如何為可靠的 Industrial AI 建立數位基礎
去年，西門子在美國軟件公司投資 15 億美元，以進一步確保客戶在下一個數位和數據驅動轉型時代中蓬勃發展，而我們花了數十年來建立相關的數據基礎。
我們的方法始於產品生命週期管理系統，該系統可在客戶自己的環境中捕捉和保留每個設計修訂、工程變更和驗證結果。這種機構知識仍然存在於它所屬的地方：與製造商有關。
我們將其與基於物理的模擬技術結合，這些技術可以根據真實工程模型驗證 AI 建議，而不僅僅依靠統計輸出。當 AI 建議可以根據物理定律進行測試時，製造商就可以根據結果採取行動的信心。
第三部分是自動化。憑藉西門子技術連接設計與生產，數據不會在工程階段停止。它擴展到營運中，實時可以實時了解產品、生產線和工廠的表現。這些功能一起創造出獨立的 AI 平台無法複製的內容：在整個生命週期中連接的情境化資料。
我們稱之為數位線程。它將設計意圖與生產現實聯繫起來，並隨著產品和系統的發展，保留組織知識。它為 AI 提供產生有意義的結果所需的背景。
而這個區別很重要。可靠的 Industrial AI 不能用於後面的想法。製造商無法外包其領域智慧，並期望更好的成果。他們需要連接產品、流程和生產的互聯基礎，以便 Industrial AI 可以在整個企業中運作，而不是在隔離的孤立之內。
當我們看看公司如何將其實踐時，這種方法的價值就會變得明顯。
我們需要如何執行再工業化
美國設立了一個雄心勃勃的目標，重新工業化其經濟。
美國工業已經通過自動化，軟件和數字雙胞胎技術取得了巨大的進展。這些創新幫助製造商提高生產力、更具彈性和更適應性。
但我們的客戶正在進入一個新階段。他們正在努力建立新的能力、現代化現有營運，並保持全球競爭力，同時面臨持續短缺技術勞動力。
Industrial AI 建立在強大的數位基礎上，幫助客戶擴大員工的能力。它為工程師、操作員和技術人員提供了新的工具，以提高生產力、加速創新並完成更多工作。
挑戰不再在於發明 AI。它正在在企業規模部署 AI。如今，只有少數組織成功將 AI 整合到其營運中。縮小部署差距是未來十年的產業挑戰和機會之一。
西門子專注於這一點：幫助我們的客戶從人工智慧遠離人工智慧部署，並將 AI 的承諾轉化為美國產業的實際生產力提升。
PepsiCo 如何使用數位雙胞胎和 AI 來加速製造性能
我們與其中一位客戶 PepsiCo 一起建立了一個可複製的框架，結合 Digital Twin 技術、Industrial AI 和互聯的 IT/OT 架構，以幫助擴展製造、倉儲和物流營運的改進。
結果非常顯著。在美國加托雷德的一個工廠，百科在短短三個月內實現了 20% 的產量增加。該公司還估計通過在進行實體投資之前使用虛擬驗證來發現隱藏的容量來減少 10% 至 15% 的資本支出。
數字雙胞胎幫助將設施設計和優化時間從數月縮短為數天。透過使用來自多個設施的實際營運資料建立基於物理的模型，團隊可以建立效能基準、識別瓶頸、了解材料流量，以及精確消耗能源的位置和原因。
在生產開始之前，可以識別超過 90% 的生產問題。
這就是 PepsiCo 利用數位優先的方法的力量。工程師在設備移動之前最佳化佈局。接觸輸送機之前，將驗證材料流量。在產生營運挑戰之前，才能找出耗能量的流程。決策由數據而不是假設驅動。
當產品創新、流程開發和生產執行連接時，組織將獲得現代化舊式基礎架構所需的速度和信心。這正是製造商在與時間比賽中贏得勝利的方式。
雖然再工業化當然是改善現有營運，但另一個關鍵部分是建立完全新的生產模式。
Haddy 如何展示分散式製造的未來
另一家利用西門子集成軟件、硬件和自動化產品組合的公司的另一個例子是 Haddy，這是一家由 AI 驅動的機器人 3D 打印公司，這正在根本改變我們的製造方式的未來。
Haddy 的 MicroFactory 模型證明了這一現實，結合了工業生產能力和高效的經濟效率，從遊樂園裝飾到船艇為海軍生產的一切。這家公司是西門子最近的獲獎者 科技卓越獎，跨越商業和國防需求，幫助企業創新與國家工業準備聯繫起來。
Haddy 使用的模型引人注目的是 AI 如何通過封閉反饋循環持續改善製造性能：
步驟 1-部分講座： 相機偵測到一個微小的表面凹痕，人類幾乎無法注意到。
步驟 2-系統會監聽： 系統會在瑕疵出現前四分鐘識別壓力突波。AI 連接這些信號並識別關係。
步驟 3：它追踪根本原因： 分析顯示，在印刷開始前，烘乾過程上游發生了材料降解。
步驟 4-它自行修復： 烘乾機溫度自動調整。生產繼續不中斷。
步驟 5-它會驗證： 接下來的十個圖層成功打印。此問題會記錄並記錄為已解決。
步驟 6：每台機器都變得更聰明： 該解決方案在全球各個 Haddy 打印機上共用， 製作 永久且可重複。
此循環僅通過自動化無法實現。它是一個結合的硬件，軟件和自動化堆疊，可促進工業規模的機構學習。
再工業化需要將創新與生產連接
美國產業重新工業化的努力的好消息是，製造商不需要重新發明工程才能實現突破性的成果。通過將經過驗證的工程框架與模擬和 Industrial AI 結合，可以實現出色的效率提高。
未來十年製造業領導的組織將是為工業 AI 建立最強大基礎的組織。他們將是保留領域專業知識、連接設計和生產的公司，並確保每個 AI 驅動的決策都可以對物理進行驗證。將可能性 AI 建議轉化為確定性結果。
這就是我們在 PepsiCo、Haddy 等許多公司中看到的教訓，他們已經意識到這不僅是競爭優勢，而且是加速美國製造業的道路。
已經承諾重新工業化的美國城市和企業並沒等待一個信號開始重建自己的未來。美國製造商也無法等待。
建立基礎，擁有智慧，並與了解如何將創新與生產聯繫起來的組織合作，我們一起加速美國再工業化的下一個時代。
發佈時間：二零二六年八月十七日
