供应A-B1734-IR2

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•英维思福克斯波罗 Invensys Foxboro I/A Series系统：FBM，FCP，CP（现场输入/输出模块）顺序控制、梯形逻辑控制、事故追忆处理、数模转换、输入/输出信号处理、数据通信及处理等。
•英维思ESD系统 Invensys Triconex: 3700A、3805E、3503E冗余容错控制系统、基于三重模件冗余（TMR）结构的现代化的容错控制器。
•ABB：Bailey INFI 90，工业机器人备件DSQC系列等。
•西屋Westinghouse： OVATION系统1C31系列、WDPF系统、WEStation系统备件。
•霍尼韦尔Honeywell：DCS系统备件TC、TK系列模件、HONEYWELL TDC系列，QCS，S9000等备件。
•罗克韦尔Allen Bradley Rockwell: SLC500/1747/1746、Logix5000/1756、PLC-5/1771/ 1785、Reliance瑞恩 等产品。
•XYCOM：XVME-103、XVME-690、VME总线等备件
•施耐德Schneider：140系列、莫迪康、Quantum处理器、Quantum内存卡、Quantum电源模块等。
•摩托罗拉Motorola：MVME 162、MVME 167、MVME1772、MVME177、VME系列。
•西门子Siemens：Siemens S7 S5系列，Siemens MOORE， Siemens Simatic C1，Siemens数控系统等。
•博士力士乐Bosch Rexroth：Indramat，I/O模块,PLC控制器,驱动模块等。
•GE FANUC(GE发那科):IC693和IC697系列模块、卡件、驱动器等各类备件
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的确，在工业领域，有价值的异常、故障样本数量相对，西门子如何解决其中数据样本的不对称、不平衡问题？如何大化利用工业数据的价值？

我们会通过两种途径解决这个问题。

一种是使用仿真模型来生成数据，但是仿真以及现在的数字化双胞胎，还未必能够生成可用于机器学习的数据。

另一个途径也是主渠道，就是利用领域知识，按照数据需求定制网络的设计，使得我们不再需要那么多的数据。毕竟汽轮机不可能出现一百万次故障，这样的话，数据量是够了，但我们就有更大的问题需要解决了。

而且，我们不只看机器的数据、传感器的数据，也会去看服务报告、制造报告等，以形成一个语境、上下文关系。如此一来，我们就可以把机器数据与其他的数据整合起来，综合展开评估，也就弥补了机器数据的不足。

从 2001 年开始，西门子前前后后收购了 20 余家与工业软件相关的公司，我们可以理解为西门子正在变成一家工业制造行业的软件平台级公司吗？基于这一点，西门子在技术研究上和微软等其他软件公司相比，有什么差别？

我们和其他软件公司的差异就在于 IoT（物联网）和 IT（信息技术）之间的区别。

我们在软件业务上往往会提供工具来支持产品的全周期管理，包括产品的设计以及制造产品的工厂的设计，工厂的运行等方面，这里有很大的区别。

我们总是可以借鉴到 IT 厂商在 IT 方面的知识，再结合我们自己在垂直领域中的专有知识。要知道，你是设计一个工厂，还是设计一个建筑；是设计一个电网，还是设计一个设备，领域知识是很不一样的。

不仅需要设计工具能够聚焦在某一个垂直领域的使用上，也需要长期积累大量的知识和丰富的经验。因此，我们会把 IT 行业和我们在领域的专有知识相结合，这是我们在软件业务方面的方法。

另一方面，现在 IT 技术已经贯穿到每一个产品当中，也就是每一个产品线都在越来越智能化，越来越能适应物联网的世界。

现在的产品需要做到智能、可靠、安全、。一个产品往往会有 20 年左右的寿命周期，所以我们希望相应的 IT 技术也能跟上产品的使用年限。

我们不仅要提供所需的软件、硬件，还要区考虑到部分部件是在本地加工，部分部件需要在云端进行管理。

在云端管理不同国家的数以百万计的设备，是物联网世界中的挑战。

我们现在所处的行业与其他行业既有相似性也有差异性，我们的确可以从传统 IT 厂商那里得到学习和借鉴，但我们也要知道哪些技术是可以拿来用的，哪些是我们自己去开发的。