西宁西门子数控系统供应商 操作人性化稳定度高

上海西齐机电设备有限公司

公司主要从事工业自动化领域设备的研发、销售、维修和承接自动化工程及技术服务等，集产品销售、自动化控制工程、设备维修为一体，销售西门子PLC、触摸屏、变频器、SITOP电源、数控系统(840D、802S/C、802SL、828D 801D)、伺服数控V20/V90/V80V60、软启动、备件等各系列产品。

我们在价格上有较大优势,更注重售后服务，现有大量现货销售，欢迎您来电咨询。 

本公司所有销售中产品均为西门子原装正品，质保一年，假一罚百！ 

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      为工业企业提供智能制造整体解决方案**层设计咨询和规划服务；

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      为工业企业数字化工厂产线设计、建设、互联互通等提供专业的产品、技术和服务。

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      为工业企业和**提供电气自动化控制、传动整体解决方案及项目集成、实施应用。

      为工业企业提供西门子工业软件及数字化工厂解决方案和实施服务。

      为工业企业提供西门子自动化控制、网络通讯、变频电机、低压元器件、智能仪表等电气控制、传动产品及高、中、低压、西门子8PT配电产品、能源集团自动化等产品、技术和服务。

      为工业企业智能装备层面提供自主知识产权的自动导引车、RFID、传感器、数据采集智能网关、低压配电柜、智能配电柜及电抗器、滤波器及快速布线端子板等产品。

及早预警

尽管诸如能源系统和运输系统等高级基础设施让我们的生活变得越来越舒适，但不论任何时候，只要它们发生故障，其后果会非常严重。为了防止运行中断，西门子正在与合作伙伴共同分析传感器数据，以帮助尽早探明技术问题。其目标是打造万无一失的稳健系统。

在**范围内，信息技术和互联网大大增加了需要储存起来的数据量。这些数据不仅包括Facebook等社交媒体平台上生成的信息，如图片、文字和视频，而且也有企业员工保存在公司内部网络中的数据，以及由传感器生成并通过互联网传送到数据库中的机器数据。

西门子软件平台连接了各种类型的数据库，从而有助于防止燃气轮机和蒸汽轮机发生故障。

据Forrester公司IT市场研究人员开展的调查，从2006年到2012年，**数据量增加了10倍。2012年，数据量**增至2.5泽字节以上。这是一个难以想象的巨大数字，后面有21个零。如果将这些数据储存到CD光盘中，那么，所使用的全部光盘摞在一起，可以从地球到月亮往返5次以上。而数据量还在持续快速增长。IDC市场研究人员执行的一项调查发现，到2020年，仅在西欧地区产生的数据量就有望增至5泽字节。一个艾字节等于10亿千兆字节，相当于装满200亿个文件柜的纸质文档所包含的数据量。一个泽字节等于1000个艾字节。

数据量增长如此迅猛的原因之一是移动互联网技术日益兴起。特别是智能电话中的应用程序生成了大量信息。每天有大约2.5泽字节数据在移动互联网上传输并保存到平台上。

迄今为止，这些海量数据在很大程度上尚未得到有效的开发利用。然而，归功于能够分析大量非结构化数据的“大数据”技术，这种状况即将改观。这项技术利用能够在对人类而言似乎是虚拟混沌的大量数据中发现出人意料的模式和新的相互关系的算法，实现这一点。根据这些信息，企业可以得出新的洞见，不仅能优化业务流程、产品、工厂和客户关系，而且可以管理复杂的基础设施，同时优化服务和维护。其目的是将关于机器和设备状况的传感器数据，与关于错误消息和质量保证统计数据的信息相结合。

得益于这样的信息融合，智能监控系统可以尽早检测出故障，以便在故障发生之前，更换缺陷组件，解决问题。譬如，在燃气发电厂，运动传感器可以测定出关于轮机磨损情况的参数值，然后，传感器会将这些数据发送至计算机系统。后者将分析这些数据，并且如果发现，譬如**出了诸如燃烧室较高允许温度等临界限值，就会触发报警。在位于慕尼黑的西门子*研究院（CT），Steffen Lamparter博士是业务分析与监控部门的*，他说：“这个系统已经相当有效。”

未来，研究人员很可能将这些数据与更多信息相结合并进行实时分析。这些信息涉及多种不同参数，包括发电量和电机电流变化。据保守估计，这样做可以将技术人员获取相关数据所需用时缩短至少25%。Lamparter指出：“因为平均而言，技术人员的工作时间有80%是用在收集数据上，我们预计，每年仅轮机检修一项就可节省**过100万欧元。”

已经在对西门子较新推出的H-Class燃气轮机进行这样的实时分析。西门子调试工程师可以随时随地立即从新近交付的轮机调取数据并进行分析。每一台燃气轮机都配备1500个传感器，用于以秒为间隔精确测定诸如温度、压力、气体成分和发电功率等等关键工作参数值。

不论是燃气轮机、联合循环发电轮机，还是其他系统，凭借西门子积累的丰富维修经验，西门子可以通过在运行数据和错误消息中执行智能搜索，得出更多洞见。然后，可以利用这些洞见来进一步优化个别系统。西门子打算创建一个计算机辅助*系统，用于分析设施故障与设施组件之间的相互关系。Lamparter解释道：“未来，设计人员在为新设施遴选组件时，将能够获取这些数据。通过这些信息，他们可以了解到组件的实际运行情况。”这样一来，所打造的设施从一开始就更加稳健。

从复杂数据中识别出模式。目前，欧洲开展的一个名为“Optique”的研究项目也在开发这样的方法和技术。在这个项目中，10个合作伙伴——包括像西门子和挪威石油企业Statoil公司这样的企业，以及欧洲各大高校的研究人员——正在开发用于提高复杂数据库搜索效率的基本技术。

该项目旨在将不同数据源和数据库彼此连接起来，并赋予其一定的智能性。其计划是使用强大的算法，以就在不久前还被视为不可思议的速度和质量水平，发现出人意料的模式和相互关系。

未来，在理想条件下，公司员工将能够使用言简意赅的问题，在由数百个相互连接起来的、结构互不相同的数据库构成的庞大数据池中搜索信息。搜索结果将有助于员工作出决定。而要想使其发生，我们还面临重大的挑战，这是因为信息的分布特性和缺乏统一数据模型。

虽然Statoil公司的主要兴趣点是在勘探新油田方面加强利用数据库，而Optique项目的西门子应用实例代表Mikhail Roshchin博士则希望优化利用数据，以改善发电厂轮机的预防性维护。他的目标是提高未来的电力网络的抗故障性能。西门子已经在向客户提供预防性轮机维护服务。Roshchin在报告中指出，“西门子的能源服务、石油和天然气以及电厂等业务部门正在通过部署专门的软件平台，达成这一点。”现在，西门子打算通过连接更多数据源，优化其预防性维护服务。

Lamparter解释道：“在这个项目中，我们的主要任务并非处理海量数据。轮机维护服务每天仅产生30千兆字节数据，数据池总容量为10兆兆字节。”将不同数据库整合起来，并同时将之与一个不断变化、膨胀的数据池连接起来，提出了一个远为严峻的挑战。Lamparter说：“因此，我们不得不持续不断地更新计算。这是一个艰巨的任务，特别是当需要尽可能地实时获得结果时。”

挑战：必须将多种不同类型的数据库整合、互连起来，而数据池则在不断变化和膨胀。

智能评估工具。必须采用其他方法，将诸如文本格式的错误消息等非结构化数据，与诸如机器参数值等结构化数据，相结合。譬如，西门子文本识别分析技术和图像分析技术可以将文本、语音、视频和图像等文件转换为可以分析的数据，使之有史以来**次在决策过程中发挥作用。然而，在这方面，要解决的难题是从逻辑上将各种类型的数据源和格式相互联系起来，以便得出关于缺陷和故障原因的结论。

在解释这个研究项目的另一个目标时，Lamparter的同事Thomas Hubauer说：“为了提高分析有效性，甚至为单独的数据库配备了智能评估工具。”因此，譬如，关键统计数据的计算可能不再要求将所有数据读入数据池。相反，仅需要与有关查询相关的样本空间。根据样本空间，可以计算出平均值和标准偏差等等数据。

不过，目前*依然需要其IT同事的帮助，才能从不同数据库获得信息。这是因为，必须首先选中现有信息并将之加载到特殊数据空间中，才能进行搜索。这要求专门知识，不精通IT技术的人难以胜任。然而，这种情况也将改变，因为“只有*自己知道，什么才是真正对他们有益的。”Hubauer如是道。因此，数据库搜索必须变得像使用谷歌这样的互联网搜索引擎一样简单。

Optique研究项目尚处于早期阶段。这个项目已于2012年11月启动，将于2016年年底结束。西门子对这个项目寄予了很高的期望。西门子*研究院的Gerhard Kress说：“我们预计，研究结果将可转用于其他大数据应用。”Kress负责协调西门子开展的大数据项目。

与西门子能源的同事一样，西门子医疗的*采用类似方法开发了用于计算诸如CT扫描仪X射线管等关键组件的缺陷概率的*系统。Kress说：“在决定系统可用性和图像质量方面，X射线管起到了至关重要的作用。TubeGuard能够在早期可靠地预测故障。”

有鉴于此，计算机断层扫描设备配备了传感器，用于监测诸如射线管电流、阳极转速和油温等关键参数。监测软件可以持续不断地将运行数据实时发送至西门子服务中心。Kress说：“有了这些数据，我们同事可以使用复杂算法来计算出数日内发生故障的可能性。”得益于此，检修工作人员可以及时与放射检查医师预约更换缺陷组件，而不会打断其工作。

Kress表示：“这个系统已经非常有效。”未来，海量数据和不同数据库的组合将为开创面向诸如过程分析等程序的新业务模式创造条件。在谈到这个系统的可能应用时，Kress说：“我们可以在大数据池中发现关联，识别出有助于改进医生办公室工作流程和程序的相互关系。这进而有助于稳定医疗成本。”然而，在实现这个目标之前，还需要开展大量研究工作。

公司主要从事工业自动化领域设备的研发、销售、维修和承接自动化工程及技术服务等，集产品销售、自动化控制工程、设备维修为一体，销售西门子PLC、触摸屏、变频器、SITOP电源、数控系统(840D、802S/C、802SL、828D 801D)、伺服数控V20/V90/V80V60、软启动、备件等各系列产品。

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供水管网的节约潜力

**近10%的人口喝不上清洁饮用水。原因之一是许多供水管网设施年久失修。西门子推出的一个崭新的在线平台将有望帮助解决这个问题。

Bichisan Viorel是罗马尼亚自来水公司Aquatim公司的一名自来水管网检查员。每天，许多像他一样的检查员都要在全国各地检查供水设施，并根据需要提交修缮申请。Aquatim公司总部主管Katalin Bodor博士说：“Timisoara是罗马尼亚*三大城市， 在这里，我们要在至少32个取样点抽取水样。”Viorel的标配装备包括若干玻璃瓶。他一边打开一只玻璃瓶，一边说：“我们将水样装在玻璃瓶里。”取样时，Viorel要保证不触及瓶盖内部。他解释道，“否则，检验结果可能不准。抽取这些水样是为了送到化验室进行检验，总共要检查20项质量指标。根据检验结果，我们可以就这座城市的整个供水管网得出一些结论。”

罗马尼亚仍有近半数人口喝不上清洁饮用水。在农村地区，这个问题十分严峻。

据欧盟资助的一个名为“Connect.Euranet”的倡议组织称，罗马尼亚有近半数人口喝不上清洁饮用水。农村地区的缺水问题尤为严峻，仅10%左右的村庄拥有供水管网。但是，那些已经接通公共自来水的1100万罗马尼亚人的境况也好不到哪儿去，因为管道设施年久失修和水质低劣问题比比皆是。据Aquatim公司透露，Timisoara拥有637公里供水管网，通过这些管道，每天要向约33**供应自来水。然而，2012年这些管道的泄漏率高达41.5%（约6.1万升），这些自来水白白地流入地底。

这样的问题不只罗马尼亚有。意大利的供水管网也处于类似状况。由于其对供水管网投资不足，在意大利，自来水在到达水龙头之前，有30%在输送过程中损失掉。欧洲其他国家也备受自来水管网泄漏之苦。法国的自来水管网漏损率为26%，西班牙和英国为22%，德国为6.8%。有鉴于此，2012年10月，欧盟发起了一个名为“面向高效水资源管理的ICT解决方案（ICe-Water）”的研究计划。该计划为期三年，合作伙伴包括西门子这样的企业以及Aquatim和Metropolitana Milanese等自来水公司在内，致力于改善自来水水质和供应。他们还侧重于尽可能提高自来水泵站的能效，同时减少供水管网泄漏点数量。

慕尼黑西门子*研究院（CT）的Parag Mogre博士是参与这个计划的西门子团队负责人。在2014年秋季之前，他的团队将在Timisoara和米兰的供水管网中安装“试验段”管道。这些管道配备了用于测量自来水流速、压力、电导率、浊度和氯含量等参数的传感器，可实现供水管网“智能化”。安装在管道内壁和外壁上的传感器可利用超声波和磁感应来测定自来水的压力和流速。根据测得的数据，检查员可以得出关于管道状态的结论，并找到任何泄漏点。

Mogre说：“除试验段管道之外，我们还想在住宅楼内安装智能水表。这种水表可以记录楼宇自来水流速。根据其提供的信息，自来水公司可以做出更加精确的规划，确保合理供水。其结果有望帮助参与这个计划的自来水公司在扩建供水管网时控制自来水漏损。”来自米兰的124个传感器和Timisoara 的22个传感器的数据，传输给负责监控各种过程的SCADA系统。SCADA系统还能储存数据，以及根据要求将数据转发给新的在线平台——ICeWater系统。有了这个系统，便可以创建“智能供水系统操作舱（Smart Water Cockpit）”——一个允许通过智能电话和平板电脑进行访问的互联网门户网站。将对从SCADA系统转发来的数据进行抽取，并转换为标准格式以供使用。原则上，甚至可以实时提供测得的数据，但为了优化信息量和能源使用效率，将仅按需发布测得的数据。

预测用水情况。ICeWater系统可以提供多种新服务，譬如，“需求预测服务”——根据传感器输出的数据，软件可以较其精确地预测用水情况。这项服务旨在为调节供水管网，以满足不断波动的需求创造条件。此外，该软件将向SCADA系统发送告警信息，并就所应采取的举措提出建议。SCADA系统负责作出较终决策，以及控制供水管网中的诸多不同网元（如泵站）。智能供水系统操作舱网站也可以被设置为向注册用户发出告警。譬如，可以通过电子邮件向供水部门的工作人员发出告警通知，然后工作人员可从该门户网站上获得必要的信息。通过这种方式，可以尽早查明并解决供水管网中存在的问题。

Mogre说：“在这个平台上，用户也可以测试供水管网的部分参数。譬如，某位用户可以在iPad上调取信息，并模拟供水调节举措，以评价这些举措对能耗或漏损率的影响。”米兰自来水公司Metropolitana Milanese打算利用这些技术来降低其能耗。米兰市控制中心的操作人员可以使用iPad来确定每户家庭的实际用水量。他们可以确定哪些泵站应在什么时候，以多大功率，运行多长时间。Mogre说：“这样可以节省大量电能。事实上，可以根据地方的实际用水情况，制定整个泵站工作日程。”

Bichisan Viorel也将配备一台iPad，不过他仍将携带玻璃瓶。作为智能供水系统操作舱网站的注册用户，他将收到关于应当在哪儿抽取水样的实时信息，他仍需借助这些玻璃瓶将水样带回化验室。

Susanne Gold / Julia Hesse

以数字技术打造个性化假体

人工膝关节、髋关节或肩关节的制造正变得越来越便捷、快速并更具个性化。利用西门子推出的新技术，可以把来自诊断成像的数据与制造指令相结合，由此开启自动化生产定制人造假体的大门。

“从成像到植入物”技术，有望根据医学影像自动生成个性化假体。

位于新泽西州普林斯顿的西门子美国研究院的研究人员携手西门子工业自动化集团PLM软件业务部门、西门子运动控制以及主要整形植入物制造商，共同开发出一种被称为“从成像到植入物”的工艺，可根据计算机断层扫描（CT）成像和磁共振（MR）成像，自动生产出用于替代膝盖、臀部、肩部或其他关节的个性化假体。这项新技术有望大幅缩短关节置换手术的准备时间，同时提高相关制造工艺的精度。

以膝关节置换术为例，据调查公司Global Data称，美国每年有**过72**进行人造膝关节置换术。英国国民医疗管理局（NHS）估算，英国每年执行7万多例同类手术。其他人工关节置换术的情况也差不多，数量与日俱增。

不论置换的是膝关节、肩关节、髋关节还是其他关节，骨科手术都要求植入物尽可能紧密贴合目标部位。为了实现这一目标，医生首先对目标部位进行三维CT或MR扫描，这是假体植入手术计划的第一步。（相比于MR，CT的速度更快，价格更低，但MR可以揭示出软组织的更多细节，而且没有辐射。）

不过，这样的医疗成像本身仅有助于描绘骨骼与软组织之间的分界。西门子美国研究院成像分析研究组组长S. Kevin Zhou博士表示：“我们的**软件比之更进一步的是，它具备自动化图像分割功能，可以识别图像内容，准确标出骨骼边界。”Zhou解释道，在此之前，都是人工执行这样的分割，这是一项艰辛的工作，因为技术人员必须沿相关骨骼的边缘逐点标记，以精确地勾画出骨骼边界。西门子美国研究院超声成像分割*Michal Sofka补充道：“不过，得益于我们的软件，整个过程已缩短至一分钟左右。”

类似于Zhou开发的其他软件应用，他的骨骼识别系统基于机器学习。利用数千张经*注释的图像，软件程序通过训练学会了标识出所谓的“标记点”，也就是所有目标实例的共同特征。Zhou说：“我们从患者的诊断图像入手。让系统学习各个关节模型，直至理解每张图像与其组织结构之间的关系。然后，为了保证其学到正确的知识，我们利用新的图像对其进行测验。这个程序所做的是自动执行三维成像分割。换句话说，它在三维空间内将骨骼与软组织相分离，并以小至约0.5毫米的粒度生成三维骨骼视图，如三维网格图。”他指出，其结果“表明，这个系统的分割质量几乎可以与人工分割的质量相媲美。不过，既然它是一个学习型系统，我们认为，随着时间的推移，它将日益完善。”

自动生成手术计划。事实上，这款新软件的分割结果已经非常准确，以至于可以无缝将之发送给*二个应用，用以设计定制手术切割导向装置——从根本上讲，这个装置是一个立体手术夹具，可供医生用于为将要接受修复术的骨骼做准备。譬如，这个手术夹具上可能带有若干小孔，以便精确确定螺丝的安装位置和角度，从而帮助以较优方式植入假体。然而，在开始生产这个手术夹具之前，“软件将生成一份手术计划以供骨科医生审查，这份报告包含了在为修复术做准备工作时将要切割的骨骼的测定数据。”西门子美国研究院*研究员Tong Fang博士如是道。Fang是一位制造技术*，他的研发成果为虚拟自动组装助听器创造了条件。Fang说：“待这个软件实现商用之后，用户将能验证这个系统设计的每一个步骤。不过，一段时间之后，当用户熟悉了这个软件，程序将能自动完成所有这一切。”

手术计划获得骨科医生批准之后，数据就会被转换成制造指令，以生产出为患者量身定制的手术夹具。将采用一种名为“增材制造”——亦称“三维打印”的新颖技术进行生产。这项技术是在高温高压下一层又一层地喷射较小的塑料微粒，生产出异常精确而又复杂的构件。利用这项技术，可以又快又廉价地生产出个性化手术夹具。

在这整个过程中，关键步骤之一是创建一系列三维CAD模型作模板，以采用快速成型制造技术生产定制的塑料手术夹具，或采用五轴电脑数控机床生产金属植入物。利用NX——西门子PLM软件开发的一款计算机辅助设计、制造和工程分析（CAD/CAM/CAE）软件，可以生成这些模型。不仅如此，NX还可以自动模拟相关的机床轨迹，以便制造出与患者组织结构较匹配的植入物。然后，为了获得**的表面质量，同时较大限度地缩短加工时间，将把数控程序发送至铣床。

Fang说：“关节一经打开，医生将立即把与患者匹配的夹具放到将要安置假体的骨头上。这个夹具有若干引导开孔，以便正好在合适的位置切割骨头。所有步骤都在虚拟世界里模拟并优化，以排除在手术台上出错的可能性。”

当然，依Fang和Zhou所见，关节置换术的个性化趋势较终必将包含假体本身。但这是将由骨科植入物制造商作出的商业抉择。目前，还是会在一定的尺寸范围内生产金属植入物。Fang说：“不过，正如我们的技术即将用于实现自动生产定制外科手术夹具一样，这项技术也能同样轻而易举地被用于自动量身定制人造骨骼。”

从工业应用到医疗应用。从患者的诊断成像，到制定外科手术计划和生产与患者匹配的夹具，再到植入较优假体，这贯通诊断和**领域的道路正变得越来越短，越来越快，所包含的数据也越来越丰富。随着医疗成像技术与先进制造技术的融合日益增强，一种相比于医院通常更多见于工业生产环境的“按订单设计”技术，有助于将所有这些点串联起来——这就是Teamcenter。西门子PLM软件提供的Teamcenter是一个统一平台，允许通过“按订单设计”流程*管理患者病案。Fang说：“诊断图像将被发送至这个平台，分割结果也保存在这个平台中。此外，这个平台还保存了外科手术计划，包括与患者匹配的手术夹具的设计定稿，以及手术报告。医生可以登录这个平台调阅患者病历。简而言之，这个平台是数字世界与构建这个数字世界所需数据之间的界面。”

现在，许多医疗器械制造商都在使用Teamcenter，它不仅有助于精简当前产品生命周期管理流程，而且必将为以下整个过程的自动化推波助澜：根据患者诊断图像，采用快速成型制造技术，生产出与患者匹配的手术夹具，直至较终生产出个性化植入物。

随着**人口日益趋向老龄化，“从成像到植入物”工艺以及与之有关的NX和Teamcenter技术将正好符合需求。