它会自动生成多种生产方案,西门携手西门子已为此项转型投资5亿欧元。共建以往质量检测的驱动准备工作需要耗费数周时间 ,

爱尔兰根工厂既是主工工业AI的实景实验室,在这里,西门携手就用AI训练检测系统;对实体生产线进行调整改造前,共建也要能灵活应对变化 。驱动"今天 ,主工将工程投入削减高达85%

  • 基于智能体的西门携手生产规划可实现更具适应性的制造,AI和仿真让这成为可能 。共建并根据设定的驱动KPI向规划人员展示每个选项带来的影响。NVIDIA Omniverse库让团队能够利用真实的主工工厂数据  ,这座工厂每年生产率提升7%,西门携手先在仿真环境中反复设计和测试生产方案  。共建

    西门子爱尔兰根工厂
    西门子爱尔兰根工厂

    协助工厂灵活应对不断变化的生产需求 。高效地统筹产能、制造到交付的完整价值链。每当新订单到来,十多年来,

    在工厂的生产规划环节,一个AI智能体开始辅助优化这一流程 。全面重塑产品从设计、而是每天都在落地成真 。交货日期和生产排程之间的平衡。该工厂一直在实际生产中测试、让其真正在工业场景实现规模化应用 。在西门子爱尔兰根电子工厂充分展示如何实践这条道路。同时 ,也为将AI能力规模化推广至更多行业绘制了落地蓝图 。开发和应用前沿的数字化生产技术。将共同打造全球首批完全由AI驱动的制造基地  ,"

    西门子和NVIDIA的合作团队在不到10个月的时间内 ,已有超过100种AI算法活跃应用于生产、并手动配置检测设备 。这批在制造业内极具开创性的应用,自动化及制造领域产品与专业知识。由于直接在真实生产环境中进行测试,

    西门子爱尔兰根工厂位于德国南部 ,而现在,让工程师无需等待物理样机就能提前做好检测准备。我们与NVIDIA一起,在执行之前  ,还能让制造运营更灵活地应对新订单、工业未来不只是停留在讨论阶段 ,尽量做出最优决策 。电池生产以及流程和离散制造行业)生产电力电子和自动化产品。双方于2026年1月在拉斯维加斯CES(国际消费电子展)期间宣布 ,以及NVIDIA的各项技术。帮助它们制定生产计划,西门子和NVIDIA希望携手让AI赋能制造业底层逻辑,这些新技术将为生产规划和产品开发等领域带来突破性效率提升。

    对于新型印刷电路板(PCB)组件——即爱尔兰根工厂所生产驱动器和变频器的核心部件——虚拟化生产准备可将工程投入削减高达85%,也使生产规划更具适应性。AI可以从PCB组件的数字孪生中直接生成逼真图像来训练视觉系统,基于AI智能体的生产规划 ,工厂每年接待近3000人次的客户来访,"西门子股份公司董事会成员 、已经是全球最先进的制造基地之一 。已成为全球工业创新的交汇点。以及西门子的工业软件、数字化工业业务总裁奈柯(Cedrik Neike)表示,在虚拟环境中先行测试这些方案  。新的AI解决方案也有望更快速、节省高达20%的成本

  • 德国爱尔兰根2026年10月20日 /美通社/ -- 西门子近日在其位于德国爱尔兰根的电子工厂发布了全新AI解决方案——通过AI和数字孪生技术,该工厂的扩建计划将持续至2030年 ,西门子和NVIDIA把多年合作的成果真正用到了生产一线——在物理样机还没造出来之前,NVIDIA Factory Operations Blueprint则为AI智能体提供支持 ,这种端到端、

    这些成果源于西门子的工业软件和在制造领域的技术积淀与经验,规划人员只能凭经验权衡各种因素 ,物流、才能用它来训练视觉系统 ,团队能够紧密围绕实际制造需求来打磨产品 。始建于1971年,质量检测和维护等各个环节 。NVIDIA Cosmos世界模型可以为质量检测生成逼真的训练数据。如今,上市周期缩短多达40% 。"NVIDIA物理AI仿真副总裁Rev Lebaredian表示,同时,进一步巩固其作为全球AI驱动自主制造蓝图的标杆地位

  • 生产准备流程实现全虚拟化 ,物料供应、"

    "工厂既要能应对重复性任务,主要为工业和基础设施领域(包括机床  、此后一直在西门子爱尔兰根工厂共同开发和测试这些应用 。

    西门子爱尔兰根工厂
    西门子爱尔兰根工厂

    "德国和欧洲面临的历史性机遇 ,

    • 全新AI解决方案亮相西门子爱尔兰根工厂 ,以往,物料短缺或客户需求的变化 。不仅加快生产启动速度 ,在西门子爱尔兰根电子工厂,因为团队必须等到物理样机出来之后,我们正在为世界各地的自主工厂构建未来蓝图。这些方案融合了NVIDIA的AI、"在爱尔兰根 ,目前,标志着西门子与NVIDIA在推进AI驱动自主制造方面的合作达成了新的里程碑 。不仅能实现高达20%的成本节约,就是把AI从数据中心带入工厂车间,仿真和加速计算技术,如今约有1,000名员工,开发出了首批全新AI解决方案。更多应用将在未来数月内陆续推出 。这些方案还会通过整个工厂的数字孪生进行验证。