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ハノーバーメッセ2026に私たちを訪ねてください
現実世界のIndustrial AI でデータを競争上の優位性に変えましょう。4月20日から24日まで、またはオンラインでご参加ください。
自律型インフラストラクチャでは、常に手動で制御しなくても、リアルタイムのデータを使用してパフォーマンスを管理し、結果を最適化します。建物、モビリティ、グリッドによってスケーリングは異なりますが、原則は変わりません。つまり、感知し、決定し、行動することです。これが3つのドメインでどのように機能するかを調べてください:
自律型ビルは自社の環境を監視し、リアルタイムの使用状況に合わせてシステムを調整します。センサーは、決まったスケジュールに従う代わりに、占有率と天候に基づいてHVACと照明のバランスを取ります。この自主規制は、居住者にとって一貫した環境を維持しながら、運用コストと二酸化炭素排出量を削減します。
自律移動とは、自己管理型のエンティティとして機能する輸送ネットワークへの移行です。車両そのもの以外にも、デジタル信号とインフラはリアルタイム分析を使ってメンテナンスを予測し、サービスレベルを調整します。これにより、実際の乗客の流れに基づいてエネルギー使用を最適化する、より信頼性の高い輸送システムが実現します。
自律型インフラとは、統合されたデータを使用して自らを管理する物理システム(電力網や水道網など)を指します。これらのシステムは、産業用AIを使用してパフォーマンスを監視し、需要の変化や障害に対応します。これにより、手作業による監視の必要性が減り、重要なサービスの回復力と効率性が維持されます。
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現実世界のIndustrial AI でデータを競争上の優位性に変えましょう。4月20日から24日まで、またはオンラインでご参加ください。
私たちは単なる接続を超えて、考え、学び、行動するインフラストラクチャを構築しています。Siemens Mobility とSmart Infrastructure の技術を統合することで、建物や送電網を自主規制資産にすることができます。将来を見据えたタッチレスなパフォーマンスを実現するように設計されたシステムで、エネルギー市場のボラティリティと都市密集に対処してください。
都市化が急速に拡大するにつれて、従来のシステムでは対応が追いつきません。この世界的な変化に対応するため、インフラストラクチャを認知能力を備えた自律環境へと進化させています。ユーザーニーズを独自に察知し予測する環境です。
Building X を通じて、施設は手動監視を超え、最大30%の省エネルギーを実現します。Industrial AIは利用パターンを学習しリアルタイムで調整することで、熱制御とエネルギー配分を自動化します。
自律型インフラには循環型のライフサイクルが必要です。Mireoプラットフォームは、モジュール設計と3Dプリント技術により95%のリサイクル率を達成し、インフラが持続可能な循環ループを維持することを保証します。
Siemens、高まる需要に応えるために、Smart Infrastructure とモビリティ全体でデジタルシステムと物理システムを接続します。センサーとソフトウェアをリンクして、エネルギーと輸送ネットワークを管理しています。この自律運用への移行は、建物、送電網、交通機関の効率性と回復力を高めます。
革新的なSolutionsでインフラに革命を起こしてください。都市インフラとMobilityを強化するための当社のポートフォリオをご覧ください。

当社の最先端AIネイティブプラットフォーム。Building Xは施設を自律調整型エコシステムへと進化させ、居住者の快適性と画期的な省エネルギー性を両立させるリアルタイム意思決定を実現します。

このSaaS主導のecosystem により、DSOや産業顧客は動的なグリッド管理に移行することができます。Gridscale Xフレームワークを利用することで、送電網は再生可能エネルギーの変動と電気自動車需要の急増のバランスを即座に取ることができるようになります。

エネルギー転換を加速させるため、ミッションクリティカルなAI機能を追加して設計されました。このSoftwareにより、グリッド事業者は受動的な監視から脱却し、電力環境を予測的かつ自律的に形成することが可能になります。

モビリティの未来は自己回復型の車両です。Railigent XはAI主導のデジタルサービスを統合して、鉄道ネットワークが完全な信頼性を持って運営されるようにし、潜在的な障害が乗客に影響を与える前に特定して解決します。
組織がどのように自律型テクノロジーを使用して信頼性とリソース効率を向上させているかをご覧ください。これらの実際のアプリケーションは、自己最適化システムがエネルギー、輸送、ビル管理にわたる複雑な運用上の課題をどのように解決するかを示しています。

ユーザー事例
Siemens AceGasapSamgaはトリエステでGridscale Xを使用しています。このdigital twin は自己均衡型のエネルギーネットワークを構築し、自動負荷シフトによって港湾汚染を減らします。

ユーザー事例
SiemensとCOIMAは、ミラノにある築65年の「Pirelli 35」を、認知型でエネルギー自立型の建物へと改修し、AI駆動の環境制御システムによりエネルギー使用量を60%削減しました。

ユーザー事例
Siemens DB Energieに伝送を自動化するためのAIツールを提供しています。これにより、送電網と鉄道の効率が向上し、ネットワークが再生可能エネルギーの急増に動的に対応できるようになります。

記事
気候のボラティリティが高まるにつれ、地域のマイクログリッドは、送電網に障害が発生した場合でも電力を維持するために必要なAIを提供します。「Energy-as-a-Service」がこれらの回復力のあるソリューションをどのように拡大しているかをご覧ください。

記事
スマートテクノロジーにより、建物はCO2バランスを管理し、エネルギー削減を自動化できます。このように自給自足資産への移行は、ポートフォリオが気候中立性を達成するのに役立ちます。

記事
自己完結型の太陽光発電マイクログリッドが独自の配電を管理して、アッパー・ブリンクウォーターの経済成長を促進し、貧困を削減する方法をご覧ください。
Siemens Infrastructure Transition Monitor 2025 を調べて、よりスマートで持続可能なAI対応インフラストラクチャーへの道のりにおけるエネルギー、建物、業界の主要な優先事項、進捗状況、課題を見つけてください。