智慧方案西门子工业数字化之路(46页PPT)(附下载方式)

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资料解读:智慧方案西门子工业数字化之路

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引言

工业4.0是当今制造业发展的重要方向,其核心在于通过数字化、网络化和智能化的技术手段,实现生产过程的优化和升级。西门子作为全球领先的工业自动化和数字化解决方案提供商,其在工业4.0领域的探索和实践具有重要的参考价值。本文将对西门子的工业数字化之路进行详细解读。

工业4.0的特征与基础

工业4.0的典型特征是数字化、网络化和智能化。这一概念涵盖了从工业1.0的机械化到工业4.0的智能化发展的各个阶段。工业4.0的基础是信息物理融合系统(CPS),它通过集成计算、通信和控制技术,实现物理设备与互联网的连接,赋予设备计算、通信、精确控制、远程协调和自治等功能。

CPS的意义在于将虚拟网络世界与现实物理世界融合,实现生产过程的智能化。这种融合不仅提高了生产效率,还增强了生产过程的灵活性和可扩展性。

西门子的数字化企业软件套件

西门子提供了全面的数字化企业软件套件,旨在帮助企业实现工业4.0的目标。该套件包括产品生命周期管理(PLM)、制造执行系统(MES)和全集成自动化(TIA)等多个模块,这些模块相互集成,共同构成了一个完整的数字化企业平台。

产品生命周期管理(PLM)

PLM是企业管理和制造执行的重要工具。它通过机电软一体化数据管理,确保企业在设计、制造和维护过程中能够获取到最新的产品及工艺信息。PLM的核心在于基于模型的数字化定义(MBD),通过三维实体模型来完整表达产品定义信息,实现设计、工艺、制造、检测的高度集成。

PLM的另一个重要功能是基于知识工程的创新设计。通过积累和重用设计知识,企业可以快速地将设计经验应用到新产品开发中,提高设计效率和产品质量。

制造执行系统(MES)

MES是制造工厂生产现场的控制和反馈系统。它通过智能化的生产计划和精细化生产过程控制,实现生产全流程的信息共享和实时可视。MES与PLM系统的深度融合,确保了产品BOM和工艺信息的实时传递,保证了工作台获取到准确的产品及工艺信息。

MES还通过自动化和智能化的物料配送及成品发货体系,提高了生产效率和产品质量。MES与设备控制和现场系统的深度集成,确保了生产过程的透明化和高效管理。

全集成自动化(TIA)

TIA是西门子为实现生产过程自动化而提供的核心能力。它通过集成工厂自动化系统与管理系统,使生产过程高度透明化,并有效进行商业决策。TIA涵盖驱动技术、过程控制系统、运动控制、控制系统、人机界面、工业通讯、分布式I/O、数控系统和工业配电技术等多个方面。

TIA通过监控整个生产过程,提升了生产质量,实现了从原料进厂到产品出厂的自动化生产。TIA还通过各种自动化手段,如控制系统、传感器、机械自动化设备和运输机等,替代了人在制造过程中的大部分任务。

西门子在工业4.0中的角色

西门子在工业4.0进程中扮演着重要的角色。作为工业4.0的思想领导者和实践者,西门子通过整合产品和生产生命周期,实现了物理与虚拟世界的整合。西门子的解决方案不仅涵盖了产品开发及生产全过程,还将现实生产与虚拟制造相融合,帮助企业实现智能制造的目标。

西门子的数字化企业平台通过PLM、MES和TIA的集成互通,为企业提供了一个完整的数字化解决方案。这一平台不仅提高了生产效率和产品质量,还增强了企业的市场竞争力。

结论

西门子的数字化企业软件套件为企业实现工业4.0提供了强有力的支持。通过PLM、MES和TIA的集成互通,西门子帮助企业建立了数字化企业平台,实现了生产过程的优化和升级。这一平台不仅提高了生产效率和产品质量,还增强了企业的市场竞争力。

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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