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

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 PROFIBUS DP 和 PROFINET IO 實現分布式拓撲；
  可在作為 PROFINET 上基于組件的自動化 (CBA) 中的分布式智能設備

提供了以下技術 CPU

• CPU 315T-3 PN/DP 適用于在程序范圍和分布式組態方面具有中等/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 個軸執行可調節運動控制。
• CPU 317T-3 PN/DP 適用于在程序范圍和分布式組態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 個軸執行可調節運動控制。
• CPU 317TF-3 PN/DP 適用于在程序范圍和分布式組態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 個軸執行可調節運動控制。

提供有以下故障安全型 CPU：

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

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

在萊比錫，多重安防系統保護了阿博蒂納圖書館的知識產權和文學瑰寶。

安保部門歷來采用彼此獨立運行的系統，如運動檢測器、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，并針對各個區域單獨設置了相應的安全參數。不論任何時候，只要檢測到異常狀況，就會觸發報警。這種方法還應用于門禁控制、視頻監控和火災報警等其他系統。

德國萊比錫大學的阿博蒂納圖書館采用了西門子提供的獨立安防系統來保護其數以百萬計的珍貴藏書。在這里，安裝在窗戶、門和陳列柜中的傳感器，以及地震傳感器、運動檢測器、攝像頭、煙感探測器和溫度傳感器等，日夜看守著圖書館里珍藏的文學瑰寶。

不過，西門子樓宇科技的安防系統專家Peter Löffler認為，還可以進一步加強安全保障。他指出，通過將彼此獨立的系統——如門禁控制裝置和視頻監控系統等——生成的數據融合起來，可以實現更高安全性。他說：“譬如，當某個安防系統判定有人試圖破門而入時，部署在這扇門旁邊的攝像頭可以自動激活并記錄下所發生的一切。”可以在樓宇管理系統中預先設置并保存這種因果關系及有關工作流程。

各種類型的傳感器、攝像頭以及地震傳感器和運動檢測器等，時時刻刻看守著阿博蒂納圖書館。（上圖）將這樣的系統聯網，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的系統。

聯網數據與優化結果。西門子安防系統更進一步，將各個子系統連接起來，形成了一個統管全局的平臺。這個平臺可以實時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——譬如機場運營商——在發生事關安全的危急狀況時，快速決定如何響應。

在這方面，機場運營商可以事先就多種類型的意外事故設定可能的情形并制定行動預案，當真的發生危機事件時，這個系統將幫助他們做出正確決策。

智能安防系統甚至可以發現出乎意料的因果關系。譬如，假設某個機場運營商已經將登機門設置為僅當飛機靠泊后才開啟。如果系統檢測出，盡管登機口并未靠泊飛機，但登機門卻被偶然開啟，那么，系統將查看原因。然后，系統可能發現，在所檢查的區域，空調系統并未以狀態運行而員工感覺不舒服。這樣一來，解決暖通空調系統控制問題，也在無形中消除了安全隱患。

智能安防系統甚至可以用于優化工作流程。這為關鍵基礎設施運營商創造了額外價值。飛機滑行區域監控應用，便是一個例子。在這個應用中，系統可以識別出在特定時刻，滑行道周邊有哪些車輛正在哪個位置移動。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，從統計學的角度提供關于車輛行為的信息。

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和清潔車彼此擋住對方道路時屢次出現的擁堵和延遲。Löffler說：“未來，如果我們進一步利用形形規模龐大的數據源來識別過去不曾覺察到的趨勢，將是多么有趣！”同時，他也指出，這種類型的“隱而不顯”往往是由于所涉及的運行過程極其復雜。他說：“不妨設想，譬如，在某座城市的人口密集區域內，數十萬人搭乘不同交通工具同時朝同一方向移動，所產生的與交通有關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，利用統計學原理推導出歷史趨勢，這將有助于預測未來的發展，以及安排預防措施。換句話說，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5萬教眾，此外，還有20萬信徒將教堂門前的廣場擠得水泄不通。從交通控制系統到列車抵達時刻表，通過對各種各樣的數據源進行分析，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自社交網絡和新聞廣播的信息與此類事件相聯系并進行分析，以盡早查明甚至預測潛在危險。然后，大型活動的安全工作人員可以調集更多支持人員或者開放更多出入通道。這樣的舉措有可能降低風險，同時加強集體安全。