IC697ALG445 不作他选

IC697ALG445 不作他选
操作员站处理机：（工程师站或操作员站）
处理机（WP51）既可作为操作员站使用也可作为工程师站使用
*过程操作员通过WP可以调用过程显示画面，观察过程回路的参数、趋势和报警，实现对过程的操作和参数的调整；
*过程工程师 通过WP可以组态过程显示画面和过程控制数据库，进行其他各种组态工作；软件工程师通过WP可以进入软件开发环境，编写、调试和执行用户的应用程序；
*系统维护人员通过WP可以观察到系统各个设备的工作状态，对这些设备进行诊断操作；
*工厂管理人员通过WP可以运行生产管理方面的软件。
*组合键盘 (操作员键盘)
每个操作台可较多带二个组合键盘, 每个组合键盘较多可装三块告示小键板,二个组合键盘较多只能有一个数字小键板。
告示小键板 -- 它具有用户可自定义的插片(插片上可标该键的功能)和供全部16个键用的发光二极管(LED)。这是一个16个 LED 键开关的阵列,每个LED 可在操作站处理机软件的控制下,按过程的状态呈现ON(闪亮),OFF(熄灭),或者闪烁发光。这些 LED 与基本单元上的音响告示器连用,可产生提醒操作员把注意力转向系统的某些特殊区域上去的效果。与每一 LED 相关的聚酯薄膜键开关可被用于请求预先组态好的画面或者专门的系统功能。
数字小键板 -- 它适于将数字数据输入系统,其功能与字母数字键盘上的数字输入小键盘(带光标控制)相同,它包括若干数字输入键, 一个 ENTER (键入)键和一个带 LED 状态灯的数字 LOCK (闭锁)键。
*操作员处理机WP51F主要性能指标
CPU： Ultra SPARC IIi 64位字长 RISC技术 650MHZ主频
内存： 512MB（可扩展至2GB） 硬盘容量：80GB（可扩展至320GB）
CRT尺寸：21”（支持双CRT） 分辨率： 1600*1280
IC697ALG445 不作他选
IC697ALG445
IC697BEM711
IC697BEM713
IC697BEM715RR
IC697BEM721
IC697BEM731
IC697BEM733
IC697BEM741
IC697BEM761
IC697BEM763RR
IC697BEM764RR
IC697CBL700
IC697CBL709
IC697CBL803
IC697CBL811
IC697CBL826
IC697CGR772
IC697CGR935
IC697CHS750
IC697CHS770
IC697CHS771
IC697CHS782
IC697CHS783

IC697ALG445 不作他选
DKC02.3-004-3-MGP-01VRS INDRAMAT
INDRAMAT AS131/009-000
INDRAMAT 109-0785-4814-06
INDRAMAT CLC-D02.3
Indramat Rexroth PPC-R02.2N-N-T2-NN-NN-FW
INDRAMAT 109-0698-2A01-05
Indramat CLM01.3-X-0-2-0-FW
INDRAMAT DDS2.1-W025-D
INDRAMAT NFD02.1-480-030
INDRAMAT APRB-02-02
Indramat DKC02.3-040-7-FW
Indramat MOD15/1X014-002
Indramat DDS2.1-W050-D
INDRAMAT DKC02.3-040-7-FW
INDRAMAT DDS 2.1-W050-DS01-01
INDRAMAT MOD 13/1X025-001
INDRAMAT DDS 2.1-W200-D
Indramat MOD6/1X027-051
INDRAMAT HDS04.2-W200N
INDRAMAT HDS03.2-W075N-HT74-01-FW

IC697ALG445 不作他选
在现代化的汽车生产车间里，数字化和智能化技术为突破传统制造工艺中的难点打开了全新思路。

以冲压工艺为例，振动直接反映着加工过程中的设备健康状况，是设备安全评估的一项核心指标。然而，振动分析较为复杂，产线上多种设备和众多组件之间的振动相互影响、叠加，形成一场大型“复合”振动，只有经验丰富的领域*才能“读懂”这些动态交错的信号。但*无法全天候实时监测，尤其在伺服压机应用场景中，速度、位移、压力等都在不断变化，单凭人力更难以捕捉复杂的加工过程。当人力不可为，人工智能介入是必然选择。来自西门子数字化工业集团客户服务部门和西门子中国研究院的*团队，将*经验与人工智能相结合，实现了基于振动分析的预测性维护。北京奔驰汽车有限公司（北京奔驰）与西门子合作，为其冲压车间（一期）生产线上的关键设备加装了70多个传感器，每个传感器每秒可采集20000多个数据点。如此庞大的数据量上传至云端，进行基于机器学习技术的云端大数据分析。 “聪明”的人工智能系统因此成为了*智慧的延伸，能够实时掌握设备状态，并预测未来一段时间内出现故障的可能性。