Как создать цифровую основу для надежного промышленного искусственного интеллекта
В прошлом году Siemens инвестировала 15 миллиардов долларов в американские компании-разработчики программного обеспечения, чтобы обеспечить дальнейшее процветание клиентов в новую эру цифровых преобразований и преобразований, основанных на данных, и мы потратили десятилетия на создание соответствующей базы данных.
Наш подход начинается с систем управления жизненным циклом продукта, которые фиксируют и сохраняют каждый пересмотр проекта, инженерные изменения и результаты проверки в собственной среде клиента. Эти институциональные знания остаются там, где им место: у производителя.
Мы сочетаем это с технологиями моделирования, основанными на физике, которые сопоставляют рекомендации искусственного интеллекта с реальными инженерными моделями, а не полагаются исключительно на статистические данные. Когда предложения искусственного интеллекта можно проверить на соответствие законам физики, производители обретают уверенность в том, что смогут действовать в соответствии с полученными результатами.
Третья часть — автоматизация. Благодаря технологии Siemens, объединяющей проектирование и производство, данные не останавливаются на стадии проектирования. Оно распространяется и на операционную деятельность, обеспечивая в реальном времени представление о том, как работают продукты, линии и установки в режиме реального времени. В совокупности эти возможности создают то, что не может воспроизвести ни одна отдельная платформа искусственного интеллекта: контекстуализированные данные, связанные на протяжении всего жизненного цикла.
Мы называем это цифровой темой. Он связывает замысел проектирования с производственной реальностью и сохраняет организационные знания по мере развития продуктов и систем. Она предоставляет искусственному интеллекту контекст, необходимый для получения значимых результатов.
И это различие важно. Надежный промышленный искусственный интеллект нельзя откладывать на второй план. Производители не могут передавать интеллектуальную информацию в свою предметную область на аутсорсинг и рассчитывать на лучшие результаты. Им нужна взаимосвязанная платформа, объединяющая продукты, процессы и производство, чтобы Industrial AI мог работать на предприятии, а не в изолированных изолированных хранилищах.
Ценность этого подхода становится очевидной, если мы посмотрим, как компании применяют его на практике.
Как нам нужно осуществить реиндустриализацию
Соединенные Штаты поставили перед собой амбициозную цель по реиндустриализации экономики.
Американская промышленность уже добилась огромного прогресса благодаря автоматизации, программному обеспечению и технологии цифровых двойников. Эти инновации помогли производителям стать более производительными, устойчивыми и адаптируемыми.
Но наши клиенты вступают в новый этап. Они пытаются создать новые мощности, модернизировать существующие операции и сохранить конкурентоспособность на мировом рынке — и все это в условиях постоянной нехватки квалифицированной рабочей силы.
Industrial AI опирается на эту прочную цифровую основу, помогая клиентам расширить возможности своих сотрудников. Она предоставляет инженерам, операторам и техническим специалистам новые инструменты для повышения производительности, ускорения инноваций и достижения новых результатов.
Проблема уже не в том, чтобы изобретать искусственный интеллект. Компания внедряет искусственный интеллект в корпоративном масштабе. Сегодня лишь небольшой процент организаций успешно интегрировал ИИ в свою деятельность. Устранение этого разрыва в развертывании — одна из определяющих промышленных задач и возможностей следующего десятилетия.
Именно на этом и сосредоточена компания Siemens: помочь нашим клиентам перейти от амбиций в области искусственного интеллекта к развертыванию искусственного интеллекта и воплотить перспективы искусственного интеллекта в реальное повышение производительности в американской промышленности.
Как PepsiCo использует цифровых двойников и искусственный интеллект для повышения производительности производства
Вместе с одним из наших клиентов, компанией PepsiCo, мы создали воспроизводимый фреймворк, сочетающий технологию Digital Twin, промышленный искусственный интеллект и интегрированную архитектуру IT/OT для масштабирования улучшений в производственных, складских и логистических операциях.
Результаты оказались значительными. На одном из заводов Gatorade в США компания PepsiCo увеличила пропускную способность на 20 процентов всего за три месяца. Компания также оценивает сокращение капитальных затрат на 10-15 процентов за счет использования виртуальной валидации для выявления скрытых мощностей перед вложением физических средств.
Цифровой двойник помог сократить сроки проектирования и оптимизации объекта с нескольких месяцев до нескольких дней. Создавая основанные на физике модели на основе реальных эксплуатационных данных с нескольких объектов, команды могут устанавливать базовые показатели производительности, выявлять узкие места, анализировать потоки материалов и точно определять, где и почему потребляется энергия.
Более 90 процентов производственных проблем можно выявить еще до начала производства.
В этом и заключается сила подхода PepsiCo, ориентированного на цифровые технологии. Инженеры оптимизируют компоновку перед перемещением оборудования. Поток материала проверяется до прикосновения к конвейеру. Энергоемкие процессы определяются до того, как они создают эксплуатационные проблемы. Решения основаны на данных, а не на предположениях.
Когда инновации в продуктах, разработка процессов и внедрение производства связаны между собой, организации получают скорость и уверенность, необходимые для модернизации устаревшей инфраструктуры. Именно так производители выигрывают гонку со временем.
В то время как реиндустриализация, безусловно, связана с улучшением существующих операций, другим ключевым компонентом является создание совершенно новых моделей производства.
Как Haddy демонстрирует будущее распределенного производства
Еще одним примером компании, использующей интегрированное программное обеспечение, аппаратное обеспечение и средства автоматизации Siemens, является компания Haddy, занимающаяся роботизированной 3D-печатью на базе искусственного интеллекта, которая кардинально меняет будущее нашего производства.
Модель Haddy MicroFactory демонстрирует эту реальность, сочетая возможности промышленного производства с высокоэффективной экономичностью, что позволяет производить все: от декора парков развлечений до лодок для военно-морских сил. Эта компания, недавно ставшая обладателем премии Siemens Награда за выдающиеся технические достижения, обеспечивает соответствие коммерческим и оборонным требованиям, помогая увязать инновации предприятий с национальной промышленной готовностью.
Модель, которую использует Хэдди, делает привлекательной то, как искусственный интеллект постоянно повышает производительность производства с помощью замкнутого контура обратной связи:
Шаг 1. В части говорится: Камера обнаруживает крошечное углубление на поверхности, почти незаметное для человека.
Шаг 2 — система прослушивает: Система распознает скачок давления за четыре минуты до появления дефекта. Искусственный интеллект связывает эти сигналы и определяет взаимосвязь.
Шаг 3. В нем отслеживается основная причина: Анализ показывает, что перед началом печати в процессе сушки произошла деградация материала.
Шаг 4 — Всё исправляется само собой: Температура сушилки регулируется автоматически. Производство продолжается без перерыва.
Шаг 5. Он проверяет: Следующие десять слоев успешно напечатаны. Проблема зарегистрирована и зарегистрирована как устраненная.
Шаг 6. Каждая машина становится умнее: Решение используется на всех принтерах Haddy по всему миру, сделав это постоянный и повторяемый.
Этот цикл невозможен только с помощью автоматизации. Это комбинированный набор аппаратного, программного обеспечения и автоматизации, который облегчает институциональное обучение в промышленном масштабе.
Реиндустриализация требует подключения инноваций к производству
Хорошая новость об усилиях по реиндустриализации в американских отраслях заключается в том, что производителям не нужно изобретать новые технологии для достижения прорывных результатов. Сочетание проверенных инженерных платформ с моделированием и промышленным искусственным интеллектом позволяет значительно повысить эффективность.
Организации, которые возглавят производство в следующем десятилетии, создадут самую прочную основу для промышленного искусственного интеллекта. Это будут компании, которые сохранят свой опыт в данной области, объединят проектирование и производство и обеспечат соответствие каждого решения, принятого на основе искусственного интеллекта, физике. Превращение вероятностных рекомендаций по искусственному интеллекту в детерминированные результаты.
Этот урок мы видим в таких компаниях, как PepsiCo, Haddy и многих других, которые поняли, что это не только конкурентное преимущество, но и путь к ускорению производства в США.
Американские города и предприятия, уже взявшие курс на реиндустриализацию, не дождались сигнала о начале восстановления своего будущего. Американское производство также не может позволить себе ждать.
Создайте фундамент, владейте разведданными и сотрудничайте с организациями, которые понимают, как соединить инновации с производством, и вместе мы сможем ускорить новую эру реиндустриализации Америки.
Опубликовано: 17 августа 2026 г.
