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1.
朱建芸 《工程机械》2014,(12):I0016-I0016
为帮助广大装载机操作手更高效、合理、规范地作业,2014年11月7日,由英轩重工主办的以“关爱设备,创造效益”为主题的2014年装载机操作培训成功举行,来自潍坊周边地区共20余名装载机操作手齐聚英轩重工总部,共同参加了此次培训。  相似文献   
2.
正西门子位于北京的亚太区首个数字化体验中心经过半年的升级改造,近日全新开幕。观众可亲临亦可远程参观升级后的数字化体验中心,深入了解西门子面向未来的、涵盖产品与生产全生命周期的数字化企业解决方案及其优势。借助"数字化双胞胎"为核心的数字化企业解决方案以及基于云的开放式物联网操作系统MindSphere,西门子能够帮助客户在生产运营中同步实现更高的  相似文献   
3.
正西门子在中国研发并生产的Simotics XP低压防爆系列交流电机家族再添新成员——全新低压隔爆系列电机。全新Simotics XP 1MB低压隔爆系列电机,针对危险的爆炸性气体环境设计,防爆结构设计严格执行中国及欧洲防爆标准,防爆等级为Ex d IIC T4 Gb。此系列隔爆电机充分体现了安全可靠、易于安装、绿色高效、灵活适配等特点,可广泛应用于化学工业、炼油厂、钻井平台、  相似文献   
4.
<正>西门子推出新一代超高频(UHF)RFID读写器:Simatic RF650R,Simatic RF685R和Simatic RF680R共3款功能和性能各异的设备,可以让用户更快速地实施RFID项目,缩短工厂停机时间。由于防护等级高(IP65),并且集成了Profinet接口,RF680R和RF685R读写器适用于生产环境,例如多款型号产品的混线生产,而RF650R适用于物流行业实施具备高性价比的UHF项目。  相似文献   
5.
朱建芸 《造纸信息》2014,(10):80-80
西门子公司朱建芸报道2014年9月18日,西门子大型特种电机(山西)有限公司在中国发布了一款利用德国电机技术,在中国研发并生产的高效高压电机—贝得1MC0系列三相异步电机。此款电机充分满足中国客户在选择高效电机时对能效水平和可靠性的需求。它的发布标志着西门子大型特种电机(山西)有限公司正式进入中国高压电机的中端市场。  相似文献   
6.
<正>2019年初,西门子在中国发布全新的Sinamics G120X和G120XA变频器,专为风机和泵的应用而设计,除了适用于供水和污水处理、楼宇建筑以及地铁隧道通风等基础设施领域,也适用于例如水泥、化工及食品饮料等工业环境。Sinamics G120XA标准型风机泵专用变频器的功率范围为0. 75~560. 00 kW,运行电压范围为-20%到+10%,运行温度  相似文献   
7.
<正>西门子针对中国工业客户推出数字化企业评估工具,并引入"数字化企业指数"概念。该工具旨在帮助中国企业从战略规划、组织管理、系统集成、生产现场、数据管理、数字化应用等6维度深入了解自身的数字化发展进程并获得具有针对性的实施建议,找到数字化转型升级的最佳切入点和行动方向。截至目前,已经生成近2 000份评估报告。"西门子对中国工业发展有着深刻的理解和洞察,我们已经在数十个行业为数百家中国企业提供了数字化企业解决方案。"西  相似文献   
8.
<正>西门子推出Simotics HV C风冷系列高压电机完善了Simotics HV C平台,该紧凑型高压电机家族功率最高可达3. 2 MW。创新的冷却设计概念,将散热筋和冷却管巧妙地组合起来,优化了电机的温度分布,从而显著提高功率密度。凭借其振动优化设计、坚固的外壳设计,Simotics HV C风冷电机大幅提高了可靠性。该新型高压电机采用封闭式内部循环(IC 411),适用于无爆炸危险区  相似文献   
9.
正西门子以"数字化双胞胎"(Digital Twin)为核心的数字化企业解决方案入选2017"世界智能制造十大科技进展"。西门子"数字化双胞胎"理念可覆盖从产品设计、生产规划、生产工程、生产执行,直到服务的全价值链的整合及数字化转型,在虚拟环境下完整真实构建整个企业的数字虚体模型,在产品研发设计和生产制造执行环节之间形成一条双向数据流,实现协同制造和柔性生产。西门子的"数字化双胞胎"理念涵盖了"产品数字化双胞胎"、"生产工艺流程数字化双胞胎"和"设备数字化双胞胎"。过去几  相似文献   
10.
<正>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 S7-1500TM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  相似文献   
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