大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于绵阳智慧农业变频器生产的问题，于是小编就整理了2个相关介绍绵阳智慧农业变频器生产的解答，让我们一起看看吧。
不是所有的变频器都有内PID。PID菜单就象一台调节器。一次表4-20mA信号进变频器，用调节器做PV值显示，手动输出4-20mA做给定。具体设置说明书都有讲。这个系统还有个优点：可以随时转成外部调节器调节。调试时看PV值和变频器频率变化快慢程度。 到PLC学习网网站查看回答详情>>
四川佳海电子有限公司成立于2011年11月22日，是一家集通讯、电子产品的销售与服务为一体的流通型民营企业。公司下设7家分（子）公司，分别为德阳千程、攀枝花誉鑫、宜宾四海通、泸州菲斯特、眉山新亚、成都分公司、售后公司，目前在成都设立管理
四川佳海电子有限公司成立于2011年11月22日，是一家集通讯、电子产品的销售与服务为一体的流通型民营企业。公司下设7家分（子）公司，分别为德阳千程、攀枝花誉鑫、宜宾四海通、泸州菲斯特、眉山新亚、成都分公司、售后公司，目前在成都设立管理总部，截止2016年3月佳海147家门店广泛分布在成都、泸州、宜宾、攀枝花、眉山、绵阳等6地市，员工人数超过2000余人。是各手机厂商在区域内的重要合作伙伴。
我来回答这个问题。学习技术不分年龄大小；学习工业机器人还是学习PLC（可编程控制器）这两个应该没有取舍！要想有前途两者都要学。
按照学习的规律来说，以先易后难的顺序来学习，我的建议是先学习PLC后学习工业机器人。PLC相对简单些，可以在短时间内（大约一个月时间）就能入门。如果以前有电工技术背景，其时间会更短些，PLC主要是学习梯形图的编写，它是由继电器控制电路转化而来，学习起来会容易一些。把PLC学会之后再学工业机器人，因为一是工业机器人是集计算机、电子、自动控制技术、机械制造于一体的典型的机电一体化产品。学习难度要比PLC大。随着机器人的深入学习，我们会发现机器人的一些I/O口的信号要由外围设备提供。
其中PLC就是工业机器人最重要的外围设备之一，在工业机器人综合控制中起着重要作用。从这个方面说，PLC和工业机器人两者作为自动化控制领域中的支柱设备，作为自动化领域中的工程师这两重技术都要掌握！缺一样对你后续职业发展都是有阻碍的。这也是我左工控领域工作这些年来的感悟，在我所接触工控领域中的工程师中他们综合技术都很强，通晓各种知识技术，其工作待遇也是很不错的。所以说要想学技术要全面，这样才有职业前途。有了技术积累，那么等到了年龄大一些也可以从事工控领域的培训工作，总之只有不断更新技术，全面掌握技术才会有更广阔的前途。
以上是我对这个问题的看法，欢迎大家讨论、观注、留言！
说点个人意见，仅供参考，可能语言也比较直白，请见谅！
我想先问题主两个问题：
1，40岁了您学PLC和机器人的起因是什么？
2，就算您短时间内学会了PLC和机器人，你最终的目标又在哪里？
简单的展开说几句:
如果您之前对PLC和机器人了解很少的话，现在想去学习，还问那个前途大？---我想说，PLC现在和将来都是热门行业，而机器人应该说在未来20年内应该会迎来更加高速的发展期，特别是中国市场！
但是，学会了是否有前途，其实就很个人了！
我来猜想一下：
如果你之前不懂，是想转行到工控自动化行业当工程师，这行的工程师出差比较多，而且年龄大了，会被招聘的人嫌弃！
如果你目前是设备维护人员，想提升一下自己，即便你学到精通，回到前途这个字眼，应该说前途和现在的处境应该也差不了太多！
如果你是有人脉或者项目资源，想进入这个行业开公司，那么PLC和机器人都要学习，且你应该是大致去了解就是，当个领导就好，这是比较有前途的！
所以，您这个问题真的要问一下自己想入行PLC/机器人的原因和最终愿景在哪里？
因为40岁了，应说上有老下有小了，所以常年出差应该是不大现实的；在一个单位做维护的话，应该说PLC或者机器人的应用都会比较单一，而且多半是看和修改供应商给你的程序，即使你技术再牛，前途还会到哪里也值得思考？如果您要开公司，自己不懂的话，最好找人推荐一些有实力的技术人员，或者让猎头为你服务！
就简单说这么多了，当然可能您的前途还是很光明的，我也只是以世俗的眼光给了一些看法，仅供参考，谢谢！
首先说40岁的确比较晚，如果是30岁你有这个念头的话非常好。 但是也不是绝对的，就看你有多大的决心和毅力了。首先得有人教你，找个好师傅。进公司当学徒，忍辱负重拿底薪，至少也要持续两三年时间。你要想好了，如果非要学的话，建议PLC，以后电气工程师。这是这是最基本的，后面再调试机器人都不是问题。
大家好，我是电气小行家，这个问题仁者见仁智者见智，在我看来学习PLC要容易一点，也更有前途一点。
首先我们要忽略年龄，40多岁也正是大脑的开发期，不能说我到了40多岁就开始大脑麻木学不进东西，还有就是看个人的基础如果一个人从来没有接触过这方面知识的人他们学习起来肯定有难度，所以学不精也就更谈不上什么前途。
首先是关于PLC，如果你有电工基础方面的知识，我建议先从这方面开始学起，因为智能控制，可编程控制都离不开电工基础，有了电工基础更容易了解其中的关系，控制关系原理关系。
而且学好了可编程控制器可以在很多领域应用，现在市面上大部分的智能化设备都是这种可编程控制器控制的，因为这种可编程控制器逻辑性强，错误率低成本也不高，而且编程还简单，更适用于大众，维修起来也不难。
但是像集成控制，比如说单片机或者机器人智能化控制维修起来就比较困难，比如说c++语言就比可编程控制器的逻辑指令要难多了，也许以后机器人是个热门行业，但是也有一部分的局限性可编程控制器的局限性就比较小，它可以应用到很广泛的区域。
所以对比看来我更偏向于学习PLC，就目前来讲，因为它更贴近于我们实际，在我们的工作甚至生活中都能遇到这种可编程控制器，但是在实际生活中遇到机器人的却很少。
当然每个行业都有精英，如果你对哪一个行业更感兴趣，那你就应该努力朝这个行业靠拢，并且努力学习发展成静音，这样你的前途就更大。
都没啥前途 亲身体会 我自己在一家汽车后处理公司上班 加工中心编程还兼职 三坐标测量 才一个月4000块钱 一天无限制的加班 真的感觉很累 你会的越多 公司领导就使劲压榨你 很后悔选择机械行业 地标四川绵阳
楼主问得好！
据我了解，机器学习虽不如其他领域那么火爆，但在过去几年里也算得上火热了，研究者和学习者越来越多，甚至很多大学还单独成立了AI学院及专业。然而，很遗憾，尽管如此，这个方面的人才还是稀缺。
那么，这是为什么呢？其实是因为现在是被信息和数据爆炸的时代。这么说吧，咱们每人每天至少会产生1G以上的数据，这些数据五花八门，包括网络数据、行为信息、设备数据、点击流、应用数据等，而这些信息具有以下特点，就决定了这么多应用场景，目前的人才产值显然是远远不够的。
1.庞大而复杂，无法直接被使用；
2.善加分析利用，可在电商、医疗、能源、交通、工业等方面产生价值，而且除了这些行业级领域外，在一些细分领域，也能产生价值。
下面，再来聊一聊哪个方面的人才最紧缺？
一个机器学习从业者面对这么多的数据、场景、行业、领域的时候，可能会茫然：我到底能做什么，能在哪个方面做出事情来？
1、机器学习平台建设：一个好的机器学习平台要包括算法、工程、服务发布等，从机器学习平台建设的角度去入手的话，现在已经晚了，因为现在的云上机器学习平台已经非常成熟了，而且还有云上的几乎可以说不限量、不加价的计算资源支撑——比如华为云EI，而且自己从零开始构建一个机器学习平台成本太高了。由此可见，机器学习平台不稀缺……
2、机器学习算法研究：这么说吧，算法研究永无止境，机器学习算法研究更是深坑无数，现在机器学习在图像、语音方面的算法、模型已经比较成熟了。拿图像识别来说，真正应用的时候95%准确率和96%准确率有区别吗？我个人认为并没有。所以如果未来3~5年是待在校园的话，建议还是继续从事算法研究；如果要踏入职场，建议放弃图像和语音方面的算法研究。至于文本相关的算法研究，个人认为可以持续，毕竟文本是非常常见的一种信息，而且中文文本又是这么的特殊，继续填坑非常有价值。由此可见，这一领域的人才稀缺！
3、机器学习场景识别：哪些场景可以用机器学习、哪些场景用传统方法即可解决、哪些场景写规则就可以了，这个需要对场景相对比较深的理解，这方面的知识是实践出来的。由此来看，这个领域的人才毫无疑问属于稀缺状态！
4、机器学习行业应用：机器学习从业者的口号是“只要有数据存在的地方，机器学习就有价值”，但实际上还是得分行业，有一些行业并不需要机器学习的进入。所以细分的、行业相关的、领域相关的机器学习人才是非常有价值的。故此，这个领域的人才稀缺无疑！
知道了哪个领域的人才最稀缺，或许有朋友想问了，那么我怎样才能成为最稀（zhi）缺（qian）的顶尖人才呢？
最后，我再给有志于从事该领域人才的朋友们支几招，助力有心人成为武林高手。
招数1、懂场景识别、懂平台建设
有人要问了“你上面不是说机器学习平台建设不稀缺吗？”是的，没错，机器学习平台本身不稀缺了，所以单纯要去做机器学习平台其实意义不大。但是如果你懂机器学习场景的话，将识别出来的一些重要场景能够嵌入到机器学习平台上成为固化的拿来即用的方案（有点绕，多读两遍），这个就非常有意义，尤其是对一些想要用AI的中小企业来说，无疑节省了非常多的成本。华为云EI目前就内置了非常多的场景，并且在持续不断的更新中。
招数2、懂细分行业中的场景识别
如果你能够在某一个行业深入的探索适合这个行业的机器学习解决方案，能够识别这个行业中能够应用机器学习的场景，能够明白这个行业的这个场景如何进行数据采集、数据清洗、数据预处理、算法选择、服务部署方式，那么恭喜你，你就是这个方面的专家！
招数3、迁移学习研究
与数据爆炸相悖的一些场景是数据量非常非常的少，比如工业界的故障数据。如果能够在迁移学习的研究上形成突破，解决数据量少、知识不完备、知识迁移的问题，那么将有很多的工业界的问题能够解决。
招数4、有趣的应用
做一个简单的应用方案已经不够吸引人了，比如现在图像识别这么成熟，你打开手机前置摄像头，识别出你的性别、大概年龄、衣服颜色等等，新鲜劲过了之后，意义就不大了。但是如果能够加上一些东西，比如通过表情识别在屏幕上显示“你现在不开心吗？”，这样的交互感更强（当然也更难实现）。说白了，现在的AI人机交互主要通过语音，如果能够通过语音+图像的方式，则更有意义。
招数5、文本研究
文本很特殊，中文文本更特殊，如果能够做到很好的文本理解，提高知识、信息的获取速度、准确度，会有很大价值。这一点不多解释。
招数6、工业应用
工业、制造业作为传统的行业，目前机器学习的进入还不够深入不够广泛，并且由于工业领域的多样性、数据的复杂性、设备的复杂性，导致应用泛机器学习很难，如果能够将工业界的机器学习应用进行划分，并且在每一个划分中总结合理的方法论，非常有意义。
本文作者：
@LoveCC
华为云 EI解决方案部
图片来源网络
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到此，以上就是小编对于绵阳智慧农业变频器生产的问题就介绍到这了，希望介绍关于绵阳智慧农业变频器生产的2点解答对大家有用。
