西门子工业自动化成都工厂:从数字化灯塔到智能体工厂的AI进化之路

西门子将“对外产品赋能”与“对内流程重构”有机结合,既验证了AI技术的工业价值,又为行业提供了可复制的方法论。

西门子工业自动化产品(成都)有限公司(SEWC)的数字化与工业AI征程始于2013年。作为西门子在华首家数字化工厂,它从诞生起就锚定了“智能制造”的方向。2018年,工厂凭借全价值链数字化升级获评“世界级灯塔工厂”;2023年,进一步成为“可持续发展灯塔工厂”。如今,这家双料灯塔工厂正朝着“智能体工厂”的目标稳步迈进。

SEWC的AI战略呈现出双向突破的特征。对外,它以工业AI产品赋能行业客户,成为“工业AI领域领导者”;对内,它以AI重构业务流程,打造“更具竞争力的智能组织”。从早期PLM、MES等系统的数字化,到如今云原生、大模型、AI Agent等技术的深度落地,西门子的AI探索始终围绕从技术、业务到价值实现的闭环展开。

西门子工业自动化产品(成都)有限公司IT总监杨健

2026年8月12日,成都工厂IT总监杨健在2026 西门子工业软件Realize LIVE大中华区用户大会上总结道:“基于数字化工厂的成功,我们持续引入AI的能力,一步步迈向自适应的智能化工厂。”

数字化基石:破局“PoC炼狱”,构建全链路能力

SEWC的数字化顶层战略紧扣西门子全球智能制造框架,以“IT/OT融合”为核心,构建了“数字化企业底座”。然而,在实践过程中,工厂曾一度陷入“PoC炼狱”——大量AI概念验证项目因为数据质量差、系统集成难、商业价值模糊而难以规模化落地。

面对这一困境,SEWC摸索出了一套行之有效的“四步解法”。

第一步是数据筑基,工厂建立了从“采集、清洗、整合、脱敏到过滤”的全流程数据管道,月均处理50TB数据,在边缘、工厂、云端之间实现数据高效流转;第二步是场景聚焦,优先选择研发、生产、质量等五大高价值场景,如设备预测性维护、视觉质检、数字孪生等,避免“为AI而AI”;第三步是技术适配,采用“云原生+大模型+AI Agent”的组合方案,既保障了系统的扩展性,又通过低代码平台降低了应用门槛;第四步是规模复制,从“单点PoC”到“试点项目”再到“全面扩展”,在500多个项目中实现了190多个场景的规模化落地,形成了“新技术研究–概念验证–试点–扩展”的完整闭环。

AI场景实践:从生产到决策的全方位赋能

在数据治理方面,SEWC构建了名为“CoreDataFoundation”的技术架构,设备层通过PLC、传感器等采集生产数据;边缘层利用西门子工业边缘实现数据预处理;工厂层由MES、SCADA系统支撑业务协同;云层则依托AWS平台支撑大数据分析。杨健特别强调:“数据是AI的‘燃料’,没有数据的喂养,AI模型是成长不起来的。”通过“数据清洗–标注–训练”的全链路管理,SEWC让“脏数据”变成了“金数据”,最终实现“Data to decision, data to value(用数据决策,让数据产生价值)”。

在具体业务场景中,AI的渗透已覆盖生产、研发和管理等多个维度。

生产环节是AI应用最密集的领域。视觉AI系统覆盖了从“原材料收货”到“出货”的13道工序,包括EHS风险检测、机器人拣选等,替代了80%的人工质检,准确率达到99.7%,每年节约返工成本超过千万元。预测性维护系统通过分析设备振动、温度等数据,对堆垛链、波峰焊轨道等关键设备的故障预测准确率达到95%,设备综合效率提升了12%。数字孪生技术则让新产线设计周期缩短了40%。

在研发与设计环节,Copilot工具的应用带来了显著变化。Process Simulate Copilot、Plant Simtalk Copilot等工具将仿真最佳实践固化到系统中,工程师只需自然语言提问,AI就能快速生成方案,优化建议的生成效率提升了60%。人体工学仿真的应用则让新员工培训周期缩短了50%。

在管理与决策层面,供应链AI系统能够预测原材料需求、优化排产,使库存周转率提升了25%。工业大语言模型辅助工艺文档生成和故障排查,工程师的知识检索效率提升了70%。

推动这些AI应用落地的,是一支跨领域组建的AI团队,由数据科学家、工艺专家和IT工程师共同组成。团队通过“培训+竞赛+案例库”的方式推动AI普及:每月开展“AI工作坊”,覆盖80%的技术人员;设立“AI创新奖”,激励员工主动提报场景需求;构建“AI案例库”,收录500多个应用实践,新员工可快速复用经验。

智能体工厂:以Intelligence Center X为引擎的创新生态

面向未来,SEWC正以“Intelligence Center X”为核心,构建“自主感知–决策–执行”的智能体工厂。如在自主感知与理解层面,Graph Studio构建了全工厂的知识图谱,让AI系统能够“读懂”生产数据、设备机理和业务规则;在自主决策与优化层面,AI Studio低代码平台支撑多目标优化,涵盖了产能、能耗、质量等多个维度,使智能生产排程的订单交付周期缩短了30%;在自主执行与协同层面,Mendix平台编排了产线级的AI智能体网络,打破了工序壁垒,实现了从“物料短缺-自动补货–调整生产”的闭环控制。

这种“从下到上”的创新路径,让SEWC从“数字化执行”迈向了“智能化自治”的新阶段。

未来展望:迈向“零碳+智能”的智造新范式

SEWC总经理李永利曾这样描述工厂的未来愿景:“智能体工厂的核心是‘自适应’——对外部环境如订单波动、供应链变化快速响应,对生产过程自我优化,最终实现高效、柔性、可持续的智造目标。”这番话精准地概括了SEWC从数字化走向智能化的底层逻辑。

SEWC的AI实践堪称制造业数字化转型的“教科书级案例”。它证明了AI不是空中楼阁,而是扎根于业务场景的工具。从数据治理到场景选择,从技术适配到规模复制,每一步都紧扣“价值创造”这一核心命题。更难能可贵的是,西门子将“对外产品赋能”与“对内流程重构”有机结合,既验证了AI技术的工业价值,又为行业提供了可复制的方法论。

随着大模型、具身智能等技术的持续渗透,SEWC的“智能体工厂”有望成为全球制造业AI转型的新标杆。


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