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西門子聯(lián)合 NVIDIA 在愛爾蘭根工廠落地工業(yè) AI 方案,加速自主制造規(guī)模化

發(fā)布時間:2026-10-21 來源:轉(zhuǎn)載 責(zé)任編輯:lijiahuan

【導(dǎo)讀】西門子近日在其位于德國愛爾蘭根的電子工廠發(fā)布了全新AI解決方案——通過AI和數(shù)字孿生技術(shù),不僅加快生產(chǎn)啟動速度,也使生產(chǎn)規(guī)劃更具適應(yīng)性。這批在制造業(yè)內(nèi)極具開創(chuàng)性的應(yīng)用,標(biāo)志著西門子與NVIDIA在推進(jìn)AI驅(qū)動自主制造方面的合作達(dá)成了新的里程碑。雙方于2026年1月在拉斯維加斯CES(國際消費電子展)期間宣布,將共同打造全球首批完全由AI驅(qū)動的制造基地,此后一直在西門子愛爾蘭根工廠共同開發(fā)和測試這些應(yīng)用。


愛爾蘭根工廠既是工業(yè)AI的實景實驗室,也為將AI能力規(guī)模化推廣至更多行業(yè)繪制了落地藍(lán)圖。西門子和NVIDIA希望攜手讓AI賦能制造業(yè)底層邏輯,全面重塑產(chǎn)品從設(shè)計、制造到交付的完整價值鏈。更多應(yīng)用將在未來數(shù)月內(nèi)陸續(xù)推出。


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西門子愛爾蘭根工廠


"德國和歐洲面臨的歷史性機(jī)遇,就是把AI從數(shù)據(jù)中心帶入工廠車間,讓其真正在工業(yè)場景實現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用。"西門子股份公司董事會成員、數(shù)字化工業(yè)業(yè)務(wù)總裁奈柯(Cedrik Neike)表示,"今天,我們與NVIDIA一起,在西門子愛爾蘭根電子工廠充分展示如何實踐這條道路。這座工廠每年生產(chǎn)率提升7%,已經(jīng)是全球最先進(jìn)的制造基地之一。同時,工廠每年接待近3000人次的客戶來訪,已成為全球工業(yè)創(chuàng)新的交匯點。在這里,工業(yè)未來不只是停留在討論階段,而是每天都在落地成真。"


"工廠既要能應(yīng)對重復(fù)性任務(wù),也要能靈活應(yīng)對變化。AI和仿真讓這成為可能。"NVIDIA物理AI仿真副總裁Rev Lebaredian表示,"在愛爾蘭根,西門子和NVIDIA把多年合作的成果真正用到了生產(chǎn)一線——在物理樣機(jī)還沒造出來之前,就用AI訓(xùn)練檢測系統(tǒng);對實體生產(chǎn)線進(jìn)行調(diào)整改造前,先在仿真環(huán)境中反復(fù)設(shè)計和測試生產(chǎn)方案。我們正在為世界各地的自主工廠構(gòu)建未來藍(lán)圖。"


西門子和NVIDIA的合作團(tuán)隊在不到10個月的時間內(nèi),開發(fā)出了首批全新AI解決方案。這些方案融合了NVIDIA的AI、仿真和加速計算技術(shù),以及西門子的工業(yè)軟件、自動化及制造領(lǐng)域產(chǎn)品與專業(yè)知識。由于直接在真實生產(chǎn)環(huán)境中進(jìn)行測試,團(tuán)隊能夠緊密圍繞實際制造需求來打磨產(chǎn)品。這些新技術(shù)將為生產(chǎn)規(guī)劃和產(chǎn)品開發(fā)等領(lǐng)域帶來突破性效率提升。


對于新型印刷電路板(PCB)組件——即愛爾蘭根工廠所生產(chǎn)驅(qū)動器和變頻器的核心部件——虛擬化生產(chǎn)準(zhǔn)備可將工程投入削減高達(dá)85%,上市周期縮短多達(dá)40%。以往質(zhì)量檢測的準(zhǔn)備工作需要耗費數(shù)周時間,因為團(tuán)隊必須等到物理樣機(jī)出來之后,才能用它來訓(xùn)練視覺系統(tǒng),并手動配置檢測設(shè)備。而現(xiàn)在,AI可以從PCB組件的數(shù)字孿生中直接生成逼真圖像來訓(xùn)練視覺系統(tǒng),讓工程師無需等待物理樣機(jī)就能提前做好檢測準(zhǔn)備。


在工廠的生產(chǎn)規(guī)劃環(huán)節(jié),新的AI解決方案也有望更快速、高效地統(tǒng)籌產(chǎn)能、物料供應(yīng)、交貨日期和生產(chǎn)排程之間的平衡。以往,規(guī)劃人員只能憑經(jīng)驗權(quán)衡各種因素,盡量做出最優(yōu)決策。如今,在西門子愛爾蘭根電子工廠,一個AI智能體開始輔助優(yōu)化這一流程。每當(dāng)新訂單到來,它會自動生成多種生產(chǎn)方案,并根據(jù)設(shè)定的KPI向規(guī)劃人員展示每個選項帶來的影響。在執(zhí)行之前,這些方案還會通過整個工廠的數(shù)字孿生進(jìn)行驗證。這種端到端、基于AI智能體的生產(chǎn)規(guī)劃,不僅能實現(xiàn)高達(dá)20%的成本節(jié)約,還能讓制造運營更靈活地應(yīng)對新訂單、物料短缺或客戶需求的變化。


這些成果源于西門子的工業(yè)軟件和在制造領(lǐng)域的技術(shù)積淀與經(jīng)驗,以及NVIDIA的各項技術(shù)。NVIDIA Cosmos世界模型可以為質(zhì)量檢測生成逼真的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。NVIDIA Factory Operations Blueprint則為AI智能體提供支持,幫助它們制定生產(chǎn)計劃,協(xié)助工廠靈活應(yīng)對不斷變化的生產(chǎn)需求。同時,NVIDIA Omniverse庫讓團(tuán)隊能夠利用真實的工廠數(shù)據(jù),在虛擬環(huán)境中先行測試這些方案。


西門子愛爾蘭根工廠位于德國南部,始建于1971年,如今約有1,000名員工,主要為工業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域(包括機(jī)床、電池生產(chǎn)以及流程和離散制造行業(yè))生產(chǎn)電力電子和自動化產(chǎn)品。十多年來,該工廠一直在實際生產(chǎn)中測試、開發(fā)和應(yīng)用前沿的數(shù)字化生產(chǎn)技術(shù)。目前,已有超過100種AI算法活躍應(yīng)用于生產(chǎn)、物流、質(zhì)量檢測和維護(hù)等各個環(huán)節(jié)。該工廠的擴(kuò)建計劃將持續(xù)至2030年,西門子已為此項轉(zhuǎn)型投資5億歐元。


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西門子愛爾蘭根工廠


西門子數(shù)字化工業(yè)集團(tuán)(DI)助力過程與離散制造業(yè)中各規(guī)模的企業(yè),在全價值鏈內(nèi)加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型與可持續(xù)發(fā)展。西門子前沿的自動化與工業(yè)軟件產(chǎn)品組合將全面革新產(chǎn)品和生產(chǎn)的設(shè)計、執(zhí)行及優(yōu)化全流程。開放式數(shù)字商業(yè)平臺西門子Xcelerator則能夠讓這一過程更容易、更快速、更利于規(guī)模化落地。攜手生態(tài)伙伴,西門子數(shù)字化工業(yè)集團(tuán)助力客戶成為可持續(xù)的數(shù)字化企業(yè)。西門子數(shù)字化工業(yè)集團(tuán)在全球擁有約70,000名員工。


關(guān)于西門子在中國:


西門子股份公司(總部位于柏林和慕尼黑)是一家專注于工業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施、交通和醫(yī)療領(lǐng)域的科技公司,致力于持續(xù)推動創(chuàng)新,以科技共創(chuàng)每一天。通過融合現(xiàn)實與數(shù)字世界,西門子賦能客戶加速數(shù)字化和可持續(xù)轉(zhuǎn)型,助力工廠更高效,城市更宜居,交通更可持續(xù)。西門子作為工業(yè)AI應(yīng)用的先行者與創(chuàng)新推動者,始終依托深厚的行業(yè)專長,積極推進(jìn)包括生成式AI在內(nèi)的人工智能技術(shù)落地應(yīng)用,使AI技術(shù)更廣泛地服務(wù)于各行業(yè)客戶,創(chuàng)造深遠(yuǎn)價值。西門子持有上市公司西門子醫(yī)療的多數(shù)股權(quán),作為一家醫(yī)療科技公司,西門子醫(yī)療引領(lǐng)著醫(yī)療行業(yè)的突破創(chuàng)新。西門子自1872年進(jìn)入中國,150余年來始終以創(chuàng)新的技術(shù)、杰出的解決方案和產(chǎn)品堅持不懈地對中國的發(fā)展提供全面支持。西門子已經(jīng)發(fā)展成為中國社會和經(jīng)濟(jì)的一部分,并竭誠與中國攜手合作,共同致力于實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。


結(jié)論


愛爾蘭根工廠的落地實踐,打通了 AI、數(shù)字孿生從仿真環(huán)境走向車間現(xiàn)場的路徑,改變了傳統(tǒng)質(zhì)檢準(zhǔn)備和人工排程的工作模式。西門子和 NVIDIA 這套組合方案,一邊用 Cosmos、Omniverse 補齊虛擬數(shù)據(jù)與仿真驗證能力,一邊依托西門子 Xcelerator 平臺方便向外復(fù)制推廣。對于制造業(yè)來說,它的價值不止單點提效,而是探索全價值鏈的自主制造模式。隨著更多應(yīng)用陸續(xù)釋放,這套合作框架也會成為工廠柔性生產(chǎn)、快速響應(yīng)市場變化的參考樣板,推動工業(yè) AI 從試點走向規(guī)模化部署。


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