回看 前述温度传感器的例子；通过标定各种场景；搜集的不同温度数据变化；结合温度的物理规律界定，我们可以“打造”一位温度变化相关知识的专家智能体；回看 前述旋转信号采集的例子；我们也可以“打造”一位数据分析的专家智能体；只要场景类似，这个AI智能体既可以应用在雷达、声纳；也可以用在机械旋转信号捕捉；回看 前述DCMA（变频器健康专家）的例子；我们也可以从驱动信号捕捉的角度，不但可以预判装置的健康度，还可以关联被驱动的旋转电机状态。若我们把温度专家智能体与数据分析专家智能体和DCMA结合起来；是不是就可以建立一个分析轴承烧蚀失效、预判的专家智能体？（通过测温、监控电信号、比对振动信号特征，结合旋转就能判断轴承的问题。）这些例子背后，很重要的一点是：各部智能体，全部都要遵从物理规律（定律）。有安全边界。（这点与语言类AI模型有所不同。）需要说的是，这种各类专家AI智能体组合的智能体，在局部的、限定的简单应用场景下是没问题，训练（包括有偿共享取得）费用比较低。也比较容易实现的。但是，在多因素、多输入、涉及工业宏观控制管理场景下，这种组合的智能体就容易发生决策“困难”的状况。导致输出执行“无所适...
西门子全球科技大会的主旨是RXD；以物理场景为依据的人工智能。工业AI包括工业产品管理（订货、质量、成本、物流等系统）、预测性维护、能源管理等等；而在咱们DI（数字工业）技术论坛，我主要关注、探讨工业AI智能控制系统（自动化控制与驱动）。 我感觉，实现工业AI智能控制系统，不是“一蹴而就”短时间就能完成的。就像我们那时，机械设计从手工图纸到数字模型，淘汰描图、晒图员；你也得将原有纸质的零件图、装配图转成数字3D模型，重新生成数字化的零件图、装配体，拾遗补缺、审查、纠错。 在（工业AI智能控制系统）这里，同样也得一个一个地收集数据；据现有的有效数据部分，先行开发、建立分“专业”的智能体；投入检验性试用。随着故障仿真、真实数据补充；一个一个地完善分“专业”的智能体；最后，融合工业产品管理、预测性维护、能源管理等等AI智能体，才能建立一套完整的（非多个智能体组合的）全域的、产品规模的所谓（端到端）大模型智能控制系统。举个进程例子：在工业传统控制模式下 以单一场景，从A点移动到B点为例，通常设立个封闭的安全区，在此区域中，无障碍物。通过预编程即可实现。（类似规划机械手安全域）在早前的模糊控...
我们来看看这个场景：在一个空间，我们装一个温度传感器（将物理量转换成电信号）；控制器采集（数字化的模拟量）后，用于启动制冷或制热，做空气温度调节。这就是我们传统的控制。同一个温度传感器当我们采集模拟量数值的同时；关注其变化量（如：每秒间隔的温度变化）时，就会发现它还包含着更多有价值信息。例如：若十几秒内温度降低3-5度（变化速率），那大概率是（北方冬天场景）开窗通风了。若在空间左右两侧各装一个温度传感器；同时关注两个点的变化量。当左侧的温度先降低，右侧的温度后降低；我们还可以认为冷风是从左向右吹过。若几秒内上升20-30度（变化速率），那大概率是（场景）着火了。很明显，这种对模拟量的变化量来进行的预测（仅从室温快速上升即报警），要比设定个阈值（200度报警）会更加提前预警。（好比我们感到右后方有热感袭来，转头回看，只是确认是着火？还是电暖器？而不是烫着了，再跑。）同理，若采集在空间网格中分布多个的温度传感器，针对（场景）中的温度快速上升（着火），我们甚至还能预估火源位置。据此，我们认识到：我们工业控制所面对的是“过程”；关注的是数字模拟量的变化量。而不是简单的数字模拟量的阈值（如高低水...
我们把目光转向工业领域的AI人工智能。啥是工业AI？我们是如何从机械化-电气化-数字化-AI智能化，一步步走过来的。看个（实际场景）例子：小客车的开门过程：机械化时代：车门把手，机械连杆机构开门锁；手动开（闭）门电气化时代：车门把手，液压/电动助力：手动开（闭）门数字化时代：开闭门按钮，处理器根据行车状态处理落锁，安全开闭门锁，手动/电动开闭车门。AI智能化时代：指令信号来自语音/按钮/手机/触屏/手动；开门过程：是否P档？门侧摄像头检查前后方移动物体，安全评估、确定初始开度；开门停止过程，门边传感器确定停止位置（保证不会碰触任何物体。）闭门（落锁）过程：门缘传感器确保不会夹手。观察整个过程，你会发觉，它完全像门外有一位“酒店门口的BOY”，在负责安全地开闭车门。这就是AI Agent。是个替代真实“员工”的智能体。这样，我们就理解了，所谓的“智慧座舱”系统，并非是一个智能体，而是由多个专业的智能体构成的。工业领域如何从数字化走向智能化？我们作为应用工程师，要不被时代“抛弃”，应该学习什么？关注什么？向哪些方向发展？如何从工业传统控制模式，走向工业AI智能控制模式？这是我们关心的话题。...
我先聊聊参加这次大会的感受吧。大会主旨是AI，“RXD”说的是 现实与数字，也就是 物理世界与数字世界的融合；合在一起，就可以说：讨论以物理场景为依据的人工智能。（仔细聆听（阅读对话、讲演）你就会发现，AI人工智能在工业领域的落地，并不容易。）先说说AI（人工智能）和AI Agent （智能体）。其实，现在的AI本质上，就是廿年前，我们学的“神经网络”；AI Agent 就是“神经网络”+“模糊控制”；那个时代，因为算力不够，我们只能（训练）做几个“神经元”输入的控制模型系统。例如：简单场景的速度+位置等等。生成类似PID算法的拟人模糊控制系统。在当今，基于互联网大数据，由于算力、算法的发展，经过训练的语言类的大模型基本成熟了。“语言类”不但包括日常语言，当然还包括各类编程语言。由此，催生出该领域的智能体。智能体 Agent AI，这里指的是训练完成的专门模型（体）。可以做专业的工作。例如：针对一个项目要求，需要程序员A，根据公司积累的文档、规范（数据）；写出程序。需要程序员B，审查代码、检查合规、提出反馈需要程序员C，加入项目，运行检验、查错。提出优化；反馈这些原本是多员工相互制约，...
当我们目光转向工业AI智能化控制内容，仔细观察上面关于时代“进化”的描述，你会发现：在AI智能化之前，我们的传统的（PLC）控制器主要都是数字开关量DI/DQ：（Digital Input输入：指令/状态；Digital Output输出：启动/停止。）都是对位Bit的0和1操作。这是因为：工业控制系统的核心设备PLC，它的诞生，是以电气时代的继电器逻辑+定时器为原型，以“忽略过程”为核心逻辑，依赖开关量（0/1、开/关）实现状态读取与指令输出。（我们知道电动阀开闭需要几十秒的过程；中间的断电都会造成半开状态。）而布尔逻辑运算，它完全忽略物理世界中普遍存在的连续渐变、过渡过程，无论机械、电气动作的过渡时间快或慢、中间状态多么复杂，都将其忽略，仅识别“开”或“关”两个绝对明确的结果；逻辑里没有灰度、没有中间量，一切状态与命令都呈现非黑即白的清晰性。这种对过程的忽略，是为构建可靠、可编程的判断机制，确保控制系统能做出无歧义的清晰决策，可以说是必要且关键的抽象。使其符合二进制逻辑运算的计算机应用。这就形成了我们PLC编程中最常用的“起保停”程序段。直到上世纪八十年代初，随半导体技术的发展（A...
亲爱的新坛友，欢迎加入西门子技术论坛！不管你是刚入工控圈的萌新小白，还是深耕多年的技术大神，这里全是同频工控人，专属交流主场为你而设～作为工业自动化领域官方技术社区，我们以 “技有所长，论有所获” 为初心，陪你学硬核技术、解答难题、分享实战干货，每一次交流都有真收获！专属新人活动已上线，只需简单下方跟帖就能参与，轻松赢西币，还能结识志同道合的同行伙伴～为帮你快速融入，邀你参与解锁交流乐趣。别犹豫啦！快来发布你的首个帖子，或是回复[热门帖]话题，迈出交流第一步，让更多同频工控伙伴认识你～ 新人专属福利首次注册即可获得电子资料包，资料包将于次日发送至你的站内信(右上角消息处)；首次发帖 / 回帖、或是下方跟帖打招呼，即可参与新人活动，赢西币兑实物奖品[兑奖中心]。完善个人信息，也可获得大量西币，赢西币兑实物奖品哦~论坛日常任务1.签到有奖：每日签到即可获得抽奖次数，赢取海量西币与惊喜实物好礼，签到就能抽！(右上角日历图标处)2. 每周用户荣誉榜：每周评选活跃用户榜单，上榜即可获得100-200 西币奖励，轻松收获专属荣誉！3. 每月精华之星：月度优质精华帖数量最多的用户，可获得200 西币...
推荐一款非常好用的设备台账助手 — 维修工的随身零件档案库这 App 干什么的？工厂里几十台设备，每台几十个零件，型号规格全靠脑子记？更换记录靠笔记本翻？交接班靠嘴说？设备台账助手**就是做这个的：掏出手机，5 秒查到一个零件用什么型号、上次谁换的、什么时候换的。核心功能四级设备树车间 → 设备 → 零部件 → 型号，四级层级随便建。零部件分部件和零件两类。复制一台设备直接把下面所有零件和型号一起带走，不用重复录入。模糊搜索搜热电偶，不管叫回风热电偶还是新风热电偶全给你列出来，还能看到这个零件被几台设备在用，每台设备是什么状态。更换/故障记录每次更换零件、每次故障都记录下来。关联到具体设备和零部件，形成完整的维护时间线。下次出问题时翻一翻就知道上次是谁修的、换了什么。Excel 导出车间、设备、零部件、型号、记录，一键导出五个 Sheet。年度盘点、备件采购计划直接拿去用。导入也支持，换手机不丢数据。多账号 + 密码一台手机多个维修工共用，每人独立账号互不干扰。密码找回、修改密码都有。下载地址蓝奏云（推荐，不限速）：**https://wwark.lanzouu.com/i6YKc3r...
自动化行业现在看来是基础行业，或者说是基础设施，已经看上去没那么前言了。自动化的发展到底在哪？自动化人还有没有前途？是否都迷茫中。。。看看自动化行业的市场就知道，这个行业现在是挺惨的，已经从一个增量市场转向存量市场的竞争，想想难度还是很大的。尤其德国企业，跟中国企业的代差越来越小，本身没有价格竞争力，在失去了性能竞争力，都能看得到？我们可以看到西门子在转型，卖掉电机减速箱，转向AI和软件。自动化人呢？该怎么办？拥抱变化，持续学习是一条可行的路径。学习的方向很多，瞄准一个就去进行吧。我也是在持续学习，分享中。祝福美好明天！
?确保在循环中断 OB（如 OB30）中调用 PID_Compact 或 PID_Temp?，且中断周期（如 100ms、500ms）与工艺对象中 Ctrl_Cycle 是否一致；若使用 PID_Temp，注意加热/制冷使能（Heat.EnableTuning/Cool.EnableTuning）怎么激活。
举个例子：一个传感器，360度旋转，每秒转一圈，采集信号（强度）单一的各方位的微弱信号，看不出任何信息。当我们不断累积每秒数据，叠加（强度）信号。就可能出现有用的信息。不但指出信号方位，而且根据信号强度的变化，可以判定信号的频率（两秒周期=0.5Hz）；若有信号强度-距离的标定，那么还可以根据信号强度的变大/变小，判定距离、渐进或渐远。又例如：导航软件中的红绿灯，好多人认为是与交管局的控制中心联动；其实并不是的。而是通过大数据：一个标定的路口绝大多数的车辆都是在那个时刻（红灯）停驶；间隔多长时间后（绿灯），启动前行；由大数据统计出来的就可以知道：“快要红灯了，快要绿灯了”。也正因如此，有时你会遇到导航上的“读秒”与实景并不完全符合。不过，大数据模型会随时“学习”自适应。 这些例子说明，看似无用的数据，当做了指定场景（如：指定的十字路口）的标定，通过积累，有用的信息就会显现。西门子也有预防性运维软件DCMA变频器健康管家；采集驱动器（变频器）通过S7 TCP单边通讯采集网络内所有驱动器的工作状态，保存记录；这里要说明，西门子全系列驱动器，都是全数字化装置（控制逻辑由CPU与内置程序完成）...
RS485中继器是个很有年代感的产品了，其生命周期，少说也有20年。并且，PROFIBUS-DP/MPI也渐渐退出主流市场，因而，RS485 中继器并不很适合目前这个征文，毕竟，酒老瓶也老。但是，只要PRIFIBUS-DP/MPI还在应用，这个Repeater就会持续发挥其重要的作用。 中继器其貌不扬，如下图所示。 其本来的设计目的是用于网络隔离与信号放大。所以，可以利用其网络隔离的功能来快速定位RS485故障点。 在一条PROFIBUS-DP/MPI网络中，如果有某些站点出现无规律的网络故障（表现为突然的掉站，并且还能自动恢复）时，那可能的原因有EMC、介质或者某一站点本身的通讯模块有质量问题。处理这类故障时，最大的难点在于：表现有故障的那个站点，并不一定是有问题的站点。在我的职业生涯中就多次碰到过A站点从未报通讯故障，其它站点频繁出现通讯问题。但排查到最后却发现是A站点的通讯板/模块有问题。 在排查此类故障时，如果没有专用的网络诊断工具，那这个RS485中继器就是一个很好用的工具。 我通常采用的方法是用中继器把有问题的网段隔离成多段，如右图所示...
PLC在冷却循环水系统改造中的应用.pdfPLC在冷却循环水系统改造中的应用冲压车间有3台大型压力机，需要用冷却循环系统对压力机的温度进行降温。 因冷却循环水系统没有和压力机进行联机控制，每天需要操作人员对循环水系统进行上班开机和下班关机。但是，生产期间有部分压力机没有作业，水泵依然在开启状态造成电能的浪费。为了解决这些问题，迫切需要对此进行电气改造，同时可以减少人员的操作水泵的开启和关闭，取得更高的经济效益。以下将阐述改造思路和实施过程。1.方案调研1.1冷却循环水系统简介构成：冲压车间循环水系统构成室外水塔/水槽/ 室内3台水泵/进水和回水循环水管道/电气控制柜等。（图1-1）原理：通过循环水泵将热水输送到设备热交换器中，吸收设备产生的热量后，再送至冷却塔。在冷却塔内，水与空气进行热交换，通过蒸发和对流等方式将热量散发到空气中，从而降低水温。冷却后的水再回流至设备，继续循环使用，以此实现设备的持续降温。1.2改造背景运行时间：早上8：30开启3台循环水泵，下午17：30关闭水泵。①如果当天只有1台压力机在运行，开启1台水泵就可以满足设备的降温，现在开启2台水泵的状态下，严重浪费。②...
如果西门子给 S7?200 SMART G2 真正加上双网段（双独立网卡 / 双 IP），而不是现在的 “双口同网段交换机”，对行业会是小型 PLC 领域的一次小地震，影响会从选型、架构、成本、安全一直传导到国产替代节奏。下面分几块讲清楚。一、对用户 / 集成商：直接改写中小型项目组网规则1. 架构极简，“省掉一层设备”现在典型做法：车间设备网：192.168.0.x办公 / MES 网：10.xxx.xxx.x中间必须加：三层交换机 / 路由器 / 跨网段耦合器如果 G2 双网段：网口 1：192.168.0.1（设备、HMI、伺服）网口 2：10.1.1.1（MES、SCADA、远程维护）PLC 内部路由，直接打通，不用任何额外硬件影响：中小型项目（3C、包装、锂电前段、注塑、纺织）控制柜里少一个交换机 / 路由成本下降、调试更快、故障点变少2. 天然隔离 OT/IT，安全直接拉满口 1：控制网（只跑 PLC、伺服、IO）口 2：信息网（只跑 MES、上传、远程）两边广播隔离、冲突隔离、攻击面隔离行业意义：不用额外做 VLAN、防火墙，小项目也能做到 “工业安全基线”符合现在智能制...
此前承接一套工业设备：S7 200SMART+S7 1200+S7 1500 多机组网联动远程调试项目，原始程序由其他工程团队开发，设备投用后长期工况异常。终端使用方为行业头部科技企业，自控团队配置多名博士与资深自控工程师，先后更换 PLC 本体、工业交换机、大功率变频器等硬件反复整改数月，始终无法锁定故障根源；终端业主、总包、分包多方互相追责，已经敲定整套更换成套设备，项目彻底停滞。设备供货负责人多方找人调试无果后找到我，依托西门子全系编程环境逐层排查，最终确诊问题源于原总包底层程序架构逻辑漏洞，修改优化程序后设备顺利达标投产；后续配套技改升级工程也一并交由我实施。双方事前约定按照出勤工时核算调试服务费。本机硬件出厂存在先天短板：驱动电机选型裕量不足、出厂未配置闭环编码器，硬件本身限制设备性能上限，我在既定硬件框架内做程序极限适配优化，设备连续平稳投产整整一年。项目完工结余6200 元调试尾款，近一年甲方一直以终端回款滞后、资金紧张暂缓付款，合作全周期从未提出程序 bug、运行故障、施工不合格等任何异议。近期我正常对账讨要尾款，对方骤然变卦，拒付欠款同时准备起诉，编造说辞：因我方程序...
工业自动化高速发展的当下，PLC作为核心控制设备，其故障诊断的及时性与准确性至关重要。西门子PLC应用广泛，但复杂工况下故障频发，传统诊断方式已难以满足需求。西门子技术论坛作为专业技术交流平台，以推动高效诊断技术、共享实战经验，感谢平台提供这样一个舞台！ 我谈点我的体会，现在的工业自动设备中，每个独立的底层传感器等元器件，一般硬件都没啥问题，尤其是独立测试，没有问题。组合在一起调试，出现问题，就不知道是哪里的问题了。 这次我在测试Profinet转Modbus 的总线模块中，发线了问题，独立的485的单元设备，原来在触摸屏上的地址，在总线模块上，地址不能用了，所有的设置都天差地别，各有各的道，怎样融合互通，看了很多资料，稀里糊涂，一知半解。
最近国外项目要做sistema安全等级PLD认证，需要西门子的VDMA安全特性值库，请问大家这个库在哪儿下载。
6月1日，西门子正式推出Intelligence Center X，一款面向工业场景的AI编排平台。该软件致力于打破企业AI试点困境，通过构建人机混合团队——让人员与AI智能体在共享语境、统一工作流和全生命周期智能框架内协同作业——将工业人工智能从零散实验转化为可规模化落地的商业成果。Intelligence Center X的核心设计理念在于，以统一的治理底座贯通数据、模型与工作流，支撑企业快速交付AI原生应用与智能体，同时确保全过程可追溯、可管控。平台整合了Mendix低代码开发环境、西门子Graph Studio知识图谱能力，以及源自RapidMiner产品组合的AI Studio，由此构建起面向企业上下文、贴合具体业务的生命周期智能，以及编排智能体与智能应用所需的完整能力集。当前，各行业企业在AI领域投入持续攀升，却普遍受困于试点项目难以规模化扩展——数据孤岛林立、治理规范不一致、AI洞察与真实工作流脱节是主要掣肘。Intelligence Center X正是在这一背景下应运而生，其定位为可投产的生产级系统，在既有企业IT资产之上，实现人员与AI智能体的协同编排，并嵌入完整的...
小试牛刀：功能要求：1.工位竞赛：每工位设1个抢答按钮(自复位按钮）、1个抢答成功绿灯、1个抢答错误红灯。2.主持人工位：1个抢答启动按钮、1个复位按钮、3 个抢答允许绿灯，1个三档模式选择开关(禁用/测试/抢答）。3.工作模式`禁用模式：所有按钮无效，指示灯无输出。`测试模式：按下启动按钮，3 个允许灯同时亮；按下抢答按钮，对应绿红灯同亮；复位后全部熄灭。`抢答模式：启动后 3 个允许灯每隔 1 秒依次点亮，第 3 盏灯亮后方可抢答；提前抢答亮红灯，最先正确抢答亮绿灯，其余无效；复位后可重新开始。答题要求:PLC 及扩展模块选型、主持人工位 模式开关+启动+复位按钮 3点输入，各工位抢答按钮1点共8点，输入合计11点；主持人工位 抢答允许等 3点输出，各工位成功指示灯+失败指示灯2点共16点，输出合计19点；选用S7-1214+SM1222 DQ16，合计DI 14点，DQ 26点。简易电路原理设计图、扩展模块就不画了，全是指示灯没什么不一样。旋钮不在“测试”和“抢答”档位时为禁用模式。PLC 控制程序编写、阐述抢答器保证竞赛公平公正的技术方案(将根据如上要求进行技术专业度的评分)既...
做了多年的通用设备，根据市场的拓宽，我们也开始逐步发展自动化行业了；这次我们迎来了新的挑战-签了了一条自动化生产线的订单（蛋糕自动化生产线——包装工段）。这条产线的核心控制器是西门子 CPU 1515SP PC（项目中的设备名为 PC-System_1），搭配 HMI 进行现场监控。整个项目涉及多个功能块的组织调用，包括 MC_Interpolator、MC_Sensor、多个 FC 功能（如切刀逻辑 Guillotine、水平输送 Horizontal、切片器 Slicer 等），以及若干个 DB 数据块用于传感器频率、编码器信号、线速度等数据交互。在产线调试和试运行阶段，我们遇到了一个非常典型但又不易快速定位的问题：切刀在高速连续动作时，偶尔会出现短暂的“速度失步”，具体表现为：切刀实际速度与输送带线速度的同步误差超过阈值，导致面包切片厚度不均。这个问题并非持续发生，而是间歇出现，频率约每小时 3-5 次，每次持续几十毫秒到一百毫秒。在 HMI 监控上能看到速度偏差报警一闪而过，但我们又很难捕捉到具体数值。毕竟这些年都一直在做通用设备，初涉自动化设备还是有些经验不足！ 经多番测试发...
项目背景是浙江某高校的智慧水利信息化项目。现场数据采集走的校园网，平台开发是第三方定制，之前实验大厅外网访问一直没有开通，都是用的WIFE热点来连接，向日葵远程是没有问题的，后边学校这边外网开放之后，如果是断开WLAN热点，向日葵就掉线，也就是说平台数据访问和向日葵远程是走的不同的网络，平台是校园网，向日葵是WL按，如何把WLAN去掉都使用校园网络呢？是不是学校的防火墙隔离掉了一部分软件的应用呢，微信和钉钉都是可以正常使用的，大家有没有遇到过呢？
年轻的时候换过其它工作，后来机缘巧合进了这个非标小厂，也有7，8年了。今年40岁了，主要做设备调试，单机的程序会交给我写。我们就一个小公司，我进来的时候什么都不会，能力也比较有限，还有些个人原因吧，总之没有混到管理层，也没有混到研发岗，就这么一直出差着。。。早知道当初不如去当海员，至少一年还能休一个月。。。之前去抖音去知乎都说电气工程师后面转管理，转研发就好了，问题是真能转过去的毕竟是少数呀，哪有那么多的好岗位啊！也咨询过身边的一些年纪比我小的同行，都说大环境不好，不建议离职。大部分的乙方工程师，到了我这个年纪都会遇到这个问题吧？我的人脉和阅历也比较有限，对这个职业的未来比较迷茫，真心求求各位前辈能指点一下，像我这类情况，接下来应该路该怎么走？
多年前做过某河南造纸供货商碳酸钙研磨的项目，IO模块选择的是S7-300 的DO模块（DC24供电）。在公司IO打点一切正常，在现场调试时发现在振打研磨罐时，一个DO模块DO点动作时，同时发现几路DO全部为“1”，不符合程序逻辑！百思不得其解！以前做过许多工程项目，没有发现这样的问题啊！好在这种现象不影响实际设备运行，暂时没有解决。在后续现场调试过程中，始终思考这个问题。突然有一天，发现某一位DO点输出时，这组其他DO全部为“1”，说明这点输出时，会造成其他DO点的误动作。经工程师分析，可能是此DO点输出时，发生内部电路短路现象，造成这一组（一组8点）全部输出！解决方法：更换DO模块，这种解决方法最稳妥，但耽误时间，需要邮寄新模块，系统断电，再更换新模块，重新编译下载等。将此DO点更换为同一模块其他DO点，只需要在程序和端子接线微调一下即可。按照2方法操作后，故障解决！至此，明白一个道理，现场才是王道，如果在现场解决不了问题，一切都是浮云！需要工控人胆大心细，在实践中分析问题的本质，在理论结合实际，把内部的道理全部弄清楚！
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