
新登場:Eigen Engineering Agent
ハノーバーメッセにて、シーメンスはEigen Engineering Agentを発表しました。これは、産業用AIをアシスタンスから自律的な実行へと進化させるものです。

ハノーバーメッセにて、シーメンスはEigen Engineering Agentを発表しました。これは、産業用AIをアシスタンスから自律的な実行へと進化させるものです。
当社は、数十年にわたる産業データ、深い専門知識、そして高度なAIを組み合わせることで、エンジニアリングや設計から運用に至るまで、お客様がライフサイクル全体でより迅速に業務を進められるよう支援します。Siemens Xceleratorを通じて、信頼性の高い産業用AIをすべてのお客様にご利用いただけるようにします。
Industrial AIとは、経済活動を支える工場、ビル、列車、電力網、病院など、現実の世界のために特別に設計されたAIのことです。民生用AIとは異なり、Industrial AIは信頼性、安全性、精度が最優先される環境で機能しなければなりません。
製造、建築、輸送、電力網、AIインフラといった分野における技術、パートナーシップ、そしてお客様の事例を通じて、SiemensがいかにIndustrial AIを推進し、お客様やパートナーと共に現実世界への影響をもたらしているかをご紹介します。
AIを活用した冷却技術により温度管理を最適化し、手動による介入を最小限に抑えます。これにより効率が向上し、エネルギー消費を削減することで、より持続可能なデータセンターの運用を実現します。
水素プラント向け。生成AIを活用してプラントのDesign and Engineeringを効率化します。プロジェクト期間を数ヶ月から数週間に短縮し、グリーン水素の生産拡大をより迅速かつ効率的に実現します。
AI対応のエッジコントローラーを活用して、旧式のシステムを最新化しましょう。リアルタイムデータを活用して建物の運用最適化を自動化し、データのサイロ化を解消することで、運用コストの削減と持続可能性の向上を実現します。
製造、エネルギー、建築の各分野において、SiemensのIndustrial AIは、生産性、効率性、コスト、稼働率において測定可能な成果を生み出しています。これらは稼働施設に導入されたシステムで、数値化可能な成果を上げています。

PepsiCoは、Siemens Digital Twinコンポーザーを導入し、実際の設備変更を行う前に生産ラインの変更をシミュレーションして最適化しました。その結果、ゲータレードの工場では3ヶ月以内に処理能力が20%向上したほか、隠れた生産余力を明らかにすることで設備投資を10~15%削減することができました。

この新しいAI搭載のロボットピッキングシステムは、MecaluxとSiemensの強固なパートナーシップの成果であり、両社の産業用AI技術に関する知識と経験を結集したものです。

Siemensインダストリアルコパイロットは、バリューチェーン全体の人々を支援する当社の生成AIアシスタントです。自然言語を通じてコード生成や障害診断といった複雑なタスクを簡素化し、専門家がイノベーションや付加価値の高い課題解決に集中できるよう支援します。
Industrial AIはデータ処理や自動化に優れていますが、現実世界の微妙なニュアンスに対応するためには、人間による責任感と状況に応じた判断が不可欠です。以下の3つの事例は、専門家がAIを活用して安全性、効率性、そして継続的な改善を推進している様子を示しています。

Sachsenmilch社の管理者マネージャーは、Senseye AIを活用してポンプの故障を数週間前に発見しました。これにより、チームは予定された停止期間中に修理を行うことができ、数十万ユーロのコスト削減と、数千リットルの牛乳の損失を防ぐことができました。

スペインの事業者は、SIWA Leak Finderを使用して、毎秒わずか0.2リットルという微細な漏水も検知しています。1万件の漏水箇所を特定することで、作業員を的確に派遣し、節水を実現するとともに、Communityのコスト削減に貢献しています。

VA SYDでは、エンジニアたちがAIを訓練し、全長2,000キロメートルの配管を監視させました。その結果、Sensorsでは検知できなかった微細な漏水を捕捉し、水損失率を10%から8%に削減するとともに、都市の水道供給に支障をきたす前に大規模な破裂事故を未然に防ぐことができました。

SiemensはCES 2026において、統合されたAIアプローチを実演し、エンジニアリングモデルから生産データ、エッジ推論からクラウド展開に至るまで、インテリジェンスが統一されたスタックを通じてどのように機能するかを示しました。単一のプラットフォームで。あらゆる産業環境に対応し、一から作り直す必要はありません。

真のデータインテリジェンスを実現するために必要なあらゆる層を統合し、Industrial AIの真の可能性を引き出しましょう。