情況分析： 西門子試圖解決什麼問題？
工業領域面臨著多個挑戰，包括安保和安全法規、環境可持續性以及技術專家短缺等等。 西門子首席技術官兼首席戰略官 Peter Koerte 表示，西門子公司的目標是利用人工智慧解決其中的許多問題。
他告訴記者，「人工智慧在工業應用場景中最重要的是必須安全、可靠且值得信賴。」西門子在人工智慧領域的投資已有約 50 年的歷史，提供的多種工業人工智慧產品可以幫助汽車和航空航天等行業的製造商利用數據分析預測維護需求、提升員工生產力。
Koerte 表示，「我們相信，如果我們能夠從現實世界獲取數據，並在數字世界中模擬這些數據，理解這些數據，我們就能更快地為客戶提供服務，因此我們的客戶就更加具有競爭力、更具韌性和可持續性。」
關鍵員工和利益攸關者
Koerte表示，西門子在開發旗下的工業人工智慧產品和服務方面與許多技術合作夥伴進行合作，包括谷歌、微軟、英偉達、亞馬遜網路服務和Meta。西門子公司約有1500名具備人工智慧專業知識的員工，他們與這些科技公司密切合作，同時西門子的內部產品開發團隊也參與其中。
人工智慧實踐
西門子的工業人工智慧工作的重點是預測性維護、輔助工人的技術以及生成式產品設計。
其中的一個產品是 Senseye 預測維護工具，這個工具可以與製造商的數據源進行整合併利用人工智慧分析資訊。西門子表示，Senseye 預測維護平台可以提供有關機械、工具和其他基礎設施運行狀況的洞察。Senseye 預測維護技術還可以幫助預測維護問題，從而提高生產力，並幫助客戶公司加快在業務中採用技術的步伐。
西門子首席技術官兼首席戰略官 Peter Koerte （圖：西門子）
西門子不久前首次推出了一款面向工業環境中工程師的人工智慧生成式助手，名為 Industrial Copilot。該助手可以自動生成代碼、快速識別問題並提供建議，支持設備維護的故障排除等工程任務。西門子表示，該工具可以提升「人機協作」，幫助解決企業在保持競爭力的同時解決勞動力短缺問題。
Koerte 表示，Industrial Copilot 可以在設備或軟體出現問題時通知員工，收到通知的員工可以使用任何語言的口頭命令創建工單，工單會自動發送給其他國家的團隊，以便採取行動解決問題。他表示，「人工智慧打破了障礙，使許多技術可以平民化，因為我們簡化了這些技術的複雜性。」
有效嗎？領導怎麼知道呢？
西門子發現，使用 Senseye 預測維護平台的公司的維護成本降低了 40%，維護人員的工作效率提高了 55%，機器因維護無法使用的時間減少了 50%。
澳大利亞鋼鐵公司 BlueScope 在2021年實施了預測性維護平台，目的是最大限度地減少各工廠的停機時間、增加運營時長、加快產品生產速度並降低成本。Senseye 和 BlueScope 的物聯網傳感器合在一起能夠及早檢測設備的異常振動，從而預防維護問題的出現，為公司節省成本。
德國汽車和工業供應商 Schaeffler 集團在旗下的一款生產設備上整合了 Industrial Copilot。 現在，Schaeffler 集團的工程師能夠更快地為可編程邏輯控制器（控制機器的設備）生成代碼。 西門子表示，這項技術正在幫助 Schaeffler 集團實現重複性工作的自動化，減少錯誤，並將工程師解放出來從事「更高價值的工作」。
下一步是什麼？
Koerte 表示，西門子將繼續研究和開發新的人工智慧應用案例。
西門子正在開展的一個項目將一些諸如模型和數字圖紙等電腦輔助設計數據輸送給大語言模型，並提供相應的提示詞讓大語言模型創建各種產品。
該項目仍處於早期開發階段，但 Koerte 表示，這個項目可以使設計工程師（尤其是汽車行業的設計工程師）創造出更多的變種產品，並更快地生產出質量更高的產品。
