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。
为什么我们毁灭财富的速度比创造财富更快？
Mathis Wackernagel博士，48岁，是环球足迹网络智囊团的创始人暨总裁。该机构总部设在加利福尼亚的奥克兰，在日内瓦和布鲁塞尔均有办事处。他在论文写作过程中，和他的导师William E. Rees博士一起提出了“生态足迹”的说法。Wackernagel于2007年获得伯尔尼大学的荣誉博士学位，自2011年起还担任纽约州伊萨卡市康奈尔大学的客座教授。他所获的荣誉包括Skoll社会企业家精神奖（2007年）以及扎耶德国际环境奖（2011年）。
生态足迹是什么？
Wackernagel：生态足迹是跟踪自然需求的一种会计工具。它是用来计算每个人、城市、国家或人类为满足其需求而消耗的土地和水源。我们将这种足迹值和现存的生物承载力进行比较——换言之，也就是和**或地区“农场”进行比较，“农场”包括庄稼地、渔场、草地以及森林。结果表明，大约从二十世纪七十年代中叶起，我们的生活已经是入不敷出。虽然技术进步扩大了生物承载力，但是这种扩张速度远远低于人类对资源需求的增加。估计现在人类消耗自然资源的速度已经**过其再生速度的50%。今天，地球上每个人只有1.8个**性公顷具有生物产出能力的土地，但是**人均使用量达到了2.7公顷。
您说过，每个美国人使用8.0公顷，印度人使用0.9公顷，而每个中国人使用2.2公顷。这些数字意味着什么？
Wackernagel：如果地球上每个人都有美国人那样的消费习惯，我们需要**过四个地球的资源。你可以自己计算一下：8.0**性公顷生态足迹除以1.8公顷的**生物承载力。就算我们都像中国人那样消费，地球也还是太小，不够支撑这种足迹。印度人面临着一种两难境地，因为他们需要的相对较少，但是印度拥有的生物承载力却只能满足其国民目前消费水平的一半。另外，我们又想给地球上所有**植物和其他动物留下多少生物承载力呢？
您是如何计算出来的呢？
Wackernagel：很简单。举个例子，乔治•克鲁尼喝的咖啡来自危地马拉，他吃的鸡肉消耗了来自爱荷华州的小麦，他的衣服的棉花原料来自新西兰。他使用了来自世界各地的自然资源。为计算他的足迹，我们需要回答以下问题：
→为种植乔治•克鲁尼消费的咖啡豆、棉花和谷物，需要多少土地？谷物包括他食用的面包和享用的鸡肉的饲料。
→给他的房子、汽车等供暖及制冷，需要使用多少森林去吸收这些二氧化碳排放量？
→他的房子占据多少面积的土地？他在街上和公园里公摊了多少土地？我们将所有这些数字转化成**性公顷并将其加总——这就是乔治•克鲁尼的生态足迹！
您所说的“**性公顷”究竟是什么？
Wackernagel：地球上的每一公顷各不相同。想想稀落的针叶树林地带和高产的农场之间的区别就知道了。要想做比较，我们就需要将每一公顷换算成具有相同生产能力的公顷。这类似于一种货币兑换，只不过这里，我们的货币是“**性公顷”。它是具有**平均产量的生态生产力空间。
这个概念的优势是什么？
Wackernagel：使用这个概念很容易就能想象出农场和森林。你可以看到它们，感觉到它们，并闻到它们。“我们有多少自然资源，我们使用了多少自然资源？”如果你不问这些问题，那么有关可持续性的讨论就是荒谬的。我们的很多讨论像是在真空中进行的，好像没有物理限制一样。我们每年从联合国统计办公室给每个国家拿到大概6,000个数据点，使用这些数据点去计算这些限制。这样我们便可以得出一个详细的资产负债表。
它的不足是什么呢？
Wackernagel：当然这些还有改进的余地，但是我们的计算方法已经被**过12个国家验证过了。我们的计算结果已经得到证实，是可复制的。自然，足迹——正如国内生产总值（GDP）一样，不是**精确的。但如果各国拿出对待GDP的认真态度去对待它的话，我们还可以对其计算进行一定改良。法国大概有7,000名员工在从事计算GDP的工作。在200个国家中，我们的机构只有8个研究人员。足迹只是计算了一个方面，还需要其他测量参数来补充，比如健康、民众满意度、可持续性的经济维度（如债务和通货膨胀）。
有人说我们现在需要1.5个地球，这意味着什么？
Wackernagel：以联合国给出的为保守的预测来看，它预计人口增长缓慢、农业产量有较大提高、实现明显的脱碳。即使可以实现这一前景，到2030年，我们需要的依然不止两个地球的资源。要想继续这样长期从“地球账户”中高额透支，是不现实的。这样做的话，对地球的课税过重，生物承载力将会大幅下降。气候变化只是这方面的一个问题，还有森林破坏、水资源枯竭、可耕地退化。后将会出现食物短缺、能源不安全、不稳定。当然，生活还将继续下去，就像今天在海地和索马里亚那样。但是，难道我们不想过的舒适一些吗？
有没有解决这种困境的方案呢？
Wackernagel：有——我们可以写出好多本这方面的书。但现实的问题是：我们需要吗？我们坐在一个满是漏洞的船上还在说：“如果其他船上的人没有修好自己的洞，我们也不会修我们的船。”
我们应该根据物质富裕以外的标准去定义繁荣吗？
Wackernagel：经济增长比自然再生能力的速度要快，就会出现过度开采和掠夺——这会使我们更加贫穷。我们不赞成破坏经济发展。相反，我们要鼓励经济体维护并增加我们的财富。但事实上，现在我们毁灭财富的速度要远远快于创造财富的速度。我们面临的是一个两难的境地。如果我们严肃对待导致气候变化的百万分之三百五十（350ppm）的二氧化碳浓度这一门槛，那就必须承认我们已经远远**过了这个门槛。现在我们已经**了改变这一趋势的佳时机。
您这番话的意思是什么？
Wackernagel：如果早在1972年就开始采取措施，我们现在或许就能够完全使用可再生燃料来满足能源供应需求。如果能够在**范围内更有力地推动妇女享受平等的机会，我们就能够遏制人口增长。我们还可以使城市结构更加紧凑，房屋高效节能，甚至实现碳中和。
各个城市和国家对您的研究有何反响？
Wackernagel：有的地方得知此信息后反响积极。比如，阿联酋就在未雨绸缪，因为它不只是在消耗石油收益，更将之用于投资。在引入更加严格的节能标准以后，阿布扎比甚至对迪拜给予经济上的支持。它们也关注足迹。别的地方看过我们的计算后很快就竖起防御的大旗，想要和我们争辩。但是假如根据工程师的计算，一座桥梁不够坚固，需要增加横梁，没人会告诉他/她想开点就没事了。
请您描述一下对2050年的展望。
Wackernagel：作为一个工程师，我看到了机遇。对建设结构紧凑的城市，以及投资为妇女创造平等机会等的需求依然很旺盛。前者会减少消耗，后者能控制人口增长。我们还可以通过引入重要的、不断提高的能源税来改革税收体系，利用收入去鼓励创新和可持续发展。只要有正确的创新，我们都可以在2050年过上美妙的生活——在大自然的预算内。要实现这一切，就要求给予生态足迹和GDP一样的地位。目前，我们乘坐的这架飞机上，驾驶员已经知道燃料被耗尽，燃料表即将归零，还不去将油罐填满。请大家自己判断这样做的后果吧。
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电机的健康App
新的App不仅能显示低压电机的一般状态，而且可以揭示出诸如耗电量过高等具体问题。装在电机上的传感器盒子可以收集必要的运行数据，并通过互联网将它发送到云端软件。
如今，许多企业都认为数字化转型十分复杂，花费高、用时长。然而，这些企业的决策者同时也深知，他们必须行动起来，其中许多决策者已经意识到数字化转型将带来巨大益处。西门子大型传动部的Matthias Bruns表示，“他们明白，云平台和App有助于提高生产力，削减维护费用。”正因如此，通常用于驱动泵、风扇和压缩机等的Simotics SD系列新低压电机，引起了各方的浓厚兴趣。不过，电机*与西门子核心研发部门——西门子研究院及西门子数字化工厂集团的*联袂研发的Simotics Connect Box也同样令人瞩目。这套装置包含电机、配有集成式传感器的盒子和可以显示测得数据的云端App Sidrive IQ。
电池供电的低功耗传感器盒子
西门子研究院负责开发传感器盒子和软件。Michael Villnow来自坐落于埃尔兰根的西门子研究院。从事物联网技术研究的他解释道，“首先，我们开发出对中等价位电机进行数字化监测的应用场景。”很快明确的一点是，经济划算的监测系统佳解决方案是将传感器盒子与云端及App相结合。为了能简便地安装到电机上，盒子必须采用*电源独立运行。Villnow说：“找到合适的传感器不容易。”盒子必须配置可测定电机温度、加速度和磁通量等参数的传感器，但具备必要的测量精度和带宽的传感器通常耗电量较大。西门子研究院的研究人员还确定，市场上的低功耗传感器无法满足他们的要求。为了解决这一困境，他们决定开发针对手头任务量身定制的节能型传感器。他们还在盒子中集成了一个无线局域网模块，以便轻松地将盒子连接至现有的工厂网络。归功于传输时间缩短，传感器盒子的能耗也降至低。正如Villnow所解释的那样，“多亏智能电力管理，仅一节电池就可让盒子运行长达两年时间，而更换电池也很简便。”
MindSphere执行数据处理
算法无疑是App的大脑，它由来自西门子研究院物联网技术领域和业务分析与监控技术领域的传感器*和数学家组成的团队，与来自西门子过程工业与驱动集团的电机*共同开发。这个团队取得的重大成就是利用专门算法和传感器数据来计算出电机的扭矩和性能，而不必测量电流和电压。这种简单明了的计算程序完全在盒子的微处理器上运行，而复杂的算法则分布于微处理器和云端——这也是为了保护西门子知识产权。一天一次，安全的无线局域网连接将数据传输至物联网操作系统MindSphere。App既处理传感器输出的原始数据，又处理经盒子分析过的数据。这一策略背后亦有节能因素的考虑：需要发送至云端的数据越少，盒子的能耗越低。
仅智能手机大小的无线装置
盒子本身的大小与现代的智能手机差不多，并且*外部接线。Villnow解释道，“只要把它装到电机上的预定位置即可。”App可在用户的台式机、平板电脑或智能手机的浏览器上运行，显示表明电机状态的运行参数。这可带来巨大益处——许多低压电机的功率都很大，相应地，耗电量也很大。现在，有了这个App，用户可以检测出负荷波动，以及任何明显振动和过高温度。对于性能较低的电机，这些参数亦同样重要。现在，常规检测也可以应用到各个性能级别的电机。
在今年的汉诺威工业博览会上，这套数字化装置也将扮演主角。在欧洲，新的Simotics SD新一代电机将自带Simotic Connect。Bruns说：“我们的Sidrive IQ App尚在襁褓之中。”但他充满信心：“未来，通过不断优化对测得数据的解读，它将有助于实现预测性维护。”这种新的健康App还将提供更多优良特性：未来，还可以利用Simotics Connect对老旧电机进行翻新改造。
今天的西门子已经是**重要的软件企业之一。MindSphere的推出将物联网、云计算和大数据分析等概念落地，是数字化业务增长的重要驱动力，并将逐步从制造业扩展到交通、楼宇、能源等方方面面，全面推进数字化。西门子伺服电机代理商
咨询公司埃森哲预计，工业物联网到2030年能够为**经济带来14.2万亿美元的经济增长，为中国带来1.8万亿美元的累计GDP增长。
数字化技术的发展正在为企业带来**的增长机会。对于很多企业来说，实施数字化战略的第一步都是数据采集，没有数据的平台是无源之水、无本之木；数据不完整的平台恐怕会一叶障目、不见泰山。西门子在众多行业都拥有非常广谱的产品线，从工厂里的可编程逻辑控制器（PLC），车辆上的传感器到燃气轮机、楼宇以及医疗设备，每条产品线都有可观的装机量，依托现有产品在市场上的覆盖率，MindSphere可以从西门子自有产品中获取海量数据。同时，作为工业通讯技术的良好厂商，西门子也能对第三方类似产品提供通讯支持，这意味着西门子同样可以从大量第三方设备中标准、经济地采集数据。
就信息技术而言，西门子伺服电机代理商海量多样的工业数据是“喂养”数据分析模型的佳“养料”，也是决定大数据分析准确与否、智能与否的决定性因素。数据分析模型“吞下去”的是数据，转化成的是洞察。只有吃进去的数据量足够多，行业洞察才能深刻，数据分析才能准确。MindSphere海量的工业现场数据对应用开发者无疑是一笔巨大的宝藏。
西门子对各个垂直市场有着深刻的理解。对企业而言，能够具体分析业务场景、准确把握行业痛点、深入了解客户需求是缺一不可的重要因素。
宝钢研究院**研究员郭朝晖表示：西门子伺服电机代理商“数字化技术与行业知识的融合，一直是信息技术的难点，工业领域更是这样。像西门子这样的工业企业由硬向软转型，或许是未来的主流趋势。”
新业务模式创造价值增值
在数字化的探索之旅中，一批富有前瞻性的**者们已经起航！
Printing International是比利时一家生产移印机的设备制造商。与普通打印机不同，移印机能在陶瓷花瓶、塑料甚至药物等曲面固体上打印花纹，因为功能*特，故而身价不菲。当这些贵重设备漂洋过海被运往**之后，制造商就和它们彻底断了联系，无法知悉自家设备的“身体健康状况”。一旦设备出现故障，制造商和终客户都将蒙受损失。
Printing International选择了MindSphere。它借助MindSphere广泛地采集移印机的数据，分析设备运行状况，不仅能够优化资源部署，还能预见可能出现的故障，实现预测性维护。西门子伺服电机代理商同时，服务数据回馈研发，从而进一步优化产品设计。
依托于MindSphere的应用程序被称为MindApp，现在已经推出了约50种，包括降低安全风险，提升互联设备和工厂的可用性等多种功能。其中，Fleet Manager好比用户**工厂的控制中心，能够实时展示系统数据。Printing International正是通过Fleet Manager实时监测自己部署在客户现场的移印机状态。
现在，Printing International可以为客户提供全新的主动式服务，与客户签订服务**协议，保证移印机能以更高的设备综合利用率提供服务。
MindSphere的诞生让设备和产品走下生产线之后仍然能够与虚拟世界保持联系，使得“数字化双胞胎”的寿命得以从产品设计和生产阶段延伸至产品的整个生命周期。企业也能实现更加完整的闭环制造。在物理实体与虚拟世界的交互中，MindSphere以高标准**信息安全：一方面在数据传输过程中严格遵守高标准的安全传输协议HTTPS，另一方面西门子及其云基础设施合作伙伴以高标准建设云数据中心以存储数据，确保端到端的数据安全。
西门子（中国）有限公司数字化工厂集团工厂数字化服务总监李漓表示：西门子伺服电机代理商“在迈向工业4.0的道路上，MindSphere大有可为。凭借**良好的数据采集与分析能力，以及友好开放的生态系统，MindSphere能够为设备制造商和终客户提升设备可用度、增强能源效率、**数据安全，并改善生产制造的效率和质量。这就是我们所说的MindSphere的四大价值主张。”
更加开放的生态系统
西门子深知工业领域业务之复杂、问题之错综，为了推进整个产业的数字化，在MindSphere在诞生之初，就明确宣布要开放自己的平台资源，携手合作伙伴共同构建开放共赢的生态系统。
整个工业领域中的数据采集开发者、系统集成商、应用开发者、渠道合作伙伴、设备制造商和终客户，都是MindSphere生态系统中不可或缺的重要角色。生态系统中的各个组成部分之间互相吸引，正向激励，良性循环，平台就像滚雪球那般越做越大，生态也会越发展越有活力。目前，SAP、亚马逊、微软、埃森哲、Evosoft、源讯和Bluvision等众多合作伙伴都加入了MindSphere生态系统。
借助于MindSphere开放的数据接入环境，数据采集开发者广泛地连接第三方设备，系统集成商把企业资源计划(ERP)、制造执行系统(MES)等涉及生产、西门子伺服电机代理商物流或业务运营的不同系统的数据汇集到云端，丰富数据类型。应用开发者针对具体应用场景，设计开发应用程序，挖掘数据价值。借助各个行业的渠道合作伙伴，MindSphere将优质的数据服务提供给设备制造商和终客户。
数据分析需要以软件应用的形式呈现给用户，这就要求App的开发和维护，而App的开发需要有设计合理的前后端架构，好的架构又依赖于对业务流程的全面掌握和对业务痛点的深入分析。在整个应用程序的开发过程中，承担业务咨询、架构设计、代码实现和部署运营功能的各种角色都将参与进来，共同打造优质多样的App环境。
MindSphere上一些现有的MindApp可以直接调用，帮助用户实现定制化开发。这些原生App就像一块块形态各异的积木，封装了IT基础代码。作为MindSphere用户的设备制造商和终客户不需要再写代码，就能够以搭积木的方式构建定制化的应用分析模型。作为连接下层硬件设备和上层应用软件的云平台，MindSphere “利万物而不争”，以更加开放的生态系统推进产业的数字化！
西门子伺服电机代理商中国通信工业协会物联网*、物联网协会副会长柏斯维认为：“工业物联网的数据之多，体量之大，探索之复杂，非一家企业可以全部吞下，需要产业链上下游携手合作，开放创新，共同构建有活力的、可持续发展的生态系统！”
随着MindSphere生态系统的不断成熟，制造商将以更柔性的生产线、更低的成本和更高的生产效率对每一个消费者的需求做出快速的响应。消费者的个性化需求也将得到**的满足。MindSphere从数字中找到打开“工业4.0”大门的钥匙，让人们的生活更美好！西门子伺服电机代理商
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学习型系统的广阔应用
**各地产生的数据量正在急剧膨胀。根据市场调研机构国际数据公司（IDC），数字宇宙，也就是世界范围内全部以数字方式存储的数据，在2010年****过了一个泽字节（ZB，即1021字节）。IDC预计，到2020年这一数字将会增至35ZB。假如把这些数据全部存储在DVD中，这些DVD堆在一起可以在地球和月球之间打个来回。在增速快的数据中，主要可以分为被称为元数据的大量数据集合体，即书籍和数据库，以及非结构化的数据，比如结构未定义的任意文本和图画。数字宇宙中大约三分之一的数据是高质量信息，也就是需要遵循安全、合规和存储规定的数据和内容。IDC预测，到2020年，这种数据将占到全部数据的二分之一左右。
日益复杂的数据越来越多，必须对其进行高效的处理。然而，如果没有电脑帮忙分类、分析、压缩数据，并准备好给人类使用，这一切都是不可能实现的。学习系统在这方面非常有用，因为它们可以从例子中学习，识别数据的模式并使用这类信息去预测未来的发展趋势。机器学习的应用十分广泛多样——从市场分析和工业设备的预期维护到医疗系统的诊断方法等不一而足。在很多这类应用中，重点是识别声音、文本和图像模式的技术。
例如，语音识别系统被用来驾驶车辆和电话自动开关机、楼宇和办公技术管理、工业生产质量**以及医疗诊断等。Datamonitor公司的市场研究人员预测，这些领域的数据将高速增长。例如，他们预测手机的高级移动语音识别系统市场将从2009年的3,270万美元锐增至2015年的1亿美元，差不多增长三倍。根据这些*的预测，同一时期，车载语音识别系统的销售额将从6,430万美元增至2.082亿美元。
这类语音识别系统早已不是什么新鲜事。据市场调研公司Gartner集团2011年发布的一份研究报告，语音识别技术其实属于1995年关于相关技术发展趋势的“炒作周期”的一部分。但是这类系统的有效性还有待提高，主要在于电脑面对的大挑战之一是识别口语。主要原因是电脑还没有足够广泛的日常生活的知识，只有拥有这种知识，它们才能够真正理解人们所说的话。
学习系统还可以被用来分析图像和录像。这种系统对工业图像处理特别有用。欧洲机器视觉协会（EMVA）因此预测，该市场在2011年的增长率将会达到20%，而2010年这一数字为11%。虽然产品检验和质量保证仍然是工业图像处理系统常用的领域，但是，例如在机器人三维视觉系统中，也在引入新技术。这些技术包括汽车视频系统和安全解决方案，等等。同时，模式识别在医疗工程中越来越重要。企业咨询公司Frost & Sullivan指出，在过滤和处理关键信息方面，医生越来越依赖学习型软件。这些信息一般来自尖端的数字成像设备，如计算机断层扫描、核磁共振断层扫描仪及超声系统。例如，这种软件可被用于乳房X射线检查，还可被用于肺癌、胰腺癌和肠癌诊断。
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