长治西门子工业电源总代理

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**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**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。

开放创新：创新的沃土

知识的封锁会削弱企业的竞争力。现如今，企业纷纷转而开展开放创新，从整体着眼，将自身知识与外部技术专长相结合。这样一来，它们就能更好地挖掘自身的创新潜力。而早在多年前，西门子就已为快速、开放、合作的知识转移奠定了坚实的基础。

随着研究与开发领域间数据流动的日益加快，创新周期不断缩短。因此，不受阻碍地交流关于新趋势和新技术的信息就变得愈发重要。所以，许多企业纷纷开始借助开放创新（OI）的手段，将不同部门，甚至企业外部的知识整合在一起。在西门子，开放创新的模式已日趋成熟。例如，在线知识交流平台可以将西门子遍布**的研发团队联系在一起。

被称之为“群组”的网络社区就是这样的例子。群组里往往有数千位*。在这里，员工可以开展讨论，找出较佳创意，并进一步进行研发以达到市场需求。

无限的创意交流

西门子通过有的放矢的方式，倡导这种开放创新模式。譬如，西门子在内部开展的名为“Quickstarter”的开放创意竞赛。该比赛已举办两届，每次西门子都为之投入50万欧元。Quickstarter的特别之处在于，较终哪个项目获得投资并非由管理层决定，而是让员工做主。员工有了好的创意，可以在4周内将之放在在线平台上进行展示。许多时候，这些展示会在来自不同业务部门的同事间引发专业讨论，趣味盎然。比赛结束时，投资者——专门为此注册的员工——可以自主分配整体预算。很多由此获得所需资金的项目较终都被付诸实践了。

从诞生创意到付诸实践

两届Quickstarter比赛共产生了78个创意。其中26个项目给投资者留下了深刻印象，获得了全额投资。另有15个项目被允许在到达阶段性项目目标前继续推进。Quickstarter发起者兼项目负责人Christian Homma博士表示：“参赛的项目五花八门，但主要集中在数字化领域的核心问题上，如面向工业4.0的通用驱动平台和**IT安全的新方法等。”不过，许多别出心裁的创意也获得了青睐。其中一个就是“海上藻类养殖”项目，其目的是研究如何在公海风电场附近有针对性地养殖藻类以帮助稳定电网系统。未来，西门子将定期举办Quickstarter比赛。

西门子创新基金

西门子积极推行开放创新的另一个例子是西门子创新基金。在德国，仅当前营业年度，西门子就已经通过这个基金投资了1000万欧元来资助员工的非凡创意。创新基金号召每一位西门子员工提出创新的点子和具体实施建议，不过前提条件是这些创意应当能在三年内得以实现。

值得投资的创意不一定非得瞄准新技术研发，也可以是建立新的业务模式和服务，或是在销售中提高客户忠诚度。比赛主办方还专门寻求在西门子各部门当前业务领域之外的创新。由决策者和*组成的评委会将决定哪些项目会真正得以实施。

在研究领域进行合作

西门子也善于利用公司外部资源进行开放创新，这样的案例不胜枚举。例如，多年来，西门子*研究院一直与世界各地的良好大学和研究机构保持密切合作。此外，独立业务部门next47旨在大力倡导颠覆性创新并进一步加快新技术研发的步伐。通过next47，西门子正在整合与初创企业有关的合作。

同时，西门子还在密切留意行业内的较新研发进展。为此，西门子*研究院在内部成立了趋势（2014年）与技术（2012年）侦察部门。西门子利用这个部门帮助内部研究小组找到其工作所需的外部技术合作伙伴，从而辨别有关趋势并将之应用到工作中。

所有这些例子都是催化创意的新途径。这些新方法也提出了转变企业文化的需求，即从“我的知识—你的知识”的思维模式，转变为挖掘员工的巨大潜力以使人人受益的新文化。

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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      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。

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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较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**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*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**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天的电价和其中的较佳购电日，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较优时间点购电。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*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*研究院在此领域的*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较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良好棋手李世石，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。