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中國一家大型汽車裝配線制造商正在測試一項西門子的技術，它能由語義模型自動生成文檔與配置文件，從而為大幅縮短工程周期與加快部署基于云的數據分析解決方案開啟了大門。

西門子中央研究院的專家正在打造面向本地中小企業的物聯網（IoT）解決方案。袁勇博士是西門子中國資深核心研發人員。他正帶領一組研究人員和工程師，利用語義分析技術為數據賦予意義和語境。這可以大大簡化部署數據采集系統的過程，而數據采集系統可用來實現基于云的遠程狀態監測。

天奇自動化工程股份有限公司是國*的汽車裝配線制造商。它坐落于江南名城無錫，與上海相鄰。現在，天奇公司正與西門子合作開展一個試點項目，為這項技術提供寶貴的測試結果。

過去幾年間，天奇公司已為全國各地的汽車制造廠安裝了許多汽車裝配線，并為這些裝配線提供維護服務。因此，天奇公司對通過遠程監測裝配線關鍵組件的狀態抱有極大的興趣。這項功能可方便他們在部件損壞并造成代價高昂的停工與生產損失之前，及時更換磨損或性能下降的部件。西門子中央研究院研發的基于云的遠程狀態監測與數據分析解決方案能夠滿足天奇公司的需求，幫助他們為客戶提供更好的服務。

為打造出面向本地中小企業的物聯網（IoT）解決方案，袁勇博士（左）和張海濤正在利用語義分析技術為數據賦予意義和語境。

縮短工程周期

在天奇與西門子數字化工廠集團的合作中，袁博士和他的團隊主要研究如何以高效、*且方便易用的方式，將有關數據從現場送入云端。

袁博士指出：“天奇項目遇到的最大挑戰在于在現有硬件和軟件組件的基礎上，部署和配置合適的數據采集系統。這需要完成大量的工程工作。”他解釋說，這些工作通常需要一名經驗豐富的工程師耗時數個星期來設計系統結構，將傳感器與I/O端口相對應，搭建通信網絡，配置硬件和軟件組件，并將分配給裝配線上各個機械組件的變量名記錄到文檔中。

語義分析技術是指使用一套對數據含義和情境的標準化描述來管理數據的技術。為了應對上述挑戰，語義分析技術正是袁博士用來縮短工程周期的方法。借助由他的團隊研發的建模工具，哪怕經驗不足的工程師也可以便捷地輸入對裝配線及其數據采集點的單一邏輯描述（即語義模型）。袁博士表示：“現在，工程師不必在不計其數的配置文件中編輯隱晦的參數，或在Excel電子表單、圖紙和工程工具間拷貝地址和變量定義，語義模型可以自動生成并部署所有必要的配置和文檔文件。”

不僅如此，當完成數據采集并發送至云端后，相關人員可以語義模型為基礎，按語境訪問數據，以及自動執行對復雜缺陷的根源分析。不久前，中國一家大型的汽車制造商安裝了天奇公司提供的一條裝配線，現在，他們正在考察這個建模工具的實用性。袁博士和他的團隊相信，他們的工具將能大幅縮短工程周期，幫助天奇公司改善并發展其服務業務。