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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；
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。
“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。
好莱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。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，”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。
机器学习可以帮助降低扩建电网的成本。例如，Michael Metzger博士正在为西门子在慕尼黑开展的一个高级“智能电网”项目研究电网自动化。他和西门子研究院的其他*一道开发出了一种学习算法，可以使用传感器测得的数据来计算电网的结构。“几十年以前埋下的供电电缆有多少，位置在哪里，现在一般基本找不到这种资料了，”他说。为了获得这种有关电网隐藏部分的基本信息，在电缆网络内安置了传感器。传感器可以提供某个位置的电流和电压数据。有了这种信息，就可能推断出电网结构。“电网运营商掌握这种信息后，就可以知道网络内有多少电力及其分布情况，” Metzger说到。西门子正在德国南部肯普滕市Allgäuer überlandwerke电力公司的部分电网中检验该估算方法。
查明故障信号。在服务行业，机器学习将会带来革命性的变化。西门子研究人员如今已不再满足于发现医疗诊断系统等昂贵设备出现故障后再去解决，而是要往前跨一大步。西门子美国研究院的Fabian Mörchen博士正在研发知识决策系统领域的学习系统，他说：“我们开发的程序可以有效预测核磁共振成像设备或核医学系统什么时候会发生故障。”这种方法的原理是，很多机器在发生故障前会发出预兆。Mörchen说：“关键是找到这种信号，并让它们可被察觉到。”这种信号包括电流、电压、噪声、震动、气压以及温度等的变化。
机器自带的传感器可以检测出自身的异常情况。在了解如何判断机器是否正常运转后，研究人员和其学习系统使用数据挖掘技术找出异常模式。一旦将一系列模式和某个故障联系起来，Mörchen团队就可以开发出相关算法，来训练计算机程序。这样，程序在处理之前没有见过的数据时也能够识别出这些模式。比如，MRI扫描器的低温氦泄露时，温度和压力只是发生了微乎其微的变化。得益于早期预警算法，西门子医疗的技术人员才盯住了这个问题，在机器出现故障前就修复了制冷系统。如今，在这种软件的帮助下，西门子服务团队不仅仅监视着3,500台MRI扫描仪，还可以进行预防性维护。这一战略使过去三年间的维修成本降低了580万美元。
西门子美国研究院的研究员Ciprian Raileanu**开展的一个项目，是这类研究项目的**之一。开发的成果被用来监控桥梁。当时，美国交通部正想优化全国境内大约650,000座桥梁的维修工作。Raileanu团队和普林斯顿附近的罗格斯大学及其高级基础设施和交通研究中心联合开发了一种解决方案。
自主学习提高了风电场的发电量，相当于增加了一台风电机组。
Raileanu说：“根据桥梁传感器资料、检测报告、气象资料、桥梁基建图等历史数据和来自警方的事故记录、照片等，系统能够独立判断桥梁的状态。”他还补充道：“我们还从这些纷杂的数据中找到了模式。”在这些模式的基础上，相关算法可了解由于某些因素共同作用可能会导致怎样的后果。例如，如果某座桥梁于1976年建在强降雨地区，并使用了梁铁，那么，30年后桥墩很有可能就会出现裂缝。美国交通部自2008年以来就一直在使用这种桥梁监视程序。
英国和俄罗斯的铁路公司用于监视其列车车队的全新系统也以该程序为蓝本。这种学习软件使用的数据一部分来自火车各种子系统上的传感器，比如监视刹车和车门的传感器，另一部分则来自列车时刻表和故障报告。这种被称为列车远程服务桌面（RRSD）的系统综合所有数据，计算出某个时刻每辆列车的位置，判断是否需要对其进行维护等。目前，RRSD正在监视175辆列车——西门子不仅提供软件，还提供自动化部件。
驾驭复杂数据。学习软件的另一个主要应用领域是燃气轮机——在这方面，学习软件的基础主要是神经网络。这种系统能在数秒之间作出关于排放量和轮机佳运转情况的预测。轮机受无数因素之间复杂关系的影响，研究人员一般只能通过统计手段去评估，因为很多值都只能粗略地估算出来。传统的数学公式需要精确的数字，因此在这种研究中不是很实用。但想要使轮机达到长的使用寿命，实现佳的运转状态，同时将其排放量降到低，就必须精确地估算并预测数千种设置的影响。
为此，位于慕尼黑的西门子智能系统与控制**技术领域（GTF）部门的Volkmar Sterzing及其CT团队开发了一种可以实现以上功能的新方法。使用所谓的递归神经网络，研究人员可以描绘燃气轮机的整个运转过程，并准确预测其产出。Sterzing解释说：“过去，我们只能了解到这些过程在某一时刻的状态。而现在，使用这个新方法，我们可以掌握在这个特定时刻之前及之后的运行情况。”Sterzing表示，利用这种方法，研究人员不仅可以查明过去发生了什么，还可以预见未来会发生什么。这种动态的描绘可以确认其中的变化，充分利用有利的变化，同时弱化可能产生负面影响的变化，并相应地调整维保计划。
CT研究人员已经将他们从燃气轮机中学到的知识应用在相关领域内，例如优化风电机组及整个风电场。作为热心航海比赛船员的一份子，Sterzing知道在比赛中每时每刻都需要关注波浪、风速和对手的船只，这样才能决定驾驭船只的佳方式。否则，如果无法预测未来的变化，就不能规划合适的路线。在这种办法的启发下，他为风电机组发明了一种软件系统，这种系统的基础是能够测量大约十种因素的传感器，包括风速、乱流度、温度和气压。算法将这些数据和风电场发电量联系起来，这样软件就能够从数以千计的关系中学习并学会如何在新情况下应用已有的知识。
随着对不同情况的学习，系统越来越擅长独立预测，知道哪种情况下，旋转叶片的入射角或发电机速度快慢的改变，使得风电机组能够从风中获得大的产出。这种方法可以将风电机组的产出提高0.5个百分点。听起来似乎不多，但是对一个大型风电场而言就是很显著的效果。在过去的六个月里，瑞典Lillgrund风电场进行的实验已经表明，正是得益于从自己的行为中独立学习的能力，即所谓的自主学习，风电场提高了发电量，这相当于额外添加了一台风电机组所生产的电量。
从声音中学习——高效节能
将电弧炉中的铁块熔炼成钢板会产生大量噪声。重量各异的铁块，有的甚至像汽车那么大，在三个强大的电弧下熔化时来回滑动。虽然电弧的温度高达一万摄氏度，有时也不能将熔化的铁块焊接起来，而将能量消耗到炉壁上。熔炉产生的噪声震耳欲聋。三相交流电电极的电弧产生大约120分贝的噪声，比喷气式飞机的噪声都大。Detlef Rieger是慕尼黑西门子研究院的非破坏性试验**技术领域（GTF）部门的项目经理，Thomas Matschullat就职于爱尔兰根的冶金技术部门。正是这样巨大的噪声使两位科学家不得不认真思考这一问题。两人想知道该如何监视和控制熔炼过程，以减少能源的浪费。
他们在熔炉外壁挂上传感器，这样就可以测出熔炉内部产生的声波。除此之外，他们还持续不断地监视电极产生的电流。Rieger说：“把电极数据和声波测量结果结合起来。我们的算法可以计算出电弧和炉壁之间产生的是哪种声音振荡。通过这个信息，我们可以推断出熔炉内部每时每刻的情况。”在熔化的初阶段，系统已经掌握足够的信息可以确定熔炉内部各个铁块的位置，从而判断出单个电极的输出是增加还是减少。在熔炼的*二阶段，确保铁块中碎屑异物形成的矿渣尽可能均匀地分布在熔化的金属表层，这很关键。为此，将煤灰吹入熔炉中，在矿渣上形成一层一氧化碳泡沫。这一层泡沫保护了电弧和熔化的金属，避免炉壁的温度过高。这样就减少了能源消耗。软件不断地通过解读声波数据来测量含有泡沫的矿渣是否足够厚，分布是否均匀，因此该过程被命名为“IMELT Foaming Slag Manager（IMELT泡沫煤渣管理器）。”德国的两家炼钢厂和白俄罗斯的一家炼钢厂都在使用这个系统，并成功地将能耗降低了2.3%。Rieger说：“例如，按照100吨钢材的成本计算，差不多相当于每小时节省了920 度电。”而且，炼钢厂每年的煤炭消耗量降低了25%，二氧化碳排放量减少了12,000吨。
烧结装置是炼钢厂的重要组成部分。在这里，磨得很细的铁矿经燃烧后被熔炼成较大的块状，*称之为烧结，然后再投入到高炉中。烧结装置的废气包含了大量污染物：二氧化硫、氮氧化物、颗粒物、重金属和**化合物。为减少这些排放物，研发人员于2005年结合了两项开创性的技术。
首先，他们利用废气再循环减少了高达40%的废气。废气中温度高的部分返回烧结装置中。一氧化碳和废气中的其他污染物，如二氧芑，在*二次流经烧结装置的过程中被燃烧，一些二氧化硫和颗粒物粒则凝结在烧结层中。废气再循环还有助于节能，因为废气温度已经很高了，不需要像一般情况下那样对气体进行预加热。还减少了需要处理的废气。随后在特殊的反应器里对剩余废气进行处理，使其不含任何残留的污染物。
开发人员选择了“干式工艺”，这不同于传统的废气净化过程，因为它不需要用水。这种办法不仅降低了能耗，还更有效地净化了废气，因为它将多个步骤结合起来了，包括过滤、吸附以及颗粒物再循环。西门子奥钢联的产品生命周期经理Robert Neuhold说：“和湿式工艺相比，排放量降低了10倍。”西门子伺服电机代理商
环保措施可以为客户带来回报。用Eco-Care矩阵来做一个分析。这个矩阵可以综合考虑经济和环境的双重因素，是一个能够测量产品对环保影响的新工具。分析表明，和使用传统的废气处理技术相比，一个年产280万公吨烧结的装置现在每年的能源成本可以降低500万欧元。
Bloch和他的同事们正在不断地完善SN36350标准。他说：“我们目前正在将标准中的准则和项目管理过程结合起来。”此外，将来西门子研发人员还可以接受网上培训——从而保证环境保护像成本效率和质量管理一样融入他们的思维模式西门子伺服电机代理商
西门子研究院的Sebnem Rusitschka也认为，未来的电网必定是智能电网。E-DeMa项目（一个地方性发电示范项目）是由德国联邦**出资的项目。作为该项目的组成部分，Risitschka负责开发智能电表之间的信息通信接口、电表数据管理系统和电子市场。“我们探讨的是如何配置这些数字链路，即发送哪些数据以及如何通过数字链路，获得有用信息。”她解释说。这些接口能够将示范区的家庭用户和商业用户与电子市场连接，还可将他们与电力贸易商、电力公司以及其他市场主体连接在一起。该项目预计将于2012年竣工。Rusitschka认为，诸如E-DeMa等项目将会让智能电网的前景更加光明。“技术已研制成功，并且效果良好。”她指出，“截至2015年，**个更大规模的智能电网解决方案将会问世。”
虚拟网络。智能电网的另一个组成部分是“虚拟电站”。这里的“虚拟电站”是指，将热电厂、风电场、太阳能电站、水电站或生物质发电厂连接起来，形成一个虚拟的网络。以往这些电站和电厂都各自为战，不定期向电网输电。“形成虚拟电站，便于它们将所生产的电力捆绑在一起，在小发电厂无法进入的市场出售电力。”Günther指出。“虚拟电站”也会使电网受益匪浅。“整合成一个虚拟发电厂，成为一个灵活的整体，这使得小型发电厂能够提供调节电力，从而有助于稳定电网。”Günther说。基荷电力以外的调节电力旨在满足用电高峰时段的需求。由于调节电力需要电厂能够快速开始发电，因此，调节电力的价格远**基荷电力。基荷电力通常由大型发电厂供给——日夜不停运行的火力发电厂和核电站。
对于未来的电网而言，稳定性将是至关重要的。仅仅依靠智能化系统不足以管理日益增多的风电场或太阳能电站提供的大量电力。“在硬件设施方面，也需要进行改进。”Weinhold指出，“我们需要大力扩充输电线数量，因为电线或电缆限制了电力的传输。”
据德国能源机构（DENA）开展的一项调查，约400公里的高压电网需要强化，另外，为了输送德国风电场生产的电力，截至2015年，需要额外架设850公里的输电线。西门子伺服电机代理商
**级电网。发电厂与用户之间距离的不断延长，要求必须在二者之间搭建一座桥梁。解决办法之一是采用高压直流（HVDC）输电技术。高压直流输电系统能够以较低的输损，跨越数千公里的距离输送大量的电能。目前，西门子正在中国承建**容量大的高压直流输电系统。该系统预计将于2010年开始输送水电站提供的电力，输电距离为1,400公里，电压为800千伏。Weinhold认为，今后，这些电力高速路不仅仅会跨越国境，而且将跨越洲界。“我们将会看到跨越不同时区和气候带的**级电网。”他还补充说，这便于充分利用季节变化、时间变化和地理特征，获取大利益。就像Desertec项目一样，通过**级电网，可将北非地区利用太阳能生产的大量电力，传输至欧洲。Weinhold预计，“电网将把整个世界联系在一起。”
除全新的电力高速路外，未来的电网还需要更多的缓冲器，防止电网负载过高。同时，需要采用蓄能装置存储产量波动不定的发电站输送至电网的多余电能。目前我们主要依靠抽水蓄能电站储存电能。目前，中欧已经无法再建更多的抽水蓄能电站。因此，解决办法是在生产过剩时期，让风电场停机，防止电网出现过载，或者由发电厂倒贴费用让别人拿走多余的电力。
汽车作为缓冲器。未来的一种解决方案可能是电动汽车。电动汽车可暂时存储多余的电力，日后需要时，以更高的价格再将电力馈回电网。例如，如果有20万辆电动汽车与电网连接，可快速输送8,000兆瓦的电力，这个数字**过了德国目前的用电总量。西门子参加的EDISON项目的内容之一是，于2011年开始在丹麦对电动汽车概念和其他解决方案进行测试。
Weinhold清楚地认识到，我们正全速走进一个崭新的时代。他指出，“就在不久以前，石油还是困扰我们的一大难题，但随着气候的不断变化，一切开始朝着另一个方向发展。”Weinhold认为，我们目前正处在电力新时代的开端。电力逐渐成为各类能源的载体。这对于气候保护来说大有裨益，因为这有利于实现环保发电和高效输电。西门子伺服电机代理商
作业水深的提升和平台吨位的增加使得平台建造的复杂性和难度都大为提高，对关键部件的性能要求也可想而知。而西门子提供的动力包系统则为平台的节能稳定安全运行作出了重要贡献。
这样一个重达约4.2万吨的海上“成员”需要大量电力。作为平台的“心脏”，西门子先进的动力包系统是涵盖从变压器、配电板到变频器、电机等设备的“一站式”解决方案，让平台更稳定、可靠、高效地长年在海上作业。
在动力包系统中，变压器将发电机产生的电力转化至可供驱动系统和日常生活使用的电压。NXPlus C中压配电板和SIVACON 8PT低压配电板则有效地把电力分配和传输到各个关键设备。此外，8台GM150推进变频器和8台H-compact PLUS推进电机则**协同，源源不断地为360度全回转推进器提供动力。BlueDrive钻井变频器则对钻井电机的转速转矩进行灵活调节。
这样的全集成解决方案能全局把握平台的电力系统运行，帮助降低平台能耗、节约运营成本，并减少风险。西门子专为海工领域设计的优良产品也完全满足挪威船级社对于防火、防潮、水密性等严格要求。西门子伺服电机代理商
在传统的钻井平台建造中，设备是自下而上如“搭积木”一般叠加起来。而“蓝鲸1号”的上下船体则是并行建造，然后使用**起重能力大的桥式起重机“泰山吊”一次性完成平台大合拢，生产工期大大缩短。半潜式平台每迟一天投入石油钻探，能源公司将蒙受巨大损失。
凭借20160吨的设计提升重量，“泰山吊”荣获吉尼斯世界纪录，也成就了当今世界安全、快捷的大合拢方式。而驱动这一巨型机械手的变频器同样来自于西门子。
“我们选择和西门子合作是看重了其强大的技术创新能力以及在**广泛的成功经验。”烟台中集来福士海洋工程有限公司调试部经理候立平表示，“过去几年间，我们和西门子有非常紧密的合作，而西门子也从来没有让我们失望过。”西门子伺服电机代理商
1879年，西门子在“法拉*号”海底电缆铺设船上安装了一台发电机和弧光灯，使其成为世界一个安装有电气系统的船只，由此开启西门子在海洋工程领域的**历史。1886年，西门子建造了世界上首只采用电力推进器的船舶。自2005年双方**合作以来，西门子已经为中集来福士成功交付的6座半潜式平台提供动力包系统。它们目前正分别在中国南海、挪威北海和巴西海域上作业。
“定海神针
“蓝鲸1号”平台借助卫星定位和高精度声呐准确地找到井口位置。即使面对飓风和洋流，它也能保持稳定，成为惊涛骇浪中的“定海神针”，依靠的是**先进的DP3动力定位系统。
与传统锚泊系统不同，动力定位系统基于采集到的推进器当前转速、方向，以及风、浪、流等环境参数，进行精密计算和分析，由此控制8个推进器的转速和方向，抵消风、浪、流对船体的作用力，达到精确平衡定位的目的，不会“随波逐流”。而“蓝鲸1号”如果使用锚泊定位，整个锚链覆盖面积会有六环内区域那么大，并不经济可行。西门子伺服电机代理商
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