領導工業 AI 革命

在產品與生產設計領域，工業 AI 能夠加速工程作業流程、促進創新，並讓團隊得以開發與生產更高品質的產品，更快地推向市場。

在實現階段，工業 AI 能夠透過預測式生產規劃與排程、早期問題偵測，以及更智慧的廠內決策，來實現適應性製造。

在優化階段，工業 AI 透過維護預測、提升能源效率以及降低停機時間，來強化可靠度與效能，並將所獲得的洞見回饋至設計與規劃環節，形成一個持續運行的優化迴圈。

我們獨特的數位孿生方法，讓您能夠在現實世界採取行動之前，先在數位世界中規劃、模擬、預測並優化產品、生產流程、機器乃至整個工廠。

運用經過驗證且可擴展的 IT 機制（例如將功能與硬體分離），系統可透過軟體進行擴充，並依據需求集中管理，從而實現從產品到生產的敏捷性與持續進化。

身為數位企業，您可以結合真實世界與數位世界，釋放資料的全部力量，順暢整合並數位化整個產品及生產生命週期，包括供應鏈。

The Industrial AI Suite, running on Siemens Industrial Edge, simplifies integration and ensures connectivity across your operations.

Inspekto enables out-of-the-box visual quality inspection and requires no expertise in vision solutions.

Eliminating repetitive efforts for engineers with AI that completes automation engineering tasks end-to-end seamlessly connected in TIA Portal to boost efficiency and quality.

Automation made easy with AI-assisted engineering: In a proof of concept at CASMT, Eigen Engineering Agent takes care of the nitty-gritty of automation engineering, freeing up engineers to consider the bigger picture.

Kotányi 採用 Siemens AI 驅動的預測性維護，藉由及早偵測設備異常並優化運作，提升工廠可用率、減少停機時間，並改善食品飲料生產的效率。

Sachsenmilch 與 Siemens 部署了 AI 驅動的 Senseye 預測性維護，用於監控資料並預測設備異常，從而降低停機時間、節省成本，並提升全天候乳製品生產的可靠性。

Boris Scharinger 說明 AI 正快速演進，並指出在不久的將來，專用的 AI 代理將能支援工程師、優化設計、自動化執行危險任務，並提升工廠效率。

在本集《談數位工業》中，主持人 Alex Chavez 與 NVIDIA 的 Alvin Clark 以及 Siemens 的 Michael Schrapp 博士一同探討當今可用的工業 AI 解決方案。

Siemens 的 Matthias Loskyll 詳細解析 AI、模擬技術與數位孿生如何改變製造業——從自動化缺陷偵測，到在 Siemens 與 NVIDIA 合作的驅動下，實現更智慧、更高效且更安全的生產。

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