太原西门子工业电源代理商

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顶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。

      为工业企业和政府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。

机器的“直觉”

学习能力是实现自主化的前提条件。为此，西门子研究人员正在开发一种知识网络，它以与深度学习相关的模拟神经元和模拟连接为基础。该网络可以通过识别极其复杂的域间关联来归纳信息。可公开访问的互联网和企业内部信息系统都可以成为该知识网络的应用领域。这项技术具有普遍而深远的意义，且拥有能够模仿人类直觉的潜力。

从拥有大约300个神经细胞的蛔虫，到大脑包含2000亿个神经元的成年大象，具备学习能力的生物系统形形色色，不胜枚举。然而，不论研究对象是果蝇、蟑螂、黑猩猩，还是海豚，所有这些生物的神经元都能够处理和传递信息。不仅如此，这些活动都出于相同的原因：所有有机体都需要识别并理解其周围环境，然后做出适当反应，以避开危险，保证生存以及繁殖能力。它们还必须能够回忆代表利害的刺激。换言之，学习能力是在自然环境中求生的关键。尽管机器无所谓繁殖和生存问题，但学习能力对于机器也至关重要，特别是对于自主系统，具备学习能力意味着它们能够持续改进其发挥功能的能力。

西门子机器学习专家兼慕尼黑大学计算机科学教授Volker Tresp博士认为，学习分为三种：记忆学习（如回忆具体事实）、技能学习（如扔球）和抽象学习（如通过观察推演出成套规则）。就第一种学习而言，计算机已经是行家里手。现在，它们正在另外两种学习领域迎头赶上。

生成预测

 随着传感器的体积越变越小、成本越来越低，并且能够实现越来越多的功能，本地和网络中产生的数据将越来越多。这些数据洪流需要被学习系统进行智能分析。学习系统知道关联的机器和系统是如何运转的，也了解需要应用哪些传感器和测量技术才能获得真正有用的数据。这个“物联网”将不仅从根本上改变工业界，也将彻底改变基础设施。举例来说，在交通引导系统中，车辆、控制中心、自主工业设施和智能楼宇可以实现彼此互联。

Tresp解释道：“在新的智能数据应用的开发中，机器学习起到了关键作用。”不同于侧重解读参数的纯统计程序或力求从海量数据中识别模式的数据挖掘，使用人工神经网络等的机器学习过程将进行预测，为实现自主决策奠定基础。

 西门子SENN软件确保基于神经网络的精确预测。

举例来说，西门子已开发出一个神经网络模拟环境（SENN），可用于解答不同问题。此外，SENN还可以预测原材料的价格。例如，这个软件可以预测未来20天的电价和其中的最佳购电日，准确率达到三分之二。自2005年起，西门子一直使用这种方法在最优时间点购电。这项技术也可用于预测需要并入电网的可再生能源发电量，或者提前数日精确预测大城市空气污染水平。

自优化风机

 西门子也在其他领域使用了这种可从各类数据中学习并自主得出结论的计算机系统。例如，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专家Volkmar Sterzing表示：“自优化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也在进行优化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。

深度学习与模拟神经元

 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。

这种知识网络可以应用于工业领域。由德国联邦经济与科技部（BMWi）开展的智能数据网络（Smart Data Web）项目就是一个例子。这个项目的目的是在可公开访问的互联网与大型企业内部信息系统之间搭起一座桥梁。借助机器学习系统，两个域都能从对方那里归纳信息，从而改善信息提取，并进一步方便双方向对方提供新的信息和事实。制造企业可以使用由此得到的信息来大幅优化规划和决策过程。

知识网络还可用于支持医院的医疗决策流程。为此，西门子正在由BMWi资助的“临床解决方案的数据智能”项目框架下，开发有关解决方案。这些解决方案基于西门子与柏林Charité医院和埃尔兰根大学医院共同开发的应用。其目的是开发能够学会根据可用患者数据作出预测的系统。

阿尔法围棋：机器与人类的较量

 阿尔法围棋充分诠释了最先进的机器学习系统的能力：2016年3月，阿尔法围棋力挫世界顶尖棋手李世石，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。同西门子成功用于优化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。

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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我的同事是机器人

德国物流企业Sigloch公司是第一家在仓库中使用独立运行的自动机器人的公司。这台机器人由总部在慕尼黑的初创企业Magazino开发。西门子拥有这家公司49.9%的股权。

在位于德国南部的纽伦堡与曼海姆之间的小镇Blaufelden，快递公司Sigloch迎来了一名叫“Toru”的新同事。虽然Toru跟其他员工不太一样，但他很招人喜欢，因为他能出色地完成别人不太愿意做的工作，比如从公司偏僻的库房里运来很少有人订购的书籍。不仅如此，他还绝对服从命令，从来不说任何“如果”或“但是”。其实，Toru是一台机器人。像这样让机器人在仓库中与人类合作共事，尚属历史首次。Toru由Magazino公司研发。公司的三位创始人之一Nikolas Engelhard表示：“目前，在客户使用的机器人中，没有任何其它机器人能够在仓库中自己导航、找到、抓取一本书籍，并将之转交给配送流程的下一环节。”Siemens Innovative Ventures拥有这家公司49.9%的股份。

Toru让我们得以一窥未来仓库物流的景象。Engelhard说：“我们采用的技术与传统自动化解决方案中的完全不同。”迄今为止，自动化仓库系统只能移动整箱物品或货物托盘，而单件物品的拾取则由人完成。然而，Toru却能打破这个界限。Toru的“大脑”是一台工业计算机，它装载的软件包括了大量标准化和专门开发的算法。Toru还有自己的“眼睛”，由一台2D摄像头和一个能帮助它识别物体的十字激光器构成。此外，Toru还有“肌肉”和“触觉”。它身上的传感器能够估计出它是如何与目标物接触的，而它身上的驱动单元则让它的夹钳能够完成抓取书的动作。尤为重要的是，Toru“知道”，只要有人穿过它的移动路线，它就必须站住不动。安全激光将持续扫描Toru四周以保证必要之时Toru能够停下来。

破纪录的诞生

 仅用了一年时间，Toru就从开发工程师的手中诞生了，打破了开发周期的记录，而这要归功于各路机器人专家。他们有的独自研发了所有机器人模块，有的则利用标准组件来装配机器人模块。在Magazino，软件开发人员、机械工程师、工业设计师和电气工程专家等并肩合作，共同开发解决方案。目前，约有40人在Magazino工作。

Magazino的软件专家正在思考改进产品的方法。

2014年，在Nikolas Engelhard、Lukas Zanger和Frederik Brantner共同创办Magazino公司之后，当时正在慕尼黑工业大学撰写电气工程学硕士论文的Marcel Debout加入了这支队伍。Debout在他的论文中分析了常用的“面形激光”光学测量技术，他希望利用这项技术打造出让机器人“看见东西”的系统。Debout表示：“我们想要一个不用昂贵的3D摄像头，就能达到毫米精度的光学测量系统。”

传统面形激光技术使用2D摄像头来记录激光器投射到被扫描物体上的光线的数据点。然后，计算机可以根据这些信息，计算出物体的形状。这项技术常用于质量检查等。为了增强这个系统，Debout用十字激光器取代了激光器。由于摄像头和激光器的定位和对齐总是相同的，Debout开发的算法能让计算机根据摄像图像中激光的位置，计算出物体的外形尺寸。利用这项技术，Debout能够同时解决许多问题。首先，2D摄像头比3D摄像头价格更低。第二，由于计算所需数据量更小，计算机能以比标准方法更快的速度计算出被扫描物体的外形尺寸。第三，2D摄像头不规定与被扫描物体间的最短距离。Debout表示：“这是一个重要的考量因素，因为仓库过道通常很窄。”

Toru如何识别书籍

Toru的第一个任务是参与书籍配送，这并非巧合。Engelhard指出：“方形物体最容易被识别。”Sigloch公司库内每本书的外形尺寸数据都保存在它的数据库中。这些数据可以用来计算包装尺寸。当Toru收到运送一本书的命令时，这些数据和书在仓库内的位置信息就将通过Wi-Fi发送给Toru。然后，脑中有一张地图的Toru便出发了。尽管如此，地图的创建仍需要Magazino员工的协助。他们通过控制杆，引导Toru走过通道，熟悉周围环境。未来，这个过程将变得更加简单。Engelhard说：“我们希望Toru能在客户打开它的包装后就立即独立启动并测绘周围环境的地图。”

尽管地图不可或缺，但Toru四处走动所需要的却不只是地图。安装在Toru的“脚”（即轮子）上方的激光传感器将持续不断地扫描它的周围环境。Toru通过分析激光束反射的方式来决定到底是绕开障碍物，还是站着不动，这一点类似于蝙蝠的回声定位能力。由于Toru与人类要并肩合作，因此，它使用的激光扫描仪要符合相应的国际安全认证。譬如，德国制造商Sick公司就提供了适当的激光器。Engelhard指出：“没有这样的认证，机器人只能在防护栏围住的区域内工作。”

占仓储成本的55%

 Toru的激光扫描器已经连接至机器人操作系统（ROS）框架。这是一个广泛使用的开源软件库和工具集合。国际机器人社区正在不断扩充和改进这个框架。Magazino公司使用了许多ROS程序。Engelhard坦言：“如果我们不得不为Toru的每个模块都开发驱动软件，那么它现在将仍在研发之中。”尽管得到了ROS的帮助，Magazino的工程师仍须完成大量编程工作。例如，Magazino与Basler公司合作为Toru的2D摄像头开发了驱动软件。为了回报机器人社区，Magazino与Basler共同决定在ROS网站上公开这个软件包。Engelhard指出：“这也很好地宣传了我们的技术专长。”

出于安全原因，Toru在Sigloch的仓库里以仅1米/秒的速度移动，这比人类的平均行走速度（1.4米/秒）慢一些。然而，比速度更为重要的是，Toru可以不出错地连续执行三个任务。除去找到物件在仓库中的正确位置之外，由于拿到错误的书而浪费的时间占仓库工人平均工作时间的10%。

目前，从仓库中取回电商商品的成本依然不菲。数字技术与管理中心（CDTM）的信息显示，由工人取回商品的人工成本占物流公司仓储成本的55%。因此，物流中心亟需实现自动化。未来，在执行较困难或令人不适的工作时，企业要做的可能并非为工人配备更多的技术产品（如数据眼镜和容易出错的语音控制系统），而是借助机器人的帮助来完成像从上层货架取物这样的任务。然而，有了机器人，人类工人也不会变得多余。如果Toru不能根据数据库信息在指定的位置找到某本书籍，它将通知仓库工人，由仓库工人追查到这件缺失的商品。