Jak zbudować cyfrową podstawę niezawodnej sztucznej Industrial AI
W zeszłym roku Siemens zainwestował 15 miliardów dolarów w amerykańskie firmy programistyczne, aby zapewnić klientom rozwój w następnej erze transformacji cyfrowej i opartej na danych, a my spędziliśmy dziesięciolecia na budowaniu powiązanej bazy danych.
Nasze podejście zaczyna się od systemów zarządzania cyklem życia produktu, które rejestrują i zachowują każdą zmianę projektu, zmiany inżynieryjne i wyniki walidacji we własnym środowisku klienta. Ta wiedza instytucjonalna pozostaje tam, gdzie należy: u producenta.
Łączymy to z technologiami symulacji opartymi na fizyce, które weryfikują zalecenia AI w oparciu o rzeczywiste modele inżynieryjne, a nie opierają się wyłącznie na wynikach statystycznych. Kiedy sugestie sztucznej inteligencji można przetestować pod kątem praw fizyki, producenci zyskują pewność, że mogą działać zgodnie z wynikami.
Trzecim elementem jest automatyzacja. Dzięki technologii Siemens łączącej projektowanie i produkcję dane nie kończą się na etapie inżynierii. Rozciąga się na operacje, tworząc wgląd w czasie rzeczywistym na to, jak produkty, linie i zakłady działają w czasie rzeczywistym. Razem te możliwości tworzą coś, co żadna samodzielna platforma sztucznej inteligencji nie może powielać: kontekstualne dane połączone przez cały cykl życia.
Nazywamy to wątem cyfrowym. Łączy intencję projektowania z rzeczywistością produkcyjną i zachowuje wiedzę organizacyjną w miarę ewolucji produktów i systemów. Zapewnia sztucznej inteligencji kontekst potrzebny do generowania znaczących wyników.
I to rozróżnienie ma znaczenie. Niezawodna przemysłowa sztuczna inteligencja nie może być przykręcona jako przemyślenie końcowe. Producenci nie mogą zlecić swojej inteligencji domeny na zewnątrz i oczekiwać lepszych wyników. Potrzebują połączonego fundamentu, który łączy produkty, procesy i produkcję, aby Industrial AI inteligencja mogła działać w całym przedsiębiorstwie, a nie wewnątrz izolowanych silosów.
Wartość tego podejścia staje się jasna, gdy przyjrzymy się, jak firmy stosują je w praktyce.
Jak powinniśmy realizować reindustrializację
Stany Zjednoczone postawiły sobie ambitny cel reindustrializacji swojej gospodarki.
Amerykański przemysł poczynił już ogromny postęp dzięki automatyzacji, oprogramowaniu i cyfrowej technologii bliźniaczej. Te innowacje pomogły producentom stać się bardziej produktywnym, bardziej odpornym i bardziej elastycznym.
Nasi klienci wkraczają w nową fazę. Próbują budować nowe zdolności produkcyjne, zmodernizować istniejące operacje i pozostać konkurencyjnymi na całym świecie — a wszystko to w obliczu uporczywych niedoborów wykwalifikowanej siły roboczej.
Przemysłowa sztuczna inteligencja opiera się na tym silnym cyfrowym fundamencie, pomagając klientom rozszerzyć to, do czego są zdolni ich pracownicy. Daje inżynierom, operatorom i technikom nowe narzędzia, aby stać się bardziej produktywnym, przyspieszyć innowacje i osiągać więcej.
Wyzwaniem nie jest już wymyślanie sztucznej inteligencji. Wdraża sztuczną inteligencję na skalę korporacyjną. Obecnie tylko niewielki procent organizacji z powodzeniem zintegrował sztuczną inteligencję w swoich działaniach. Zlikwidowanie tej luki w zakresie wdrażania jest jednym z decydujących wyzwań przemysłowych - i możliwości - następnej dekady.
Właśnie na tym koncentruje się Siemens: pomaganie naszym klientom w przejściu od ambicji sztucznej inteligencji do wdrażania sztucznej inteligencji i przełożeniu obietnicy sztucznej inteligencji na realny wzrost produktywności w całym amerykańskim przemyśle.
Jak PepsiCo wykorzystuje cyfrowe bliźniaki i sztuczną inteligencję, aby przyspieszyć wydajność produkcji
Wraz z jednym z naszych klientów, PepsiCo, zbudowaliśmy replikowalną strukturę, która łączy technologię Digital Twin, Industrial AI inteligencję i połączoną architekturę IT/OT, aby pomóc w skalowaniu ulepszeń w zakresie operacji produkcyjnych, magazynowych i logistycznych.
Wyniki były znaczące. W jednym z amerykańskich zakładów Gatorade firma PepsiCo osiągnęła 20-procentowy wzrost przepustowości w ciągu zaledwie trzech miesięcy. Firma szacuje również zmniejszenie nakładów inwestycyjnych o 10 do 15 procent poprzez wykorzystanie wirtualnej walidacji w celu odkrycia ukrytych zdolności przed dokonaniem fizycznych inwestycji.
Cyfrowy bliźniak pomógł skompresować harmonogramy projektowania i optymalizacji obiektów z miesięcy na dni. Tworząc modele oparte na fizyce wykorzystujące rzeczywiste dane operacyjne z wielu obiektów, zespoły mogą ustalić linie bazowe wydajności, identyfikować wąskie gardła, zrozumieć przepływ materiałów oraz określić, gdzie i dlaczego energia jest zużywana.
Ponad 90% problemów produkcyjnych można zidentyfikować jeszcze przed rozpoczęciem produkcji.
Jest to siła podejścia cyfrowego, które wykorzystuje PepsiCo. Inżynierowie optymalizują układy przed przeniesieniem sprzętu. Przepływ materiału jest sprawdzany przed dotknięciem przenośnika. Procesy energochłonne są identyfikowane, zanim stwarzą wyzwania operacyjne. Decyzje opierają się raczej na danych niż na założeniach.
Gdy innowacje produktowe, rozwój procesów i realizacja produkcji są połączone, organizacje zyskują szybkość i pewność potrzebną do modernizacji starszej infrastruktury. Właśnie w ten sposób producenci wygrywają wyścig z czasem.
Podczas gdy reindustrializacja z pewnością polega na poprawie istniejących operacji, kolejnym kluczowym elementem jest budowanie zupełnie nowych modeli produkcji.
Jak Haddy demonstruje przyszłość produkcji rozproszonej
Innym przykładem firmy wykorzystującej zintegrowane portfolio oprogramowania, sprzętu i automatyzacji firmy Siemens jest Haddy, oparta na sztucznej inteligencji firma zajmująca się zrobotyzowanym drukiem 3D, która zasadniczo zmienia przyszłość naszej produkcji.
Model MicroFactory firmy Haddy pokazuje tę rzeczywistość, łącząc możliwości produkcyjne przemysłowe z wysoce wydajną ekonomią, aby produkować wszystko, od wystroju parku rozrywki po łodzie dla marynarki wojennej. Ta firma, niedawny zwycięzca Siemens Nagroda Techcellence, spełnia wymagania handlowe i obronne, pomagając łączyć innowacje przedsiębiorstw z krajową gotowością przemysłową.
To, co sprawia, że model używany przez Haddy jest atrakcyjny, to sposób, w jaki sztuczna inteligencja stale poprawia wydajność produkcji dzięki zamkniętej pętli sprzężenia zwrotnego:
Krok 1 - Część mówi: Kamera wykrywa małe wgłębienie powierzchni prawie niemożliwe dla ludzkiego zauważenia.
Krok 2 — System słucha: System rozpoznaje skok ciśnienia cztery minuty przed pojawieniem się wady. Sztuczna inteligencja łączy te sygnały i identyfikuje związek.
Krok 3 - Śledzi główną przyczynę: Analiza ujawnia, że degradacja materiału nastąpiła przed procesem suszenia przed rozpoczęciem drukowania.
Krok 4 - Naprawia się: Temperatura suszarki jest regulowana automatycznie. Produkcja trwa bez przerwy.
Krok 5 - Weryfikuje: Następne dziesięć warstw drukuje się pomyślnie. Problem jest rejestrowany i rejestrowany jako rozwiązany.
Krok 6 - Każda maszyna staje się mądrzejsza: Rozwiązanie jest udostępniane na każdej drukarce Haddy na całym świecie, robiąc to Trwałe i powtarzalne.
Ta pętla nie jest możliwa tylko dzięki automatyzacji. Jest to połączony stos sprzętu, oprogramowania i automatyzacji, który ułatwia uczenie się instytucjonalne na skalę przemysłową.
Reindustrializacja wymaga połączenia innowacji z produkcją
Dobrą wiadomością o wysiłkach na rzecz reindustrializacji w amerykańskich branżach jest to, że producenci nie muszą odkrywać na nowo inżynierii, aby osiągnąć przełomowe wyniki. Łącząc sprawdzone struktury inżynieryjne z symulacją i sztuczną Industrial AI przemysłową, możliwe staje się niezwykłe zwiększenie wydajności.
Organizacje, które przewodzą następnej dekadzie produkcji, będą tymi, które zbudowały najsilniejsze fundamenty dla przemysłowej sztucznej inteligencji. Będą to firmy, które zachowały swoją wiedzę domenową, połączone projektowanie i produkcję oraz zapewniły, że każda decyzja oparta na sztucznej inteligencji może zostać potwierdzona z fizyką. Przekształcanie probabilistycznych zaleceń AI w wyniki deterministyczne.
To jest lekcja, którą widzimy w firmach takich jak PepsiCo, Haddy i wiele innych, które zdały sobie sprawę, że jest to nie tylko przewaga konkurencyjna, ale droga do przyspieszenia produkcji w USA.
Amerykańskie miasta i firmy, które już angażują się w reindustrializację, nie czekały na sygnał, aby rozpocząć odbudowę swojej przyszłości. Amerykańska produkcja też nie może sobie pozwolić na czekanie.
Zbuduj fundację, posiadaj inteligencję i współpracuj z organizacjami, które rozumieją, jak połączyć innowacje z produkcją i razem możemy przyspieszyć kolejną erę amerykańskiej reindustrializacji.
Opublikowano: 17 sierpnia 2026
