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任何一種電器控制系統(tǒng)都是為了實現(xiàn)被控制對象（生產(chǎn)設(shè)備或生產(chǎn)過程）的工藝要求，以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，因此，在設(shè)計PLC控制系統(tǒng)時，應遵循以下基本原則：

1、大限度地滿足工藝流程和控制要求。工藝流程的特點和要求是開發(fā)PLC控制系統(tǒng)的主要依據(jù)。設(shè)計前，應深入現(xiàn)場進行調(diào)查研究，收集資料，明確控制任務，并與機械設(shè)計人員與實際操作人員密切配合，共同擬定電器控制方案，協(xié)同解決設(shè)計中出現(xiàn)的各種問題。

2、監(jiān)控參數(shù)、精度要求以滿足實際需要為準，不宜過多、過高，力求使控制系統(tǒng)簡單、經(jīng)濟，使用及維修方便，并降低系統(tǒng)的復雜性和開發(fā)成本。

3、保證控制系統(tǒng)的運行安全、穩(wěn)定、可靠。正確進行程序調(diào)試、充分考慮環(huán)境條件、選用可靠性高的PLC、定期對PLC進行維護和檢查等都是很重要和*的。

4、考慮到生產(chǎn)的發(fā)展和工藝的改進，在選擇PLC容量時，應適當留有余量。

也有多路。多路占的輸入輸出繼電器多。
有了A/D、D/A單元，余下的處理都是數(shù)字量，這對有信息處理能力的PLC并不難。中、大型PLC處理能力更強，不僅可進行數(shù)字的加、減、乘、除，還可開方，插值，還可進行浮點運算。有的還有PID指令，可對偏差制量進行比例、微分、積分運算，進而產(chǎn)生相應的輸出。計算機能算的它幾乎都能算。
這樣，用PLC實現(xiàn)模擬量控制是*可能的?？刂频膯挝恢悼尚〉?12分之一的測量程值，多數(shù)也是足夠的。
PLC進行模擬量控制，還有A/D、D/A組合在一起的單元，并可用PID或模糊控制算法實現(xiàn)控制，可得到很高的控制質(zhì)量。
用PLC進行模擬量控制的好處是，在進行模擬量控制的同時，開關(guān)量也可控制。這個優(yōu)點是別的控制器所不具備的，或控制的實現(xiàn)不如PLC方便。
當然，若純?yōu)槟M量的系統(tǒng)，用PLC可能在性能價格比上不如用調(diào)節(jié)器。這也是應當看到的。
3.3用于運動控制
實際的物理量，除了開關(guān)量、模擬量，還有運動控制。如機床部件的位移，常以數(shù)字量表示。
運動控制，有效的辦法是NC，即數(shù)字控制技術(shù)。這是50年代誕生于美國的基于計算機的控制技術(shù)。當今已很普及，并也很完善。目前，*的金屬切削機床，數(shù)控化的比率已超過40％～80％，有的甚至更高。
PLC也是基于計算機的技術(shù)，并日益完善。故它也*可以用于數(shù)字量控制。
PLC可接收計數(shù)脈沖，頻率可高達幾k到幾十k赫茲?？捎枚喾N方式接收這脈沖，還可多路接收。有的PLC還有脈沖輸出功能，脈沖頻率也可達幾十k。有了這兩種功能，加上PLC有數(shù)據(jù)處理及運算能力，若再配備相應的傳感器（如旋轉(zhuǎn)編碼器）或脈沖伺服裝置（如環(huán)形分配器、功放、步進電機），則*可以依NC的原理實現(xiàn)種種控制。

裝配機器人無需專門編程即可進行產(chǎn)品裝配；工廠生產(chǎn)線可以自我優(yōu)化；列車或風機可以基于運行數(shù)據(jù)和人工智能（AI）申請維護，它們的自我檢查和預判能力甚至優(yōu)于開發(fā)它們的工程師。人工智能的強勢發(fā)展必將進一步改變?nèi)祟惖墓ぷ髂Ｊ?，這是為什么呢？西門子*技術(shù)官博樂仁（Roland Busch）為我們進行了詳細解讀。

如果我們能引導人工智能朝著有益人類的方向發(fā)展，讓它成為我們的有力幫手，那么發(fā)展即機遇。毫無疑問，人工智能的強勢發(fā)展將進一步改變?nèi)祟惖墓ぷ髂Ｊ健Ｊ袌鲅芯繖C構(gòu)*預測，多達50％的生產(chǎn)活動都可以由機器自動完成。這意味著，機器不但可以執(zhí)行這些活動，而且比人類做得更好、更快。當然，這也意味著，一旦擺脫了這些瑣碎的任務，我們就有更多時間來評估執(zhí)行結(jié)果，為客戶提供建議，發(fā)掘并培養(yǎng)員工能力。

 我們通過“工業(yè)4.0”成功開啟了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而工業(yè)人工智能將這一轉(zhuǎn)型提升至全新高度。

不存在“人機對抗”

“人機對抗”的說法難免有危言聳聽之嫌，那些進一步了解人工智能的人們早已發(fā)現(xiàn)情況并非如此。如今，變革已經(jīng)開始，德國各工業(yè)企業(yè)正在試圖互相挖角，尤其是那些跨學科人才，比如具備物理工程知識的數(shù)據(jù)科學家。只有他們能將人工智能生成的相關(guān)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實應用。例如，列車操作員收到指令，要在某個時間前更換某節(jié)列車的某個部件。而要發(fā)出這條指令，需要兼具預測性維護、風險分析的相關(guān)知識，還要了解替換部件的可用性，甚至是列車所在國家的法律法規(guī)。所以說，只有人類才可以將數(shù)字化世界的洞察運用到現(xiàn)實世界中。

在位于慕尼黑的西門子機器人實驗室內(nèi)，機器人在沒有預先編程的情況下組裝產(chǎn)品。

正因如此，在高精度作業(yè)時我們總是依賴于嫻熟的手工勞動。例如，在慕尼黑Allach區(qū)的工廠里，生產(chǎn)和維護機車時的工作精度達到十分之一毫米。只有交給專業(yè)技術(shù)人員，我們才能保證列車的性能。

目前有三大趨勢并行：新的就業(yè)機會正在產(chǎn)生，一些崗位被逐漸淘汰，還有一些崗位則正在改變。若想人工智能對人類社會產(chǎn)生積極影響，就必須確保商業(yè)企業(yè)——包括大中小企業(yè)甚至零售商——都能廣泛應用人工智能。我所講的是工業(yè)人工智能，即人工智能和行業(yè)知識的結(jié)合。我們的目標是創(chuàng)造“數(shù)字化伴侶”，它相當于人類智能發(fā)展的強力助推器。這種為人類賦能的人工智能技術(shù)必須得到普及。但是，我們不能只投資研發(fā)，還要投資培訓，把這些技能在幼兒園、小學、高中和大學中推廣。

隨著新一代的成長，對人工智能的恐慌是否會爆發(fā)？顯然，未來的發(fā)展重點在于技術(shù)密集型勞動力，而非勞動密集型。

人工智能推動“工業(yè)4.0”進入下一階段

工業(yè)大國想要從當前的工業(yè)革命中獲益，需要工業(yè)企業(yè)、政府官員、科學家和社會各界合作伙伴們通力合作，制定類似德國“工業(yè)4.0”的成功舉措。“工業(yè)4.0”已是世人皆知的術(shù)語，它將在人工智能的助力下迭代升級，因為未來的一切都將和人工智能息息相關(guān)，包括IT技術(shù)、工業(yè)生產(chǎn)、工廠運營、產(chǎn)品性能和服務模式等。工業(yè)人工智能將推動“工業(yè)4.0”進入下一階段，鞏固德國等工業(yè)大國的實力，這一點與美國和中國企業(yè)主導的消費品產(chǎn)業(yè)所應用的人工智能有所不同。

人工智能是未來發(fā)展的關(guān)鍵

有關(guān)人工智能的恐慌論是片面的。我認為人們忽視了重要的一點，那就是人工智能對國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的未來增長十分關(guān)鍵?？紤]到人口結(jié)構(gòu)的變化趨勢，年均3.5％的GDP增長率注定難以維系。經(jīng)濟必須轉(zhuǎn)型。要實現(xiàn)這一目標，我們需要人工智能技術(shù)，也需要技術(shù)密集型勞動力，而非基本的勞動密集型。這樣我們才能在技術(shù)資質(zhì)和生產(chǎn)力的基礎(chǔ)之上創(chuàng)造價值。

無論是國家還是企業(yè)，若想在當今世界取得成功，就必須使經(jīng)濟適應未來發(fā)展。市場研究機構(gòu)*預測，如果人工智能得以正確并且持續(xù)地應用，它將有可能提高德國等經(jīng)濟體的GDP。我們已經(jīng)通過“工業(yè)4.0”開啟了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而工業(yè)人工智能可以幫助我們達到一個全新的高度。