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任何一種電器控制系統都是為了實現被控制對象（生產設備或生產過程）的工藝要求，以提高生產效率和產品質量，因此，在設計PLC控制系統時，應遵循以下基本原則：

1、大限度地滿足工藝流程和控制要求。工藝流程的特點和要求是開發PLC控制系統的主要依據。設計前，應深入現場進行調查研究，收集資料，明確控制任務，并與機械設計人員與實際操作人員密切配合，共同擬定電器控制方案，協同解決設計中出現的各種問題。

2、監控參數、精度要求以滿足實際需要為準，不宜過多、過高，力求使控制系統簡單、經濟，使用及維修方便，并降低系統的復雜性和開發成本。

3、保證控制系統的運行安全、穩定、可靠。正確進行程序調試、充分考慮環境條件、選用可靠性高的PLC、定期對PLC進行維護和檢查等都是很重要和*的。

4、考慮到生產的發展和工藝的改進，在選擇PLC容量時，應適當留有余量。

也有多路。多路占的輸入輸出繼電器多。
有了A/D、D/A單元，余下的處理都是數字量，這對有信息處理能力的PLC并不難。中、大型PLC處理能力更強，不僅可進行數字的加、減、乘、除，還可開方，插值，還可進行浮點運算。有的還有PID指令，可對偏差制量進行比例、微分、積分運算，進而產生相應的輸出。計算機能算的它幾乎都能算。
這樣，用PLC實現模擬量控制是*可能的。控制的單位值可小到212分之一的測量程值，多數也是足夠的。
PLC進行模擬量控制，還有A/D、D/A組合在一起的單元，并可用PID或模糊控制算法實現控制，可得到很高的控制質量。
用PLC進行模擬量控制的好處是，在進行模擬量控制的同時，開關量也可控制。這個優點是別的控制器所不具備的，或控制的實現不如PLC方便。
當然，若純為模擬量的系統，用PLC可能在性能價格比上不如用調節器。這也是應當看到的。
3.3用于運動控制
實際的物理量，除了開關量、模擬量，還有運動控制。如機床部件的位移，常以數字量表示。
運動控制，有效的辦法是NC，即數字控制技術。這是50年代誕生于美國的基于計算機的控制技術。當今已很普及，并也很完善。目前，*的金屬切削機床，數控化的比率已超過40％～80％，有的甚至更高。
PLC也是基于計算機的技術，并日益完善。故它也*可以用于數字量控制。
PLC可接收計數脈沖，頻率可高達幾k到幾十k赫茲。可用多種方式接收這脈沖，還可多路接收。有的PLC還有脈沖輸出功能，脈沖頻率也可達幾十k。有了這兩種功能，加上PLC有數據處理及運算能力，若再配備相應的傳感器（如旋轉編碼器）或脈沖伺服裝置（如環形分配器、功放、步進電機），則*可以依NC的原理實現種種控制。

裝配機器人無需專門編程即可進行產品裝配；工廠生產線可以自我優化；列車或風機可以基于運行數據和人工智能（AI）申請維護，它們的自我檢查和預判能力甚至優于開發它們的工程師。人工智能的強勢發展必將進一步改變人類的工作模式，這是為什么呢？西門子*技術官博樂仁（Roland Busch）為我們進行了詳細解讀。

如果我們能引導人工智能朝著有益人類的方向發展，讓它成為我們的有力幫手，那么發展即機遇。毫無疑問，人工智能的強勢發展將進一步改變人類的工作模式。市場研究機構*預測，多達50％的生產活動都可以由機器自動完成。這意味著，機器不但可以執行這些活動，而且比人類做得更好、更快。當然，這也意味著，一旦擺脫了這些瑣碎的任務，我們就有更多時間來評估執行結果，為客戶提供建議，發掘并培養員工能力。

 我們通過“工業4.0”成功開啟了數字化轉型，而工業人工智能將這一轉型提升至全新高度。

不存在“人機對抗”

“人機對抗”的說法難免有危言聳聽之嫌，那些進一步了解人工智能的人們早已發現情況并非如此。如今，變革已經開始，德國各工業企業正在試圖互相挖角，尤其是那些跨學科人才，比如具備物理工程知識的數據科學家。只有他們能將人工智能生成的相關數據轉化為現實應用。例如，列車操作員收到指令，要在某個時間前更換某節列車的某個部件。而要發出這條指令，需要兼具預測性維護、風險分析的相關知識，還要了解替換部件的可用性，甚至是列車所在國家的法律法規。所以說，只有人類才可以將數字化世界的洞察運用到現實世界中。

在位于慕尼黑的西門子機器人實驗室內，機器人在沒有預先編程的情況下組裝產品。

正因如此，在高精度作業時我們總是依賴于嫻熟的手工勞動。例如，在慕尼黑Allach區的工廠里，生產和維護機車時的工作精度達到十分之一毫米。只有交給專業技術人員，我們才能保證列車的性能。

目前有三大趨勢并行：新的就業機會正在產生，一些崗位被逐漸淘汰，還有一些崗位則正在改變。若想人工智能對人類社會產生積極影響，就必須確保商業企業——包括大中小企業甚至零售商——都能廣泛應用人工智能。我所講的是工業人工智能，即人工智能和行業知識的結合。我們的目標是創造“數字化伴侶”，它相當于人類智能發展的強力助推器。這種為人類賦能的人工智能技術必須得到普及。但是，我們不能只投資研發，還要投資培訓，把這些技能在幼兒園、小學、高中和大學中推廣。

隨著新一代的成長，對人工智能的恐慌是否會爆發？顯然，未來的發展重點在于技術密集型勞動力，而非勞動密集型。

人工智能推動“工業4.0”進入下一階段

工業大國想要從當前的工業革命中獲益，需要工業企業、政府官員、科學家和社會各界合作伙伴們通力合作，制定類似德國“工業4.0”的成功舉措。“工業4.0”已是世人皆知的術語，它將在人工智能的助力下迭代升級，因為未來的一切都將和人工智能息息相關，包括IT技術、工業生產、工廠運營、產品性能和服務模式等。工業人工智能將推動“工業4.0”進入下一階段，鞏固德國等工業大國的實力，這一點與美國和中國企業主導的消費品產業所應用的人工智能有所不同。

人工智能是未來發展的關鍵

有關人工智能的恐慌論是片面的。我認為人們忽視了重要的一點，那就是人工智能對國內生產總值（GDP）的未來增長十分關鍵。考慮到人口結構的變化趨勢，年均3.5％的GDP增長率注定難以維系。經濟必須轉型。要實現這一目標，我們需要人工智能技術，也需要技術密集型勞動力，而非基本的勞動密集型。這樣我們才能在技術資質和生產力的基礎之上創造價值。

無論是國家還是企業，若想在當今世界取得成功，就必須使經濟適應未來發展。市場研究機構*預測，如果人工智能得以正確并且持續地應用，它將有可能提高德國等經濟體的GDP。我們已經通過“工業4.0”開啟了數字化轉型，而工業人工智能可以幫助我們達到一個全新的高度。