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AI赋能制造业,西门子Tony Hemmelgarn:复杂挑战下如何转化竞争优势?

时间:2025-06-11 16:01:17来源:ITBEAR编辑:快讯团队

在底特律举办的西门子数字化工业软件年度用户大会上,一场关于制造业复杂性与竞争优势的深度对话悄然展开。西门子数字化工业软件的掌舵人,总裁兼首席执行官Tony Hemmelgarn,以“复杂性即竞争优势”为核心理念,剖析了当前制造业面临的种种挑战与机遇。

制造业的复杂性,如同一张错综复杂的网,涵盖了生产优化、数据完整性、低代码开发等多个维度。以汽车行业为例,每天需处理的海量订单与长达40周的生产周期规划,要求企业具备精准的预测与计划能力。这种复杂性,既是挑战,也是企业脱颖而出的关键。

Tony Hemmelgarn强调,AI技术的快速发展正悄然推动制造业的变革。这种变革如同竹子的生长,看似平静无波,实则蓄势待发,一夜之间便能展现出惊人的爆发力。将制造业的复杂性与AI技术相结合,有望为高度自动化的制造业注入新的活力。

在电动车开发领域,美国零排放车辆制造商Workhorse创造了一个令人瞩目的奇迹。他们仅用了22个月,就完成了从设计到生产的全流程开发,大大缩短了传统开发周期。这一成就的背后,离不开西门子Xcelerator的助力。Workhorse通过采用西门子Xcelerator,不仅降低了电动车IT成本50%,还极大提升了工程效率。

面对不断变革的市场需求,西门子以高达100亿美元的价格收购了仿真领域的佼佼者Altair,进一步丰富了Xcelerator的产品版图。这次收购带来的高计算(HPC)与云负载平衡技术,有效解决了工程仿真中的痛点,推动了非线性计算的突破,将西门子的仿真技术扩展至多物理场、HPC及AI优化领域。

在工业级Copilot的讨论中,人们普遍关注其能否真正深入业务,以及未来的发展潜力。西门子PLM软件Teamcenter上线的Industrial Copilot工具,已经在实际应用中展现出了其价值。某汽车制造企业利用Teamcenter Copilot,能够迅速定位缺陷部件、生成变更请求,并模拟供应链风险,大大提高了响应速度。

然而,工业级Copilot的落地仍面临诸多挑战。由于涉及企业的核心数据,其开发和部署高度复杂,需要结合企业的具体业务流程,并与现有的IT和OT系统无缝集成。同时,当前的通用人工智能模型虽然表现优异,但缺乏针对特定工业领域的深度智能,需要通过专有数据进行训练。

在SaaS转型方面,西门子数字化工业软件集团自2021年起便致力于此,推出了核心平台“Xcelerator即服务”。这一战略旨在通过云服务降低企业使用工业软件的门槛,提升灵活性和可扩展性。在中国市场,西门子与亚马逊云科技、腾讯云、阿里云等合作,确保数据合规存储于中国境内,为中国客户提供更加本土化的服务。

Tony Hemmelgarn特别提到了中国企业在新技术采用方面的热潮。他以比亚迪和宁德时代为例,展示了西门子软件在中国制造业中的广泛应用。比亚迪利用西门子的软件工具,实现了更快的产品开发周期,并降低了生产成本25%,从而在竞争中脱颖而出。而宁德时代等全球电池巨头以及众多中国汽车行业公司,也都是西门子的重要客户。

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