石家庄西门子工业电源授权代理商

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！ 

 企业主要业务经营范围：

      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；

      西门子软启动一级代理商

      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。

      为工业企业提供远程数据采集、监控、调试运维及工业大数据平台解决方案和服务。

      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。

只手胜千言

在中国，西门子中国研究院的一个团队正在探索实现未来工业环境中人机交互的基本功能。这项工作的关键环节之一是开发“数据手套”以捕捉和传递人手的运动、手势和压力，从而向机器人描述复杂的指令和展示安全处理各种物体的方法。

自1952年**亮相以来，工业机器人一直给人以庞大、沉重、静止、对人类构成危险，且只能执行预先设定的重复性任务的印象。尽管这些描述基本符合事实，但微电子、传感器、联网和算法等技术的不断发展，为半自主机器人新纪元的到来做好了准备。

此外，产品的复杂度与日俱增，人们对个性化解决方案的需求也日益增长。这两个看似矛盾的趋势互相融合，推动了重大变革的发生。由此，以轻型工业机器人为特征的灵活生产概念成为了新的关注焦点。轻型工业机器人可以经济、轻松地完成重新部署。较为重要的是，它们能够安全地与人类并肩工作。随着这些新特性的不断发展，它们将为德国“工业4.0”概念中所展望的短周期、小批量生产打开大门，同时也为自主助手的出现打下基础。

手套“交谈”

现在，西门子正沿着这个方向，开展广泛深入的研发工作。例如，在中国，一组西门子中国研究院的研究人员正在探索用于实现未来工业环境中人机交互的基本功能。乍看起来，自然语言处理或许是促进交互的可以选择技术，因为它不仅高效，而且已经发展成熟。由苹果公司开发的Siri就使用了自然语言处理技术。然而，在嘈杂的工厂环境中，它却并非理想之选。因此，西门子中国研究院的研究人员正在开发数据手套，以捕捉人手的运动和手势，从而向机器人描述复杂的指令。

目前，一只原型数据手套已在测试阶段。它装配了17个带有惯性传感器和磁性传感器的微电子机械系统。通过整合来自传感器的输入，手套的手势（包括每只手指的运动）将被合并传送到“受训”的机械臂与机械手处，以实时执行特定任务。随着这项技术的发展，机器学习将被用来训练机器人，教它们识别以手势表达的越来越复杂的指令，向机器人分配高级任务，以及教会机器人新的技能。

机械臂与机械手在进行任务训练时必须学会对各类物体施加不同的压力，这样才能优化抓取和移动的动作。在这方面，数据手套不可或缺。例如，西门子的原型手套配有作用力反馈功能，这就在人手与机器人之间形成了交互闭环。数据手套的指尖装有由微控制器驱动的压电陶瓷元件。当抓握特定物体时，手套可以产生对应准确压力值的不同频率和振幅的振动。一旦接收到这些数据，机械手就可以根据自身压力传感器返回的实时反馈，向物体施加适当压力。

请将扳手递给我

 在高度灵活的未来生产环境中，机器人将无暇参加长期培训。同人类工人一样，它们要现学现用。作为朝这个方向迈出的第一步，西门子中国研究院的研究人员已经开发出了一套算法，让机器人能够执行一项非常重要的基础任务：抓取未知物体。这项任务虽然对人类而言轻而易举，但对于机器人却较具挑战性，因为机器人必须自主决定正确的抓取手势和与目标物体的接触点。有趣的是，这项任务的解决方案是以Xbox游戏机所用微软设备Kinect为基础开发出来的。

Kinect可以同时捕捉图像中的深度数据和红绿蓝（RGB）数据。前者用于确定抓取手势，而后者则用于计算抓取点。根据这个数据组合，机器人可以将目标物体与周围图像分离，并把它代入基于极限学习算法的模型。这个过程将顺序生成一组较优抓取点。前文中已经提到，在抓取物体时，机器人需要注意施加的作用力水平。一方面，作用力应当足够大以确保抓牢；另一方面，作用力也应当足够小，以免损坏物体。目前，工程师可以预先设定作用力水平，并通过安装在机器人抓取装置上的压力传感器来完成监测。然而，这种情况也将改变，因为一套自适应的作用力控制机制已在研发当中。

安全**

 如果机器人助手真的能与人类并肩工作，那么安全将是一项重要的课题。为此，西门子中国研究院的研究人员正在研发基于阻抗控制理论的全新控制机制，它可以同时控制机械臂的位置和作用力。只要人类工人明确规定作用力的较大值，这种机器人就能够推算出较优运动，从而在保持高准确度的情况下成为安全的自主助手。目前，研究人员正在研发阻抗控制型末端执行器来检验可能的模型和算法。这种模型和算法将控制机器人在动作过程中对物体施加的作用力。例如，末端执行器的一个可能的应用便是以恒定作用力水平打磨器件。

阻抗控制技术还可以应用在机器人编程中。传统的机器人编程不仅专业性很强，而且费时、昂贵。工程师要接受专业培训，并进行大量实践练习。但阻抗控制型机器人助手可以在培训领域开启一片新天地。在这种培训中，仅通过示范，机器人就可以同时完成学习与编程。这些示范动作可以被分解为不同的拖、放过程，机械臂通过一系列“教学点”学习特定的位置和手势。如此，机器人助手就能学会整个程序并可精确重复。对于快速变动的命令与需求，这种模式将成为一种简单而灵活的解决方案。

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让数字化工厂“一目了然”

西门子全新网络管理软件令工业网络监控更轻松。

目前，生产流程正日趋数字化。从化工厂到各生产设施，机器、传动装置、传感器及其它组件都实现了联网。将这些系统生成的数据与软件结合在一起，企业就能以数字化的形式展现生产环境。在计算机模拟和优化的帮助下，生产可变得更可靠、灵活和高效。而这一切的基础则是顺畅运行的通讯网络。

然而，在工厂里，不同生产层级使用不同的联网标准。因此，持续掌握所有设备的状态并尽早探测中断情况就成为了主要挑战。全新的*13版Sinema Server软件可提供较前版更佳的工厂生产环境概览，而且是**款能用单个解决方案监控机器情况与产出的软件。它能自动探测整个网络中的所有组件并在网络浏览器中清晰显示它们的状态。这项功能的实现是由于Sinema Server既能利用常见的简易网络管理协议（SNMP）又能利用基于应用的Profinet和Simatic等协议从移动设备直接读取诊断数据。

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。

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全面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。

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。

更少警报

Sinema Server V13的一个特殊功能是能将常规变化考虑在内。这种常规变化通常发生于机器人在具有自己网络ID的不同工具间切换等情况下。这时，组件的状态会从“库存”变成“在用”。Sinema Server可自动将这种状态变化标记为“非紧急”，并且不向维护人员发送警报通知，令他们的工作更为轻松。

Sinema Server还能将收集到的数据存入长期档案中，这使其能在之后对数据进行分析，而这些分析通常由于时间紧张而无法在系统正常运行过程中进行。这些网络状态的数据也能成为对优化网络提供建议的基础。

“向年轻人学习”

西门子希望从数字化中获益，并致力于向数字化企业转型。谷歌和亚马逊等新兴竞争对手虽然仅在数年内就从初创公司发展成为**性公司，但他们仍然保持了早期的工作方法。斯坦福大学的教授同时也是设计思维方法论的创始人Larry Leifer认为，这就是他们成功的方子。他认为那些像设计师一样工作的人会取得更大成功。在本期我们对他进行了采访。

您作为设计思维方法论的创始人之一，能不能解释一下究竟什么是设计思维？

Leifer：史蒂夫·乔布斯有一句评论能很好地概括设计思维的本质。他说：“Think different!”。这句话正确的语法应该是“Think differently!”，然而这种在语法上的巧妙改动正是它的精华所在，即你未必要去做那些预料之内的事或是在普遍意义上被认为是正确的事。

我们为什么要在工作中“非同凡想”？

Leifer：可能你的工作就是处理完一件事情后再接着处理下一件事，也就是跟着步骤一、步骤二、步骤三等一步步往下走。但是在实际生活中事情并非如此。你经常会面对不确定性和模糊性：今晚应该去哪个餐厅吃晚饭？到底点什么菜？是吃大份还是吃小份？设计思维方法论就是以相关方的需求为引导的。

这种方法论有用吗？

Leifer：当然！我举个例子。洛克希德马丁公司委托我们重新设计一个通信卫星的结构。这颗通信卫星体型庞大，直径达3米，高10米，计算能力相当于500台个人电脑。每颗这样的通信卫星都是根据每个客户的具体需求进行生产的。在我们研究优化方案的过程中，我们不仅着眼于客户要求，而且还关注到相关各方的需求并和测试和验证团队碰了头。我们发现组装卫星需要花费9个月，在此之后还需要花费12到24个月让一个由**过6名工程师组成的团队对其进行测试。这个过程是非常昂贵的！因此，我们详细了解了测试工程师的需求，并重新设计了产品。这让我们在每颗卫星上可节省2000万美元的成本。如果按每年10颗卫星计算，改进后的节约总额即使对于西门子这种规模的公司而言也是不小的数字。

数字化是西门子的热门话题，这是因为它是公司较大的增长领域。近年，除了传统的竞争对手外，市场上还出现了来自IT领域的新竞争对手，他们很快就从初创公司发展成为**性公司。为了应对这一形势，西门子应做出怎样的改变？

Leifer： 公司需要学会让员工积极互相联系并削弱层级。推进员工之间的沟通本身对公司而言就很有益。西门子是一个由许多小团队组成的大团队，因此公司内每名员工都必须要能与其他人自由沟通。而完成这一点的第一步非常简单，就是充分利用社交网络。

那会提供怎样的帮助？

Leifer：年轻人比我们这代人更适应社交网络。我们应该向年轻人学习。他们跟其他人沟通得更多、更快，也更熟悉开放式的传播渠道且拥有更好的媒介。这些都是一个强大的团队所具备的特征。假如我问一个问题，但你在一周后才给我答案，这就不行了。在硅谷的惯例是在三小时内回复。否则，你就会被认为是一个坏人（笑）。但如果我能在一周内从西门子处得到一个回复，我会感到非常吃惊。

几周前，西门子劳工事务董事Janina Kugel 说：“要想在数字化领域取得真正的成功，我们需要的不仅仅是技术，还需要文化转型。”在西门子，我们正计划成为一家数字化公司。是否有类似的公司已经实现了这种变革？

Leifer：我不知道已有公司实现了这种变革。有一些初创公司在这方面已经取得了很大的进步。但是作为一家大型企业，你不能假设变革可以信手拈来。在人们真正“非同凡想”之前，变革可能需要整整一代人的努力。这是管理层无法进行硬性规定的。