沈阳回收西门子PLC模块

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由于模型不确定性或建模简化（例如，线性化、近似），根据所需性能模拟过程的能力受到负面影响。为了弥补这一差距，可以通过添加从数据回归和/或概率分布函数获得的函数来完成模型。

当上述尝试无法根据应用要求生成合适的模型时，需要更复杂的方法。这是 ML 是一个可以考虑的选项。当然，这必须是合理的。换句话说，开发一个模型必须是可行的，并且潜在的好处需要是可以合理实现的。

机器学习 (ML)

ML 是一种基于数据构建的有用模型。有一个数据集来训练模型和一个单独的数据集来测试模型。部署模型时，它旨在复制该过程，即使输入值与用于训练模型的输入值不同。换句话说，它有望以预先确定的性能准确性进行泛化。由于 ML 模型可能会受到预测误差或过拟合的影响，因此可以调整模型参数以提高其性能。

为什么要实施机器学习？沈阳回收西门子PLC模块

如前所述，如果使用传统技术（即第一原理、线性回归或统计模型）无法获得合适的模型来满足应用需求，那么 ML 是可以评估的选项。

ML 可以被视为一个黑盒子，因为它的实现是编程代码（例如，Jupyter Notebook）或连接图（例如，Microsoft Azure）的形式。如果阅读编码，他们将无法直接阅读模型结构（输入和输出变量，它们如何相关，约束等），而在常规建模和编程中，模型设置可以轻松理解.

机器学习如何实现？

以下是 ML 潜在工业应用的一些示例：

工业工厂的运营商不愿提前更换机器，他们可能理所当然地怀疑工业 4.0 是否是为了自身而改变。抵制彻底的变化在这里是有道理的。遗留机器很有意义，因为工程师已经信任它们并且知道如何操作它们。简而言之，它们可以工作，不需要修复。

行业专业人士认识到，大多数制造商和分销商都拥有传统设备和现代设备。一项调查显示，物流行业的物料搬运机器的平均使用年限约为 15.3 年。然而，这些项目可能能够提供 20 或 30 年的使用寿命。

这代表了一个机会。如果不对工业 4.0 技术进行投资，这些设施仍然是杂乱无章的机器集合，而不是统一的信息共享资产网络。制造和分销环境中的工程师花费多达30%-70% 的工作时间来寻找信息。**一项就足以证明对工业 4.0 改造的兴趣。

改造旧制造设备的步骤

鉴于这些统计数据，工业 4.0 的主要优势——无缝信息共享和数据移动性——应该极具吸引力。传统改造应为几乎所有制造、仓储、供应链或配送设施提供一两个值得采取的可行步骤。

1. 了解 M2M

机器对机器 (M2M) 通信通常是制造和物流公司在其现代化工作中首先研究的机会之一。这是因为将遗留设备数字化需要使它们与更现代的硬件和软件“对话”的手段。跨部门、工作区域或设施汇集和共享数据的机器为操作员提供了关于如何从头到尾微调整个操作的更清晰的数据。

优点包括：

• 通过协调多台机器来简化生产

• 与旧设备、翻新设备或过时设备的兼容性

• 将新收购的公司或子公司带入数字化领域，无论设备的使用年限如何

2.添加机器传感器

在通过 M2M 升级协调各种设备和工作区域后，设施经理和企业规划人员应该会发现沈阳回收西门子PLC模块自己对可用的洞察质量印象深刻。他们将很快学会识别瓶颈以及流程改进的机会。

机器协作和共享数据的能力是完整工业 4.0 画面的开始，但不是全部。向旧设备添加传感器可确保交换的信息尽可能详细和可操作。M2M 统一了潜在的大量以太网、无线和现场总线设备。在图片中添加智能传感器可以实现大量机器监控功能，包括预测性维护。

1. 沙盒平台（软传感器）。这些旨在根据操作数据（过程变量、操作模式等）确定过程流体的物理特性。如果没有针对特定物理特性的商业分析仪，或者由于测量原理受到操作条件的负面影响，市场上可用的分析仪无法测量该特性，这种方法是一个合适的选择。另一方面，希望避免与分析仪相关的所有成本（安装和维护），并拥有可以通过相当准确的测量来实现这一目标的虚拟仪器。*