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? 將選用“工業4.0”的規劃和運營理念，融合西門子數字化企業概念和智能制作技能
? 估計2020年投產，西門子數控（南京）有限公司現有產能將全部遷移
今日，西門子數控（南京）有限公司（SNC）與南京市溧水經濟開發區簽定出資協作協議，將在南京出資建造數字化工廠，在現有資產的基礎上新增出資超越8億。作為SNC新的研制及出產基地，新
工廠將依照“工業4.0”的規劃和運營理念，運用西門子全系列的數字化企業技能，供給掩蓋產品規劃、出產規劃、工程施行、出產制作和維護服務全生命周期的“數字化雙胞胎”。此外，新工廠將借助
西門子基于云的開放式物聯網操作系統MindSphere來實現先進管理。SNC建立22年來，業務增長近70倍。現有的廠區現已不能滿意中國及亞太商場快速發展的需求，為此SNC方案擴大產能。“這將是近年來西門子在全球針對研制及出產基地的出資項目之一，將作為集
成式工廠一起出產電子產品和電機。”西門子數控（南京）有限公司總經理李雷表示，“在南京增加出資，體現了我們對中國商場的心和承諾。SNC新基地將成為西門子全球研制與制作網絡的重要一
環。”依據規劃，SNC新基地的建筑面積約7萬平米，產能將兩倍，并預留進一步擴張的才能。建成后，SNC現有產能將全部遷移至新址。新基地將執行LEED國際綠色建筑金獎規范，成為綠色環保企業的標
桿。SNC建立于1996年，主要產品線掩蓋數控系統、通用變頻器及伺服電機等產品，廣泛應用于轎車、航空、電子、制藥、物流、新能源等高端制作職業，并有很多產品出口海外商場。過去22年里，SNC為南
京市貢獻了很多的稅收和就業機會，一起也帶動了南京及周邊的供貨商系統的發展。目前，SNC現已成為同類產品研制范疇西門子在德國之外的研制中心。
西門子在我國推出數字化企業評價東西
? 幫助我國企業深化了解本身數字化開展進程并獲取具有針對性的主張，現在已生成近2000份評價陳述? 進步運營功率和產品質量、降低成本、完成個性化定制的柔性設計及出產等現實需求是企業開展數字化轉型的首要驅動要素
? 缺乏配套的體制和體系規劃能力是企業推進數字化轉型中的現實挑戰
? 依托西門子在數字化范疇的豐富經歷，與企業一起打造量身定制的數字化路線圖
西門子針對我國工業客戶推出數字化企業評價東西，并引進“數字化企業指數”概念。該東西旨在幫助我國企業從戰略規劃、安排、體系集成、出產現場、數據、數字化應用等六大維度深化了
解本身的數字化開展進程并獲得具有針對性的實施主張，找到數字化轉型晉級的切入點和舉動方向。到現在，現已生成近2000份評價陳述。“西門子對我國工業開展有著深入的了解和洞悉，我們現已在數十個職業為數百家我國企業供給了數字化企業解決方案。”西門子（我國）有限公司數字化工廠集團總經理王海邊表明，“我們希望依托
西門子在全球數字化范疇的豐富經歷，與不同職業、不同開展階段的企業一起打造量身定制的數字化路線圖，以幫助客戶實在收成數字化紅利。”隨著近年來數字化與智能制作逐漸從理論走向落地，以及商場的競爭日趨激烈，越來越多的企業意識到轉型晉級的重要性。數字化企業評價東西將數字化企業開展程度以“數字化企業指數”的方式，分
別在六個維度中以0 - 4.0分為五個層級。批參與評價的企業全體數字化企業指數為2.1，仍處于開展階段，晉級潛力巨大，而不同職業的企業數字化程度各異。航空航天和轎車制作等范疇的部分企業
的數字化企業指數達到3.5以上，現已具有向“工業4.0”愿景跨進的實力。一起，評價成果顯現企業對數字化轉型需求迫切，進步運營功率、降低成本、進步產品質量和完成個性化定制的柔性設計及出產是企業轉型的首要驅動力。此外，企業在數字化轉型中遇到的挑戰在
于怎么進行早期、體系的規劃，以結合業務擬定契合企業本身的數字化戰略與路線圖，并通過企業和安排架構有用推進。
西門子工業邊緣計算
西門子工業邊緣計算可幫助客戶縮小傳統的本地數據處理和基于云的數據處理之間的差距，以滿足個性化需求。邊緣計算可以實時進行大量數據的本地無反饋處理。工業邊緣計算還能幫助用戶降低數據的存儲和傳輸成本，因為大量數據能夠得到預處理，僅將高度相關的數據上傳到云端或企業內部自有的IT基礎設施。西門子工業邊緣計算支持MindSphere的云傳輸協議，MindSphere是西門子基于云的開放式物聯網操作系統。未來，它還將支持消息隊列遙測傳輸（MQTT）協議，以進一步確保與其他系統和云平臺進行靈活的數據交換。
西門子安貝格電子制造工廠應用邊緣計算實現節能增效
西門子安貝格電子制造工廠（EWA）利用印刷電路板（PCB）裁切機來生產Simatic系列產品。在銑削操作過程中，會產生細小的銑削粉塵，對機器造成巨大影響。這可能會使設備的主軸軸承卡住，進而導致機器意外停機。為了防止隱患發生，安貝格工廠利用邊緣計算設備來分析傳感器所采集到的數據，并借助人工智能來分析機器的運行參數，以檢測主軸行為中的任何異常，監測未來出現故障的可能性。通過機器學習算法來實時計算異常值，高于預定閾值表示機器即將發生故障。此邊緣應用程序可在實際故障發生之前12至36小時預測軸承腐蝕和機器停機的情況。一旦出現異常，可以提前規劃更換機床主軸的時間，以避免意外宕機帶來的高額損失。
背景息
在利用基于云的解決方案對生產數據進行分析時，制造商面臨著雙重挑戰：既要管理其核心任務，又要為更新處理和IT等相關流程尋求、經濟的解決方案。有很多種方法可以對數據進行收集和分析，并利用其分析結果來優化流程。因為軟件更新成本高昂，許多人正在摒棄本地數據處理的傳統方式，而選擇數字化路徑，即借助互聯網的中央IT基礎設施（服務器場），以云計算的方式進行數據處理和分析。它支持通過中央云管理系統在所有服務器上安裝更新，因此大幅簡化了應用程序的更新和管理等任務。
在云計算的應用日益成熟的同時，邊緣計算作為它的合理補充也在不斷發展。這些互補系統使生產數據能夠分散或集中處理。功能、智能和數據不再僅僅發生于云端的集中式服務器上，也可選擇發生在靠近數據源的現場級，即生產端的自動化技術中。西門子工業邊緣計算解決方案基于西門子成熟的硬件和軟件組合以及云技術中所使用的機制，集成了本地和基于云的數據處理兩方面的優勢。
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