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、常发生的故障现象分析： 当PLC的RS485口经非隔离的PC/PPI电缆与电脑连接、PLC与PLC之间连接或PLC与变频器、触摸屏等通时有通口损坏现象发生，较常见的损坏情况如下： ●R1或R2被烧断，Z1、Z1和SN75176完好。这是由于有较大的瞬态干扰电流经R1或R2、桥式整流、Z1或Z1到地，Z1、Z2能承受10A电流的冲击，而该电流在R1或R2上产生的瞬态功率为：102×10=1000W，当然会将其烧断。 ●SN75176损坏，R1、R2和Z1、Z2完好。这主要可能是受到静电冲击或瞬态过电压速度快于Z1、Z2的动作速度造成的，静电无处不在，仅人体模式也会产生±15kV的静电。 ●Z1或Z2、SN75176损坏，R1和R2完好。这可能是受到高电压低电流的瞬态干扰电压将Z1或Z2和SN75176击穿，由于电流较小和发生时间较短因而R1、R2不至于发热烧断。 由以上分析得知PLC接口损坏的主要原因是由于瞬态过电压和静电造成，产生瞬态过电压和静电的原因很多也较复杂，如由于PLC内部24V电源和5V电源共地，24V电源的输出端子L+、M为其它设备混合供电可能导致地电位变化，从而造成共模电压超出允许范围。所以EIA-485标准要求将各个RS485接口的号地用一条低阻值导线连接在一起以保证各节点的地电位相等，地线环流！ 当带电插拔未隔离的连接电缆时，由于两端电位不相等电路中又存在诸多电感、电容之类的器件，插拔瞬间必然产生瞬态过电压或过电流。 连接在RS485总线上的其它设备产生的瞬态过电压或过电流同样会流入到PLC，总线上连接的设备站点数越多，产生瞬态过电压的因素也越多。 当通线路较长或有室外架空线时，雷电必然会在线路上造成过电压，其能量往往是巨大的，常有用户沮丧地说：“联网的几十台PLC全部遭打坏了！”。 三、 解决办法： 1、从PLC内部考虑： ●采用隔离的DC/DC将24V电源和5V电源隔离，分析了三菱、欧姆龙、施耐德PLC以及西门子的PROFIBUS接口均是如此。 ●选用带静电保护、过热保护、输入失效保护等保护措施完善的高挡次RS485芯片，如：SN65HVD1176D、MAX3468ESA等，这些芯片价格一般在十几元至几十元，而SN75176的价格仅为1.5元。 ●采用响应速度更快、承受瞬态功率更大的新型保护器件TVS或BL浪涌吸收器，如P6KE6.8CA的钳制电压为6.8V，承受瞬态功率为500W，BL器件则可抗击4000A以上大电流冲击。 ●R1和R2采用正温度系数的自恢复保险PTC，如JK60-010，正常情况下的电阻值为5欧，并不影响正常通，当受到浪涌冲击时，大电流流过PTC和保护器件TVS（或BL），PTC的电阻值将骤然增大，使浪涌电流迅速减小。 2、从PLC外部考虑： ● 使用隔离的PC/PPI电缆，尽量不用廉价的非隔离电缆（特别是在工业现场）。西门子公司早期出产的PC/PPI电缆（6ES7 901-3BF00-0XA0）是不隔离的，现在也改成隔离的电缆了！ ● PLC的RS485口联网时采用隔离的总线连接器. ● 与PLC联网的第三方设备，如变频器、触摸屏等的RS485口均使用RS485隔离器BH-485G进行隔离，这样各RS485节点之间就无“电”的联系，也无地线环流产生，即使某个节点损坏也不会连带其它节点损坏。 ● RS485通线采用PROFIBUS总线专用屏蔽电缆，保证屏蔽层接到每台设备的外壳并后接大地。 ● 对于有架空线的系统，总线上设置专门的防雷击设施。
西门子工业边缘计算
西门子工业边缘计算可帮助客户缩小传统的本地数据处理和基于云的数据处理之间的差距，以满足个性化需求。边缘计算可以实时进行大量数据的本地无反馈处理。工业边缘计算还能帮助用户降低数据的存储和传输成本，因为大量数据能够得到预处理，仅将高度相关的数据上传到云端或企业内部自有的IT基础设施。西门子工业边缘计算支持MindSphere的云传输协议，MindSphere是西门子基于云的开放式物联网操作系统。未来，它还将支持消息队列遥测传输（MQTT）协议，以进一步确保与其他系统和云平台进行灵活的数据交换。
西门子安贝格电子制造工厂应用边缘计算实现节能增效
西门子安贝格电子制造工厂（EWA）利用印刷电路板（PCB）裁切机来生产Simatic系列产品。在铣削操作过程中，会产生细小的铣削粉尘，对机器造成巨大影响。这可能会使设备的主轴轴承卡住，进而导致机器意外停机。为了防止隐患发生，安贝格工厂利用边缘计算设备来分析传感器所采集到的数据，并借助人工智能来分析机器的运行参数，以检测主轴行为中的任何异常，监测未来出现故障的可能性。通过机器学习算法来实时计算异常值，高于预定阈值表示机器即将发生故障。此边缘应用程序可在实际故障发生之前12至36小时预测轴承腐蚀和机器停机的情况。一旦出现异常，可以提前规划更换机床主轴的时间，以避免意外宕机带来的高额损失。
背景息
在利用基于云的解决方案对生产数据进行分析时，制造商面临着双重挑战：既要管理其核心任务，又要为更新处理和IT等相关流程寻求、经济的解决方案。有很多种方法可以对数据进行收集和分析，并利用其分析结果来优化流程。因为软件更新成本高昂，许多人正在摒弃本地数据处理的传统方式，而选择数字化路径，即借助互联网的中央IT基础设施（服务器场），以云计算的方式进行数据处理和分析。它支持通过中央云管理系统在所有服务器上安装更新，因此大幅简化了应用程序的更新和管理等任务。
在云计算的应用日益成熟的同时，边缘计算作为它的合理补充也在不断发展。这些互补系统使生产数据能够分散或集中处理。功能、智能和数据不再仅仅发生于云端的集中式服务器上，也可选择发生在靠近数据源的现场级，即生产端的自动化技术中。西门子工业边缘计算解决方案基于西门子成熟的硬件和软件组合以及云技术中所使用的机制，集成了本地和基于云的数据处理两方面的优势。
标准CPU315 具有中、大容量的程序存储器和数据结构，如果需要，可以供 SIMATIC 组态工具使用 对二进制和浮点数运算具有较高的处理能力 PROFIBUS DP 主站/从站接口 用于大量的 I/O 扩展 用于建立分布式 I/O 结构 CPU 运行需要 SIMATIC 存储卡(MMC) CPU 315-2 DP 是一个带有大中型程序存储器和 PROFIBUS DP 主/从接口的 CPU。除了集中式 I/O 结构外，它还可用于分布式自动化结构。 它在 SIMATIC S7-300 中经常被用作标准 PROFIBUS DP 主站。 该 CPU 也被用作分布式智能设备（DP从站）。 它已经依照量化框架作了优化，以便使用 SIMATIC 工程工具，如： 用SCL编程 用S7-GRAPH进行顺序控制编程 另外，CPU 为采用软件来实现一些简单的工艺任务提供了一个理想的平台，例如： 简单的运动控制 使用 STEP 7 块或运行软件“标准/模块化PID控制” 来实现闭环控制任务的解决方案 通过使用 SIMATIC S7-PDIAG 可以实现扩展过程诊断。 CPU 315-2 DP 安装有： 处理器; 处理器对每条二进制指令的处理时间大约为 50 ns，每个浮点预算的时间为 0.45 μs。 256 KB 工作存储器（相当于大约 85 K 条指令）； 与执行程序段相关的大容量工作存储器可以为用户程序提供足够的空间。作为程序装载存储器的型存储卡（为 8 MB）也允许将可以项目（包括符号和注释）保存在 CPU 中。装载存储器还可用于数据归档和配方管理。 灵活的扩展能力; 多达 32 个模块，（4排结构） MPI多点接口; 集成的 MPI 接口多可以同时建立与 S7-300/400 或编程设备、PC、OP 的 16 条连接。在这些连接中，始终为编程器和 OP 分别预留一个连接。通过“全局数据通讯”，MPI可以用来建立多16个CPU组成的简单网络。 PROFIBUS DP 接口:
人机对抗”的说法难免有危言耸听之嫌，进一步了解人工智能，人们早已发现情况并非如此。如今，变革已经开始，德国各工业企业正在试图互相挖角，尤其是那些跨学科人才，比如具备物理工程知识的数据科学家。只有他们能将人工智能生成的相关数据转化为现实应用。例如，列车操作员收到指令，要在某个时间前更换某节列车的某个部件。而要发出这条指令，需要兼具预测性维护、风险分析的相关知识，还要了解替换部件的可用性，甚至是列车所在的法律法规。所以说，只有人类才可以将数字化世界的洞察运用到现实世界中。
正因如此，在高精度作业时我们总是依赖于娴熟的手工劳动。例如，在慕尼黑Allach区的工厂里，生产和维护机车时的工作精度达到十分之一毫米。只有交给专业技术人员，我们才能保证列车的性能。
目前有三大趋势并行：新的就业机会正在产生、一些岗位逐渐被淘汰、还有一些岗位则正在发生着改变。若想人工智能对人类社会产生积极影响，就必须确保商业企业——包括大中小企业甚至零售商——都能广泛应用人工智能。我所讲的是工业人工智能，即结合了专业知识的人工智能。我们的目标是创造“数字化伴侣”，它相当于人类的智能助力器。这种为人类赋能的人工智能技术必须得到普及。但是，我们不能只投资研发，还要投资培训，把这些技能在幼儿园、小学、高中和大学中推广。
我们通过“工业4.0”成功开启了数字化转型，而工业人工智能将这一转型至全新高度
人工智能推动“工业4.0”进入下一阶段
工业大国想要从当前的工业革命中获益，需要工业企业、政府官员、科学家和社会各界合作伙伴们通力合作，制定类似德国“工业4.0”的成功举措。“工业4.0”已是世人皆知的术语，它将在人工智能的助力下迭代升级，因为未来的一切都将和人工智能息息相关，包括IT技术、工业生产、工厂运营、产品性能和服务模式等。工业人工智能将推动“工业4.0”进入下一阶段，巩固德国等工业大国的实力，这一点与美国和中国企业主导的消费品产业所应用的人工智能有所不同。
在位于慕尼黑的西门子机器人实验室内，机器人在没有预先编程的情况下组装产品
人工智能是未来发展的关键
有关人工智能的恐慌论是片面的。我认为人们忽视了重要的一点，那就是人工智能对国内生产总值（GDP）的未来增长十分关键。考虑到人口结构的变化趋势，全球年均3.5％的GDP增长率注定难以为继。经济必须转型，可以通过人工智能技术和技术密集型劳动力而非劳动密集型劳动力来实现，基于资质和生产力创造价值。
无论是还是企业，若想在今天取得成功，就必须使经济适应未来发展。知名市场研究机构一致预测，如果人工智能得以正确并且持续地应用，它将有可能提高德国等经济体的GDP。我们已经通过“工业4.0”开启了数字化转型，而工业人工智能可以帮助我们达到一个全新的高度。
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