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...
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...
即日起至2026年6月1日，「找答案」提问有奖活动。参与提问，赢丰厚西币实物大奖！赶快来参与提问吧！
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...
现在常用豆包或者千问解决问题，简单的问题AI的回答准确率能达到80%吧，很多回答不准确，需要选择性听取。总体感觉还是不错的，感觉AI并没有取代我们，而是把我们从繁琐的重复劳动中解放出来，去专注于更有价值的事情。未来AI如何监管应该是人们考虑的关键问题。
逻辑规则控制 指的是控制是按照预设的布尔逻辑判断，决策输出的。如PLC中常规的IF （逻辑判断）THEN 为真-执行 这类无歧义的真/假、阈值判断-决定执行；其特点是均需要一个准确的、可界定的值（阈值）。我们知道，在生产实践中，同一个场景；不同的人（不同公司的产品标准），对一件事物的过高、过快、过大；适中；过低、过慢、过小等等的判别是不一样的。何为真？何为假？在非黑即白的逻辑中，我们只能根据某规则、某标准、大多数确定个阈值，或者区间；而真实的物理世界并非都存在如此明晰界定值。其边界具有模糊性。例如：加工零件的分布、装配中的差异分布。预设规则与加入数据标注的差别例一：我们在加工一批零件中，需要规定加工精度及零件公差范围。针对不同的加工精度，采用不同的加工方法。（选择普通或更高级的机床和刀具。）同时，我们也知道，一批零件加工完成后，它们的加工误差分布呈现为正态分布。而实际上，机械设计师所关注的，并不是零件的公差，而是零件之间的配合。（因为：已知：理想间隙为0.02mm时，油膜润滑性和同轴度最佳。）当现实一批零件加工精度如下时：那么在装配中，就会出现没有间隙和间隙过大的配合状态。在预设规则模...
上位环境：上位机采用了C/S架构，服务器的系统是Server 2016 Standard，软件版本是WIncc7.5 SP2 UP19.异常现象：2026年5月29日 下午6点07分左右用户点击历史曲线导致Wincc7.5Graphics runtime停止工作软件崩溃，本打算五点半准时下班外面大雨滂沱。前面也出现几次类似的问题，不影响使用加之比较繁忙没有理会。那么现在就好好看看问题所在，雨停再走。广东的雨来的快去的也快。第二天一早在我拷贝，查看，询问。再拷贝，再查看，再询问，问题点最终锁定了。下图是锁定的问题点（第三方控件 AniGIF.ocx（版本 V2.47）引起，每次崩溃的异常）：下面分享查找的过程(感谢Deepseek给出了主要的线索)：从服务器的事件查看器——Windows 日志——系统——询问Deepseek——看应用程序18:07:20左右的应用程序崩溃的日志——给出关于(c0000005 异常代码表示发生了内存访问冲突)的初步答案——Deepseek建议查看Winccd的PDLRTSEH.LOG最终找到问题所在，下面给出相关照片。下面是系统日志(一开始我简单的认为是时...
编码器是SICK DBS60E-THEK01024编码器，cua32带HTL编码器，现在判断出来编码器和cua32都没问题，线路也没问题，没接r信号，我选的是No zero mark，配置选的3005,就是报故障31117，17.18.19都是1，我只是矢量带编码器控制，还没有转电机就报故障静止状态A和B对0V都没有电压，但是A和A-之间有18vB和B-之间也有18V
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）...
今天不谈高大上的专业术语，单纯以一线电气工程师的角度，聊聊AI在普通工控工作里的真实用处。1、现场调试：最直观的提效平时做西门子PLC、变频器、触摸屏调试，难免会遇到报错、逻辑写不通、联锁逻辑绕晕的情况。以前遇到BUG，要么翻手册、要么上网到处查帖子，耗时还不一定找得到原因。现在我直接把报错代码、程序片段发给AI，简单描述现场工况，AI能快速指出问题，比如触点冲突、定时器混用、通讯参数不匹配等常见问题。2、故障排查：专治疑难杂症工厂设备最怕偶发性故障，没有规律、没有明显报警，有时候半天找不到原因。以往全靠经验猜；现在我会把设备现象、故障时间、设备型号、运行参数发给AI。AI会根据工控行业常见故障逻辑，帮我梳理排查顺序：优先查线路、传感器、程序逻辑，再判断硬件老化、电磁干扰问题。很多老师傅凭经验判断的故障，AI也能给出相近思路，对新手非常友好，老手也能用来查漏补缺。3、聊聊我使用AI小西的真实体验市面上通用AI很多，但是大多不懂工厂现场逻辑，给出的程序理想化、不接地气。而AI小西明显针对工控行业优化，写的代码、整改建议、电气文案更贴合车间实际工况。平时写工作总结、技改报告、设备保养规程，...
现在AI在工业领域除了已经常见的质量检测管理和物料管理以外，还有哪些场景大家认为还有哪些可落地或已经使用的AI应用场景？
汽车座椅加热垫是把电热丝缝在无纺布上，我们的设备把加热丝和插接件线束压端子连到一起，套热缩管，点热熔胶固定，然后使用视觉检测判断是否合格，加热丝，线束都是软的，热缩管热缩后形态各异，使用传统视觉检测误判率很高，使用AI算法，只需要拍几张OK的，再拍几张NG的，学习一下就好了，调试过程很方便，误判率比传统视觉低，但有时候把NG的判成OK的，把这个NG的再学习一下，有可能就学傻了，会把很多OK的判成NG，这时候就需要退回上一版，AI视觉检测调试方便，还是需要人来不同干预调整。
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近期参与了公司内部 AI + 视觉产品检测设备 培训，后面大家也实际上手操作建立几种缺陷的AI模型，在训练机上测试，每个人的测试结果也各有差异，培训老师给我们讲，这个就是每个人在建立AI模型时样本标注存在差异，各种不良项AI模型的建立需要标定“正确”样本，漏标和错标 对检测结果影响很大，需要给AI导入正确的数据。
电气选型---根据机械部件已经的参数(功率）只要告诉AI能快速搜索到该品牌所有负荷的系列；负荷计算--AI所有元器件的功率，能准确的给出 额定电流，浪涌冲击电流，断路器推荐；检查------最后再将做好的电气表格，复制给AI，AI 可以瞬间可检查出是否有错误；工作效率提升电气选型--不用从官网自己找手册，查规范，负荷自己计算 ，AI参与检查，避免人工粗心出错
活动周期：2026年5月18日-5月31日活动平台：西门子技术论坛活动对象：论坛全体注册用户各位工控圈的工程师伙伴们，五月焕新来袭！西门子技术论坛正式开启AI主题月活动，打破传统活动模式，融合趣味互动，三重活动同步上线，西币、惊喜宝箱、实物好礼拿到手软，无论你是分享技术、日常回帖还是投稿干货，都能轻松参与赢奖励，快来解锁五月专属福利！连载系列《工业AI之我见》版主yming，加入AI话题发帖、回帖！一、西门子RXD大会 参会感受二、什么是工业AI智能体三、如何从工业传统控制模式走向工业AI智能控制模式四、传统数字开关量逻辑控制的缺陷与工业AI智能化重在关注数字化模拟量五、关注数字模拟量变化量的重要性六、历史变化数据积累的重要性及场景标定的重要性七、专家系统组合智能体与端到端大模型智能体的区别（两步走）活动玩法一：发帖抢宝箱——AI主题发帖，30个宝箱每日开抢活动内容：聚焦AI+工业自动化融合趋势，发布AI相关主题帖，即可参与宝箱抽奖，每日限量30个宝箱，完成发帖后次日发至站内信，先到先得，无门槛参与，人人有机会！√ 参与规则活动期间，在[谈天说地]版区发布AI相关原创主题帖，内容贴合工...
亲爱的工程师们，西门子技术论坛特别推出“春日植绿计划·论坛种生机”驱动竞赛活动。投稿时间：即日起—2026年5月7日，抓紧参与，奖品有限！评选时间：即日起— 5月17日投稿名单在最下方参赛帖点赞+跟帖评选名单排名 标题 作者 总分 1 【小试牛刀】G120带编码器的转速控制之调试篇 安南 97 2 【小试牛刀】+G120用于EMB纯机电线控制动卡钳测试 末日余晖 93.6 3 小试牛刀·G120变频器VF模式下，信号异常报F类故障 幸运迷途20211007 92.2 4 【小试牛刀】G120变频器VC模式下编码器信号异常F类故障排查实战 斌德瑞 88.4 5 小试牛刀·G120控制电机进行往复升降动作控制 木子木 88.4 排名 标题 作者 总分 1 [大显身手}编码器端子布线安装的一些事 张家港大辰机械老王 91.60 2 [大显身手]+钢筋调直机编码器故障 黄花平 87.60 —————————————————————————————————————————————————随着工业自动化场景复杂化，驱动应用对...
硬件配置：CPU: S7-1200 G2，初始固件 V1.0，已升级至官方最新固件，问题依旧通讯模块：CB1241 (RS485)从站设备：多台第三方仪表（温控表、液位计）通讯参数：波特率 9600，8N1问题现象：使用 Modbus_Comm_Load 组态通讯端口，搭配轮询逻辑循环读取多个 RTU 从站。系统运行数小时后，会随机卡在某一台从站，后续所有站点通讯全部中断。在线监控状态：Modbus_Master 指令 Status = 16#7000（指令空闲），Busy、Done、Error 均为 0，指令停止发起新通讯，进入假死状态。故障触发前会偶报 16#81E9（从站响应超时）。已做排查：已更新 TIA Portal、HSP 硬件支持包，并将 CPU 升级至最新固件，故障未消除；单独点对点测试故障从站，通讯运行稳定，排除从站硬件及单点线路故障；轮询逻辑以 Done / Error 作为站号切换条件，Modbus 指令内部超时参数已按规范配置；RS485 总线两端已接入 120Ω 终端电阻，通讯线缆屏蔽层已按单点接地处理，线路侧问题基本排除。疑问：查阅相关技术资料，发现 S7-...
八年前在西门子（弗兰德）实习时候，有幸参与扭矩测试展台的调试工作，展台选用西门子SINAMICS G120变频器作为核心控制设备，结合扭矩传感器、电机、齿轮箱等部件，设计上下限位，配重块接触到上、下限位后，变频器控制电机改变运行方向，进行正反转往复运行，在此过程中PC显示扭矩传感器检测到的数据，扭矩传感器采用德国弗兰德纽扣式技术，需要在监测点铣削平台，使用特殊胶水进行固定安装。由于之前没有设计电气电路图，设备到达后根据功能现设计接线，中间G120还少定了控制单元，还是让供应商补定的，后续边理解功能边手动接线。扭矩测试展台算是自己遇到的第一个实际项目，边研究手册边接线，好不容易完成接线，一运行报警F07412，优势一顿查手册，也不明白故障原因，就在解决方案里面一个一个试，其实就是需要倒UVW里面的两根线，但是当时不清楚，后来知道CW运行时编码器数值应该是增大的，但是当时确实没有概念。。。。一转眼八年了，不知展台还用不用，当年参加过上海展会。。。
2026论坛驱动竞赛为啥还不公布结果呢？https://wap.siemens.com.cn/club/bbs/post/2012849.html征文时间：即日起——5月7日评选时间：即日起 — 5月17日结果公示：2026年5月19日我认真参加了竞赛，平台对这事怎么感觉不认真呢？
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