承德市西门子代理商

承德市西门子代理商针对中国工业客户推出数字化企业评估工具，并引入“数字化企业指数”概念。该工具旨在帮助中国企业从战略规划、组织管理、系统集成、生产现场、数据管理、数字化应用等六大维度深入了解自身的数字化发展进程并获得具有针对性的实施建议，找到数字化转型升级的切入点和行动方向。截至目前，已经生成近2000份评估报告。

“西门子对中国工业发展有着深刻的理解和洞察，我们已经在数十个行业为数百家中国企业提供了数字化企业解决方案。”西门子（中国）有限公司数字化工厂集团总经理王海滨表示，“我们希望依托西门子在全球数字化领域的丰富经验，与不同行业、不同发展阶段的企业共同打造量身定制的数字化路线图，以帮助客户切实收获数字化红利。”

随着近年来数字化与智能制造逐渐从理论走向落地，以及市场的竞争日趋激烈，越来越多的企业意识到转型升级的重要性。数字化企业评估工具将数字化企业发展程度以“数字化企业指数”的形式，分别在六个维度中以0-4.0分为五个层级。首批参与评估的企业整体数字化企业指数为2.1，仍处于发展阶段，升级潜力巨大，而不同行业的企业数字化程度各异。航空航天和汽车制造等领域的部分企业的数字化企业指数达到3.5以上，已经具备向“工业4.0”愿景迈进的实力。

同时，评估结果显示企业对数字化转型需求迫切，提高运营效率、降低成本、提升产品质量和实现个性化定制的柔性设计及生产是企业转型的主要驱动力。此外，企业在数字化转型中遇到的挑战在于如何进行早期、系统的规划，

以提高工厂效率，已经成为生产企业的主要诉求。为此，西门子开发出全新simatic s7-1500 r/h系列冗余控制系统。基于标准型simatic s7-1500 cpu，承德市西门子代理商采用透明化编程方式，使用tia portal step 7编程语言进行编程，把程序从标准系统迁移到冗余系统，无需额外工作。simatic s7-1500r/h凭借其高可用性，能够防止数据丢失以及避免停机。此外，该系列控制系统采用profinet系统冗余的方式，可以充分利用profinet的、灵活、高性能的特点。

全新simatic s7-1500 冗余控制器涵盖三种cpu，分别为cpu1513r、cpu1515r和cpu1517h。其中，cpu1513r 和 cpu1515r适合中小型项目应用。如果一个cpu失效，备用cpu将自动接管程序控制工作，程序可以快速恢复运行，以防止数据丢失。此外，基于profinet系统冗余的通讯方式还可以提高设备的可用性。支持profinets2冗余功能的现场设备（例如et200sp/mp）通过profinet连接到冗余cpu，从而构成profinet冗余通讯，即使发生网络中断，现场设备也能继续工作。具有相似的功能特性的cpu1517h性能更强，适合大型项目应用。该系列cpu带有专门的光纤同步模块，可以实现快速、平滑的切换。未来，cpu1517h还将开发支持profinet冗余网络。

simatic s7-1500r/h能够地降低生产故障机率。例如，在生产、能源、供水系统、环境监控系统、机场助航照明、编组站系统等领域，能够避免控制器故障引起的停机；在行李处理、高架仓库、跟踪和追溯等领域，能够避免因工厂故障造成数据丢失而导致的高昂重启成本；在污水处理厂、隧道、船闸、楼宇系统等领域，即使没有监督和维修人员也能保障正常运行。

西门子simatic系列可编程逻辑控制器（plc）诞生于1958年，经过60年的发展和创新，从早的s3系列发展到如今的s7系列，已成为全球工业领域应用非常广泛的可编程控制器。

用于simatic s7-1500控制器和et 200mp i/o系统。simatic s7-1500tm神经处理器（npu）使用英特尔movidius myriad x视觉处理器（vpu），承德市西门子代理商能够实现神经网络的处理。新模块配有usb3.1接口和千兆以太网端口，通过sd卡获得训练过的神经系统中的功能。传感器的数据和来自cpu程序的数据，在神经网络的基础上进行处理。借助机器学习算法，诸如生产工厂的视觉质量检验或图像引导的机器人系统等应用将得以实现。这些行为从而变得更、更像人类专家。随着该模块的推出，西门子将更多的未来技术整合到工业应用场景。

simatic s7-1500 tm npu上安装的vpu采用英特尔新款 myriad x vpu 芯片，配有深度神经网络结构的专用硬件加速器。集成了图像处理单元与神经网络计算单元的myriadx是计算机视觉应用的先驱。嵌入式英特尔芯片可基于训练过的模型来加速图像处理过程和快速本地数据评估，从而工业自动化领域新的应用。

用户可以在s7-1500 tmnpu模块的集成接口上连接可兼容的传感器，例如摄像头或麦克风，传感器数据和来自cpu程序的信息，利用神经网络进行处理，处理的结果再在cpu程序中进行评估。利用传统图像处理技术识别工件时，地设置每个工件的数据；而应用学习算法对所识别的图像数据进行分析，工件数据的设置在一定程度上可以更加灵活。tensorflow等开放式人工智能框架就是应用于此。