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　　西門子PLC模塊；6ES7-200、S7-300、S7-400、S7-1200、S7-1500、SMART、ET200等。

　　西門子伺服電源模塊:6SN1145系列、6SN1118系列、6SN1146系列、6SN1113系列、6SC6100系列、6SC6110系列、6SC6111系列、6SC6112系列、6SC6113系列、6SC6140系列等。

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　　數字基礎對于人工智能非常重要。在安全的數字化生產環境中，數據不斷產生和處理，為人工智能的應用創造了條件。然而，在普華永道2018年對全球1155家制造企業的調查中，只有10%的受訪企業在數字化方面取得了成就，人工智能只在這些公司中出現。正是由于工業領域數字基礎相對薄弱，垂直行業知識水平較高，人工智能在工業領域的落地面臨著消費領域沒有的挑戰。從數據基礎來說，數據不均衡已經成為工業人工智能不可忽視的問題，主要表現在數據量的限制和數據標注的不均衡。不同于消費領域， 很難手動標記工業數據樣本。例如，面對成千上萬組傳感器數據，即使是領域專家也很難直接對異常狀態進行分類。此外，如何在快速傳輸和實時反饋的前提下保證數據質量也是一大挑戰。工業生產條件大多比較惡劣，高壓高溫等因素都可能影響傳感器數據的質量。