連上互聯網的人，到2020年會達到50億，但是聯入物聯網的設備終端會達到250億到500億。賀東東在會上表示，下一個風口在哪里？一定來自智能制造。據了解，部公布的2015年智能制造試點示范項目名單中，共有46個項目入圍，三一集團成為工程機械行業首批入選企業。專家預測，三一作為國內行業內早實現智能化的企業，已成為這個風口上的領軍企業，相信未來智能制造將助推其迎來新一輪的增長。牡綏鐵路擴能改造工程二標段施工進入后階段，年底即將全線開通運營。

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四是加強能源管理和節能服務體系建設。通過推行合同能源管理、清潔生產和能源等市場化服務新機制，建立健全機械工業節能監測和技術服務體系。五是加快能效制修訂。其中要加快機電設備能效編制和修訂工作。從量大面廣或耗能量大的技術、工藝和產品的入手。市場引導政策扶持工業報：好的規劃需要一套科學合理的政策舉措來保障實施，請問機械工業十三五節能減排工作有哪些保障措施？侯睿：首先是市場引導、政策扶持。

上海西皇自動化科技有限公司本著“以人為本、科技先導、顧客滿意、持續改進”的工作方針，致力于工業自動化控制領域的產品開發、工程配套和系統集成，擁有豐富的自動化產品的應用和實踐經驗以及雄厚的技術力量，尤其以 PLC復雜控制系統、傳動技術應用、伺服控制系統、數控備品備件、人機界面及網絡/軟件應用為公司的技術特長，幾年來，上海西萬公司在與德國 SIEMENS公司自動化與驅動部門的長期緊作過程中，建立了良好的相互協作關系，在可編程控制器、交直流傳動裝置方面的業務逐年成倍增長，為廣大用戶提供了SIEMENS的 技術及自動控制的解決方案 jiang123

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西門子變頻器故障分析及處理方法：

 一般來說，當遇到西門子變頻器故障時，再上電之前首先要用萬用表檢查一下整流橋和IGBT模塊有沒有燒，線路板上有沒有明顯燒損的痕跡。

具體方法是：用萬用表（是用模擬表）的電阻1K檔，黑表棒接變頻器的直流端(-)極，用紅表棒分別測量變頻器的三相輸入端和三相輸出端的電阻，其阻值應該在5K-10K之間，三相阻值要一樣，輸出端的阻值比輸入端略小一些，并且沒有充放電現象。然后，反過來將紅表棒接變頻器的直流端(+)極，黑表棒分別測量變頻器三相輸入端和三相輸出端的電阻，其阻值應該在5K-10K之間，三相阻值要一樣，輸出端的阻值比輸入端略小一些，并且沒有充放電現象。否則，說明模塊損壞。這時候不能盲目上電，特別是整流橋損壞或線路板上有明顯的燒損痕跡的情況下尤其禁止上電，以免造成更大的損失。

如果以上測量西門子變頻器故障結果表明模塊基本沒問題，可以上電觀察。

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2013年成為全球的機器人市場，2014年約占全球銷量的1/4。在市場需求推動下，我國機器人產業迅速發展。機器人產業聯盟理事長曲道奎介紹，目前我國較大的機器人開發區、產業園已有30多個，有機器人概念的上市企業超過百家，和機器人有關的企業已達上千家。我國機器人產業發展還有很大的潛力。上通常用每萬名工人機器人擁有量來衡量機器人普及水。目前，我國每萬名工人機器人擁有量為23臺，日本、韓國則超過了300臺。

1、上電后面板顯示[F231]或[F002](MM3變頻器)，這種故障一般有兩種可能。常見的是由于電源驅動板有問題，也有少部分是因為主控板造成的，可以先換一塊主控板試一試，否則問題肯定在電源驅動板部分了。

2、上電后面板無顯示(MM4變頻器)，面板下的指示燈[綠燈不亮，黃燈快閃]，這種現象說明整流和開關電源工作基本正常，問題出在開關電源的某一路不正常(整流二極管擊穿或開路，可以用萬用表測量開關電源的幾路整流二極管，很容易發現問題。換一個相應的整流二極管問題就解決了。這種問題一般是二極管的耐壓偏低，電源脈動沖擊造成的。

3、有時顯示[F0022,F0001,A0501]不定(MM4)，敲擊機殼或動一動面板和主板時而能正常，一般屬于接插件的問題，檢查一下各部位接插件。也發現有個別機器是因為線路板上的阻容元件問題或焊接不良所致。

4、上電后顯示[-----](MM4)，一般是主控板問題。多數情況下換一塊主控板問題就解決了，一般是因為控制線路有強電干擾造成主控板某些元件（如帖片電容、電阻等）損壞所至，或與主控板散熱不好也有一定的關系。但也有個別問題出在電源板上。

5、上電后顯示正常，一運行即顯示過流。[F0001](MM4)[F002](MM3)即使空載也一樣，一般這種現象說明IGBT模塊損壞或驅動板有問題，需更換IGBT模塊并仔細檢查驅動部分后才能再次上電，不然可能因為驅動板的問題造成IGBT模塊再次損壞！這種問題的出現，一般是因為變頻器多次過載或電源電壓波動較大(特別是偏低)使得變頻器脈動電流過大主控板CPU來不及反映并采取保護措施所造成的。

新聞：大興安嶺西門子無內置濾波變頻器6SE64302UD311CA0聯系電話人工智能整體并不陌生，從1956年提出人工智能以來，已經有了60年的歷史，一些關鍵能力的突破，正在促進人工智能大規模的應用。個因素就是景大數據，為人工智能提供了基礎。互聯網進入人生活的方方面面，積累了龐大景的數據，和人工智能相結合，數據有效地被挖掘，才能創造出更大的用戶價值和商業價值。另外人工智能本身，認知和感知方面也了突破：l認知的突破：以神經網絡學為基礎的機器學了突破并進行了應用，AlphaGo是機器學突破的一個重要的關鍵事件。