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西门子推出一款集成了人工智能（AI）芯片的全新模块，用于Simatic S7-1500控制器和ET 200MP I/O系统。Simatic S7-1500 TM神经处理器（NPU）使用英特尔Movidius Myriad X视觉处理器。
（VPU），能够实现神经网络的高效处理。新模块配有USB 3.1接口和千兆以太网端口，通过SD卡获得训练过的神经系统中的功能。传感器的数据和来自CPU程序的数据，在神经网络的基础上进行处理。借助机器学习算法，诸如生产工厂的视觉质量检验或图像引导的机器人系统等应用将得以有效实现。这些行为从而变得更高效、更像人类专家。随着该模块的推出，西门子将更多的未来技术整合到工业应用场景。
Simatic S7-1500 TM NPU上安装的VPU采用英特尔新款Myriad X VPU芯片，配有深度神经网络结构的专用硬件加速器。集成了图像处理单元与神经网络计算单元的Myriad X是计算机视觉应用的先驱。嵌入式英特尔芯片可基于训练过的模型来加速图像处理过程和快速本地数据评估，从而促进工业自动化领域新的应用。
用户可以在S7-1500 TM NPU模块的集成接口上连接可兼容的传感器，例如摄像头或麦克风，传感器数据和来自CPU程序的信息，利用神经网络进行处理，处理的结果再在CPU程序中进行评估。利用传统图像处理技术识别工件时，必须极其精准地设置每个工件的数据；而应用学习算法对所识别的图像数据进行分析，工件数据的设置在一定程度上可以更加灵活。Tensorflow等开放式人工智能框架就是应用于此。
Simatic S7-1500 TM NPU的优势在分拣/放置应用场景里，体现在移动机器人必须能够识别、分拣并放置随意摆放在箱子中的部件。此外，在质检方面也将带来附加价值，例如利用联网摄像头所采集的图像或数据对神经网络进行不断训练，模块将像专家一样具备判断产品或工艺一致性、颜色和质量参数的知识。
背景信息：
人工智能用途繁多，在工业领域的应用有助于大幅减轻编程和工程开发的工作量，可使控制逻辑更加灵活敏捷地应对环境条件变化，也可更加灵活精确地组织生产流程。
西门子的自动化未来（Future of Automation）项目展示了西门子对自动化未来发展方向的远见卓识，以及人工智能在全集成自动化产品组合中的应用前景。这意味着从现场层、控制器层和边缘层直至云端，都具有灵活的解决方案。也意味着用户可以根据环境和目标应用来调整人工智能解决方案的规模：例如现场层需要迅速作出响应，而在跨设备和车间层，则需要对海量数据进行处理并且需要相应的计算能力。
西门子在2018纽伦堡国际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，即使在最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。
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