Industrielle KI, es gibt keinen neuen König, Licht, aber keine Herrlichkeit, stilles Wasser fließt tief. Niemand würde etwas dagegen haben, wenn man sagt, dass generative KI heute das Königsthema ist. Mit ein paar einfachen Worten können die Terrakotta-Krieger „wiederbelebt“ werden, um die Qin-Oper zu singen, und Trump kann in einer Talkshow auftreten. Wenn der emotionale Wert voll ist, trauen Sie sich dann, sich coolere Dinge vorzustellen, wie zum Beispiel die Möglichkeit, nur mit Ihren Worten das zu erschaffen, was Sie wollen? KI kann nicht nur ein Video erzeugen, sondern auch einen immersiven, hochgradig simulierten virtuellen Raum aufbauen, der physikalischen Gesetzen folgt. Sie benötigt nur die natürliche Stimme, um Anweisungen einzugeben, und sie kann diese in professionelle Industriesprache umwandeln und sie dann an die Intelligenz übergeben der echten Fabrik wird die chemische Produktionslinie zu einer „echten Sache“. Trauen Sie sich, sich die coolen Dinge vorzustellen, Sie können kreieren, was Sie wollen!
Eine solch wunderbare Zukunft mag weit entfernt erscheinen, aber nach der Darstellung von Siemens ist sie keine Luftschlösser mehr. Die Anwendung von KI im industriellen Bereich tritt in eine neue Phase.
Zusätzlich zur Codegenerierung und -optimierung können Ingenieurteams in Schaeffler-Werken mithilfe natürlicher Sprache auf relevante Dokumentationen, Leitfäden und Handbücher zugreifen, um potenzielle Fehlerursachen schnell zu identifizieren und Lösungen zu finden, wenn Geräte plötzlich nicht mehr funktionieren.西 Der letztjährige SPS, Siemens Show und Industrial Copilot Simple Dialogue können die Ursache des Geräteausfalls finden. 
Siemens gibt sich jedoch nicht nur mit der Bereitstellung innovativer Produkte für künstliche Intelligenz wie Industrial Copilot zufrieden, sondern ist auch Anwender und Anwender industrieller künstlicher Intelligenz. In den Siemens-eigenen Fabriken ist die organische Kombination einer Vielzahl von Technologien und Szenarien der künstlichen Intelligenz bereits zu einer lebendigen Sache geworden.
In der Hightech-Zone Chengdu hat Siemens seine erste digitale Fabrik in China errichtet. Wenn man die Werkstatt betritt, sieht man kaum viele Bediener an der vollautomatischen Produktionslinie. Hinter der Produktionslinie stehen nur wenige Arbeiter, die Maus und Tastatur bedienen und Anweisungen erteilen.
Diese „Leuchtturmfabrik“ hat fast 100 KI-Projekte implementiert, die in verschiedenen Szenarien wie Qualitätsprüfung und Müllentsorgung eingesetzt werden.
Durch die Hinzufügung eines KI-Systems nach der AOI-Ausrüstung für die Sekundärinspektion konnte die Fabrik mehr als 90 % der „qualitätsproblematischen“ Bilder erfolgreich herausfiltern.
Für Fabriken ist die Entsorgung von Industrieabfällen ein großes Problem. Die Front-End-Produktionslinie läuft 24 Stunden am Tag und in der Fabrik fallen täglich Tausende Kisten Industrieabfall an. Jetzt erreicht der KI-Sortierroboter eine Erkennungsrate gefährlicher Abfälle von 100 %, die Identifizierungsrate anderer Materialien wie Fertigprodukte erreicht 94 % und die umfassende Identifizierungsrate übersteigt 96 %. Eine manuelle Müllentsorgung ist nicht erforderlich.
Hochwertige Industriedaten ermöglichen KI, Produktivität freizusetzen
Roland Busch, der Chef von Siemens, sagte einmal, dass die Existenz künstlicher Intelligenztechnologie allein nur dann bedeutungslos ist, wenn sie vorhanden ist Wird es in verschiedenen Branchen eingesetzt, kann es enorme Vorteile bringen.
Allerdings haben die Qualität und Verfügbarkeit industrieller Daten den aktuellen großflächigen Einsatz von KI immer eingeschränkt. In Chinas großer Zahl industrieller Produktionsstandorte sind die Datentypen komplex und von unterschiedlicher Qualität. Nur eine große Menge hochwertiger Industriedaten kann zuverlässige Industriemodelle trainieren, und diese qualifizierten industriellen „Nährstoffe“ werden nicht in einem Schritt von der Erfassung bis zur Erfassung erfasst Einfach verwenden.
Mit seinem enormen Marktanteil hat das Unternehmen riesige industrielle Datenressourcen angesammelt, die zu seiner zentralen Wettbewerbsfähigkeit im digitalen Zeitalter geworden sind.
GTT 1.0, das erste grundlegende Zeitreihen-Datenmodell von Siemens, das entwickelt und trainiert wird, ist ein konzentrierter Ausdruck dieses natürlichen Vorteils.
Diese Vorteile sind tief im umfassenden Layout und der tiefen Integration von Siemens in den Bereichen industrielle Hardware und Software verwurzelt.
Die Hardware-Produktpalette von Siemens ist äußerst umfangreich. Sein industrielles Steuerungssystem ist der Eckpfeiler der traditionellen Unternehmensdigitalisierung, und Steuerungen (SPS) werden in einem Drittel aller Fabriken weltweit eingesetzt.
Zum Beispiel kann die Edge-Computing-Plattform Siemens Industrial Edge nahe an der Datenquelle eingesetzt werden, um die Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse zu ermöglichen.
Siemens ist maßgeblich an der Formulierung von Kommunikationsprotokollen wie Feldbus und Industrial Ethernet beteiligt und ermöglicht so die Erfassung von Daten auf Feldebene mit extrem hoher Granularität und Genauigkeit.
Auch im Bereich Software hat Siemens starke Stärke bewiesen. Siemens hat nach und nach ein umfassendes industrielles Software-Ökosystem aufgebaut, das die Unterschiede zwischen verschiedenen Ebenen (z. B. Geräteschicht, Werkstattschicht, Unternehmensschicht), verschiedenen Systemen (z. B. MES, PLM) und verschiedenen Abteilungen (z. B. Design, Produktion, Service) berücksichtigt ) Die Integration und Zusammenarbeit von Typdaten wird möglich und bildet die einzigartigen Datenvorteile von Siemens.
Diese Erfahrung der „Einheit von Wissen und Handeln“, gepaart mit dem umfassenden Konzept der „Implementierung von Software und Hardware“, bildet letztendlich den beispiellosen datenökologischen Vorsprung von Siemens.
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Die vollständige Einbindung von Branchenwissen ermöglicht es der KI, das Arbeiten zu erlernen.
Da die Komplexität industrieller Daten weit über das allgemeine Verständnis hinausgeht, gilt neben gängigen Bild- und Textdaten auch der industrielle Bereich umfasst Dinge wie Logiksteuerung, Zeitreihendaten und Daten in mehreren Modalitäten wie verschiedene Bilder und 3D-Modelle. Um diese Daten zu verstehen und zu nutzen, sind umfassende industrielle Kenntnisse und Erfahrungen erforderlich.
„Wenn KI vom Konsum in die Industrie gelangen will, muss sie tief in Industrieszenarien integriert werden, die Verbindungen zwischen Zahlen und Mechanismen öffnen und mit sicherer, zuverlässiger und vertrauenswürdiger KI in Industriequalität einen Produktivitätssprung erzielen.“ sagte Xiao Song, Vorsitzender, Präsident und CEO von Siemens China, Global Executive Vice President von Siemens in seiner Rede auf der WAIC Industrial Development Plenarsitzung 2024.
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