 听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：当供应商试图为用户提供更多的增值服务时,可能已经在超越自动化产品和系统的范围,要涉足机械设备、生产工艺等,要具备更多的 Know how,服务提供者如何做到？ 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：供应商首先是自动化系统平台的提供商,因此其增值服务不能脱离自己的产品和系统.供应商应该把自己的 Know how与用户需求结合起来,与用户、系统集成商共同合作,才能真正做好服务.另外,增值服务仍属于新兴产品,供应商应侧重于不同的行业进行深耕,分析不同的行业需求有针对性地提供不同的服务,以不断积累服务经验.例如,冶金行业中的大企业自动化程度很高,都配备能力较强的工程师团队,因此,其服务不需要简单的维护维修,但是需要备件和备件的保障供应；其升级改造,不会完整交给供应商来完成,而是与供应商进行合作.而对于轮胎、食品饮料这种高效率生产行业,必须确保旺季不停机,因此它们不但需要备件的保障,还要维护保养、生产保障、资产管理的合同服务. 听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：当我们提到服务时,服务满意度成为一个重要的考核标准,甚至在某些时候成为最终标准.而满意度是被服务者的主观判断,服务提供者怎样能确保用户满意度？ 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：服务满意度需要依靠系统的服务管理来达到,服务管理的核心是人才管理和知识管理.在知识管理方面,我们从国内到德国总部都提供大量的培训,同时所有的经验积累都整理成可共享的资料和数据库,这些就形成了我们的知识管理体系.另外,服务是人与人的交互,因此从服务的流程到服务的人员均应以人为中心,建立以用户为中心的服务文化.服务人才的培养除专业知识培训之外,我们在人才的选择方面还有“复合素养”要求.服务者应具备高情商,天天想着自己要成功的人不一定是好服务者,乐于帮助别人成功,善解用户需求且长于与人沟通者才是理想的服务者性格；服务需要创新,因此服务者也需要高智商；服务需要与不同性格、不同文化背景的人沟通,因此服务者还需性格温和、心思缜密,才可能带给客户良好的服务体验. 智能机器的时代即将来临.西门子股份公司技术官兼管理成员博乐仁阐释了西门子是如何利用人工智能技术推动行业转型的.对西门子而言,不论是燃气轮机的自主,还是改善对智能电网的监测,抑或为工业设施提供预测性维护,人工智能技术都蕴含着巨大潜力.我们一直在利用人工智能.在人工智能的工业应用领域,西门子具有领先优势.我们能够提供新服务,助力客户提高生产力和生产效率. 人工智能是西门子的领先技术领域之一.30多年来,我们一直在这个领域开展深入研究.早在20世纪90年代,西门子就已为炼钢厂部署神经网络.如今,西门子有大约200位从事数据分析和神经网络研究.我们目前的研究重点是增强学习和深度学习等领域.这意味着什么呢？神经网络节点之间的连接类似于生物体大脑神经元之间的联系.这些联系使网络能够学习如何解读数据并作出决策.我们的深度学习技术使用了数以千计的模拟神经元和模拟神经元之间数百万个连接. 关于西门子,智能数据分析,虽然人们津津乐道于人工智能如何在围棋和牌等策略中大获成功,西门子却在利用人工智能来工业设施,并将人工智能应用于配电、电机和轨道技术等领域的各种实践中.比如说,我们正在利用人工智能来帮助我们的一位客户改善燃气轮机的运行.通过对工况及其他数据的学习,人工智能系统可以大幅降低有毒氮氧化物的排放,而不影响燃气轮机的性能或缩短其使用寿命.我们也在利用人工智能技术改善风机的运行.人工智能系统可以根据不断变化的风向自主调节转子位置,从而提高风电场的发电量.我们基于云的开放式物联网操作系统MindSphere也从智能数据分析中获益,如在预测性维护及借助人工智能来系统和设施运行.MindSphere能够分析运行数据和传感器测定数据,并由此检测出设施和自动化系统内的异常情况. 全系统监控,在自动化程度很高的现代化工厂,网络中有数以千计的独立组件.除了生产机器及其控制器之外,这些组件还包括监控装置的传感器及计算机和服务器.迄今为止,生产工厂监控主要分为两部分：自动化层面的监控,即监控机器通过Profinet行业标准进行的通讯,和跨生产通讯层面的监控,即监控独立系统间的通讯. 关于西门子,全系统监控Sinema Server V13能将这两种监控结合在一起.它的软件可自动探测网络中所有的Profinet和以太网设备.因此,维护人员仅通过单个用户界面就可了解整个网络的状况.而针对每个设备,软件都可检测出其设备制造商、组件型号、现状、精确位置及装载软件版本等信息.它还能从西门子Simatic控制器及联网设备中读取更多信息,从而实现故障探测等功能. 关于西门子,全系统监控此外,数据还能传输给外部应用.这些数据可在之后用于了解在特定位置使用了哪些组件或所有设备类型是否均使用了相同版本的软件等.该软件实现了系统化追踪不同通讯层级状态间是否存在特定关系的功能.譬如,企业将能够清楚地了解网络传输干扰是否及如何影响生产可用性. 工业软件：“跳出盒子”的思考 自动化技术现在已经深入到我们日常的生活中,软件技术由何偿不是呢？许多的科技设备都需要依托的软件来运行,我们工程师们几乎整天都在对着软件进行操作,而我们对于这些工业软件又了解多少,是否的发挥了工业软件的效用了呢？在工业自动化领域打拼多年的工程师们,往往习惯了一成不变的“硬件式”思考,借用一句俗语“跳出盒子的指南写在盒子之外”,那么对工业软件的分析也许有助于我们跳出已有的硬件“盒子”,工业软件的魅力在于她可以为自动化工程师们打开异彩纷呈的世界 关于西门子,工业软件带来的革新远不仅此.企业都把资金视作自己的血液,怎样使“血液”在企业中循环得更加顺畅呢？如果企业的电气主管可以预测设备多长时间以后会出现故障,就可以减少停机时间；如果研发主管可以预测新一代产品有哪些缺陷,就可以避免召回所引起的损失；如果客服主管可以准确地知道用户是谁以及他的购买习惯,就可以提供更优质的服务——这一切,都离不开工业软件的支持与分析,她将带来的是商业模式的转变 交通灯、行李输送带、暖通系统、信件分拣系统、钻探设备......自动化无处不在,在过去数十年内席卷着工业领域.微型控制器现在可以藏身于任何设备中发挥控制功能,而超脱于整个生产系统的复杂度和节点数的限制.作为和工业自动化并行的操作环境和产品本身,机械、系统、产品的更新换代,这一系列相关流程都已经被数字化控制,也就是通过各种工业软件被掌控着.随着控制系统复杂度的持续增强,最的手段逐步转变成对于工业软件的革新和.工业软件就像自动化这个大机器里面的智慧大脑,它不仅能够带来工艺上的改进,技术上的改变,生产中的高度透明化、可视化,还可带来众多管理和观念上的改变. 软件技术的飞速发展导致了一个全新商业模型的产生.往往产品的复杂性导致了产品装配过程的复杂性,这是影响产品制造周期最主要的因素.来自航空领域的工程师提到：“产品装配在整个制造过程中,占据了重要的地位.据我们统计,产品的装配费用占整个生产成本的30%-50%,乃至更高,因此以提高质量和效率、降低成本为目标,对产品装配工艺进行改进和再规划,是增强我们企业竞争力的重要环节.传统装配工艺缺乏事前的虚拟仿真手段,装配工艺的可行性很大程度取决于工艺人员的个人经验,很多装配工艺问题只有在生产现场才能被发现,这导致了生产现场的工程更改工作量巨大、生产周期长、生产成本高.”因此,虚拟模型现在正在变得越来越重要,乃至成为了决胜性因素.整体解决方案的供应商们必须有能力提供具备整个产品生命周期管理能力的软件,以及在这些软件的支持下运行的系统、元件和产品. 关于西门子,物联网技术的推动也将使得工厂内的数据变得越来越庞杂,因此要求软件必须支持足够复杂的计算和分析.们估算了工厂内部数字化信息的增长量级,大约五年以10倍的速度前进.因此虽然我们的存储能力和计算速度在以摩尔定律的形式前进着,但是仍旧不能满足数据量爆发式增长的需求,对软件和设备智能化的需求随之产生.数字化是一个漫长的演进过程,已经渗透到企业的各个方面,包括产品、流程、服务、规章等,一切都被软件和网络所承载.所有的产品,从机床到手机,从到汽车照明系统,都向着更加智能的方向发展.同时随着智能化和联网设备量的几何级增长,管理如此庞大的控制对象成为智能软件的又一个挑战. 关于西门子,将汽车进行联网构成的车联网,能够使得汽车具备通讯能力,避免事故的产生和交通拥堵.还不仅仅如此,车载的分析软件能够自动识别路面情况,根据上坡下坡和周遭情况自动换挡,据分析可以节省最多 30%的油量.许多服务提供商、厂商、研究机构和组织正在大规模推动这些技术的应用.虽然大家都看到了未来的发展前景,但是现状的改变还有待时日.港口、机场、车站都已经使用了各式软件,然而这些软件之间却缺乏了交互和联网能力,使得信息孤岛的情况不可避免.这些系统之间的数据没有形成标准格式,也很少存在软件之间的信息共享. 关于西门子,西门子的最近一系列举措都在推动工业软件大踏步的向前发展.未来的策略非常明确,工业软件必须足够开放和标准化.西门子的各个软件之间形成了信息共享的通道,整个平台可以被用于各种应用.比如拥有西门子PCS7系统和COMOS软件解决方案的有效结合,工厂业主在实现可靠、安全的过程控制的基础上,更能实现工程设计和运营领域的连锁,工作流更高效,生产力更高,质量更好.在不远的将来,各个协作部门之间将通过工业软件进行更有效的协同,工业软件还能协调设计单位的各方数据沟通,工程实施方与设计单位的沟通.为了能够在更广泛的领域内推广工业软件的使用,标准化是必不可少的一个过程.这些标准除了标准化组织的推动之外,企业的力量也不容小觑.的企业做标准,西门子在这方面付出了极大的努力. 西门子集团涉足的产业很多,而且其中与制造有关的业务很多.因而,西门子本身就是PLM软件和MES系统的大客户.很多人也许还不知道,西门子的软件工程师甚至比微软的还要多.目前,西门子内部正在部署Teamcenter系统,涉及全球50个地点,超过2万个用户.用自己的软件来对自己的产品进行全生命周期管理,是西门子的魄力.因为西门子对自己的工业软件产品具有十足的信心,工业软件同样是西门子深感自豪的产品线,她与西门子的硬件产品一样出色、可靠. 关于西门子,“十年前,自动化的应用门槛相对较高,用户的要求较为单一.用户对自动化的关注点多集中于产品和系统的性能上,以 PLC为例,用户在产品选型时主要看谁的速度更快,鲜少关注真正的应用服务.”葛先生此话代表了十年前自动化用户的需求和服务状态.本世纪前十年,受城市化、工业化快速发展,自动化为满足规模化产能需求而飞速发展.用户需求以产品系统的采购和应用为主,如何提高生产效率是当时用户最关注的问题,相应衍生的服务则游离于难有保障的售后承诺边缘,处于附属地位. 关于西门子,“现在,自动化技术发展迅速,产品和系统的技术含量更高,使用更加人性化.供应商已将许多的功能进行整合,通过合理的设计使产品更易掌握、操作.产品和系统的高性能不仅仅体现在处理速度更快、容量更大,还要看如何能及时准确提供产品、系统自身运行信息、健康状态.因此,这种植入产品的‘易用’服务成为用户更为关注的要素.”葛先生认为,随着用户和自动化应用趋于成熟,用户需求也渐趋理性.在二次开发阶段,专业技术支持、模块化设计、人性化服务可以缩短开发周期.因此,基于产品系统的支持服务和融于产品系统中的设计服务,成为当下用户进行产品选型时与性能并重的考量指标. 关于人工智能,你需要知道这件事,在计算机科学里,人工智能是一个跨学科的研究领域.根据研究目标的不同,它涉及数学、信息学、语音识别、计算机视觉和机器人学等学科的解决方案.而自从研发人员开始教导计算机理解同情、快乐和愿意提供帮助等情感后,心理学和哲学模型也被纳入了研究范围内.此外,由于计算机程序还需要在自主驾驶或保险公司的管理等工作中做出决策,它还必须能够回答法律领域,尤其是涉及责任求偿等方面的问题. 关于人工智能,你需要知道这件事,趋势一：深度学习.深度学习是指通过多层人工神经网络进行学习.这种网络模型以人类神经系统为基础.在人类大脑中,神经通路使用得越多就会越活跃,而这一点同样适用于软件网络.趋势二：强化学习,传统机器学习模型在数据中集中寻找固定模式,而强化学习程序则更进一步.它们会做出决策以尽可能地实现特定的目标.这体现了从预测性分析到指导性分析的过渡.趋势三：自然语言处理,自然语言处理和自动语言识别同为应用最广泛的人工智能技术.无论是谷歌的搜索功能、Siri的语音指令还是亚马逊Alexa对家用电器的控制,它们都是以语音识别和理解为基础的. 关于人工智能,你需要知道这件事,未来,在人工智能的辅助下能够学会简单流程的机器人将被用于支持工厂、仓库、和养老院的工作人员.而能够自主决策的程序很快也将可以处理像归档和标准化程序通讯这样的简单管理工作.在互联电动交通领域,自主驾驶的车辆会相互协调,以道路交通.这可以让大城市免于交通瘫痪,并且更加宜居.们还发现,智能诊断系统可以为人们带来巨大的益处.经过训练,这些系统可以用来探测异常情况,并提供初步分析. 关于人工智能,你需要知道这件事,新的经济影响因素,认为,人工智能技术正在给经济活动带来根本性的转变.现在,经济增长的关键因素不再是资本或劳动力,而是取决于工业如何充分利用人工智能技术带来的机会.这种新的增长模式的基础是数据.在未来,数据对商业和工作环境的价值堪比20世纪70年代的矿物油对二者的价值.同时,数据是机器学习的基础：一个程序所处理的数据越多,它就越能地完成故障检测、预测、语音识别或运动等操作. 关于人工智能,你需要知道这件事,如今,互联网搜索引擎、汽车和立体声音响系统等都可以提供简单指令的语音服务.现在,西门子已开发出一个原型系统,它能够接收使用者提出的与机组和轨道系统等相关的专业、复杂的维修与维护问题,并以语音形式作出回复.如今,搜索引擎、汽车和家庭立体声音响系统等都纷纷提供了语音服务.然而,这种语音服务通常仅限于单一指令,如开启搜索引擎或开灯.它也因此有两大缺点,即不能完成复杂任务,且不能提供针对特定产品的信息或指示.为此,新泽西州普林斯顿西门子美国研究院的Michael Golm博士带领一组研究人员研发出了一项技术,能够使用现有的语音识别软件,以语音方式解答现场服务工程师的疑问.。

SINAMICS V20,满足通用需求的多功能变频器现如今,工厂与机械制造业的自动化需求日益增多.传统的集成式控制系统被逐渐分割为独立的运动控制过程,相应简化了每个工艺步骤的复杂性.西门子推出的基本型变频器 SINAMICS V20 针对此类应用为用户提供了简易、经济的驱动解决方案.SINAMICS V20 具有调试过程快捷、易于操作、稳定可靠以及经济高效的特点.该款变频器有七种尺寸可供选择,输出功率覆盖0.12kW~30kW.

降低成本
工艺设计,调试和操作成本以及运行过程中产生的其它成本都必须尽可能的低.针对这一点,SINAMICS V20必定是您的选择.此款变频器所配备的控制技术能够通过自动减少磁通来实现的能量效率.不仅如此,变频器还可以显示实际的能耗数值,同时提供额外的节能功能.由此大幅度地降低能耗.

  SINAMICS V20 1AC 220V变频器

  SINAMICS V20 3AC 380V变频器

 V20变频器选件

V20变频器的特点
易于安装
穿墙式安装和壁挂式安装 — 均允许并排安装
USS 和 MODBUS RTU通信端子
7.5kW~30kW变频器集成制动单元
符合电磁兼容性(EMC)C1/C2等级
易于使用
无需连接主电源即可实现参数载入
内置应用宏与连接宏
异常不停机模式可以实现无间断运行
手机、平板等移动设备轻松地通过无线连接V20,调试操作直观高效
较宽的电压范围、先进的冷却设计以及涂层 PCB板大大提升了变频器的稳定性
节约成本
用于V/f,V2/f的节能模式,休眠模式.
支持能耗和流量监控
针对外形尺寸E的重载模式和轻载模式

V20典型应用
泵、风机、压缩机
离心泵
径流式/轴流式风机
压缩机
…
更多优点：
电源故障后的自动再启动和捕捉再启动功能保证变频器的高可用性
通过监控负载转矩实现皮带断带检测
水泵气穴保护
防堵功能
PID 控制(例如,温度、压力、流量)
PID 自整定功能实现控制器参数的
休眠模式可以在需求较低的情况下使电机停转
多泵级联控制可以增加两个固定转速的驱动
霜冻和冷凝保护功能防止电机在极端环境条件下受潮

内蒙古西门子V20变频器经销商

电动机空载运行报A0501,检查电机良好无机械问题,原因：电机采用角形接法,电机参数按照星形接法输入 措施：正确设置电机参数。

带式输送机
辊式输送机
链式输送机
跑步机
料斗式传送带
…
更多优点：
轻缓、平稳的加速,减少对齿轮单元、轴承、滚筒和辊轴的压力
大的启动转矩
通过制动电阻或者直流制动实现快速停车
机械抱闸直接控制
通过监控负载转矩实现皮带断带检测
利用快速停车功能实现停车,不受控制周期的影响

加工制造业中的单个驱动
例如,轧钢、搅拌机、
和面机、压碎机、离心机
用于商业电器设备上的单
轴驱动
诸如烤箱、搅拌机、洗衣
机等
带有机械联动轴设备上的
主驱动
例如,纺纱机,编织机等
更多优点：
霜冻和冷凝保护功能防止电机在极端环境条件下受潮
异常不停机模式能够保证不间断的加工生产,从而提高了生产效率
通过共直流母线实现再生能量交换
大的启动转矩适用于一些需求大启动转矩的场合

内蒙古西门子V20变频器经销商

西门子V20变频器能不能扩展通讯卡？答：V20是比较低端的产品,没有DP通信扩展卡.。

吉林西门子V20变频器经销商

西门子完善的运动控制解决方案
SINAMICS V20的自动化环境
关于西门子,2018一带一路国际合作论坛,共商·共创·共赢”,西门子在2018年6月6-7日举行 “一带一路” 国际合作论坛.本次论坛将汇集来自中国及 “一带一路” 相关和地区的、行业、机构、工程企业、西门子等多方代表.与会嘉宾将深入交流 “一带一路” 项目合作机制与实践,探讨如何通过创新和数字化技术,促进战略合作,共同创造价值,推动 “一带一路” 相关和地区的可持续发展. 关于西门子,制造业作为中国最重要的经济支柱,正在面临着的挑战,例如：如何缩短产品时间、提高生产效率、以及大规模的生产如何能够兼顾价格和个性化的产品等.我们凭借创新技术,硬件软件无缝集成,并可基于数据分析进行服务,确保生产过程更加灵活、高效,且缩短产品时间.同时,与合作,培养新一代创新型工程人才,推动制造业转型升级. 关于西门子,中国城市化趋势不仅需要不断的基础设施,更加需要为其注入数字化智慧,从而实现现代化城市的高效管理.提高城市韧性,以确保现代城市管理具有高效率和竞争力.在城市基础设施领域,我们以近百年的交通管理经验及遍及全球的成功案例,帮助城市建立了智能交通管理系统和交通信息管理平台,为管理者提供数据和建议,更让市民便捷出行,畅享宜居生活. 关于西门子,中国是世界上的能源消费国,并且随着经济的增长,对能源的需求将持续飙升,能源系统结构也日渐复杂,给环境带来巨大压力.这就需要建设可持续的能源系统.通过为超高层建筑提供智能楼宇系统和能源管理解决方案,能够保证成千上万在这些建筑中生活,休闲,工作的人们的舒适与安全. 数字化对制造业影响巨大.通过贯穿产品研发、生产和供应链的数据整合,离散工业和过程工业都获益良多,从而帮助制造企业灵活应对客户的多样化需求. 关于西门子,中国制造业要提高在全球的竞争力,就需要以更好的质量、更高的生产和能源效率、更大的灵活性、更快的创新来应对多变的市场需求.西门子将创新技术贯穿于完整的供应链,实现硬件软件无缝集成,并结合在工业、自动化、流程及软件和数据分析方面的专业知识与经验,提供服务,确保客户的生产过程更加灵活、高效,并缩短产品时间. 关于西门子,面向即将到来的工业4.0时代,人是整个价值链的关键,劳动力将被从基础劳动中解放出来,投入到更有价值的创新、规划、协调工作当中去.西门子作为一个负责任的企业公民,十余年来,一直致力于将德国先进的工程人才培养经验介绍到中国,携手、和职业院校,推出了一系列人才发展计划,培养创新型工程人才,助力中国制造业的转型升级. 关于西门子,西门子整合的智能交通系统可以更低的成本确保充分利用交通运力,从而使人们的出行更便捷、更安全、更准时.楼宇集成解决方案在效率、安全性和舒适度方面树立全新标杆.的能源管理解决方案帮助企业高效安全地利用能源、节约能源. 关于西门子,在中国,西门子已在能源领域积累了超过140年的经验,能够更有效地利用能源,帮助中国实现一个可持续能源的未来.从化石燃料到可再生能源的利用,从集中到分布式能源,我们提供创新产品和解决方案,助力可持续能源系统的发展.凭借先进的集成数字化和自动化技术,我们还致力于使能源运营更高效、可持续和环保.与此同时,伴随中国城市的迅猛发展,涌现出越来越多的超高建筑.西门子凭借先进的能源管理和智能楼宇解决方案,实现更高的舒适性、安全性,并节约更多能源. 关于西门子,分布式能源将重塑能源系统,当生产生活节奏不断加快,传统集中式能源发电系统缺陷渐渐显露.分布式能源应运而生,其多样化、动态化的特点,帮助我们更灵活地掌控能源,并重塑能源系统. 关于西门子,有一种力量,正在支持我们前行,源于博大精深,同心致远.西门子将电气化、自动化、数字化的力量融入各行各业,以前所未见的高度、速度、精度和深度,让关键所在,逐一实现. 关于西门子,西门子的创新科技也在帮助改善城市生活质量.2018 年9 月,西门子城市物联网创新示范项目获得批准,将在五年内为无锡新吴区提供100 余套嵌入式城市物联终端,用于采集城市数据、感知基本环境和交通流量等情况,帮助无锡探索成为智慧城市的路径.2017 年1 月,西门子工业众创空间在武汉投入使用,与当地和合作伙伴共同探索并建立中国智能制造的创新模式和产业生态系统,并联合当地大学与科研机构共同促进中、小、微企业加速创新.西门子工业众创空间是西门子武汉创新中心的一部分.武汉创新中心于2013 年成立,专注于在工业物联网数据集成和应用支撑技术、智能制造以及智慧水务等方面开展研发活动. 关于西门子,2020年3月12日,西门子助力大众汽车发展数字化电动汽车生产.西门子将为大众汽车（Volkswagen）的电动汽车生产工厂茨维考（Zwickau）工厂提供支持.公司已经为该工厂的两条生产线提供了产品和系统,并帮助其开发了一套可用于批量生产多种不同型号产品的自动化标准.“我们需要在提升生产过程自动化水平的同时降低复杂性.作为我们的长期合作伙伴及工业自动化和数字化的领先企业之一,西门子具备了该领域行业应用所需的专业知识,这也是我们选择与西门子合作的原因.”大众汽车工厂自动化和数字化生产负责人Thomas Zembok表示. 关于西门子,随着工厂机器人自主性的日益提高,研发人员必须确保突发事件不会造成失误.西门子的研究人员已经开发出了能够实现这一点的“环境生成器”.不同于标准工厂机器人,未来的自主制造系统将必须能够灵活、恰当且安全地应对新要求和不断变化的情境.为此,在加州伯克利的西门子美国研究院,Michael Golm博士带领的一个研究小组已经开发出了能够生成环境在虚拟空间中相应代表物的软件,这可以助力研究人员创造出近乎无限多的潜在情境.以这些情境为基础,软件会分析不同机器和系统是如何响应意外情况的. 关于西门子,西门子中央研究院的研究人员正在研究如何利用机器学习技术让风机能够根据风和天气条件的变化进行自动调节,从而提高发电量.西门子中央研究院在此领域的Volkmar Sterzing表示：“自风机的基础是从风机自身的运行数据中推导出风的特性.”风机发电设施内部及外部的传感器能够包括风向和风力、空气温度、电流和电压,以及发电机和转子叶片等大型组件内的振动等在内的相关参数.Sterzing解释道：“到目前为止,这种类型的数据仅用于远程监测和诊断.其实,这些数据还可用于帮助提高风机的发电量.”现在,Sterzing也在进行燃气轮机运行方面的研究.这些相关研究的目标是创建一个自主学习系统.该系统将不仅能够分析或可视化轮机运行数据,还可以自主解读这些数据并自动修正相关轮机运行. 关于西门子,深度学习是机器学习领域的新趋势.这种技术要使用多达10万乃至更多个模拟神经元,以及上千万个模拟连接,这些数字打破了人工智能领域过去所有纪录.人工神经元有许多层,每层都负责对所学的材料进行不同层次的抽象.比如,研究人员有望借助深度学习技术完成自动图像识别技术的新应用.将各层人工神经元相互连接所得到的数据,将比早期人工神经网络提供的数据详尽得多.其实,我们大多数人都随身携带着一个人工神经网络,比如安卓智能手机的语音指令系统.Tresp的团队正在创建包含多达1000万个对象的数学知识网络模型,将这项技术再向前推进一步.除此之外,这个团队可以就这些对象之间的关系作出多达1014种可能预测,这大致相当于成年人大脑内突触的数量. 关于西门子,阿尔法围棋：机器与人类的较量,阿尔法围棋充分诠释了进的机器学习系统的能力：2016年3月,阿尔法围棋力挫世界棋手李世石,在自我学习机器和人工智能发展历史上立下了一座里程碑.令人惊奇的是,在谷歌公司取得这一成就之前,围棋一直被认为对计算机而言过于复杂.例如,围棋拥有几乎无限多种下法,这意味着棋手通常不得不依靠直觉.谷歌旗下的DeepMind公司开发的阿尔法围棋是一个旨在解决复杂任务的系统.同西门子成功用于风机和燃机的系统一样,阿尔法围棋使用了增强学习技术.通过对数百万盘棋局进行分析,然后自我对弈,阿尔法围棋学会了利用估值函数来评估每一个落点——事实证明,这个系统非常成功. 关于西门子,西门子开发了一款名为teamplay的软件程序,可用于系统化利用诊断成像过程产生的数据.该解决方案收集每次扫描的元数据,包括检查时间、类型和时长,以及X射线成像放射剂量数据.根据这些数据,大型、网络和诊断中心可以了解有多少台设备在使用中.然后,它们可以更加高效地部署这些设备并制定各自的目标,譬如,关于设备利用率或放射剂量的目标.数据保存在安全云端,允许在多个机构之间进行比较,甚至包括第三方设备供应方. 虽然自动化市场增速趋缓,但与欧美等发达相比,我国经济还处于快速发展过程之中,其自动化需求还将蓬勃发展.一方面,随着人力成本增加和劳动保护意识的增强,加之自动化产品性价比的提高和应用门槛的降低,我国还有很多用于替代劳动力的基础自动化需求.比如有些啤酒厂依然采用人工监看瓶装啤酒的液位,其实机器视觉技术完全可以解放人力,而且效果更佳.因此,满足实用和适用需求的中低端自动化将更加普及,犹如当年个人计算机的普及一样.另一方面,伴随我国制造业的升级,用户对自动化的要求也将越来越高,“控制”需求正在向“经营需求”转变.自动化将不再局限于解决人力、效率和质量问题,用户还希望通过自动化提升市场竞争力.这就势必推动基于自动化的多种服务需求,从维修、备件、热线支持等基本服务,到更多增值的服务如生命周期管理、资产管理等.我相信,植入更多服务的自动化将创造更多的市场机会. 关于西门子,听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：的确,当前市场环境与宏观政策都在驱动我国工业企业的转型升级,其核心在于提升竞争力和可持续发展能力.受此影响,工业企业的发展已不再停留于基于标准化的产能和规模扩张,而是基于差异化的效率、质量、安全以及运营管理水平的提升,同时节约能耗、减少排放和降低运营成本.由此,工业用户对于自动化的需求内容也已发生变化.在您看来这些变化有怎样的体现？ 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：快速增长的几个新兴需求包括：工业节能、降低排放、生产保障、生产安全、工艺改进、资产、智能工厂与企业信息化等,其对自动化需求的共同特征是,已不再停留于自动化产品和系统,更体现为新型解决方案式的服务. 听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：调查显示,近年来,包括这些新兴自动化服务在内的服务市场规模,在整体自动化市场中的占比正在不断提高.gongkong?认为,未来整体市场增长率将保持在10%左右,而包括传统服务、增值服务在内的服务市场增长率将保持在15%以上,增值服务的增速更有望达到20%,远高于产品系统的增长水平. 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：在自动化市场更为成熟的欧洲,有研究机构预测在今后五年里服务业务将增长约8%,而自动化产品和系统业务仅增长6%左右,自动化服务的增长量也将高于整体市场增长水平.相比而言,我国自动化市场进入成熟期不久,其存量市场的运行维护和升级改造引发的新兴自动化服务尚处成长阶段,自动化服务的增长还将提速,其前景更值得期待. 潘英章：我们已经看到,众多知名自动化供应商均应需而动,或调整组织架构,注重新兴服务业务的营销和开发；或整合服务资源,成立专门针对存量市场的业务部门；或成立客户服务中心、客户体验中心等,加重服务份量并强化客户服务体验；或创新服务业务模式,为客户提供增值服务内容,等等.除知名自动化企业外,系统集成商、代理商以及第三方服务机构均投入存量市场开发,欲在服务市场上分得一杯羹. 听这些人说,自动化向服务化演进王平：供应商的行动有两个体现,一方面基于自动化产品应用,强化包括技术支持、技术培训、技术咨询、现场服务、产品维修、零备件供应等传统服务,加强其支持力度和提升相应时间；另一方面,面向用户的生产与运营,提供运行维护、设备保障、资产管理、升级改造和节能环保等增值服务.前者可增强现在的竞争力,后者旨在放眼市场的未来,因此加强服务对于供应商而言具有长远的战略意义. 听这些人说,自动化向服务化演进在西门子工业业务领域的全新架构中,服务提升至业务集团的高度,旨在集中各项领先的专业技术和服务能力,定义的服务策略,整合现有服务产品；并着眼于完整的产品生命周期,确保产品在其整个生命周期内的可靠运行以及性能的化,同时针对不同行业工业用户的需求提供更加多样化、客户化的服务,满足客户对服务日益增长的需求,并进一步提高客户满意度. 听这些人说,自动化向服务化演进潘英章：供应商基于服务的调整无疑具有非常积极的意义,代表着从被动服务向主动服务的转变.供应商在具体的服务实施中,带给用户的变化有哪些？ 听这些人说,自动化向服务化演进王平：作为供应商必须履行的承诺,基于产品系统的传统服务仍然是目前供应商提供服务的主要内容,其转变趋势非常明显.包括售前技术支持、技术咨询,售中的技术培训、电话服务,以及售后的保修系列,这些基本服务的特征基本都是“响应式”,类似于大的急诊,人们有病才去.对用户而言自动化的“病”即意味着经济损失,用户“病”不起；对供应商而言要快速响应也非常被动,因为服务时间和内容均不可预测.因此,我们现在可以为用户提供“社区” +“保险式”服务,即将服务网点建在用户集中的区域,配备专业服务人员和备件为用户提供就近服务,同时,为用户定制服务方案、签订年度服务合同,提供主动的咨询、诊断、巡检和保养等服务,为用户的生产保驾护航. 听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：用户需要服务,但往往不愿意轻易为服务埋单,其中的一个重要原因就是商业模式尚有待探索.如何破解？ 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：让无形的服务成为可视的“产品”,用户会更容易接受.当服务形式、内容、过程和结果都可视时,服务就具备了可销售的产品特征.以机械加工厂的机床监控和保障为例,每天上班即启动机床,让其空转画圆,用摄像监控画圆的效果,同时检测电流、电压信号,根据画圆的效果和信号变化即可判断机械磨损和电路故障.对此,我们有成熟的软件和实施方案,这就是一个典型的服务产品.再比如节能,我们可以提供从咨询、解决方案到工程实施等全套服务,通过咨询了解节能需求、分析耗能环节和节能空间,再通过节能产品（如变频器、高效电机）、流程和能源管理系统实现节能,并计算节能效果.因此,我们提供的节能服务既有标准化的流程,又有可量化的服务价值.更为重要的是,服务成为产品,更要“产品化”,即可复制,可推广,成为真正的业务模式.西门子的全生命周期管理、全厂维护、设备监控和保障、资产管理、节能等都已经成为我们的服务产品.作为产品供应商的领先者,在服务导向的今天和未来,西门子更希望成为自动化服务供应的定义者和领先者. 听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：可量化的价值应该是服务创新的核心体现,但受制于习惯和观念,用户对于服务价值的接受可能尚待时日. 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：“服务产品化”解决了服务的价值量化问题,当服务价值可视后,剩下的就是“价值销售” —所谓的价值销售,也就是让真正在乎价值的人看到服务的价值所在. 关于西门子,谁在乎价值？当然是企业的经营管理者.他深谙市场竞争之激烈,知道减少损失、降低成本就意味着竞争力的提升.例如,当供应商销售 PLC时,只会告诉用户,自动化系统能提高效率和质量,而不会去主动分析,如果控制系统宕机将会造成怎样的损失.甚至,采购控制系统的主管可能也不会关心.但是经营管理者明白,停机就意味着延误交货期,甚至可能失去客户；高能耗就意味着成本增加,利润减少.当然,要做好价值销售,还必须先了解客户需求,成为解决用户问题的咨询师和帮助者,抑或成为用户可信赖的合作伙伴.只有这样,才能让企业管理者接受我们的分析和服务,并理解服务的价值,最终乐意为之埋单. 听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：当供应商试图为用户提供更多的增值服务时,可能已经在超越自动化产品和系统的范围,要涉足机械设备、生产工艺等,要具备更多的 Know how,服务提供者如何做到？ 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：供应商首先是自动化系统平台的提供商,因此其增值服务不能脱离自己的产品和系统.供应商应该把自己的 Know how与用户需求结合起来,与用户、系统集成商共同合作,才能真正做好服务.另外,增值服务仍属于新兴产品,供应商应侧重于不同的行业进行深耕,分析不同的行业需求有针对性地提供不同的服务,以不断积累服务经验.例如,冶金行业中的大企业自动化程度很高,都配备能力较强的工程师团队,因此,其服务不需要简单的维护维修,但是需要备件和备件的保障供应；其升级改造,不会完整交给供应商来完成,而是与供应商进行合作.而对于轮胎、食品饮料这种高效率生产行业,必须确保旺季不停机,因此它们不但需要备件的保障,还要维护保养、生产保障、资产管理的合同服务. 听这些人说,自动化向服务化演进 潘英章：当我们提到服务时,服务满意度成为一个重要的考核标准,甚至在某些时候成为最终标准.而满意度是被服务者的主观判断,服务提供者怎样能确保用户满意度？ 听这些人说,自动化向服务化演进 王平：服务满意度需要依靠系统的服务管理来达到,服务管理的核心是人才管理和知识管理.在知识管理方面,我们从国内到德国总部都提供大量的培训,同时所有的经验积累都整理成可共享的资料和数据库,这些就形成了我们的知识管理体系.另外,服务是人与人的交互,因此从服务的流程到服务的人员均应以人为中心,建立以用户为中心的服务文化.服务人才的培养除专业知识培训之外,我们在人才的选择方面还有“复合素养”要求.服务者应具备高情商,天天想着自己要成功的人不一定是好服务者,乐于帮助别人成功,善解用户需求且长于与人沟通者才是理想的服务者性格；服务需要创新,因此服务者也需要高智商；服务需要与不同性格、不同文化背景的人沟通,因此服务者还需性格温和、心思缜密,才可能带给客户良好的服务体验. 智能机器的时代即将来临.西门子股份公司技术官兼管理成员博乐仁阐释了西门子是如何利用人工智能技术推动行业转型的.对西门子而言,不论是燃气轮机的自主,还是改善对智能电网的监测,抑或为工业设施提供预测性维护,人工智能技术都蕴含着巨大潜力.我们一直在利用人工智能.在人工智能的工业应用领域,西门子具有领先优势.我们能够提供新服务,助力客户提高生产力和生产效率. 人工智能是西门子的领先技术领域之一.30多年来,我们一直在这个领域开展深入研究.早在20世纪90年代,西门子就已为炼钢厂部署神经网络.如今,西门子有大约200位从事数据分析和神经网络研究.我们目前的研究重点是增强学习和深度学习等领域.这意味着什么呢？神经网络节点之间的连接类似于生物体大脑神经元之间的联系.这些联系使网络能够学习如何解读数据并作出决策.我们的深度学习技术使用了数以千计的模拟神经元和模拟神经元之间数百万个连接. 关于西门子,智能数据分析,虽然人们津津乐道于人工智能如何在围棋和牌等策略中大获成功,西门子却在利用人工智能来工业设施,并将人工智能应用于配电、电机和轨道技术等领域的各种实践中.比如说,我们正在利用人工智能来帮助我们的一位客户改善燃气轮机的运行.通过对工况及其他数据的学习,人工智能系统可以大幅降低有毒氮氧化物的排放,而不影响燃气轮机的性能或缩短其使用寿命.我们也在利用人工智能技术改善风机的运行.人工智能系统可以根据不断变化的风向自主调节转子位置,从而提高风电场的发电量.我们基于云的开放式物联网操作系统MindSphere也从智能数据分析中获益,如在预测性维护及借助人工智能来系统和设施运行.MindSphere能够分析运行数据和传感器测定数据,并由此检测出设施和自动化系统内的异常情况. 全系统监控,在自动化程度很高的现代化工厂,网络中有数以千计的独立组件.除了生产机器及其控制器之外,这些组件还包括监控装置的传感器及计算机和服务器.迄今为止,生产工厂监控主要分为两部分：自动化层面的监控,即监控机器通过Profinet行业标准进行的通讯,和跨生产通讯层面的监控,即监控独立系统间的通讯. 关于西门子,全系统监控Sinema Server V13能将这两种监控结合在一起.它的软件可自动探测网络中所有的Profinet和以太网设备.因此,维护人员仅通过单个用户界面就可了解整个网络的状况.而针对每个设备,软件都可检测出其设备制造商、组件型号、现状、精确位置及装载软件版本等信息.它还能从西门子Simatic控制器及联网设备中读取更多信息,从而实现故障探测等功能. 关于西门子,全系统监控此外,数据还能传输给外部应用.这些数据可在之后用于了解在特定位置使用了哪些组件或所有设备类型是否均使用了相同版本的软件等.该软件实现了系统化追踪不同通讯层级状态间是否存在特定关系的功能.譬如,企业将能够清楚地了解网络传输干扰是否及如何影响生产可用性. 工业软件：“跳出盒子”的思考 自动化技术现在已经深入到我们日常的生活中,软件技术由何偿不是呢？许多的科技设备都需要依托的软件来运行,我们工程师们几乎整天都在对着软件进行操作,而我们对于这些工业软件又了解多少,是否的发挥了工业软件的效用了呢？在工业自动化领域打拼多年的工程师们,往往习惯了一成不变的“硬件式”思考,借用一句俗语“跳出盒子的指南写在盒子之外”,那么对工业软件的分析也许有助于我们跳出已有的硬件“盒子”,工业软件的魅力在于她可以为自动化工程师们打开异彩纷呈的世界 关于西门子,工业软件带来的革新远不仅此.企业都把资金视作自己的血液,怎样使“血液”在企业中循环得更加顺畅呢？如果企业的电气主管可以预测设备多长时间以后会出现故障,就可以减少停机时间；如果研发主管可以预测新一代产品有哪些缺陷,就可以避免召回所引起的损失；如果客服主管可以准确地知道用户是谁以及他的购买习惯,就可以提供更优质的服务——这一切,都离不开工业软件的支持与分析,她将带来的是商业模式的转变 交通灯、行李输送带、暖通系统、信件分拣系统、钻探设备......自动化无处不在,在过去数十年内席卷着工业领域.微型控制器现在可以藏身于任何设备中发挥控制功能,而超脱于整个生产系统的复杂度和节点数的限制.作为和工业自动化并行的操作环境和产品本身,机械、系统、产品的更新换代,这一系列相关流程都已经被数字化控制,也就是通过各种工业软件被掌控着.随着控制系统复杂度的持续增强,最的手段逐步转变成对于工业软件的革新和.工业软件就像自动化这个大机器里面的智慧大脑,它不仅能够带来工艺上的改进,技术上的改变,生产中的高度透明化、可视化,还可带来众多管理和观念上的改变. 软件技术的飞速发展导致了一个全新商业模型的产生.往往产品的复杂性导致了产品装配过程的复杂性,这是影响产品制造周期最主要的因素.来自航空领域的工程师提到：“产品装配在整个制造过程中,占据了重要的地位.据我们统计,产品的装配费用占整个生产成本的30%-50%,乃至更高,因此以提高质量和效率、降低成本为目标,对产品装配工艺进行改进和再规划,是增强我们企业竞争力的重要环节.传统装配工艺缺乏事前的虚拟仿真手段,装配工艺的可行性很大程度取决于工艺人员的个人经验,很多装配工艺问题只有在生产现场才能被发现,这导致了生产现场的工程更改工作量巨大、生产周期长、生产成本高.”因此,虚拟模型现在正在变得越来越重要,乃至成为了决胜性因素.整体解决方案的供应商们必须有能力提供具备整个产品生命周期管理能力的软件,以及在这些软件的支持下运行的系统、元件和产品. 关于西门子,物联网技术的推动也将使得工厂内的数据变得越来越庞杂,因此要求软件必须支持足够复杂的计算和分析.们估算了工厂内部数字化信息的增长量级,大约五年以10倍的速度前进.因此虽然我们的存储能力和计算速度在以摩尔定律的形式前进着,但是仍旧不能满足数据量爆发式增长的需求,对软件和设备智能化的需求随之产生.数字化是一个漫长的演进过程,已经渗透到企业的各个方面,包括产品、流程、服务、规章等,一切都被软件和网络所承载.所有的产品,从机床到手机,从到汽车照明系统,都向着更加智能的方向发展.同时随着智能化和联网设备量的几何级增长,管理如此庞大的控制对象成为智能软件的又一个挑战. 关于西门子,将汽车进行联网构成的车联网,能够使得汽车具备通讯能力,避免事故的产生和交通拥堵.还不仅仅如此,车载的分析软件能够自动识别路面情况,根据上坡下坡和周遭情况自动换挡,据分析可以节省最多 30%的油量.许多服务提供商、厂商、研究机构和组织正在大规模推动这些技术的应用.虽然大家都看到了未来的发展前景,但是现状的改变还有待时日.港口、机场、车站都已经使用了各式软件,然而这些软件之间却缺乏了交互和联网能力,使得信息孤岛的情况不可避免.这些系统之间的数据没有形成标准格式,也很少存在软件之间的信息共享. 关于西门子,西门子的最近一系列举措都在推动工业软件大踏步的向前发展.未来的策略非常明确,工业软件必须足够开放和标准化.西门子的各个软件之间形成了信息共享的通道,整个平台可以被用于各种应用.比如拥有西门子PCS7系统和COMOS软件解决方案的有效结合,工厂业主在实现可靠、安全的过程控制的基础上,更能实现工程设计和运营领域的连锁,工作流更高效,生产力更高,质量更好.在不远的将来,各个协作部门之间将通过工业软件进行更有效的协同,工业软件还能协调设计单位的各方数据沟通,工程实施方与设计单位的沟通.为了能够在更广泛的领域内推广工业软件的使用,标准化是必不可少的一个过程.这些标准除了标准化组织的推动之外,企业的力量也不容小觑.的企业做标准,西门子在这方面付出了极大的努力. 西门子集团涉足的产业很多,而且其中与制造有关的业务很多.因而,西门子本身就是PLM软件和MES系统的大客户.很多人也许还不知道,西门子的软件工程师甚至比微软的还要多.目前,西门子内部正在部署Teamcenter系统,涉及全球50个地点,超过2万个用户.用自己的软件来对自己的产品进行全生命周期管理,是西门子的魄力.因为西门子对自己的工业软件产品具有十足的信心,工业软件同样是西门子深感自豪的产品线,她与西门子的硬件产品一样出色、可靠. 关于西门子,“十年前,自动化的应用门槛相对较高,用户的要求较为单一.用户对自动化的关注点多集中于产品和系统的性能上,以 PLC为例,用户在产品选型时主要看谁的速度更快,鲜少关注真正的应用服务.”葛先生此话代表了十年前自动化用户的需求和服务状态.本世纪前十年,受城市化、工业化快速发展,自动化为满足规模化产能需求而飞速发展.用户需求以产品系统的采购和应用为主,如何提高生产效率是当时用户最关注的问题,相应衍生的服务则游离于难有保障的售后承诺边缘,处于附属地位. 关于西门子,“现在,自动化技术发展迅速,产品和系统的技术含量更高,使用更加人性化.供应商已将许多的功能进行整合,通过合理的设计使产品更易掌握、操作.产品和系统的高性能不仅仅体现在处理速度更快、容量更大,还要看如何能及时准确提供产品、系统自身运行信息、健康状态.因此,这种植入产品的‘易用’服务成为用户更为关注的要素.”葛先生认为,随着用户和自动化应用趋于成熟,用户需求也渐趋理性.在二次开发阶段,专业技术支持、模块化设计、人性化服务可以缩短开发周期.因此,基于产品系统的支持服务和融于产品系统中的设计服务,成为当下用户进行产品选型时与性能并重的考量指标. 关于人工智能,你需要知道这件事,在计算机科学里,人工智能是一个跨学科的研究领域.根据研究目标的不同,它涉及数学、信息学、语音识别、计算机视觉和机器人学等学科的解决方案.而自从研发人员开始教导计算机理解同情、快乐和愿意提供帮助等情感后,心理学和哲学模型也被纳入了研究范围内.此外,由于计算机程序还需要在自主驾驶或保险公司的管理等工作中做出决策,它还必须能够回答法律领域,尤其是涉及责任求偿等方面的问题. 关于人工智能,你需要知道这件事,趋势一：深度学习.深度学习是指通过多层人工神经网络进行学习.这种网络模型以人类神经系统为基础.在人类大脑中,神经通路使用得越多就会越活跃,而这一点同样适用于软件网络.趋势二：强化学习,传统机器学习模型在数据中集中寻找固定模式,而强化学习程序则更进一步.它们会做出决策以尽可能地实现特定的目标.这体现了从预测性分析到指导性分析的过渡.趋势三：自然语言处理,自然语言处理和自动语言识别同为应用最广泛的人工智能技术.无论是谷歌的搜索功能、Siri的语音指令还是亚马逊Alexa对家用电器的控制,它们都是以语音识别和理解为基础的. 关于人工智能,你需要知道这件事,未来,在人工智能的辅助下能够学会简单流程的机器人将被用于支持工厂、仓库、和养老院的工作人员.而能够自主决策的程序很快也将可以处理像归档和标准化程序通讯这样的简单管理工作.在互联电动交通领域,自主驾驶的车辆会相互协调,以道路交通.这可以让大城市免于交通瘫痪,并且更加宜居.们还发现,智能诊断系统可以为人们带来巨大的益处.经过训练,这些系统可以用来探测异常情况,并提供初步分析. 关于人工智能,你需要知道这件事,新的经济影响因素,认为,人工智能技术正在给经济活动带来根本性的转变.现在,经济增长的关键因素不再是资本或劳动力,而是取决于工业如何充分利用人工智能技术带来的机会.这种新的增长模式的基础是数据.在未来,数据对商业和工作环境的价值堪比20世纪70年代的矿物油对二者的价值.同时,数据是机器学习的基础：一个程序所处理的数据越多,它就越能地完成故障检测、预测、语音识别或运动等操作. 关于人工智能,你需要知道这件事,如今,互联网搜索引擎、汽车和立体声音响系统等都可以提供简单指令的语音服务.现在,西门子已开发出一个原型系统,它能够接收使用者提出的与机组和轨道系统等相关的专业、复杂的维修与维护问题,并以语音形式作出回复.如今,搜索引擎、汽车和家庭立体声音响系统等都纷纷提供了语音服务.然而,这种语音服务通常仅限于单一指令,如开启搜索引擎或开灯.它也因此有两大缺点,即不能完成复杂任务,且不能提供针对特定产品的信息或指示.为此,新泽西州普林斯顿西门子美国研究院的Michael Golm博士带领一组研究人员研发出了一项技术,能够使用现有的语音识别软件,以语音方式解答现场服务工程师的疑问.。SINAMICS V20与SIMATIC相结合西门子一站式提供适合通用运动控制应用的解决方案.“SINAMICS 应用示例”展现了SIMATIC 控制技术与SINAMICS驱动技术之间完美的协同增效.

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