借助自适应生产，让您的工厂适应未来需求

“通过利用人工智能、预测分析和自动化，自适应系统可以动态优化生产和资源分配。”

Annemarie Breu
自动化软件部署与孵化高级总监
Siemens

什么是“自适应生产”，它适合哪些用户？

自适应生产将制造业从注重静态效率转向了具备动态韧性。使用人工智能、软件定义的自动化和类似 IT 的工程方法，它可以支持（而非取代）员工，同时针对干扰做出实时响应。它可扩展到所有规模的企业，依靠即插即用型技术来优化生产，而无需深厚的技术专业知识。

“自适应生产”和“柔性制造”有何区别？

柔性制造可以处理产品变化，而自适应生产可对所有工艺条件做出响应，例如设备行为和供应变化。它能够监控性能、检测质量问题并进行实时调整，从而提高任何生产组合或总产量的良品率、质量和吞吐量。

实现自适应生产需要哪些关键技术？

自适应生产使用基于现有系统构建的分层技术堆栈，非常适合棕地改造场地。边缘计算支持检查和预测性维护等实时功能。通过使用图形数据库整合来自机器、软件和计划的数据，它创建了统一的生产模型。生成式人工智能和大语言模型之后通过简单语言查询即可获得洞察。

这些技术带来了哪些可能性？

自适应生产创建了从感知到行动的封闭反馈回路。边缘设备实时检测问题，而基于图形的模型实现根本原因分析。生成式人工智能将数据转化为直观的答案，纠正措施可以自动化执行。这种连续循环推动了更智能、更高效、更灵活的运营。

这是否同样适用于采用旧有系统的老旧设施？

在这些所谓的棕地改造环境中，自适应生产会增强而不是取代现有系统。边缘计算和智能传感器叠加在旧有设备上，捕获各种数据。通过语义建模，这些数据得以统一，从而实现了人工智能驱动的监控、根本原因分析和自我优化，无需重大基础设施改造或中断即可扩展。

从自适应生产受益的公司的典型案例是怎样的？

美国食品公司 Tyson Foods 展示了自适应生产的实际情况，使用人工智能辅助通过历史数据制定轮班计划。通过无缝的工作流程集成和极少量的变更管理实现了高普及率。其成功取决于强大的数据基础和以用户为中心的设计，让一线员工尽早参与其中。结果：更优的绩效表现、更快的问题解决速度以及更具吸引力、技术含量的工作场所。