Insights Hub 透過人工智慧驅動的製造和持續改進功能，為智慧營運提供支援。利用來自設備和流程的情境化資料來產生可行的見解，並始終將可用性、品質、效能和可持續性最佳化。
Insights Hub 利用 AI 分析和製造資料來產生持續改善生產所需的見解。它提供一套專門針對特定優化領域的解決方案，以及 Insights Hub 生產副駕駛，簡化了洞察的獲取和執行所需的糾正動作：
Insights Hub 利用 AI 從設備和流程數據中提取知識，從而提供對生產流程的深入了解。它產生持續優化並適應不斷發展的業務目標和調整營運所需的見解：
全面的資料導向維護方法可降低非計劃的停機時間和維護成本，該方法根據資產的重要性使用預測、預防性和糾正策略。
利用品質預測和進階分析，以及早偵測和解決不合規性，大幅降低重工成本並優化 QA 工作，達到更高的品質率。
透過簡化的根本原因分析和獲取可行的見解來改善生產量、週期時間和 WiP，進而促進所需的糾正動作的執行。
透過預測和資料驅動的見解，可以降低能源成本和碳足跡，以最佳化營運、降低能源和其他資源消耗，同時實現生產目標。
人工智能驅動的持續改進生產Insights Hub 生產副駕駛員利用生產資料來提供指導，以識別問題、瞭解根本原因，以及在廠房執行所需任務。使用 Insights Hub Copilot Studio，使用者可以定義自己的技能，並在整個組織中部署可重複的操作專業知識，從而加速持續改進。
識別跨作業的根本原因
Insights Hub OEE 會自動測量您生產線的整體設備效率 (OEE)，提供有關可用性、效能和品質的詳細見解，讓您在營運中追蹤其根本原因。
偵測並解決消耗問題
了解能源和資源使用情況，包括範圍 1 和 2 的排放。Insights Hub 能源經理和能源最佳化程式使用機器學習來偵測問題、實現高峰剃鬚，並指導設備關機排程。
利用洞察來改善維護
使用設備和流程資料，利用 Insights Hub 資產健康狀態與維護來推動端對端維護。讓團隊能夠根據資產重要性選擇預測性、預防性或反應策略，並最佳化正常運行時間。
利用機器學習預測缺陷
利用機器學習及早偵測不符性。Insights Hub Quality Prediction 會分析流程資料，以降低缺陷率和重工成本、提高品質效率，並建議參數設定，以實現更高品質。
勞斯萊斯 | 數位轉型之旅：建立未來願景
借助 Insights Hub，勞斯萊斯將產品的設計和生產方式進行數位化轉型。他們建立了統一的數位線程系統，該系統整合跨部門和團隊的資料，從而實現無縫協作、更快的決策和提高生產力。
使用全球平台作為安全、可擴展的資料存放區，讓我們的團隊能夠在整個生命週期中連接並共享資訊，從而提高效率和成果。」
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探索 Insights Hub 如何使我們的客戶能夠將資料轉化為行動，從而推動跨行業的創新和效率。
適用於全球工業物聯網平台的 2025 年 Gartner® Magic Quadrant™ 的領導者季度
工業物聯網平台和應用領導者
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西門子目前於 2026 年 4 月 20 日被加特納評為人工智能製造業領域的最佳公司
