当今的制造业与几年前已经有很大的不同。
数字化技术正在重塑制造业，成为现代生产不可或缺的一部分。越来越多的公司在产品和流程投入使用或单台设备启动之前对其进行复杂的模拟与可视化。利用全面的制造数据，制造商可以预测和完善生产工作流程，确保无与伦比的精度和效率。这种数字化转型不仅优化了生产，还显著提高了可持续性，为制造业的未来奠定了基础。
数字化制造实现了这一根本性转型。为了更好地了解推动这些变化的因素，我们最近与西门子数字工业软件公司数字制造软件高级副总裁兼首席执行官赞维进行一场全面的对话交流。
“数字化制造将 IoT（物联网）、AI（人工智能）、云计算和大数据分析等技术集成到生产过程中，通过实时监控和自动化决策来提高效率、降低成本并加快周期。它提高了各行各业各种规模公司的制造能力，“赞维说。 他解释道，数字化制造使产品能够在数字世界中无缝设计、模拟仿真和生产，然后再在现实世界中进行。这不仅仅是一种趋势，而是汽车、航空航天、电子和医疗行业等所有行业都接受的根本性转变。
许多企业正在实现巨大的长期收益，例如通过最大限度地减少昂贵的下游变更来缩短上市时间和降低成本。这是通过同时定义产品设计和制造工艺来实现的。这种方法允许行业以数字方式定义整个制造工作流程，促进所有利益相关者包括设计师、工程师和制造人员之间的无缝协作。
制造业格局不断发展。赞维回顾了自从他开始在车间工作以来，他目睹了制造业发生的巨变。他回忆起数控机床不仅昂贵，而且操作起来也极具挑战性。“在我开始从事制造业工作后的前六个月里，我是不允许接触机床的。今天，“他回忆道，”机器协作已经发展到整个制造业变得更加智能和更容易使用。我看到工程师在他们的智能手表上收到有关制造工艺的通知。
虽然数字化转型显着推进了产品设计，但同等水平的创新尚未完全渗透到制造过程中。拥抱数字化制造有可能通过集成模拟简化运营、优化生产效率、降低成本并提高整体产品质量，从而有助于加快新产品和创新、实时分析和并校对各类工装夹具。这种转变不仅保证了制造业巨有更大的敏捷性和柔性化，而且还为有竞争力的制造生产成本和可持续实践铺平了道路，确保全球工业的强劲未来。
“仅仅通过设计然后将东西运送到另一个地方，你几乎无法进行创新。产品开发和制造之间需要紧密联系，而两者之间的联系至关重要。
-赞维
全球许多公司已采用计算机辅助设计 CAD 工具进行数字产品设计和开发，但很少有公司在制造计划、生产优化、物流、供应链管理和服务方面完全采用数字化转型。
现在的重点是数字化制造和规划生产设施，以提高效率、有效性、弹性和敏捷性。这种方法旨在提高生产设施利用率并实现有竞争力的制造。实现这一目标需要提高自动化程度、机器人技术的使用以及人工智能驱动操作员的智能操作。
83% 的制造商认为，智能工厂解决方案将在未来五年内彻底改变产品的制造方式。智能工厂的潜在好处是巨大的，包括资产效率、劳动生产率和产品质量的显着提高，以及大幅降低成本以及安全性和可持续性的进步。
-德勤能源与工业研究中心
一个非常重视的领域是制造的数字化和生产设施的规划可以确保更加高效、有效、有弹性和敏捷，从而提高生产设施的利用率。
-赞维，西门子数字工业软件数字制造高级副总裁
数字化制造中的人工智能利用人工智能和机器学习来发送生产流程，满足苛刻工业环境的严格标准。通过处理大量机器数据和检测复杂模式，它可以大规模加速数字化和可持续发展转型。人工智能利用先进的分析和机器学习技术提高决策和运营效率，通过简化生产计划和执行并确保实时质量控制来显着增强数字制造解决方案的功能。
人工智能在工业应用中的应用是广泛且具有变革性的。赞维说，西门子正在开发一种人工智能驱动的配方构建器，该构建器利用大型语言模型从参考文档中自动提取材料、设备和工艺细节，以开发新药的生产流程。通过与数字化辅助驾驶仓合作，用户可以完善配方、生产步骤和设备要求，只需单击一下即可在 PLM 系统中创建全面的工艺清单 （BOP）。这大大简化了 BOP 创建的劳动密集型过程。人工智能驱动的质量控制系统实时检测缺陷，确保更高的产品质量并减少浪费，推动行业迈向更智能、更可持续的未来。该技术通过预测设备故障、最大限度地减少停机时间并使用实时缺陷检测确保更高的产品质量来实现预测性维护。
人工智能 （AI）
数字制造中的人工智能利用人工智能和机器学习来增强生产流程，满足苛刻工业环境的严格标准。通过处理大量机器数据和检测复杂模式，它可以大规模加速数字化和可持续发展转型。人工智能利用先进的分析和机器学习技术提高决策和运营效率，通过简化生产计划和执行并确保实时质量控制来显着增强数字制造解决方案的功能。
人工智能在工业应用中的应用是广泛且具有变革性的。Zvi 描述说，西门子正在开发一种人工智能驱动的配方构建器，该构建器利用大型语言模型从参考文档中自动提取材料、设备和程序细节，以开发新药的生产流程。通过与数字副驾驶合作，用户可以完善配方、生产步骤和设备要求，只需单击一下即可在 PLM 系统中创建全面的工艺清单 （BOP）。这大大简化了 BOP 创建的劳动密集型过程。人工智能驱动的质量控制系统实时检测缺陷，确保更高的产品质量并减少浪费，推动行业迈向更智能、更可持续的未来。该技术通过预测设备故障、最大限度地减少停机时间并使用实时缺陷检测确保更高的产品质量来实现预测性维护。
人工智能 （AI）
数字制造中的人工智能利用人工智能和机器学习来增强生产流程，满足苛刻工业环境的严格标准。通过处理大量机器数据和检测复杂模式，它可以大规模加速数字化和可持续发展转型。人工智能利用先进的分析和机器学习技术提高决策和运营效率，通过简化生产计划和执行并确保实时质量控制来显着增强数字制造解决方案的功能。
人工智能在工业应用中的应用是广泛且具有变革性的。Zvi 描述说，西门子正在开发一种人工智能驱动的配方构建器，该构建器利用大型语言模型从参考文档中自动提取材料、设备和程序细节，以开发新药的生产流程。通过与数字副驾驶合作，用户可以完善配方、生产步骤和设备要求，只需单击一下即可在 PLM 系统中创建全面的工艺清单 （BOP）。这大大简化了 BOP 创建的劳动密集型过程。人工智能驱动的质量控制系统实时检测缺陷，确保更高的产品质量并减少浪费，推动行业迈向更智能、更可持续的未来。该技术通过预测设备故障、最大限度地减少停机时间并使用实时缺陷检测确保更高的产品质量来实现预测性维护。
工业元宇宙创建了反映物理作的沉浸式数字环境，从而实现实时协作和模拟。它是数字世界的一个概念，用于镜像和模拟真实的机器和工厂、建筑物和城市、电网和交通系统。通过无缝集成云和边缘计算、工业人工智能和数字孪生等技术，工业元宇宙可以优化流程并推动可持续实践，最终塑造模拟之外的未来。
例如，工业元宇宙最近在扩大电池生产方面发挥了重要作用。借助使用西门子 Xcelerator 产品组合中的软件构建的综合数字孪生，可以模拟单元中机器人、AGV 和人类之间的交互。电池组装配线的详细模型和模拟，其中电池模块集成到外壳中，在 NVIDIA Omniverse 软件中呈现，该软件与西门子数字制造相连。Omniverse 平台通过材质映射纹理提供逼真的可视化效果，并集成建筑模型和设施细节等附加数据，从而带来高端、交互式的工业元宇宙体验。
向云计算的转变正在改变制造业，尤其是对于小型公司来说，它简化了制造现场的数字化，而无需复杂的硬件安装、庞大的 IT 团队或大型机房。云计算提供高容量计算能力，加速运营并实现人工智能在不同应用程序和流程中的无缝集成。借助云，制造公司可以有效地扩展运营、优化资源利用率、提高整体生产力并有效管理成本，同时保持敏捷性。这使他们能够战略性地分配资源来推动创新并获得竞争优势。
云是为客户提供更好服务并降低成本的推动者。这意味着他们可以腾出预算来购买他们目前未涵盖的其他领域的软件。这使他们能够以更少的资金大规模进行数字化，并更好地与客户协作。
-Zvi Feuer，西门子数字工业软件数字制造高级副总裁
在制造中引入基于云的模块化解决方案可以提高灵活性和效率，完全符合现代制造环境的动态要求。这些解决方案简化了作并支持随时随地访问高效的文档和高级协作工具。此功能不仅优化了制造流程中的生产力和响应能力，还促进了与内部团队和外部利益相关者（包括客户和合作伙伴）的数字协作。其结果是在快速发展的市场格局中提高敏捷性、改进决策并增强竞争优势，确保持续增长和创新。
西门子一直在使用云技术开发软件解决方案，包括过程仿真和协作等应用程序，以提高仿真专业人员的生产力。这样可以更快地与利益相关者协作，将文档时间缩短 20%，并促进模拟输出的高效共享。
在另一个用例中，西门子和 Salesforce 集成了他们的 PLM 和 CRM 解决方案，用于服务生命周期管理 （SLM）。这种集成增强了整个产品生命周期中服务相关信息的流动，通过跨设计、工程、制造和客户服务阶段的准确、实时数据共享，确保优化服务流程并提高客户满意度。
制造业可持续发展的目标包括实现零浪费、零停机时间和零伤害，同时通过低成本、清洁、可再生能源最大限度地减少对环境的影响。
考虑到这一点，我们向 Zvi 询问了制造业如何影响可持续发展。他强调，“制造业需要大量能源并产生大量二氧化碳排放。这将是未来几年的一个挑战：如何处理这些二氧化碳排放，以及如何确保我们真正保护环境，最大限度地降低能源成本和消耗。
可持续发展要求组织中的每个人都整合可持续实践。了解材料影响、能源使用和环境考虑因素至关重要。这种整体方法促进了更快、更敏捷和更具创造性的问题解决。数字制造有助于简化生产流程、最大限度地减少浪费、加强质量控制并优化供应链管理，同时减少对环境的影响。通过利用物联网 （IoT）、数据分析和自动化等技术，公司可以在制造运营中实现更高的效率并降低能源消耗。
数字主线是整个产品或生产生命周期中一系列连接且可追溯的数字化和自动化活动。它集成了从设计和制造到维护等各个阶段的数据流和连接。该框架确保数据在每个阶段都可访问且可作，从而创建无缝且连续的信息流，从而提高制造过程中的生产力、创新和竞争力。
制造中的数字线程简化了整个产品生命周期的流程，确保从设计到生产的无缝协调。这些线程由我们软件套件中的互连解决方案组成，旨在促进每个阶段的高效通信和集成，包括设计、工程、生产、测试等。客户认识到这种端到端连接的价值，但可以逐步采用组件，从单个产品或部分解决方案开始，并根据需要进行扩展。这种可扩展的方法可确保产品开发和车间之间的顺畅信息流，展示了数字线程的灵活性和有效性。通过集成这些功能，数字主线不仅提高了效率，还实现了实时数据交换和决策，从而深入了解整个制造生态系统的性能指标。最终，它们使制造商能够提高生产力、提高质量、促进创新并快速适应不断变化的市场需求和技术进步。
例如，数字线程在加速一家服务于航空航天业的工业增材制造公司的数字自动化方面发挥了至关重要的作用。通过集成多个西门子软件，该公司能够取代过时的流程，并从 10 个项目和 200 个工单快速扩展到 60 个。这种数字主线方法显着提高了可追溯性、可见性和运营效率，为他们管理潜在的 500% 业务增长做好了准备。
