如何为可靠的工业 AI 打下数字基础
去年，西门子向美国软件公司投资了150亿美元，以进一步确保客户在下一个数字和数据驱动的转型时代蓬勃发展，我们花了数十年的时间建立相关的数据基础。
我们的方法从产品生命周期管理系统开始，该系统可在客户自己的环境中捕获和保存每一次设计修订、工程变更和验证结果。这种机构知识仍然属于它：制造商的知识。
我们将它与基于物理的仿真技术相结合，这些技术可以根据真实的工程模型验证人工智能建议，而不是仅仅依赖统计输出。当可以根据物理定律测试人工智能建议时，制造商就会有信心根据结果采取行动。
第三部分是自动化。Siemens 技术将设计和生产连接起来，数据不会停留在工程阶段。它延伸到运营，实时了解产品、生产线和工厂的运行情况。这些功能共同创造了任何独立的人工智能平台都无法复制的东西：贯穿整个生命周期的情境化数据。
我们称之为数字线程。它将设计意图与生产现实联系起来，并随着产品和系统的发展保留组织知识。它为人工智能提供了产生有意义结果所需的背景。
这种区别很重要。可靠的 Industrial AI 不能作为事后才想到的。制造商无法将他们的领域情报外包出去，也无法指望更好的结果。他们需要一个连接产品、流程和生产的互联基础，这样 Industrial AI 就可以在整个企业中运行，而不是在孤立的孤岛内运行。
当我们研究各公司如何将其付诸实践时，这种方法的价值就显而易见了。
我们需要如何执行再工业化
美国为经济再工业化设定了雄心勃勃的目标。
美国工业已经通过自动化、软件和数字双胞胎技术取得了巨大进步。这些创新帮助制造商提高了生产力、弹性和适应性。
但是我们的客户正在进入一个新阶段。他们正在努力建设新的产能，实现现有业务的现代化并保持全球竞争力，同时还面临着熟练劳动力的持续短缺。
Industrial AI 建立在强大的数字基础上，帮助客户扩展员工的能力。它为工程师、操作员和技术人员提供了新的工具，可以提高工作效率、加速创新并取得更多成就。
挑战不再是发明人工智能。它正在企业规模部署人工智能。如今，只有一小部分组织成功地将人工智能集成到其运营中。缩小这一部署差距是未来十年的决定性工业挑战和机遇之一。
这就是 Siemens 关注的重点：帮助我们的客户从人工智能目标转向人工智能部署，并将人工智能的承诺转化为整个美国行业的实际生产率提高。
百事可乐如何使用数字双胞胎和人工智能来提高制造绩效
我们与客户之一百事可乐一起建立了一个可复制的框架，该框架结合了Digital Twin技术、工业人工智能和互联的IT/OT架构，以帮助扩大制造、仓储和物流运营的改进。
结果是显著的。在美国佳得乐的一家工厂，百事可乐在短短三个月内实现了20％的吞吐量增长。该公司还估计，通过在进行实物投资之前使用虚拟验证来发现隐藏的容量，资本支出将减少10％至15％。
数字双胞胎帮助将设施设计和优化时间从几个月缩短到几天。通过使用来自多个设施的真实运营数据创建基于物理的模型，团队可以建立绩效基线，识别瓶颈，了解物流，查明能源消耗的地点和原因。
90% 以上的生产问题甚至可以在生产开始之前就被发现。
这就是百事可乐利用的数字优先方法的力量。工程师在设备移动之前优化布局。在接触输送机之前对物料流进行验证。在能源密集型流程带来运营挑战之前就已识别出来。决策是由数据而不是假设驱动的。
当产品创新、流程开发和生产执行相互关联时，组织就会获得对传统基础设施进行现代化改造所需的速度和信心。这正是制造商在与时间赛跑中获胜的方式。
尽管再工业化无疑是为了改善现有运营，但另一个关键组成部分是建立全新的生产模式。
Haddy 如何展示分布式制造的未来
利用西门子集成软件、硬件和自动化产品组合的另一个公司是Haddy，这是一家由人工智能驱动的机器人3D打印公司，它正在从根本上改变我们未来的制造方式。
Haddy的MicroFactory模型证明了这一现实，它将工业生产能力与高效的经济相结合，为海军生产从游乐园装饰到船只的所有产品。这家公司最近赢得了西门子（Siemens） 科技卓越奖，弥合了商业和国防需求，帮助将企业创新与国家工业准备联系起来。
Haddy 使用的模型之所以引人注目，是因为人工智能如何通过闭合反馈回路持续提高制造绩效：
第 1 步 — 部分会谈： 相机可以检测到人类几乎不可能注意到的微小表面凹痕。
第 2 步 — 系统监听： 系统在缺陷出现前四分钟识别出压力峰值。人工智能连接这些信号并识别出一种关系。
第 3 步-它追踪根本原因： 分析显示，在印刷开始之前，材料在干燥过程的上游发生了降解。
第 4 步——它会自行修复： 烘干机温度自动调节。生产不间断地继续进行。
第 5 步-它验证： 接下来的十层成功打印。该问题已记录并记录为已解决。
第 6 步 — 每台机器都变得更智能： 该解决方案在全球每台 Haddy 打印机上共享， 使之成为现实 永久且可重复。
仅通过自动化无法实现此循环。它是硬件、软件和自动化组合堆栈，可促进工业规模的机构学习。
再工业化需要将创新与生产联系起来
美国各行各业努力实现再工业化的好消息是，制造商无需重塑工程即可取得突破性成果。通过将成熟的工程框架与仿真和 Industrial AI 相结合，可以显著提高效率。
领导未来十年制造业的组织将是为工业人工智能奠定最坚实基础的组织。他们将是保留其领域专业知识、互联设计和生产的公司，并确保每一项人工智能驱动的决策都能根据物理学进行验证。将概率的人工智能建议转化为确定性结果。
这是我们在百事可乐、哈迪等公司身上看到的教训，他们已经意识到这不仅是一种竞争优势，也是加速美国制造的道路。
已经承诺进行再工业化的美国城市和企业并没有等待信号开始重建未来。美国制造业也等不起了。
建立基础，掌握情报，与了解如何将创新与生产联系起来的组织合作，共同加快美国再工业化的下一个时代。
发布时间：2026 年 8 月 17 日
