Industrial AI 革命をリードする

製品および生産設計において、Industrial AI はエンジニアリングワークフローを加速し、イノベーションを促進し、チームがより早く市場に出る高品質の製品を開発および生産できるようにします。

実現段階では、Industrial AI は、予測的な生産計画とスケジューリング、問題の早期発見、工場現場でのよりスマートな意思決定を通じて、適応性のある製造を可能にします。

最適化段階では、Industrial AI はメンテナンスの予測、エネルギー効率、ダウンタイムの短縮を通じて信頼性とパフォーマンスを向上させ、継続的な最適化ループの設計と計画に洞察をフィードバックします。

当社独自のDigital Twin アプローチにより、現実の世界で行動を起こす前に、デジタル世界で製品、生産プロセス、機械、およびプラント全体を計画、シミュレーション、予測、最適化することができます。

機能をハードウェアから切り離すなど、実績のあるスケーラブルなITメカニズムを使用すると、システムをソフトウェアで拡張し、必要に応じて一元管理できるため、俊敏性と製品から生産への継続的な進化が可能になります。

デジタル企業では、現実世界とデジタル世界を組み合わせてデータの力を最大限に引き出し、サプライチェーンを含む製品と生産ライフサイクル全体をシームレスに統合してデジタル化することができます。

AnyBotics、Roboverse Reply、Siemens sは自律移動ロボットとドローンをCOMOSアプリに統合し、AIを使用して検査とメンテナンスを自動化し、異常を早期に検出し、特別なトレーニングなしで信頼性を高めました。

Kotányiは、Siemens スのAIを活用した予知保全を使用して、機械の問題を早期に検出して運用を最適化することで、プラントの可用性を高め、ダウンタイムを短縮し、食品・飲料製造の効率を向上させています。

SachsenmilchとSSiemens sは、AIを活用したSSenseye Predictive Maintenance 導入して、データを監視して機械の問題を予測し、ダウンタイムの削減、コストの削減、24時間365日の乳製品生産の信頼性の向上を実現しました。

Boris Scharingerは、AIがどのように急速に進化しているか、そして近い将来、専門のAIエージェントがどのようにエンジニアをサポートし、設計を最適化し、危険な作業を自動化し、工場の効率を高めるかを説明します。

トーキング・デジタル・インダストリーズのこのエピソードでは、ホストのアレックス・チャベスが、NVIDIA のアルビン・クラークとSiemens マイケル・シュラップ博士と一緒に、現在利用可能なIndustrial AI ソリューションの世界を探ります。

シーメンスのMatthias Loskillが、AI、シミュレーション、デジタルツインが製造をどのように変えているかを、自動欠陥検出から、シーメンスとNVIDIA のコラボレーションpowered by よりスマートで効率的で安全な生産へと変えています。

今日、産業用AIがどのように利用できるようになり、明日への道が開かれているかについて、AI関連のエキサイティングなブログを読んでください。