PLCnext Power BI 报告

PLCnext 控制器支持多种连接云服务的方式。您可以使用 IOT 库中的 IEC 功能块，构建自己的 .NET 应用程序，编写 Python 脚本或在 GoLang 中编译连接器。如果你想写代码，你有很多选择。但是，如果出于某种原因不想编写代码怎么办？也许这是你的第一个项目，或者已经有一段时间了？在这篇博客中，我将展示如何构建一个 IOT Web 应用程序，而无需编写任何代码！ 好吧，当我说我们不会写一行代码时，这可能有点牵强。当然，我们需要某种方式告诉我们的 PLCnext 控制器和云服务我们想要什么。为此，我们将只使用图形界面，所以当我说我们不会编写一行代码时，我想我在技术上是正确的？

到目前为止，每个人都听说过机器学习以及它将如何改变一切。但很少有人知道如何开始改变一切。我希望当您尝试本博客中的步骤，或者甚至阅读它时，将帮助您了解如何开始使用 PLCnext 控制器进行更改。在这篇博客中，我将训练您的第一个 ML 模型，将其转换为 ONNX 标准，并在 PLCnext 控制器上推断模型。为了不让事情变得不堪重负，我将使用著名的 Iris 数据集来构建我们的模型。 在开始之前，应该非常清楚我们将要达到的目标。因此，我将对本博客中处理的主题进行简单的解释。我的参考资料可以在这篇博客的末尾找到。 机器学习简介 什么是机器学习 所以，我想我们应该从解释什么是机器学习开始。机器学

Azure IoT Edge 可以将云分析和成本逻辑移动到“边缘”，在我们的例子中是我们的 PLCnext 设备。这在减少使用的带宽和延迟方面有一些好处。使用 Azure IoT Edge，您可以从中央云应用程序开发和部署自己的应用程序。在本博客中，您将了解如何设置 Azure IoT Edge 及其一些基本原则。 简介 对于 Makersblog 来说，解释 Azure IoT Edge 解决方案的全部内容可能会走得很远，但在继续此博客之前，请务必先阅读自己的内容。在此门户上，您可以找到了解我们在此博客中所做工作所需的所有信息。我们去安装运行时吧。 安装 创建 Azure IoT 中心并

PLCnext 函数应用程序 easymon 消除了设置远程监控您的控制的麻烦。 无需配置基于云的 IoT 服务的所有细节，只需选择要在移动设备上监控的 PLCnext 项目变量并设置通知阈值即可。 此配置在 PLCnext 上运行的 easymon 配置器中进行，以便仅将您明确选择的变量的数据传播到云。 PLCnext 商店在简化连接的 PLCnext 控制器上功能扩展的安装和管理方面做得很好。它们可以配备新功能，而无需单独连接到每个控制器。安装easymon后，只需在浏览器窗口中打开PLCnext IP地址即可。如果您只是设置控制器，这个本地 IP 地址可能就在手边，但如果没有，