德国西门子伺服驱动代理商

西门子再添新成员“S210伺服系统

西门子无疑成为本次展会的焦点，在展会上新发布的Simotics S-1FK2电机和专为其开发的Sinamics S210伺服驱动器，共同组成的全新伺服驱动系统，也成为本次西门子展品的重头戏之一。

Sinamics S210伺服驱动器集成了丰富的安全功能，可实现快速工程组态，并可通过Profinet连接到上位控制器，使用Web服务器和一键优化功能，使得调试变得非常简单。与Simotics伺服电机配合使用，可实现小负载的高动态响应运动以及中高负载的**精密运动。电机与伺服驱动器之间只使用一根电缆连接。该全新驱动系统可广泛用于包装机械、物料抓取应用、木材和陶瓷加工，以及数字印刷。

估计是因为产品还没有正式开售的原因，目前我们能够搜到的关于 S210 的细节信息仍然非常少。登陆西家，能看到的仅仅是一篇不到 2 屏的产品特点描述、一段 2 分多钟的视频宣传片、一份仅 6 页的产品宣传册......，并且这些信息还都是英文或德文的。

不过，这并不妨碍我们去了解这款产品的一些基本概况。本期，就让我们借助这些十（shao）分（de）有（ke）限（lian）的资料来一起扒一扒这款正向我们袭来的 SINAMICS S210。

老规矩，先来看下产品外观。

这是能从网上找到的一张清晰度（300dpi）比较高的产品图片了。

从产品外形看，S210 的结构样式与目前市面上大部分同类型产品很相似，是一款单轴独立型伺服驱动器，就是说每台驱动器都有自己独立的 AC 电源输入，并且输出也都只有一个轴。

正面的接口布局也是中规中矩，上方是带黑色翻盖的显示操作面板，下方是电机动力输出和编码器反馈，中部左侧是动力和控制电源输入，右侧是通讯和 I/O 信号端口。
 

不过，尽管外表平平，个中还是有一点蛮特别的地方，就是：驱动器到电机的连接，貌似只有一根电缆。所以接下来，咱们就先来看一下 S210 的电机输出。

S210 搭载的新款伺服电机名为 SIMOTICS S-1FK2 。
       目前发布的 S210 驱动器，其动力电源输入为 AC 单相 230V，输出功率仅为 100W～750W，与之对应，现在的 S-1FK2 电机输出扭矩也只有 0.16 Nm - 2.4 Nm；、

SINAMICS 后续有计划推出 S210 的 AC 三相 400V 版本，届时驱动器的输出功率将扩容到 400W - 7 kW，相应的，未来 S-1FK2 电机的输出能力也将会达到 1.3 Nm - 50 Nm。

 从产品型号命名上看，1FK 代表这是一款低惯量伺服电机。不过，因为还没有拿到详细的产品样本，目前我们还无法了解其具体的性能指标。关于这部分信息，天拓四方会保持持续关注。

 从上面这张图可以明显的看出，S-1FK2 跟以往西门子伺服电机更显着的差别在于，它采用了单电缆连接技术，就是说该款电机与驱动器之间的各类连接，包括动力/抱闸电源和反馈信号都是集成在一根电缆中的，并且在电机侧仅使用了一个可旋转的 DIN 型快插插座。
 关于伺服电机单电缆技术的意义和价值，已经*我在这里重复了。
       记得当时（大约在 2013 年前后），就已经有少数运控玩家（INNOVATORS like Beckhoff & Rockwell Automation）在其伺服产品中使用了单电缆技术；近几年，越来越多运控产品厂商（如：Rexroth、LTI  Motion、B&R、Kollmorgen..）先后成为这项技术的 EARLY ADPOTERS；而现在，我们终于看到西家这头成员也正式加入到单电缆的阵营中了。

目前我们还无法确定西门子的这个 OCC（One-Cable Connection）采用的是Hiperface-DSL 还是 HMC-6 抑或是其他（猜测 HMC-6 的可能性很大），但不管怎样，我想大家应该很清楚这意味着什么了吧 - 单电缆将会很快成为设备运控系统中的一项主流技术（MAJORITY）。 

在仓库、医院和工厂环境中，有些任务可能会使工人承受反复的压力伤害或疲劳，这些任务正逐步由移动机器人执行。自主移动机器人（AMR）可以在工厂中执行负重任务，在医院中运送餐食、药品和衣物，还可以从仓库货架中选择产品并运输到*位置。在某些情况下，AMR可以填补由于人员缺乏而导致的岗位空缺，而在另外一些情况下，它们则会与人类协同工作。

机器人制造商正在将更好的地图系统集成到AMR中，以在工作场所中创建较优路径；配置更好的传感器，来保护在同一场所中与AMR协同工作的人，并找到为AMR充电的方法。

在医院环境中，Aethon公司的TUG机器人可以运送餐食、药品和亚麻布等。Aethon高级副总裁Peter Seiff说：“从很多方面来讲，运营医院就是运营一座微型城市，患者有很多需求。”Aethon使用脚本语言编程，将TUG设置为与人和谐共处。匹兹堡大学医学中心就使用了27台Aethon TUG机器人。

Seiff希望建筑师和业主在设计医院和旅馆时，能对AMR进行规划，以优化AMR和人类的活动空间。如果使用机器人带走旧亚麻布并提供新的亚麻布，医院就不再需要洗衣槽和亚麻储藏室。此外，占地面积也会降低。

TUG机器人很少需要人工备份，但如果需要也没关系，Aethon拥有一个云命令中心，可以远程指导机器人，并为公司的800个TUG更新软件。Seiff说，指挥中心可以远程解决Aethon机器人97％的问题，而*现场支持。

Swift是一种自动移动操纵机器人（AMMR），其功能有点类似于人工订单拣选器，在仓库过道中移动，找到合适的产品，取出放到手提袋中，然后将其运到下游进行包装和运输。本文图片来源：RIA

Waypoint Robotics公司的**执行官兼联合创始人Jason Walker认为，由于雇主招不到足够的工人，因此对AMR的需求不断增长。Walker说：“我们的价值观是：为我们认识、信任和爱的人提供更好的工具。”

Waypoint的AMR运达现场后就可以开始工作。不需要工程师花费数周时间准备，就可以快速上手。它们在工厂里行驶一次，然后就可以绘制出一张地图用来指导未来在工厂中的行动。Waypoint的Vector（具有300磅和600磅的有效载荷）和MAV3K（较多可以承载3,000磅）两款机器人可以高效地移动物料。MAV3K可以移动托盘和装载大量物料，非常适合使用大重量的移动操作。但它不是叉车，因此不能单独使用。

Walker说，未来AMR的发展趋势将具有更多的协作和集成。“我们已经搭建好系统，易于与各种第三方系统集成并相互操作。”他设想来自多个制造商的AMR共同协作完成任务。

通过与Wibotics合作，Waypoint采用了一种名为EnZone的无线充电方法：在工作场所的多个地点使用射频充电。只要接收天线距离发射天线约一英寸，它就会以满功率充电，全天都可以充电。

Waypoint正将Enzone产品出售给其它公司。Walker说：“我们之所以这样做，是因为希望在机器人领域创建一个生态系统和标准：所有人都能使用同一种无线充电。相较于死守我已经获得的蛋糕，我们更愿意将这块蛋糕做大做强。”

自主移动机器人使用由Kaarta移动3D扫描仪创建的点云作为主地图，在杂货店和其它零售商店进行智能导航。使用Kaarta Stencil系统，只花费不到1小时的时间，就完成了对这个60,000平方英尺商店的3D扫描。

IAM Robotics创始人兼**技术官Tom Galluzzo表示，IAM致力于帮助公司在仓库中选检、包装和运输长尾库存（即少量库存的物品）。IAM的Swift机器人可以定位商品，使用Flash读取SKU，抓取包装并进行移动。它由Swift Link服务器控制，该服务器与现有仓库管理服务器集成在一起。

IAM公司的个客户是Rochester药店，这是一家大型合作社，需要使用自动化才能在**天晚上完成第二天需要交付的订单。Galluzzo说，IAM正在与多个公司进行合作，既有零售商，也有健康和美容公司。

Galluzzo预计，“随着机器人功能被要求变得更加复杂，就实施速度而言，可能会有所放缓。" 他说，在目前的技术下，AMR有潜力完成多达80%的思考。这样，就可以将人解放出来，将精力更多的放到思考运营等具有更高价值的活动上去。”

成立于2015年的Kaarta公司，致力于创建实时3D地图。**执行官Kevin Dowling说，我们基本上是在回答机器人的两个问题。一是：我周围是什么？哪个是地图？然后是，我在哪里？他说，“客户在零售和工厂环境中将Kaarta软件用于AMR。我们只占整个市场的一小部分，但是非常重要的一部分。” 

建筑行业中的某些客户，使用安装在AMR腿上的Kaarta设备来绘制复杂地形图。数据被上传到Kaarta的云中并进行处理。Kaarta可以创建供机器人使用的地图，该软件也可以安装在机器人内部。

除了将Kaarta系统连接到AMR之外，还可以将其连接到手持设备上，在空间中移动就可以创建地图。Dowling说：“大型的沃尔玛商场大约需要花费3个小时才能完成地图绘制。之后会进行一些后期处理，但是可以减少现场时间。”该系统还可以连接到无人机以创建地图。

MAV3K是较大移动重量为3,000磅的全向自主移动机器人，可以在工业环境中使用。

2018年，Fort Robotics将其业务分开，以专注于完善和提供AMR的远程安全控制解决方案。

Fort产品营销总监Daria Duda表示，该公司设计了无线急停和远程安全控制系统，以防止AMR与人类进行危险的互动。该公司在建筑、农业和仓储市场中销售这些控制系统。“人们始终需要控制自动化或移动机器人。”她说。远程控制技术可以在现有的远程控制系统中实现，也可以通过单独的控制来实现。

移动机器人已经具备了抬起、运输、拾取、打包、感知障碍物以及停止以避免碰撞的能力。来自不同制造商的移动机器人逐渐开始协同工作以完成任务，开发人员队伍也在现有技能的基础上持续发展。随着能力越来越强，越来越多的AMR会根据自己的思考执行任务，人类员工会继续对其进行监督。开发人员将充分利用现有优势，不断改善机器人协作。（作者：Laura Moretz）

为什么说信息模型是工业数字化转型的一个关键基础？又为什么在国内讨论工业数字化转型很少有人提及信息模型呢？这是本文着重探讨的两个问题。

为了弄清信息模型的概念、含义和应用，上网搜索了很长时间，也没有发现真正把信息模型的概念阐述得清楚的资料，倒是上海工业自动化仪表研究院的原总工范铠，在十多年前为中国自动化学会仪表装置专委会举办的一次学术会议写的论文《企业自动化信息模型》中，用了一定篇幅讨论了信息模型的概念，我以为是把问题讲明白了。可惜这篇论文一直没有正式在专业媒体上发表过。在写这篇文章中我采用了他的见解和基本描述。

曾有人对模型下过一个广义的定义：模型是为一定目的对部分现实世界而做的抽象简化描述。用数学方程描述的是数学模型，用一组抽象信息描述事物就是信息模型。这里，事物包括现实世界的客观对象，也包括对客观主体的行为建立信息模型。例如乐谱、拳谱都是客观主体的行为，也可以视为信息模型，由此可见信息模型自古就存在，只是现在显得更为重要了，因为信息模型为信息的交换和数据的交换提供了有效率的基础。为此需要一个更严密的定义。

并非对事物的任意描述都可以是信息模型。鉴于模型含有规范、**的意思，所以定义：信息模型是用一组简化的信息，按一定规则对事物所做的抽象描述。这个定义有三个要点，即1）描述的方式是“信息”；2）按一定规则进行描述；3）所做的描述必须是“抽象”的。对同一个事物可以有多种不同的方式或规则建立信息模型，也就是说建立信息模型的方法存在一定的任意性，但我们追求的是用普遍接受的方法，也就是符合标准的方法来建立信息模型，否则达不到通过建立信息模型来有效交换信息和数据、实现可互操作的目标。同时我们还应该注意到，用于描述事物的信息量越大，这个事物就会被描述得越细致越真实；但采用了不当信息，或者信息过多却未被利用，那么这些无用信息只能被视为“噪声”。

在自动化领域中建立的模型至少要满足能观性和能控性。从能观性讲，建模规则所涉及到的属性必须是可以获得的；从能控性讲，建模所用到的规则、属性必须是有限的，与应用水平相当。由于信息的采集、储存、传输和处理都要占用资源，过量的信息将会导致资源的浪费，甚至导致系统的失败。一般而言按一定规则来描述信息模型，意味着信息模型是面向某种集合、某种分类法的，例如OPCUA的信息模型和它的配套信息模型，流程自动化设备的信息模型PA-DIM，等等。

信息模型之所以成为自动化领域的研究重点，是因为离开了信息模型和数学模型，计算机无法对信息模型所表达的对象进行处理，网络也难以有效的发挥作用。特别是2015年德国提出工业4.0的远景规划以及近些年来出现的工业互联网大热以后，一些在**几年开发的有关自动化信息模型的标准开始有了用武之地。过去多年来积累了许多成熟的经济的技术和产品，例如众多的自动化仪表、伺服电机及其驱动系统、PLC及其内装的应用程序等等，都有可能在更大更广泛的系统中作为一个部件（基本单元）来处理。如果我们希望随着信息技术的发展能够充分利用它们与IT领域交互，能够让由信息、物理实体融合构成的CPS真正发挥作用，就必须为所有工业技术和产品建立信息模型，否则谈什么数字化转型、数字孪生体纯粹就是空谈，根本无法落地生根。

由于制造过程的复杂性，统一的信息模型还难以实现，因此制造过程的信息模型是分层次的。层是制造对象、制造工具的描述模型，例如：机械制图、电路图、以及自动化装备的描述语言EDDL、FDT、FDI、OPC UA等。还有ISO、IEC正在构建的LoPs（ Lists of properties ）。针对不同领域有许多LoPs标准，在过程自动化领域是IEC 61987。*二层是制造机器或过程的操作描述语言，例如：IEC 61804 FB、IEC 61499 FB、IEC 61131-3，以及各种操作数控机床、机器人等**模型工具。*三层是制造车间流程的管理和调度模型。例如：各种生产线、AGV车操作和调度，以及各部分同步协调的模型和语言。

另外，信息模型不仅仅是对生产对象的描述，更关键的是要在工程化的实施中转换为可执行的行为。从这个角度看，信息模型是对系统进行工程化组态的关键，原因在于：信息模型的数据表述形式可用图形化加以表达和配置，比如PLC/Matlab的功能块，SCADA/PLC的组态界面；而且信息模型的数据格式可被PLC Runtime里的软件加载并解析，从而将用户的工程配置，转化为具体的机器指令。

工业4.0基本单元（Industry4.0 Components）是描述信息物理系统CPS详细特性的模型。CPS是一种在生产环境中的真实物理对象，通过与其虚拟对象和过程进行联网通信的系统。在生产环境中，从生产系统和机械装备到装备中的各类模块，只要满足了上述这些特性，不管是硬件基本单元还是软件基本单元，不管是具有智能特性的还是没有智能特性，都具备和符合工业4.0要求的能力。

成为工业4.0基本单元有2个先决条件：1）它必须在整个生命周期内采集所有相关数据，存放在有该基本单元所承载的具有信息安全的电子容器内，并由它把这些数据提供给企业参与价值链的过程。在工业4.0基本单元的模型中，这个电子容器称之为“资产管理壳”，简称管理壳。2）基本单元的物理对象必须具有通信能力，以及相应的数据和功能。这样，在生产环境中的硬件单元和软件单元之间都能进行符合工业4.0要求的通信。

资产构成工业4.0基本单元（物理的/非物理的）的实体部分，管理壳构成工业4.0基本单元的虚拟部分，工业4.0的通信将各种基本单元加以连接。实际上管理壳是连接工业4.0与资产的接口，是存放资产的所有数据与信息的存贮器，它同时还是作为工业4.0标准化的通信网络的接口，它具有把无源的资产（如软件、文档）集成到工业4.0的网络的能力，它还能够用来把现有的设备升级迁移至工业4.0的大环境中。

对资产管理壳结构的要求是：1）必须满足所有的工业类型：制造工业、流程工业和混合（同时存在制造和流程）生产；2）价值链涵盖物流、采购、生产、产品回收处理和服务；3）增值网络包括合作伙伴和包罗万象的参与者；4）信息安全（按可信性、完整性、可用性要求）；5）在RAMI4.0 Layer维度服务于各个层级；6）在RAMI4.0的IEC2890维度运用于要求、概念、设计、调试、运行、升级；7）在RAMI4.0的Hierarchy Layers维度服务于所定义的层级跨度。

资产管理壳实际上是按一定规则构成的元信息模型（见图1）。它由标识部分、若干子模型（信息模型）构成。而子模型又包括其标识、技术数据、运行数据和文档等部分。例如“能效”子模型就有节能模型、累计的节能数量、潜在的节能百分比等。为了将资产完整地融入IT的领域，工业4.0的解决方案要求构成资产的方方面面都要加以连接，其中包括机械设备及其部件，所供应的材料、零件配件和产品，各种技术文档如图纸、接线图，合同，订单等。

之所以在**层设计中要专门严密设计资产管理壳作为关键的基础环节，基于以下因素：资产管理壳是工业4.0对应其物理实体的数字孪生体的实现；它赋予OT设备具有跨公司的互操作性；不论是智能产品还是非智能产品，都可以利用资产管理壳；它覆盖了产品、设备、机械装置及其配套设备的全生命周期；它还赋予价值链集成的能力；同时还是自主系统和人工智能AI的数字基础。

图1  资产管理壳元信息模型的结构

为了推广信息模型的应用，德国已经在着手开发信息模型运用服务的软件包，例如菲尼克斯公司下属的软件公司（即以原来以基于IEC 61131-3的PLC工程平台MultiProg称著的KW公司为主要班底），就正在开发测试命名为“资产管理壳软件包的探索者”AASX Package Explorer。

图2是今年德国工业4.0路线图发布的一张系统图，阐述具有资产管理壳的工业4.0基本单元（I4.0-Component with AAS）是实现跨公司OT设备的互操作性基础。由不同的公司制造的OT设备，只要相应建立一个符合工业4.0要求的资产管理壳，将在其全生命周期的各个阶段都可以通过基础架构服务（IaaS）、平台架构服务（PaaS）和软件服务（SaaS）形成跨公司设备的互操作性能力。

图2  工业4.0实现跨公司OT设备互操作性的方法

综上所述可见，资产管理壳是能够全面涵盖生产系统、机械装备、构成生产系统和机械装备到的各类部件和模块的的信息容器，这些信息需要反映从设计、制造、运行等各个阶段的技术数据和状态，还需要通过网络化的手段与系统中的其它管理壳形成互操作。这样一种复杂的跨时间、跨地域、跨行业、跨专业的综合模型，除了采用由多个子信息模型构成的元信息模型，目前没有其它更加合适的建模方法。

OPC UA的架构由三部分组成（见图3）：底层是有关通信的部分，具体采用哪种通信协议不受限制，每一种具体用例都是所选用通信协议的映射，可以是有线的，也可以是无线的；目前用的较多的是以太网。中间部分是OPC UA的元信息模型和对此信息模型的存取。较上部分是供应商**的扩展，也就是配套的信息模型，如机器人配套信息模型、CNC数控机床的配套信息模型、风电机械的配套信息模型，等等。 

图3  OPC UA的架构

OPC UA是一个为实现工业互操作性的框架，其数据模型基于提供具有句法定义的信息，并且可以以任意的通信方法（包括各种现代的工业协议、以太网、移动通信和无线通信）进行通信。设备和机械制造商用面向对象的信息描述他们的系统，也定义与IT安全地集成的存取权。像机械制造厂商这样的数据提供者可以保有对其数据的控制，并以有目标和可控的方式来分发数据。他们不但是大数据的参与者，而且还可以通过对他们数据的分析达到提高效率和性能的目的，从而产生更大的制造和生产利益。OPC UA的目标是通过建立一种可在整个自动化系统中使用的公共的信息模型的建模方法，达到无缝互操作性的实现。数字化的的实际关键在于数据的含义和描述，OPC UA为信息模型的建立提供一种框架和标准。现在的实际情况是每个设备和机械的制造商实际上也都提供信息模型，数据和接口也是可以使用的。但是如果不同的制造商生产相同的产品，由于没有遵从标准，这些接口和数据就不可能有互操作性。反过来，如果他们在协商一致的基础上制定标准信息模型，那么就能提供同样的数据和服务。将这些设备集成起来不仅更方便，甚至可以做到即插即用的解决方案。

这就是OPC基金会及其伙伴一起来联合创建标准的信息模型（配套的规范）的目标。表1是若干配套信息模型规范的一览表。

个**OPC UA机器视觉配套规范AutoID的开发，较早是由VDME提出，近年来发展成为由多国有关机器视觉标准的机构进行国际紧密协作的产物，这些机构包括美国的自动化成像协会AIA、中国机器视觉产业联盟CMVU、欧洲的机器视觉协会EMVA和德国的机械设备制造商联合会VDME，以及日本的工业成像协会JIIA。像这样一种联合开发OPC UA配套规范的方法可以大大减少在机器视觉信息模型的重叠，在国际上形成协调一致的配套规范，从而达到在世界范围内大大降低实现真正互操作性的壁垒，使较终用户和供应商都能从中获得利益。

可以肯定地说智能设备和装置应该同时支持多个配套的信息模型，例如智能型注塑机除了支持专门的注塑机的功能性信息模型，还要支持能源数据的信息模型，支持与MES系统接口的信息模型。如果PLC中装载了某种机械装置能充分理解的信息模型，同时用标准化的数据和通过标准化的软件接口直接而快速地与外界（HMI、MES等等）沟通，这将大大减少工程量。可以预见，今后类似这些行业**的信息模型和多种行业都可通用的信息模型都能开发出来，其重要性和可用性将会迅速增长。这对于智能制造和实现工业4.0都具有重大意义。

还有一个跨领域的信息模型问题。有的细分行业例如自动识别AutoID行业，其产品的应用面涵盖很大的范围，从石油气行业、流程工业到离散制造业，机器人等都会用到自动识别的产品，于是AutoID行业所建立的信息模型是不是都能够在其它行业领域应用，就演变成为如何建立跨领域的信息模型。还有像资产管理、能源管理、固件升级等等都是跨行业跨领域的应用。为了解决这一类跨领域的信息模型的复杂建模，在OPC基金会内部建立了一个跨领域协调组。可能采取的方法是为了实现互操作性，先审查各相关规范之间存在的的相似点，以尽可能地使重叠的部分较小化。然后考虑将涉及全局的数据转移到较高层级的可供通常运用的数据仓库。这样的目的是防止每一个配套信息模型工作组自行定义具有相同应用的数据类型。这个跨领域协调组的工作正在开展，能否见效还是一个挑战，有待于在未来的实践中检验。

在一个工业信息物理系统CPS中，物理过程和信息过程相互对应又相互作用。这两类事物具有异构特性，为了彼此整合就需要一个合适的中间环节，选择信息模型作为这个环节实现互操作性，既符合逻辑推理，又有实证支持。同时，信息模型有很多子领域分支，比如PLCOpen其实是一种主要用于描述控制逻辑编程的领域模型；Automation用于描述制造工艺流程布局、几何结构、机械运动学和运动规划，也就是对生产系统描述建模的领域模型；FDI用于描述现场总线协议解析相关的模型。这些子领域模型彼此割裂，需要有一种能将它们集成，并拼接在一起的模型，这也是运用OPC UA的信息模型方法，采用分层次的手段，解决为复杂对象建立信息模型的一种有效途径。

表1  若干OPC UA配套信息模型规范一览表

在网络化的生产中所有的生产环节和参与者，从设计、制造、集成到使用运营各个阶段，一直处在一种动态的开放生态系统之中，这种在分布式结构中进行大规模复杂的协同，其基础就是需要实现相互之间无缝地交换信息和知识，或者说只有实现互操作才能达到高效率地交换信息和知识。在现代的生产制造大环境中，构建大规模的分工和协同体系其*的条件是产品的模块化和标准化，确保各生产环节的顺畅运转是体现产品模块化和标准化的属性——互操作性。而真正实现互操作性的前提是按标准化的方式建立各相关环节符合标准的信息模型。

由此我们可以得出以下判断：随着工业企业数字化转型的启动和开展，应该充分认识信息模型是工业企业实现数字化转型的基础环节，给予足够的重视。