协作与尖端技术是工业发展的动力之源

何睿祺 （Klaus Helmrich）\ 署名文章

西门子股份公司管理委员会成员、数字化工业集团首席执行官

今天，数字化解决方案使更加灵活的制造、更高的生产率和新的业务模式的开发都成为可能。但是，工业的未来为所有行业都提供了更多的潜力：尖端技术将为离散工业和过程工业创造新的机会，以满足其客户定制化的需求。

近几年来，工业4.0一直是工业发展的推动力。它的目标是让客户在线上配置、并以最好的质量和有吸引力的价格迅速得到他们想要的产品。实现这一目标的先决技术条件已经具备。关键就在于使用所谓的“数字化双胞胎”，即以数字化的形式全面复制工业制造过程中的每个环节。这对孪生兄弟模拟仿真，并以最优化的方式协调从产品设计到产品实际生产和产品性能表现的各个环节。

通过使用这些将虚拟和现实生产世界结合在一起的解决方案，离散工业和过程工业的企业都可以在其充满变化的市场中应对与日俱增的挑战。他们可以满足不断增长的对更多的新产品和定制产品的需求，可以针对一系列品种繁多的产品灵活建立自己的生产工厂，可以实现更高的产量而同时消耗更少的资源。他们也可以通过减少浪费和宕机时间来提高产品质量、节约成本。

今天，实现这一切的解决方案已经具备。在工业发展进程的这一历史节点上，有两个因素至关重要：协作和尖端技术。工业企业，不论规模大小，无论属于哪个行业，都需要共同努力，不断推动产业转型向前发展。要做到这一点，大公司和中小企业之间以创新为基础的伙伴关系，以及产业、科学和政治领域之间的合作同样重要。对于较小的企业来说，利用顾问技术专家的专业知识并与他们合作为其特定需求开发理想的解决方案也是很有帮助的。

数字化转型尚未完成

第二个要素同样重要：思考工业未来。毕竟，数字化转型尚未完成。这就是为什么西门子正在与其客户和合作伙伴合作推进下一阶段的数字化转型：技术提供商、供应商和用户必须共同努力，使用更高级别的开放式技术平台——例如云应用程序——和尖端技术来改进现有的解决方案。集中使用人工智能和边缘计算等技术将极大地提高未来工业的灵活性和生产力。

这些尖端技术依赖于数据的可用性。而数字化则产生了大量的数据。上面描述的数字化双胞胎，即通过与工业制造的每个环节连接在一起的虚拟图像，产生大量的数据，这些数据将在未来以全新的方式进行分析并加以利用。

只有在生产流程实现数字化、软硬件平台实现联通的情况下，尖端技术所需的数据才具备可用性。

人工智能，或AI，充分说明了这一问题。首先，人工智能是一个简单的计算机程序，它使用机器学习持续优化自身，而不需要人工干预，然后在此基础上做出决策。但是为了学习，人工智能需要大量的数据。而只有在生产流程实现数字化、软硬件平台实现联通的情况下，所需的数据才具备可用性。例如，西门子安贝格工厂的人工智能算法使用来自切割机的数据来判别机器中的主轴何时达到其使用寿命，需要更换，从而最大限度地减少计划外宕机时间并节省成本。

这些高度复杂的计算过程的算法可以作为工业物联网的一部分在云中运行，也可以直接在机器设备所在的工厂车间中运行。这一技术被称为边缘计算。这样做的好处是，智能应用程序在现场运行时，传输路径短，数据处理接近实时。此外，与运营相关的数据在本地环境中受到保护，只有在更新AI应用程序时才需要连接到云端。在西门子位于安贝格工厂，边缘计算已经在印刷电路板的质量控制等功能方面得到工业应用。因为人工智能算法使用制造数据来识别可能有缺陷的工件，所以只有被识别出的部件才需要通过人工进一步进行仔细检查。

人工智能还为自主生产系统开辟了全新的可能性。例如，机器人以前需要在熟悉的物体上进行长时间的训练，每个动作都需要被定义并进行极其详细的编程；而人工智能则使它们能够识别甚至是未知的物体，并计算出最合适的抓握点。这在汽车等复杂产品的全自动装配线中颇具价值，因为这些产品的生产线必须尽可能灵活，机器人需要能够定位和移动各式各样的部件。

这些尖端技术正在逐步融入到工业4.0解决方案中。通过开发新型业务模式并释放新的生产力潜力，它们为所有离散和过程行业提供了巨大的机会。因此，它们是确保工业企业在未来世界保持竞争力的重要因素。网络信息安全同样重要：如果不保护工业系统免遭网络攻击，数字化将是无法实现的。而人工智能和边缘计算可以借助数据分析更快速、更可靠地识别安全事件，从而在这一领域发挥支持作用。

OT和IT进一步融合将是下一阶段的方向

参观汉诺威工业博览会的观众可以在西门子展台通过一系列来自不同行业的案例亲身体验这些新的进展。此外：在主题为“面向未来”的展区，大家还可以看到这些尖端技术不断实现集成的下一个阶段的方向：即运营技术（OT）和信息技术（IT）进一步融合。这意味着来自工业发展和制造业的数据将与来自企业其他领域（如采购和客户管理）的数据相关联，从而使工业生产能够更快、更有效地满足客户的个性化需求。

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