西门子伺服电机维修 保证原装正品

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。

      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。

无师自通的双臂机器人

借助人工智能（AI），西门子的研发人员开发出了一种双臂机器人，*编程即可用于产品制造。机器人手臂能自主分工协作。

“咔嗒”一声，一只机械手将一个灰色部件准确卡入导轨。手臂缩回去抓住另一个部件，这次是为了将其放在较佳位置，转交给另一只手臂，这样得以协调组装控制柜。西门子*研究院近日在慕尼黑演示了双臂机器人的一部分：双手协调操作。机器人系统是未来制造业的一个关键要素——它代表着工厂完全自主控制生产的未来。

实现经济的“单件定制化生产”

在某种程度上，自主控制在大批量生产中已经成为现实，正如西门子德国安贝格的数字化工厂所展示的那样。安贝格工厂生产Simatic可编程逻辑控制器，实现了75％的自动化程度和99.99885％的质量合格率。不过，这些部件都是大批量生产的。每年有1200万件Simatic控制器发往**各地的6万多个客户。因此，大批量生产已经成为现实。现在制造业更为需要的是追赶基本的自动化，以自主执行任务的能力支持小批量、多品种生产，从而满足用户日益增长的定制化需求。传统自动化目前仍无法支持“单件定制化生产”实现盈利。

在西门子*研究院，Kai Wurm博士和Georg von Wichert博士率领的团队致力于自主系统的研究，并成功解决了这个问题。Wurm指出：“我们的双臂智能机器人原型证明，经济划算的‘单件定制化生产’是可以实现的。将来，机器人将不再需要花费大量时间进行成本高昂的编程，不再需要仅能实现固定组装操作的冗长代码。我们只需要*任务，系统就会自动将这些指令转换成程序。”

过渡到语义信息

Wurm表示：“我们只需告诉机器人，把某个部件安装到导轨上，它就会执行这个操作。”作为一个简化的例子，这项任务描述了 “单件定制化生产”的内涵。其中涉及加工或组装含有不同部件的多样化产品。机器人从关联的软件模型中获取制造产品的相关信息。传统的机器人无法理解这种CAD/CAM（计算机辅助设计和制造）模型，但新的机器人原型可以做到。从某种意义上说，这就好像机器人能够理解不同的语言，从而不必对其运动和工艺进行编程。

为此，机器人逐层拆分任务，如将“组装”这一总命令拆分为“拾取”和“递交”等可执行动作，直到机器人较终移动手臂或张开抓手。机器人能自己决定哪个手臂应该执行哪项任务。为做到这一点，开发人员赋予机器人将信息从产品开发软件提取到语义层的能力。

Wurm指出：“产品部件和工艺信息在语义层面被转换成知识本体和知识图表，将原本隐含的信息清楚表达出来。到目前为止，对于将X部件卡入Y导轨这样的任务，人们必须以代码的形式教给机器人。不过，我们的原型机器人会自己分析问题并找到相应的解决方案。”

在西门子原型的演示中，机器人手臂右侧的显示器上以非常简化的形式展示了这一过程。显示器显示两行色块，每个色块都带有例如“组装”（左栏）和“拾取”（右栏）等词。这些色块以类似滚动网页的方式向上移动。色块描述每个组装步骤。在左边的显示器上，屏幕显示机器人手臂在生产过程开始时接收到的信息，包括周围区域及主体的3D描述。在演示系统上方另有两个屏幕，展示机器人手臂通过集成摄像头看到的画面。

向自纠正系统迈进

西门子*研究院的原型系统还有纠错功能，不必事先预设错误（之前不知道会有错误发生，所以纠错没有被事先告知是一种选项）。例如，如果一个部件滑落，只要它在摄像头的视野内，机器人手臂就能够找到该部件。然后，手臂将拿起部件并调整所有后续动作，并正确安装。如果部件安装在另一侧，该手臂会把部件交给另一只手臂。这些突破性的开发成果是“公司核心科技（Company Core Technology）——自动化未来项目”的一部分，CCT使西门子能够专注于关键创新领域，如“数字化双胞胎”、人工智能和增材制造。

当然，组装控制柜只是一个开始。西门子开发人员设想的是自组织的生产设施，可以响应自主改变的生产要求，不断优化操作，并充分利用互相协助的机器人。这些设施将是革命性的进展，即可自我馈送设计数据、纠正错误并自行计算所有动作和行为的系统。Wurm表示：“很多其他研究人员正试图解决这个问题，但市场上的产品都不如我们所开发的。”

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开启智慧之门

Tomaso Poggio，现年63岁，麻省理工学院人工智能实验室脑与认知科学系的尤金?麦克德莫特讲座教授，同时也是该院生物和计算机学习中心的联席主任。Poggio于1981年开始在麻省理工学院任教，此前他曾在德国图宾根马克思普朗克研究所的生物控制论研究室工作过十年时间。1970年，他获得热那亚大学的博士学位。Poggio是意大利科学院的外籍院士，也是美国艺术与科学研究院的研究员。

您怎样定义机器智能？

Poggio：对此概念较准确的定义是1953年由英国数学家Alan Turing提出来的。他假设，某种情况下，你可以和另一个房间的人说话。如果那个“人”其实是一台机器，而你却没有判断出来，那你其实就是在和一个智能物进行交流。

学习是通往智能的必经之路吗？

Poggio：这是一种信念和合理的说法。从进化的角度来讲，灵长目动物和人类其实是地球上受限制较少的生物。昆虫也在学习，但是它们的很多行为受到进化的限制。相反，人类却可以有多年的时间去开发自己的智力。例如，成人会比十岁以下的儿童更容易认清别人的长相。

在谈到通过经验来学习时，情感在其中的作用有多重要？

Poggio：在解释人类行为和智力发展时，情感当然是十分重要的。从生物学角度讲，我们的情感及其和生化之间的关系，对学习可能是很重要的。在开发学习型机器时，我认为情感对它们的学习不是必须的。但是如果机器要想通过图灵测试，那它就必须能够模仿情感智慧。这就把我们带入一个灰色地带：模拟系统和人类是大不相同的，但是如果没有人可以看出二者之间的差别，那对我们有意义吗？

机器要想在学习能力上接近人类的水平，较大的障碍是什么？

Poggio：我们也不知道！但是我觉得机器要拥有和我们一样，甚至**过我们的学习能力，是不存在限制的。这会需要很长时间，但是不是不可能的。直到大约十年前，人们还以为人类的记忆比计算机要强得多。但是，现在却不能这么说了。我们的记忆容量比大脑神经键的数量多不了多少。所以，如果我们有1011个神经元，那我们就有大概1,000多倍的神经键，这加起来是1014比特。1014比特，也就是一百万亿比特，确实很多，但是你可以只花区区50美元，就可以买一个太位硬盘，相当于1012比特，也就是一万亿比特。所以，就总计算能力而言，机器很快就将接近人脑的水平。但是，我们目前所不具备的是将这种能力转化为所谓智能的算法。

为什么不能呢？需要做些什么？

Poggio：眼下，我们还不知道需要做些什么。如果我知道的话，也许是科学界影响较深远的挑战的智能问题，就变成一个工程问题了。我觉得，问题的关键是将智能的不同方面融合起来，包括视觉、语言、常识等。但是，要想找出这些元素彼此之间的联系，就需要开展基础研究，将神经科学、计算机科学和认知科学结合在一起。只有这样，我们才能够深入地了解问题，并找出答案。

了解有关大脑皮层功能的知识是否能够帮助我们开发新的算法？

Poggio：可以。如果我们将智能定义为通过可测定人类智慧的图灵测试的能力，那么认识人类大脑肯定会有所帮助。在帮助我们认识人类大脑方面，神经科学功不可没。过去20年来，它取得了惊人的发展。从这个意义上讲，我认为，对于人类大脑如何工作的了解，迟早必将直接帮助我们在计算机视觉和机器学习等工程领域取得突破。

在这些方面，您是否也有一些研究？

Poggio：的确。我们使用电极去记录猕猴的大脑信号，其中大部分工作是和生物学家一起进行的。这样得出的信息非常精确，因为我们可以记录每个神经元的数据。由于开展了这项工作，我们能够建立猕猴视觉皮层的数学模型，而猕猴的视觉皮层可以刺激100万个神经元来学习。我们将此模型作为计算机程序来运行，并使用数千张照片对其进行训练，去识别老鼠的八种行为——徘徊、跑动、睡觉、进食等。这些老鼠的遗传基因被修改后患上了孤独症、忧郁症或精神分裂症。该程序很容易地就能够将视频中的行为标为“徘徊”、“跑动”等，并将特定行为的持续时间输入统计数据库，它还能检测出两种行为之间的过渡期。这些共同构成了老鼠的行为特征。此过程实现自动化后，我们就能了解行为和基因组之间的客观联系。

该系统的准确度如何？

Poggio：我们将系统和人类标注的结果进行对比，发现系统的表现和人类一样准确，甚至更棒。它可以全天候连续工作，而不会感到厌倦！

采用这项技术有没有可能开发出一种可描述人类活动的监视系统？

Poggio：原则上讲，是可以的。但是这种系统需要接受大量的训练。人类的行为要比老鼠的行为复杂得多。

给人工智能系统看一张照片，它就能描述究竟发生了什么，这是否也是您现在研究的内容呢？

Poggio：对。但是我们还没有实现这一点。不过很快我们就可以设计出这样的系统，它们能够自动地描述照片的内容，判断是行人、车辆、小鸟还是其他东西。但是还有更为复杂的问题，比如让它们理解照片上的人在做什么。如今还没有这样的计算机。所以，这将是下一个挑战。

为什么难度如此之大？

Poggio：人类受益于大量的知识和经验。比如，我们知道怎样找到相关线索，以判断某个人是否正参与某个谈话。试想一下，看到一张照片后解释其中发生的事情，需要的就不仅仅是视觉了，它还需要智能。

未来十年内，机器可以拥有这样的智能吗？

Poggio：描述图片内容的能力，将会是机器面对的较大的智能挑战之一。要解决这类问题，也就是讲述图片中的故事，我们还需要开展新一轮基础研究。我认为，至少需要20年我们才能拥有这样的技术。