他表示，工業公司必須抓住這個機會，這不僅會帶來自身的變革和發展，同時會打造一個完整的生態系統來推動全世界未來生產力的增長。GE的工業互聯網概念與正在力推的制造2025和互聯網＋非常契合。今年5月，印發《制造2025》行動綱領，7月又印發《關于積極推進互聯網＋行動的指導意見》，明確了互聯網＋的11個重點行動領域，工業互聯網在迎來了的發展良機。在隨后進行的工業互聯網時代的協作圓桌討論中，嘉賓紛紛表示，無論互聯網＋還是制造2025，都是企業加快融合和創新發展的機遇所在。

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建起迭代家具愛心墻實現二次流通價值其實，究其原因，無非在于當前的廢舊家具回收成本太高，缺乏的再生利用價值。應該說，廢舊家具與舊衣物具有相同的屬性，如何利用、如何實現再生價值，可以借鑒舊衣物的處理方式。如此之下，相關部門可以借鑒愛心墻的經驗做法，讓企業與市民將一些迭代下來的家居用品集中放置，以便于需要之人隨時取走使用，以實現二次流通的價值。通過國外和國內一些城市的經驗看，只要建立一整套回收利用產業體系，廢舊家具的回收利用不僅具有經濟效益，也會產生社會效益。

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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而且，產品無須后期休整，一致，無須檢測動衡，成品率95%。與其他工藝成本相比，可降低40%。盡管拉擠工藝具備很多優勢，但在風機葉片的制造中也存在缺陷。拉擠工藝曾經成功制造立軸風機葉片以及一些小型水軸風機葉片，卻不可能制造變截面的風機葉片，I型梁和其他實體截面對于拉擠工藝只是小挑戰，而中空部分包括梁和芯材才是難點。由于拉擠工藝當前不能制造截面變化較大的復雜形狀部件，因此大型自動化設備的成本是拉擠工藝應用的另一個考慮因素。

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：寧波SIEMENS/西門子6RA8098-4DV62-0AA0聯系電話當前，我國還處于推進智能制造的探索階段，對多數企業而言，能夠自我感知、自我記憶的數據采集感應系統尚未建立，處理復雜數據結構的數據處理技術仍需提高，的數據庫和管理機制還需完善。其次，行業內外數據整合應用不足。目前，我國大數據整體應用仍處于初級階段，條數據采集應用較為廣泛，塊數據應用較為缺乏，行業內部數據和外部數據整合應用不足，跨行業的互動聚合效應尚未顯現，工業大數據亦是如此。再次，企業各部門數據集成應用難度較大。