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什么時候是工廠購買電和重要原材料的時機呢？是否可以足夠精確地預(yù)測風(fēng)電場每小時的發(fā)電量？這樣就知道什么時候該使用備份的燃?xì)獍l(fā)電機。西門子正在開發(fā)這種技術(shù)，以確定、跟蹤并了解這種系統(tǒng)和趨勢背后的關(guān)鍵指數(shù)，這樣就可以大大提高預(yù)測結(jié)果的精確性。

休息一下，向窗外眺望一下。看到什么了？看不太清楚的形狀——是建筑物還是樹木？假如你從來沒有見過高樓或者樹木，從來沒有聽說過這些東西，進(jìn)入視線的可能確實就是令人費解的亂糟糟的東西?，F(xiàn)在你看到的不是那種讓你費解的東西，這是因為你里已經(jīng)有一些模型，這些模型將進(jìn)入你視線的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，這樣，你馬上就辨認(rèn)出這些事物了。

現(xiàn)在，復(fù)雜的人工系統(tǒng)也遇到了同樣的挑戰(zhàn)。但是，我們這里說到的模型要能夠識別一些多面的、人類所無法感知的模式。隨著它們不斷成功，它們成為預(yù)測賴以依據(jù)的模式。

這的確是行之有效的！現(xiàn)在，西門子正在開發(fā)的這種預(yù)測技術(shù)，能夠驚人地抓拍到未來的一些片段，包括從燃?xì)廨啓C到風(fēng)電場的發(fā)電量、運動模式、系統(tǒng)的維護(hù)需求，經(jīng)濟發(fā)展的趨勢，如原材料價格和股市的走勢等。確實，西門子已經(jīng)通過其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件環(huán)境（SENN）學(xué)習(xí)體系的預(yù)測結(jié)果，決定了在德國購買多少電，在范圍內(nèi)采購多少銅。高級研究員Hans-Georg Zimmermann博士認(rèn)為，“這是同類產(chǎn)品中*的高維度、非線性建模體系”。正是得益于20多年來將數(shù)學(xué)研究、軟件開發(fā)和現(xiàn)實世界應(yīng)用相融合的經(jīng)驗，SENN才能夠比其他項目更連貫而且持久地專注于預(yù)測學(xué)。

Zimmermann曾為預(yù)測學(xué)的60多個行業(yè)應(yīng)用奠定了數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，注冊了22個以保護(hù)相關(guān)軟件系統(tǒng)的建筑模型。他還在大學(xué)里開辦計量金融學(xué)講座，分析為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比傳統(tǒng)的基于線性邏輯的預(yù)測系統(tǒng)更具優(yōu)勢。“神經(jīng)系統(tǒng)可以應(yīng)對現(xiàn)實世界應(yīng)用問題，不管其內(nèi)在問題是如何非線性或多維度的。另外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為時間結(jié)構(gòu)建模提供了一個優(yōu)美的框架，”他說。例如，在近期一項研究中，Zimmermann的團(tuán)隊用SENN和一個線性模型較量，對16種電氣控制柜的需求做出預(yù)測。兩種系統(tǒng)均對全年每個月電氣控制柜的銷售做出預(yù)測。但是SENN考慮了外匯匯率以及自動化系統(tǒng)市場波動等因素。結(jié)論是：SENN的平均誤差率僅為23.3%（和實際需求相比）——比線性模式的誤差要少很多，后者的誤差率是52.6%。“這種極為精確的需求預(yù)測可以用來優(yōu)化供應(yīng)鏈，降低成本，”Zimmermann指出。

SENN還能夠用來預(yù)測風(fēng)電場的發(fā)電量。例如，丹麥的西門子風(fēng)力公司使用SENN預(yù)測一個大型風(fēng)電場72小時內(nèi)每小時的發(fā)電量。當(dāng)時，可以參考的天氣預(yù)報信息只是一個粗糙的網(wǎng)格圖，SENN用它來預(yù)測當(dāng)?shù)氐碾娏?yīng)。

“隨著風(fēng)電等可再生能源在總體能源構(gòu)成中的所占比例不斷上升，” Zimmermann說，“不僅要能夠預(yù)測需求，還要預(yù)測供應(yīng)量。預(yù)測很重要，這樣我們才能夠知道什么時候需要啟動備份的燃?xì)獍l(fā)電系統(tǒng)。”在這種想法的驅(qū)使下，Zimmermann的團(tuán)隊開發(fā)出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的設(shè)計依據(jù)是影響風(fēng)力發(fā)電的主要參數(shù)。目標(biāo)就是創(chuàng)造一種軟件模型，用數(shù)學(xué)手段反映現(xiàn)實世界，Zimmermann 說。但是他解釋道，初模型并不知道每個參數(shù)的重要性——正是從這里起，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能力就開始發(fā)揮了作用。所有系統(tǒng)初都知道一點，根據(jù)訓(xùn)練階段輸入的數(shù)值，慢慢地，它要計算出一個較接近風(fēng)電場真正發(fā)電量的數(shù)值。

起初，模型計算的結(jié)果和實際數(shù)據(jù)之間的差異很大。但是，慢慢地，學(xué)習(xí)型運算法則開始不斷修正模型中的不同參數(shù)，這樣預(yù)測就越來越接近實際結(jié)果了。

系統(tǒng)可以在數(shù)以千計的信息往復(fù)中衡量錯誤率，它開始得出的只是隨機數(shù)據(jù)，但是系統(tǒng)逐漸就會確定輸入?yún)?shù)的不同權(quán)重組合會導(dǎo)致相應(yīng)的結(jié)果。“就像在足球比賽中學(xué)習(xí)如何射門一樣，”Zimmermann說，“你所知道的就是你要把球射入球門。通過一系列的嘗試和錯誤，在上千種可能影響結(jié)果的組合情況中，機器慢慢學(xué)會如何計算。”

后SENN果然正確地預(yù)測出風(fēng)電場的發(fā)電量。在預(yù)測輪機每天整體電力供應(yīng)水平（根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差計算）時，平均誤差現(xiàn)在已經(jīng)降到7.2%——比競爭對手的物理學(xué)模型要低整整三個百分點。眼下，研究人員還在為光伏電站研發(fā)類似的模型。

量化未知事物。Zimmermann團(tuán)隊同時還為燃?xì)廨啓C中氮氧化物（NOx）的排放量開發(fā)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這種模型可以用來分析各種輸入變量和輪機的輸出功率的關(guān)系。和預(yù)測風(fēng)電場發(fā)電量一樣，SENN開始只是輸入原始數(shù)據(jù)，并給其指令，讓它慢慢計算輪機的實際輸出功率。然而，當(dāng)它認(rèn)識到變量之間的關(guān)系以后，模型的預(yù)測越來越接近真實數(shù)據(jù)，簡直像在復(fù)制燃?xì)廨啓C的行為。終，模型*能極為精確地實時預(yù)測輪機的行為。

但是，輪機——或者其他復(fù)雜系統(tǒng)——實際涉及到的變量要遠(yuǎn)比已知的變量更多。Zimmermann指出，“有一些變量是沒法測算的，還有一些是我們根本不知道的。”這些隱性的變量會使不確定性加大。“考慮到這一點，” Zimmermann說，“我們已經(jīng)找出了一種解釋不確定性的新答案——即，可見的和隱性的變量之間的互動。”

相比較而言，機械和經(jīng)濟動態(tài)體系中測量不確定性的標(biāo)準(zhǔn)做法就是，把模型的預(yù)測結(jié)果和實際發(fā)生的情況之間的偏差歸結(jié)為風(fēng)險預(yù)期。其內(nèi)在的假設(shè)就是，過去推導(dǎo)出的不確定性模型要能夠很好地預(yù)測未來的風(fēng)險。

誰的神經(jīng)單元多？蛔蟲302個 果蠅100,000個 蟑螂1,000,000個 章魚300,000,000個 人類100,000,000,000個 大象200,000,000,000個

“但這并不普遍適用于金融界，包括銅和電的價格，”Zimmermann警告說，“這樣的話，不確定性可以從現(xiàn)在不斷向未來擴散，隨著時間的推移，歷*模型的錯誤會被疊加，這種誤差就會變得越來越大。”相反，根據(jù)Zimmermann的方案，由于不會明確地重建隱性系統(tǒng)變量，就可以通過分析不同情形的分布，在一次性預(yù)測中量化不確定性。這樣，不同情形之間波動的范圍就是風(fēng)險的水平?；诓煌樾?，若每種情形出現(xiàn)的概率一樣，那么相應(yīng)的概率的平均值計算出的結(jié)果就可以被認(rèn)為是未來可能的趨勢。“因此市場風(fēng)險的特點就是不同情形之間的差異，” Zimmermann說。他解釋說，根據(jù)有限的觀察，總會有多種方式能夠?qū)﹄[性變量進(jìn)行重建，這樣就會導(dǎo)致對未來的預(yù)測出現(xiàn)不同的結(jié)果。

西門子已經(jīng)使用這些方法來決定采購更多的電和銅。“這不單純是一個關(guān)于未來的預(yù)測模型，”Zimmermann補充道，“這些方法還可以展示出不同的未來情形并對其做出評估。”

今后幾年里，預(yù)測學(xué)將會如何發(fā)展呢？顯而易見的是，如果可以參照過去，那我們將得出越來越精確的預(yù)測。Zimmermann指出，不僅僅是SENN模型的認(rèn)知每天都在增長，在這些模型越來越能真實反映現(xiàn)實的同時，其研發(fā)者也在從所產(chǎn)生的各種模型中學(xué)到了更多東西。

巨大的潛力。除可以預(yù)測能源和原材料的價格，預(yù)測風(fēng)電場發(fā)電量和輪機功率外，SENN的潛力巨大，幾乎可以預(yù)測各種現(xiàn)實應(yīng)用。它能夠輔助做出當(dāng)代挑戰(zhàn)性、復(fù)雜、昂貴的決策，即，有關(guān)公路、航空、水資源以及電力基礎(chǔ)設(shè)施方面的城市或者區(qū)域性投資決策。SENN作為決策支持系統(tǒng)的潛力確實已經(jīng)在西門子得到了驗證，比如在工廠建設(shè)前，它被用來計算并決定不同選址方案的長期優(yōu)勢。

芝加哥商品交易所。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件環(huán)境（SENN）幫助西門子選擇 時機來完成范圍內(nèi)大規(guī)模的銅采購

除了這些呢？有關(guān)我們和未來之間關(guān)系的模型正在開發(fā)過程中，在西門子內(nèi)網(wǎng)上以SENN預(yù)測服務(wù)器的形式進(jìn)行展示。這一系統(tǒng)被用于向內(nèi)部客戶介紹SENN的潛能。

再過十年，我們或許就可以將SENN應(yīng)用程序下載到監(jiān)視器上，來了解我們的家庭、車輛、企業(yè)以及供應(yīng)鏈，對其做出判斷并實現(xiàn)功能優(yōu)化。SENN的未來版本甚至還可能給出不同的方案選擇，支持較合理的、個性化的營養(yǎng)、醫(yī)療、教育、和理財方式。畢竟，每一個問題都可以在未來的某個角落里找到答案。

“預(yù)測學(xué)是一場比賽，”Zimmermann說，“比賽的對手是不斷復(fù)雜的現(xiàn)實世界和我們通過信息技術(shù)用數(shù)學(xué)反映現(xiàn)實的能力。SENN模型就是一個例子，二者正在相互趕超。”

 也就是說，實際的PLC工作過程總是：公共處理——I/O刷新——運行用戶程序——再公共處理——?反復(fù)不停地重復(fù)著。圖2b所示的是實際的過程。
      此外，PLC上電后，也要進(jìn)行系統(tǒng)自檢及內(nèi)存的初始化工作，為PLC的正常運行做好準(zhǔn)備。
      用這種不斷地重復(fù)運行程序以實現(xiàn)控制，稱掃描方式工作。是PLC基本的工作方式。
      此外，為了應(yīng)對緊急任務(wù)，PLC還有中斷工作方式。在中斷方式下，需處理的任務(wù)先申請中斷，被響應(yīng)后停止正運行的程序，轉(zhuǎn)而去處理中斷工作（運行有關(guān)中斷的服務(wù)程序）。待處理完中斷，又返回運行原來程序。
      PLC的中斷方式的任務(wù)，或稱事件，是分等級的。同時出現(xiàn)兩個或多個中斷事件，則優(yōu)先級高的先處理，繼而處理低的。直到全部處理完中斷任務(wù)，再轉(zhuǎn)為執(zhí)行掃描程序。
      PLC對大量控制都用掃描方式工作，而對個別急需的處理，則用中斷方式。這樣，既可做到所有的控制都能照顧到，而個別應(yīng)急的任務(wù)也能及時進(jìn)行處理。
      當(dāng)然，PLC的實際工作過程比這里講的還要復(fù)雜一些，分析其基本原理，也還有一些理論問題。但如果能弄清上面介紹的思路，也可知到PLC是怎么工作的了。
符合在軌道機車上的電子設(shè)備使用標(biāo)準(zhǔn)（EN 50155，溫度 T1，1 類）
產(chǎn)品特點 Features
? 具有中、大容量的程序存儲器和程序規(guī)模的 CPU，支持SIMATIC 工程工具的可選使用
? 對二進(jìn)制和浮點數(shù)運算具有較高的處理能力
? 在具有集中式和分布式 I/O 的生產(chǎn)線上作為集中式控制器使用
學(xué)習(xí)PLC首先要選好學(xué)習(xí)那一個廠家的PLC，日系的 PLC內(nèi)部軟件集成度高應(yīng)用簡單．早期的OMRON、三菱應(yīng) 用比較多、現(xiàn)在由于貿(mào)易和間的合作關(guān)系應(yīng)用西門 子PLC、羅克韋爾的多一點，（盡管說學(xué)一種品牌學(xué)精深 了，其他的也會很快上手，但人的精力是有限的，一定 要把有限的精力用在應(yīng)用較廣泛、有潛力、有發(fā)展的一 個方向上，不過對于各個牌子的PLC都有所了解，包括進(jìn) 口的，國產(chǎn)的，這些都有相對應(yīng)了解，對于每個PLC的特 性，優(yōu)點缺點，這些有更好的了解，那么以后將是市場 上*的人才。）
? PROFIBUS DP 主站/ 從站接口
? 用于大量的 I/O 擴展
? 用于建立分布式 I/O 結(jié)構(gòu)
? 經(jīng)由 PROFIBUS 的等時同步模式
技術(shù)參數(shù) Specifications
參數(shù)項目
持用戶程序保護(hù)、密碼保護(hù)；帶有S7塊加密功能寬×高×深（mm）
40×125×130重量290g選型指南 SelectionData
西域訂貨號 制造廠產(chǎn)品型號 處理時間（μs） 型號 內(nèi)置存儲器 AI AO DI DO 接口類型 通訊協(xié)議 連接器
RUZ590 6ES7313-6CG04-0AB0 0.07 CPU 313C-2 DP 128 KB 0 0 16 16 集成RS無論是生產(chǎn)過程中的性能擴展、優(yōu)化，亦或是現(xiàn)有設(shè)備的現(xiàn)代化升級改造，西門子作為優(yōu)秀的合作伙伴值得您信賴，成熟可靠的工廠范圍內(nèi)全集成自動化系統(tǒng)，持續(xù)提升企業(yè)市場競爭力。憑借豐富的行業(yè)經(jīng)驗與資深的專業(yè)背景，西門子專業(yè)的解決方案可實現(xiàn)虛擬規(guī)劃與實際生產(chǎn)的*銜接。這一系列驅(qū)動與自動化產(chǎn)品涵蓋整個生產(chǎn)鏈，從初期的生產(chǎn)規(guī)劃到工廠工程組態(tài)，從實際的生產(chǎn)運行到后期的系統(tǒng)維護(hù)，從生產(chǎn)車間到運營管理，。
工廠自動化解決方案的顯著優(yōu)勢
連接 ERP - 自動化層級與管理級的*互連
生產(chǎn)線監(jiān)控系統(tǒng) (LMS) – 生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實時自動采集與分析，確保工廠性能持續(xù)性優(yōu)化
生產(chǎn)線可視化系統(tǒng) (HMI) – 基于預(yù)組態(tài)的模板，所有運行狀況一目了然
生產(chǎn)線控制單元 (LCU) – *協(xié)調(diào)所有設(shè)備運轉(zhuǎn)速度，實現(xiàn)生產(chǎn)線應(yīng)用優(yōu)化
?工廠數(shù)據(jù)接口 – 實現(xiàn)各類標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備的快速集成
?全集成自動化
全集成自動化是西門子食品飲料行業(yè)解決方案的核心技術(shù)，也是工廠自動化實施的根本所在。這種開放式系統(tǒng)架構(gòu)包含一系列精心設(shè)計的系統(tǒng)組件，可適用于所有生產(chǎn)過程。其中，不同系統(tǒng)組件*協(xié)同、無縫銜接，*滿足各種高可靠性工業(yè)任務(wù)需求。以上諸多特性全都基于性能共享：統(tǒng)一*的數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，標(biāo)準(zhǔn)軟硬件接口。這種系統(tǒng)架構(gòu)優(yōu)勢彰顯：工程組態(tài)與，產(chǎn)品面市時間大幅縮短，同時生成加工的靈活性顯著提升。
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西門子的工廠自動化解決方案功能強大且涵蓋所有項目階段，可實現(xiàn)工廠項目全面獲益。
... 設(shè)備安裝
憑借數(shù)據(jù)塊、連接方式與用戶界面標(biāo)準(zhǔn)化，不僅工程組態(tài)速度大幅提高，同時還顯著降低了錯誤機率。