전기가 지난 세기를 변화시킨 것처럼 AI가 이번 세기를 변화시킬 것입니다. Siemens는 설계 및 엔지니어링에서 운영에 이르기까지 물리적 세계 전체에 AI를 확장합니다. 이를 통해 고객은 더 높은 품질과 효율성으로 아이디어를 현실 세계의 영향력으로 더 빠르게 전환할 수 있습니다.
산업 AI는 경제를 유지하는 공장, 건물, 열차, 전력망 및 병원 등 현실 세계를 위해 특별히 구축된 AI입니다. 소비자용 AI와 달리 산업 AI는 신뢰성, 안전 및 정밀도가 중요한 우선순위인 환경에서 작동해야 합니다.
제조, 건물, 운송, 그리드 및 AI 인프라 전반의 기술, 파트너십 및 고객 사례를 통해 Siemens가 어떻게 산업 AI를 가속화하고 고객 및 파트너와 함께 현실 세계에 영향력을 전달하는지 확인하십시오.
AI 기반 냉각으로 온도 관리를 최적화하여 수동 개입을 최소화하십시오. 이는 에너지 소비를 낮춤으로써 효율성을 높이고 더욱 지속 가능한 데이터 센터 운영을 지원합니다.
수소 플랜트의 경우, 생성형 AI를 사용하여 플랜트 설계 및 엔지니어링을 간소화하십시오. 프로젝트 일정을 수개월에서 수주로 단축하여 그린 수소 생산을 더 빠르고 효율적으로 확장할 수 있습니다.
AI 지원 에지 컨트롤러로 노후화된 시스템을 현대화하십시오. 실시간 데이터를 활용하여 빌딩 최적화를 자동화하고, 데이터 사일로를 제거하여 운영을 더욱 경제적이고 지속 가능하게 만드십시오.
제조, 에너지 및 건물 전반에서 Siemens의 산업 AI는 처리량, 효율성, 비용 및 가동 시간 측면에서 측정 가능한 결과를 도출하고 있습니다. 이는 실제 운영 시설에 배포된 시스템으로 확인된 성과입니다.
PepsiCo는 물리적 수정 전에 생산 라인 변경을 시뮬레이션하고 최적화하기 위해 Siemens 디지털 트윈 컴포저를 배포했습니다. 그 결과 3개월 이내에 Gatorade 시설의 처리량이 20% 증가했으며, 숨겨진 용량을 파악하여 자본 지출을 10~15% 절감했습니다.
Siemens Industrial Copilot은 가치 사슬 전반의 인력을 지원하는 Siemens의 생성형 AI 비서입니다. 자연어를 통해 코드 생성 및 결함 진단과 같은 복잡한 작업을 단순화하여, 전문가가 혁신과 고부가가치 문제 해결에 집중할 수 있도록 돕습니다.
산업 AI는 데이터 처리 및 자동화에 뛰어나지만, 인간은 현실 세계의 미묘한 차이를 파악할 수 있는 책임감과 상황적 판단을 제공합니다. 다음 세 가지 사례는 전문가들이 AI를 사용하여 안전, 효율성 및 지속적인 개선을 추진하는 방법을 보여줍니다.
Sachsenmilch의 한 매니저는 Senseye AI를 사용하여 펌프 고장을 몇 주 일찍 발견했습니다. 이를 통해 팀은 계획된 정지 기간 동안 문제를 해결하여 수십만 달러를 절약하고 수천 리터의 우유 손실을 방지할 수 있었습니다.
스페인의 운영자들은 SIWA Leak Finder를 사용하여 초당 0.2리터의 미세한 누수까지 탐지합니다. 10,000건의 이벤트를 정확히 파악하여 팀을 정밀하게 파견함으로써 물을 절약하고 지역 사회의 비용을 낮춥니다.
VA SYD의 엔지니어들은 2,000km의 파이프를 모니터링하도록 AI를 교육했습니다. AI는 센서가 놓친 미세한 누수를 포착하여 물 손실을 10%에서 8%로 줄였으며, 도시 공급이 중단되기 전에 대규모 파열을 방지했습니다.
Siemens는 CES 2026에서 통합 AI 접근 방식을 시연하며, 엔지니어링 모델에서 생산 데이터, 에지 추론에서 클라우드 배포에 이르기까지 인텔리전스가 통합 스택을 통해 어떻게 이동하는지 보여주었습니다. 단일 플랫폼으로 모든 산업 환경을 지원하며 재개발이 필요하지 않습니다.
진정한 데이터 인텔리전스에 필요한 모든 계층을 통합하여 산업 AI의 모든 잠재력을 실현하십시오.
