SIEMENS S7-200系列中，关于PLC中的SM0.0，SM0.1，SM0.5等的用法和作用。
1、SM0.0：可以用在程序的开始左侧**位置，保证每次程序都扫描；
2、SM0.1：是CPU**次上电运行是动作一下，也就是一个上升沿 ，可以做为初始故障复位实用；
3、SM0.5：实际是一个1秒为周期的脉冲波形，可以作为计数器触发用；
4、SM0.0 与 0.1 一般长用在较左端。
PLC-可编程逻辑控制器是种专门为在工业环境下应用而设计的数字运算操作电子系统。它采用一种可编程的存储器，在其内部存储执行逻辑运算、顺序控制、定时、计数和算术运算等操作的指令，通过数字式或模拟式的输入输出来控制各种类型的机械设备或生产过程。
上海西门子数字程控通信系统有限公司(SBCS)在2003年2月将HiPath解决方案带到中国市场。HiPath是指西门子企业集成架构，能够提供各种通讯平台、应用和解决方案。HiPath解决方案通过发展基于IP的现有语音和数据网络的融合，帮助客户更加有效地控制通讯成本，并获得更大的**。此外SBCS生产的Hicom系统是国内**交换系统市场的良好技术。2003财年SBCS的系统和解决方案应用在了包括苏宁电器、博鳌索菲特大酒店、深圳地铁和位于上海虹桥机场的中国东方航空公司等中国的良好企业当中。
中文名称：西门子 英文名称：siemens 定义：国际单位制中电导、电纳和导纳等量的单位。符号“S”。 所属学科：电力（一级学科）；通论（二级学科）
西门子股份公司（SIEMENS AG FWB：SIE, NYSE：SI）是世界较大的机电类公司之一，1847年由维尔纳·冯·西门子建立。如今，它的国际总部位于德国慕尼黑。西门子股份公司是在法兰克福证券交易所和纽约证券交易所上市的公司。2005年，西门子全集团在190个国家和地区雇用员工460,800人，**收入为754.45亿欧元（2004年为702.37亿欧元），税后利润较2004年的36.6亿欧元降至24.2亿欧元。
自2014年Allach中心开业以来，陆续又有5个中心投入运行（分别在亚特兰大、莫斯科、伦敦、珀斯和中国香港）。来自15个国家的机车、高铁和城际列车的数据流汇聚在这些中心。通过将这些大数据转化为智能数据，中心的程序员、数据库*和项目执行经理，为铁路领域开发出了数据驱动型服务，在实时列车监测、磨损和组件故障预测以及复杂列车问题分析等方面遥遥良好西门子PLC总代理商
应运而生的Railigent平台不仅可以描绘整个信息路径——从轨道传感器一直到发送至用户智能手机的报告——而且能够建议具体行动。对于铁路系统运营商及维护团队而言，其优势显而易见，因为这个系统可以提高列车的可利用率，延长服务寿命，并大幅提高所有列车及基础设施组件的维护和运行效率。Kress说：“在列车驶入服务中心之前，我们已经知道需要做些什么。”得益于此，列车可实现较高**的可利用率。
位于Allach的西门子铁路服务中心。
100节车厢多达2000亿个数据点
事实上，数字技术为*提供的远不只是关于速度、制动性能和里程等标准变量的信息，也提供了诸如压缩机性能、挂车重量以及自动控制过程状态等其他信息。不仅如此，轨道状态、坡度以及运行期间的天气条件等信息，也与铁路网络中的列车发车频次一并记录下来。Kress表示，“未来的交通业务里，单单列车并非决定因素。对于客户而言，关键在于列车的生命周期成本及其高效使用。只有借助从列车、基础设施和运行中得来的捆绑数据，才能取得成功。”
所有这一切形成了一片名副其实的数据汪洋。一个100节车厢的车队每年可产生约1000到2000亿个数据点。而这只是开端。通过分析这些数据，Kress和他的团队在探寻有意义的规律模式。譬如，运用由此获得的知识，他们可以优化运营维护。又如，在机车与车厢相连时，虽然报错显示制动失灵，但可能这是正常情况。有了这样的知识，模型便可以区分重要因素和次要因素，并识别因果链。得益于这种方法，Kress和他的团队现在能够运用具有高度可靠性的预测模型。举例来讲，在高速运转下，变速箱轴承会发生严重磨损，MindSphere铁路应用中心可以提前至少三天预测出问题，提高列车可利用率，节省费用。
西门子提供的高级数据分析系统确保了RENFE运营的Velaro E高速列车可靠运行。
德国铁路公司也对实现这样的优化感兴趣。2016年10月，德国铁路与西门子联合启用试点系统，对Velaro D（ICE 3）高速列车进行预测性维护和检修。此外，德国铁路货运公司不久前宣布，将使用西门子提供的解决方案，进一步将它的列车车队数字化。其目标是在2020年之前，为2000辆列车全部配备诊断技术。西门子PLC总代理商
高速且可靠
从西班牙国家铁路公司（Renfe）运营的往返于马德里和巴塞罗那之间的高铁线路，便可以看出这项服务是多么有效。在这条线路上，Renfe可与一条航空路线竞争。这条线路火车要用两个半小时，而飞机只用1小时20分钟。然而，Renfe保证，如果火车晚点15分钟以上，将向乘客全额退款。为了保证这种高可靠性，Renfe与西门子联手创办一家合资企业，对列车进行高级数据分析。结果是，约2300趟列车运行服务中，仅发生了一次与技术问题有关的重大延误。十几年前这条线路刚刚开通时，搭乘火车的旅客仅占20%，而现在这个比例已增至60%以上。
MindSphere铁路应用中心负责人Gerhard Kress。
高级算法帮助Gerhard Kress和他同事预测何时可能发生潜在故障。
有了这些信息，铁路服务中心负责人Martina Stöttner和她的团队可以制定维修计划，同时列车仍保持正常运行。
当列车抵达服务中心时，保养措施已准备就绪，只待执行。
随之而来的是列车可利用率大大提高。
西门子还在慕尼黑Allach区建造Vectron型机车。
一列Vectro列车行驶在挪威。这列列车的模块化结构是世界**。
对所有列车相关信息进行数字化分析
MindSphere铁路应用中心还有一个优势：它不仅能借鉴不同铁路车队提供的数据，而且可以运用不同运行条件的相关信息，不论这些车队是在德国、西班牙，还是在俄罗斯。所有这一切都可以集成到一个信息工具箱，用来提高列车的可靠性。对于小规模运营商，这也是有利的，因为通过与西门子这样的服务提供商合作，那些刚刚运营几年，只有几列自有或租赁列车的铁路公司可以降低技术风险。Kress说：“故障和磨损预测、错误诊断，以及精心制定的维护周期计划等，这些只是开始。在未来，铁路服务中心将能够通过有线方式下载列车的完整数据库，就像现在对飞机所做的那样，用来审核数据，排查异常。”西门子PLC总代理商
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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。
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“在职”优化
如果将学习算法应用到各种异常复杂的系统中，它们几乎可以全部变成维护需求较低、产量更高的系统。例如，高级医疗设备、配电系统、燃气轮机和风电场等。
坞喜欢拍一些智能机器人的电影。只要想想商业大片《变形金刚》中那些*人工控制的自动机器，就会对此了然于心。但现实却是另外一回事。大部分观众可能并不了解研究人员已经取得了巨大进展，现在研发出的机器已具备学习能力，并能够独立行动，当然，它们都是为了造福人类而开发的。
位于新泽西普林斯顿的西门子美国研究院（CT）正在开展这类研发工作。该院知识决策系统项目经理Amit Chakraborty带领的一支团队，正在为电力公司开发一种新软件。该软件通过分析上百万个数据记录，掌握人们的用电习惯。最后，系统就可以独立预测用电需求。未来“智能电网”的主要目标就是平衡用电和不断波动的电力供应，例如来自太阳能电站以及风电场的电力之间的关系。“可持续发展的能源系统可调节用电负荷，以适应产量不断波动的可再生能源发电，”西门子PLC总代理商 Chakraborty说，“因此，我们必须开发让电力公司做出准确计划的方法。”
2011年底之前，Amit Chakraborty的团队将在试点项目中用真实的用电数据对新的软件进行测试。首先要对消费者的用电数据进行研究。为此，他们将会从数百万使用智能电表的消费者中收集相关数据。收集的数据会包括以下信息：用电量及用电时段。西门子的研究人员将会把从试点项目得出的结论和气象数据以及特殊事件（例如棒球决赛）信息结合起来。他们将使用这些原始数据为软件开发训练数据。然后，软件的算法将会精确地预测出短期用电负荷。
负荷预测并不是一项新发明。大家都知道，假期时数以百万的火鸡被放入微波炉时所造成的峰值负荷。但是这种粗糙的预测还不能满足可持续发展能源体系的要求。在美国，电力公司在管理负荷方面多年来一直依赖于市场规律。如果供电量增加，用电成本会下降。相反，电力供应紧张时，消费者就会减少用电量，否则就要多花钱。但是这种“需求响应”并不总能有效地发挥作用。如果消费者的行为和预期的不一致，电力公司就必须马上生产或购买更多的电能。这种规律常常失效，并会产生更多的温室气体。“为避免这一情况，我们必须能够预测消费者在任何特定时刻的行为，”Chakraborty指出。
PLC有多种程序设计语言可供使用。用于梯形图与电气原理图较为接近。容易掌握和理解。PLC具有的自诊断功能对维修人员维修技能的要求降低。当系统发生故障时，通过硬件和软件的自诊断，维修人员可以很快找到故障的部位。
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