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plc的发展历程1969年dec公司按照gm（美国通用汽车公司）的要求研制了上台plc并且在gm公司得到*的应用。此后公司使plc商品化。plc是设计出来用于同继电器产品竞争并逐步取代了传统的继电器。plc作为一种工业计算机，经历了以下几个发展的历程。
自去年伊始，“元宇宙”已成为炙手可热的概念话题。近来，中央部委首提元宇宙概念，将致力于培育一批进军元宇宙、区块链、人工智能等新兴领域的创*企业。
元宇宙即构建一个独立且平行的虚拟世界， 他的意义和价值还在于与真实世界的交互连接，*终实现为真实世界赋能，提高人们的生活体验。而在工业领域， 元宇宙则与其关键技术 - “数字孪生”紧密联系在一起， 不局限于前辈“仿真与建模”， 数字孪生技术可让现实中的海量信息通过软件通道源源不断地涌入模型，构建现实的“镜像世界”。 一直以来，威图都是“数字孪生”技术的者与倡导者，威图与Eplan 构建全价值链解决方案，实现从软件到硬件的无缝衔接。传统的流程中，为保证制造阶段的准确性，通常采用创建物理样机的方式进行仿真与测试。随着计算机技术的不断发展，虚拟样机（数字孪生）由于其高效性与低成本性，逐渐取代物理样机。然而创建数字孪生体（虚拟样机），用户需要经过验证的产品数据，现实情况却往往不容乐观。若用户独立设计，过程中将涉及不同的厂家、的元器件，一般的电气设计软件系统庞杂，数据无关联性，对用户建模设计产生不小阻力。
Eplan Data Portal在线数据平台，与*的元器件制造商建立了长久合作关系，包含全球300多家，100万条高质量元器件设计数据，让用户得以通过拖拉拽的方式，实现快速数据调用。与此同时，机械工程设计数据，则可以从威图产品社区平台处获取。威图与Eplan在设计阶段的数据融合，使得用户能在虚拟样机中创建机柜的全数字化描述，包括：产品信息、商业数据以及eClass信息等，高效赋能，实现降本增效。
万物互联的时代，谁愿做一座孤岛？
然而，威图的全价值链解决方案，远不止于此。通常情况，从用户拿到电控柜的项目之初到交付阶段，会经历四个阶段， 即：工程设计-->原材料采购-->生产制造-->交付后的现场调试及运营管理。 威图与Eplan的全价值链解决方案，将完整覆盖电控柜项目的全生命周期，让每一个流程的数据传输不再是一座孤岛。
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工程设计阶段：从EPLAN P8， 到三维设计软件Pro Panel , 再到热仿真的Ritherm , 威图提供完整的一站式软件解决方案， 助力用户完成无数据割裂的工程设计。设计完成后可形成*BOM清单， 与ERP系统进行数据的无缝传输。
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采购环节： 威图提供*的机箱机柜、空调风扇、配电组件等产品解决方案。生产制造阶段：威图提供半自动化/全自动化的设备与装置，例如：自动开孔设备、线缆加工中心，自动端子装配中心，机柜物料搬运设备及各种手动工具等。运营管理阶段： 为用户提供智能化机柜系统。智能机柜内部具有多种传感器，如温度、湿度、烟感等，用于采集大量的现场运营数据，并通过IoT模块直接传输至中央控制系统， 实现远程监控与提供运维保护服务。改革开放以来，我国经济迅猛发展，许多企业通过引进国外生产设备及DCS系统，来提高生产效率。但随着使用年份的增长，诸多国外DCS系统及设备已逐渐老化且不适用于当前的生产需求，对其进行国产化升级改造是众多企业亟需解决的问题。针对运行10年的国外DCS系统在升级改造中存在的设计资料不完整、从源系统程序解读难、改造工期不可控等等痛点难题，和利时制定国外DCS系统自动升级解决方案，、有效地帮助用户以更、更短工期、，实现DCS系统国产化升级改造。近日，由化学工程集团公司所属五环化学工程公司设计的国内套采用壳牌粉煤气化技术生产煤化工原料气的生产装置①——湖北双环科技股份有限公司（以下简称：湖北双环科技）壳牌煤气化装置在升级改造后一次点火*，就是和利时“国外DCS系统自动升级解决方案”助力国外DCS系统国产化改升级的典型案例，为后续所有行业国外DCS系统国产化改造提供了样板工程，树立了。截至目前，和利时系运行稳定、，受到了用户的高度认可。湖北双环科技特致和利时锦旗和感谢信，对和利时的产品技术表示充分肯定，并对项目团队严谨负责的工作态度、过硬的技术水平给予高度赞扬。作为和利时对壳牌煤气化装置DCS系统国产化改造的项目，湖北双环科技壳牌煤气化装置的*投产，标志着和利时国外DCS系统自动升级解决方案已*实践，为后续壳牌甚至所有装置国外DCS系统国产化改造提供了有力的依据和模板，增强了客户对国外DCS系统国产化改造的信心，目前已有多家需求企业表示希望到项目现场参观了解，开展后续合作。未来，和利时将继续秉承“用自动改进人们的工作、生活和环境”宗旨，承担高科技企业的社会责任，为提升用户企业生产效率、强化战略科技力量、增强产业链供应链能力，继续前行。
Can greatly reduce the energy consumption and speed up the kind of processor to achieve a higher level of intelligence of the brain will no doubt have a lot of help, but the real implementation class level general artificial intelligence, in addition to need such hardware foundation, the key is to understand the biological brain information for calculation, the class and learning algorithm of the brain. A common concern about this line of research is that neuroscience does not yet know enough about how the brain works, so can we develop effective brain-like algorithms? We can take some cues from deep neural networks, which are now enjoying widespread success. From the neurons connection mode to the training rules many ways, such as the depth of the real brain neural network distance network there is quite a distance, but in essence it draw lessons from the multi-
