西门子6AG4112-2JA10-0AA0

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《销售态度》：质量保证、诚信服务、及时到位！
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 这是前几个月的事了，一天，我们的技术接到一个用户的电话，一台西门子MM430变频器有故障，故障内容是变频器的模拟量输出没有。下图是西门子变频器模拟量输出的接线端子图。

    到了现场后看到西门子变频器  12端   13端   连接的是用户的模拟量表，断开12端和13端的导线，单独测量端子12和端子13之间的阻值是1欧姆左右。马上告知客户您的12端和13端的模拟量负载短路了。仔细检查后发现了问题。下图是用户接在变频器12端和13端的表。

它实际是一块满度电流20毫安的纯电流表只是把刻度改成了hz，而且是8块这种表串接放在不同的地方，它们的总电阻加起来也就是1欧姆左右，直接接在变频器模拟量口，肯定是短路了模拟量口，经检测模拟量口已经坏了，变频器一共有两路模拟量口，另一个口，他们也这样接过，所以也坏了。

下图是用户的图纸 表HZ 是在柜门上安装的，HZ1-----HZ7  是在室外。

变频器维修好后，我给用户说如果还是这个接法模拟量口还会坏，需要改进。

   1  表的回路中需要串入500欧姆电阻。

   2  多个电流表串联使用是不准的，虽然可以显示，因为是多表内阻串联，误差大。

  后没办法，找不到合适的电阻，找了一个近600欧姆的电阻串入了表中，虽然不准，但不会坏变频器了。

    经常有用户打电话说模拟量输出口用万用表电流档为什么量不出电流，只能告诉用户测量时要串入500欧姆电阻，不然会坏模拟量口的。

11月末东北已经正式进入冬季，天气渐渐变冷，室内的温度跟着室外温度慢慢的降了下来。每年都有暖气，室内不见得有多冷，今年就感觉特别的冷。虽然今年夏天办公室增加了一台空调，可是冬天到了，空调制热的功能却没有夏天制冷的效果那么好。在有暖气的地方待过的人都知道，要放放气暖气就热了，今年无论怎么放，暖气都是那样。于是就想到了换热系统是不是有问题了，进到控制室差的没吓死我，原来我们单位的换热系统这么”、大气、上档次“。

看了一下，一个变频器简单的恒压供给系统，变频器还是一个国产的。压力表一直没起来，可是泵还时断时续的转，莫非这么一个简单的东西还有别的地方影响？查吧，也没有图纸，我从来没见过做的这么"优秀"的布线，真是给我震住了。找了一圈，使能信号一直有，泵停的时候也有。那就捋动力回路吧，捋到接触器下边时，发现了上图中的下一排的东西，判断应该是热保吧，没有铭牌，看着上边有调节整定值的地方，不会是整定值不够吧，运行了好几年了整定值不能不够啊，看看电机铭牌：

果然啊，整定值设置在2.5，整定值调大后问题解决。

没见过这种热保，还具有自动复位的功能，长见识啊！

西门子在2018纽伦堡电气自动化系统及元器件展会（SPS IPC）上推出针对边缘应用的全新硬件平台。作为西门子工业边缘计算（Industrial Edge）概念的一部分，这款紧凑型Simatic边缘设备以嵌入式工控机Simatic IPC227E为基础，可实现设备层与自动化层的无缝连接，从而在生产端实现对生产数据的直接读取和处理。当工业应用程序底层的框架条件发生变化时，边缘设备上的应用可以实现同步调整，以保持设备功能性的实时更新。Simatic IPC227E具备全金属封闭外壳，即使在苛刻的环境下仍能呈现灵活、免维护等工业性能，并且预安装边缘软件以保证调试工作的快速实施。

西门子工业边缘计算

西门子工业边缘计算可帮助客户缩小传统的本地数据处理和基于云的数据处理之间的差距，以满足个性化需求。边缘计算可以实时进行大量数据的本地无反馈处理。工业边缘计算还能帮助用户降低数据的存储和传输成本，因为大量数据能够得到预处理，仅将高度相关的数据上传到云端或企业内部自有的IT基础设施。西门子工业边缘计算支持MindSphere的云传输协议，MindSphere是西门子基于云的开放式物联网操作系统。未来，它还将支持消息队列遥测传输（MQTT）协议，以进一步确保与其他系统和云平台进行灵活的数据交换。

西门子安贝格电子制造工厂应用边缘计算实现节能增效

西门子安贝格电子制造工厂（EWA）利用印刷电路板（PCB）裁切机来生产Simatic系列产品。在铣削操作过程中，会产生细小的铣削粉尘，对机器造成巨大影响。这可能会使设备的主轴轴承卡住，进而导致机器意外停机。为了防止隐患发生，安贝格工厂利用边缘计算设备来分析传感器所采集到的数据，并借助人工智能来分析机器的运行参数，以检测主轴行为中的任何异常，监测未来出现故障的可能性。通过机器学习算法来实时计算异常值，高于预定阈值表示机器即将发生故障。此边缘应用程序可在实际故障发生之前12至36小时预测轴承腐蚀和机器停机的情况。一旦出现异常，可以提前规划更换机床主轴的时间，以避免意外宕机带来的高额损失。

背景信息

在利用基于云的解决方案对生产数据进行分析时，制造商面临着双重挑战：既要管理其核心任务，又要为更新处理和IT安全等相关流程寻求高效、经济的解决方案。有很多种方法可以对数据进行收集和分析，并利用其分析结果来优化流程。因为软件更新成本高昂，许多人正在摒弃本地数据处理的传统方式，而选择数字化路径，即借助互联网的中央IT基础设施（服务器场），以云计算的方式进行数据处理和分析。它支持通过中央云管理系统在所有服务器上安装更新，因此大幅简化了应用程序的更新和管理等任务。

在云计算的应用日益成熟的同时，边缘计算作为它的合理补充也在不断发展。这些互补系统使生产数据能够分散或集中处理。功能、智能和数据不再仅仅发生于云端的集中式服务器上，也可选择发生在靠近数据源的现场级，即生产端的自动化技术中。西门子工业边缘计算解决方案基于西门子成熟的硬件和软件组合以及云技术中所使用的机制，集成了本地和基于云的数据处理两方面的优势。

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