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各種性能級別的 CPU 可用于 SIMATIC S7-300。除標準型 CPU 外，還可以使用緊湊型 CPU。
還提供了 T-CPU 和故障安全 CPU。

提供了以下標準 CPU

• CPU 312，用于小型工廠(chǎng)
• CPU 314，用于對程序量和指令處理速率有額外要求的工廠(chǎng)
• CPU 315-2 DP，用于具有中/大規模的程序量以及使用PROFIBUS DP進(jìn)行分布式組態(tài)的工廠(chǎng)
• CPU 315-2 PN/DP，用于具有中/大規模的程序量以及使用PROFIBUS DP和PROFINET IO進(jìn)行分布式組態(tài)的工廠(chǎng)，在PROFInet上實(shí)現基于組件的自動(dòng)化中實(shí)現分布式智能系統
• CPU 317-2 DP，用于具有大容量程序量以及使用PROFIBUS DP進(jìn)行分布式組態(tài)的工廠(chǎng)
• CPU 317-2 PN/DP，用于具有大容量程序量以及使用PROFIBUS DP和PROFINET IO進(jìn)行分布式組態(tài)的工廠(chǎng)，在PROFInet上實(shí)現基于組件的自動(dòng)化中實(shí)現分布式智能系統
• CPU 319-3 PN/DP，用于具有極大容量程序量何組網(wǎng)能力以及使用PROFIBUS DP和PROFINET IO進(jìn)行分布式組態(tài)的工廠(chǎng)，在PROFInet上實(shí)現基于組件的自動(dòng)化中實(shí)現分布式智能系統

提供有以下緊湊型 CPU：

• CPU 312C，具有集成數字量 I/O 以及集成計數功能的緊湊型 CPU
• CPU 313C，具有集成數字量和模擬量 I/O 的緊湊型 CPU
• CPU 313C-2 PtP，具有集成數字量 I/O 、2個(gè)串口和集成計數功能的緊湊型 CPU
• CPU 313C-2 DP，具有集成數字量 I/O 、PROFIBUS DP 接口和集成計數功能的緊湊型 CPU
• CPU 314C-2 PtP，具有集成數字量和模擬量 I/O 、2個(gè)串口和集成計數、定位功能的緊湊型 CPU
• CPU 314C-2 DP，具有集成數字量和模擬量 I/O、PROFIBUS DP 接口和集成計數、定位功能的緊湊型 CPU
• CPU 314C-2 PN/DP 帶有集成數字量和模擬量 I/O 和集成計數和定位功能的緊湊型 CPU，
  可通過(guò) PROFIBUS DP 和 PROFINET IO 實(shí)現分布式拓撲；
  可在作為 PROFINET 上基于組件的自動(dòng)化 (CBA) 中的分布式智能設備

提供了以下技術(shù) CPU

• CPU 315T-3 PN/DP 適用于在程序范圍和分布式組態(tài)方面具有中等/較高要求的裝置，這些裝置需要采用 PROFIBUS DP 和 PROFINET IO，并且需要對最多 8 個(gè)軸執行可調節運動(dòng)控制。
• CPU 317T-3 PN/DP 適用于在程序范圍和分布式組態(tài)方面具有較高要求的裝置，這些裝置需要采用 PROFIBUS DP 和 PROFINET IO，還需要對最多 32 個(gè)軸執行可調節運動(dòng)控制。
• CPU 317TF-3 PN/DP 適用于在程序范圍和分布式組態(tài)方面具有較高要求的裝置，這些裝置需要采用 PROFIBUS DP 和 PROFINET IO，需要有安全功能并對最多 32 個(gè)軸執行可調節運動(dòng)控制。

提供有以下故障安全型 CPU：

• CPU 315F-2 DP，用于采用 PROFIBUS DP 進(jìn)行分布式組態(tài)、對程序量有中/高要求的故障安全型工廠(chǎng)
• CPU 315F-2 PN/DP，用于具有中/大規模的程序量以及使用PROFIBUS DP和PROFINET IO進(jìn)行分布式組態(tài)的工廠(chǎng)，在PROFInet上實(shí)現基于組件的自動(dòng)化中實(shí)現分布式智能系統
• CPU 317F-2 DP，用于具有大容量程序量以及使用PROFIBUS DP進(jìn)行分布式組態(tài)的故障安全工廠(chǎng)
• CPU 317F-2 PN/DP，用于具有大容量程序量以及使用PROFIBUS DP和PROFINET IO進(jìn)行分布式組態(tài)的工廠(chǎng)，在PROFInet上實(shí)現基于組件的自動(dòng)化中實(shí)現分布式智能系統
• CPU 319F-3 PN/DP，用于具有大容量程序量以及使用PROFIBUS DP和PROFINET IO進(jìn)行分布式組態(tài)的故障安全型工廠(chǎng)，在PROFInet上實(shí)現基于組件的自動(dòng)化中實(shí)現分布式智能系統

如今，不論是部署在建筑物中，還是覆蓋一場(chǎng)乃至整個(gè)城市，安防系統通常彼此獨立運行。未來(lái)，這些系統輸出的數據流將日益匯聚。這將為協(xié)調優(yōu)化規劃、提高資源利用率和預測隱患等應用開(kāi)辟一片新天地。

在萊比錫，多重安防系統保護了阿博蒂納圖書(shū)館的知識產(chǎn)權和文學(xué)瑰寶。

安保部門(mén)歷來(lái)采用彼此獨立運行的系統，如運動(dòng)檢測器、攝像頭和煙感探測器等。這些系統分別監測建筑物內的不同區域，并針對各個(gè)區域單獨設置了相應的安全參數。不論任何時(shí)候，只要檢測到異常狀況，就會(huì )觸發(fā)報警。這種方法還應用于門(mén)禁控制、視頻監控和火災報警等其他系統。

德國萊比錫大學(xué)的阿博蒂納圖書(shū)館采用了西門(mén)子提供的獨立安防系統來(lái)保護其數以百萬(wàn)計的珍貴藏書(shū)。在這里，安裝在窗戶(hù)、門(mén)和陳列柜中的傳感器，以及地震傳感器、運動(dòng)檢測器、攝像頭、煙感探測器和溫度傳感器等，日夜看守著(zhù)圖書(shū)館里珍藏的文學(xué)瑰寶。

不過(guò)，西門(mén)子樓宇科技的安防系統專(zhuān)家Peter Löffler認為，還可以進(jìn)一步加強安全保障。他指出，通過(guò)將彼此獨立的系統——如門(mén)禁控制裝置和視頻監控系統等——生成的數據融合起來(lái)，可以實(shí)現更高安全性。他說(shuō)：“譬如，當某個(gè)安防系統判定有人試圖破門(mén)而入時(shí)，部署在這扇門(mén)旁邊的攝像頭可以自動(dòng)激活并記錄下所發(fā)生的一切。”可以在樓宇管理系統中預先設置并保存這種因果關(guān)系及有關(guān)工作流程。

各種類(lèi)型的傳感器、攝像頭以及地震傳感器和運動(dòng)檢測器等，時(shí)時(shí)刻刻看守著(zhù)阿博蒂納圖書(shū)館。（上圖）將這樣的系統聯(lián)網(wǎng)，可以提高復雜基礎設施的安全性，如部署在梵蒂岡和各地機場(chǎng)的系統。

聯(lián)網(wǎng)數據與優(yōu)化結果。西門(mén)子安防系統更進(jìn)一步，將各個(gè)子系統連接起來(lái)，形成了一個(gè)統管全局的平臺。這個(gè)平臺可以實(shí)時(shí)采集子系統輸出的信息，用于生成全面呈現當前狀況的標準化視圖。這種設置可使用戶(hù)——譬如機場(chǎng)運營(yíng)商——在發(fā)生事關(guān)安全的危急狀況時(shí)，快速決定如何響應。

在這方面，機場(chǎng)運營(yíng)商可以事先就多種類(lèi)型的意外事故設定可能的情形并制定行動(dòng)預案，當真的發(fā)生危機事件時(shí)，這個(gè)系統將幫助他們做出正確決策。

智能安防系統甚至可以發(fā)現出乎意料的因果關(guān)系。譬如，假設某個(gè)機場(chǎng)運營(yíng)商已經(jīng)將登機門(mén)設置為僅當飛機靠泊后才開(kāi)啟。如果系統檢測出，盡管登機口并未靠泊飛機，但登機門(mén)卻被偶然開(kāi)啟，那么，系統將查看原因。然后，系統可能發(fā)現，在所檢查的區域，空調系統并未以狀態(tài)運行而員工感覺(jué)不舒服。這樣一來(lái)，解決暖通空調系統控制問(wèn)題，也在無(wú)形中消除了安全隱患。

智能安防系統甚至可以用于優(yōu)化工作流程。這為關(guān)鍵基礎設施運營(yíng)商創(chuàng )造了額外價(jià)值。飛機滑行區域監控應用，便是一個(gè)例子。在這個(gè)應用中，系統可以識別出在特定時(shí)刻，滑行道周邊有哪些車(chē)輛正在哪個(gè)位置移動(dòng)。從理論上可以壓縮這些數據并將之轉換為匿名格式，從而支持生成所謂的熱圖，從統計學(xué)的角度提供關(guān)于車(chē)輛行為的信息。

以這種方式獲得的信息可用于提高滑行道工作流程的效率。譬如，熱圖可以標明當加油車(chē)和清潔車(chē)彼此擋住對方道路時(shí)屢次出現的擁堵和延遲。Löffler說(shuō)：“未來(lái)，如果我們進(jìn)一步利用形形規模龐大的數據源來(lái)識別過(guò)去不曾覺(jué)察到的趨勢，將是多么有趣！”同時(shí)，他也指出，這種類(lèi)型的“隱而不顯”往往是由于所涉及的運行過(guò)程極其復雜。他說(shuō)：“不妨設想，譬如，在某座城市的人口密集區域內，數十萬(wàn)人搭乘不同交通工具同時(shí)朝同一方向移動(dòng)，所產(chǎn)生的與交通有關(guān)的數據將形成一股洶涌的洪流。”

大數據分析。執行這種大數據分析的關(guān)鍵是，從可靠的數據源獲得大量具有可比性的歷史數據。正如Löffler所解釋的那樣，可以將這些信息集中到數據池中，然后加以綜合，利用統計學(xué)原理推導出歷史趨勢，這將有助于預測未來(lái)的發(fā)展，以及安排預防措施。換句話(huà)說(shuō)，大數據將有助于改善整座城市或特定行政區內的廣大民眾的安全。

以梵蒂岡為例，每年在圣彼得大教堂舉行的圣誕彌撒都將迎來(lái)5萬(wàn)教眾，此外，還有20萬(wàn)信徒將教堂門(mén)前的廣場(chǎng)擠得水泄不通。從交通控制系統到列車(chē)抵達時(shí)刻表，通過(guò)對各種各樣的數據源進(jìn)行分析，可以早在大量人群涌入之前，緩解潛在瓶頸。此外，可以將氣象數據以及來(lái)自社交網(wǎng)絡(luò )和新聞廣播的信息與此類(lèi)事件相聯(lián)系并進(jìn)行分析，以盡早查明甚至預測潛在危險。然后，大型活動(dòng)的安全工作人員可以調集更多支持人員或者開(kāi)放更多出入通道。這樣的舉措有可能降低風(fēng)險，同時(shí)加強集體安全。