· 西門子 Industrial Copilot 助力優化工程設計和車間運營
· 蒂森克虜伯將在全球范圍內使用Industrial Copilot
· Industrial Copilot未來將支持多模態、代理及本地部署
西門子近日發布了Industrial Copilot多項新功能,并宣布蒂森克虜伯自動化工程公司(蒂森克虜伯)將在全球范圍內應用Industrial Copilot。西門子Industrial Copilot for Engineer 能夠幫助工程師編寫自動化工程代碼,未來其功能還將支持多模態和AI代理。為保障用戶的數據主權,西門子Industrial Copilot for Operations將作為本地部署的軟硬件套裝提供給用戶。
西門子數字化工業集團工廠自動化首席執行官 Rainer Brehm 表示:“借助西門子的多領域專業知識,我們正在將生成式AI技術轉化為工業級解決方案,讓用戶無需專業的AI知識即可輕松部署。西門子Industrial Copilot是自動化工程領域首款生成式AI產品,它將作為工業自動化領域的加速器,幫助客戶加速創新、提高生產率和競爭力。”
蒂森克虜伯與西門子電子工廠將全面部署Industrial Copilot
競爭壓力和技術工人短缺是當今工業企業面臨的兩大挑戰。將生成式AI轉化為工業級解決方案并引入車間一線,能夠助力工業企業大幅提高生產效率,更好地應對當前挑戰。 研究機構Gartner 數據顯示,到 2028 年,75% 的開發人員將經常性地利用生成式AI協助創建代碼,而在 2023 年初這一數據僅為不足 10%。
專業機械和設備制造商蒂森克虜伯將Industrial Copilot for Engineering 集成到了其用于電動汽車電池質量檢測的設備中。蒂森克虜伯計劃從 2025 年開始在其全球工廠規模化應用這款生成式AI助手進行機械設計。Industrial Copilot 協助蒂森克虜伯工程師創建 TIA 博途項目,幫助他們更快地為可編程邏輯控制器 (PLC) 開發結構化控制語言 (SCL) 代碼,更智能地將代碼集成到 TIA 博途中,并在 WinCC Unified 中生成機械可視化。工程團隊就能夠減少自動化數據管理和傳感器配置等單調重復的任務,從而提高工作效率、優化流程、推動創新。
蒂森克虜伯自動化工程有限公司首席執行官 Rolf-Günther Nieberding 博士說道:“ 蒂森克虜伯與西門子的合作由來已久。希望通過此次合作,借助Industrial Copilot提升工程項目效率,從而更好地服務我們的客戶。”
位于德國埃爾蘭根的西門子電子工廠在其焊接機上應用了 Copilot for Operations。Industrial Copilot 可幫助西門子操作人員和維護工程師了解機器的錯誤代碼,并將信息翻譯成自然語言。Industrial Copilot能夠梳理不同的文檔、手冊或備件清單,根據機器的詳細信息和歷史記錄提出解決方案。得益于此,工廠將大幅減少機器停機時間,更快地解決生產瓶頸,更加高效地完成交接班工作。
Industrial Copilot再升級:支持多模態、AI代理和本地部署
Industrial Copilot for Operations讓車間工人能夠直接與機器交互,并幫助他們完成維護任務、錯誤處理、輪班協助以及性能優化等工作。Industrial Copilot將具有多模態功能,可以分析和解讀圖像,并通過基于代理的自動化處理各種任務, 提高生產率。為保障客戶的數據安全,確保數據不會外泄,未來Industrial Copilot for Operations將與 SIMATIC IPC 1047E作為本地部署的軟硬件套裝提供給用戶。在 IPC 上運行的軟件堆棧由 NVIDIA NIM 微服務提供支持,它允許自動化和維護工程師對運行數據和文檔數據進行實時查詢,從而實現快速決策并減少機器停機時間。這種配置不需要互聯網連接,數據存儲在本地硬件設備上,保障客戶的數據安全、存儲、隨時隨地可用。
Industrial Copilot for Engineering將支持多模態輸入:例如,通過檢測和轉換用于電氣規劃的 ECAD 文檔中的手動更改。這些更改會自動突出顯示、注釋并最終在TIA 博途項目中實施。
高度復雜的自動化項目將利用代理概念實現部分自動化。代理概念超越了簡單的問答式交互,通過將大型復雜任務分解為子任務來實現流程自動化。然后從包括 ECAD 信息在內的多個來源收集所有相關信息,以了解用戶目標。代理還可以連接到外部系統和信息源,將不同的工具相互連接起來,從而創建一個閉環。接下來,代理能夠就如何實現目標制定計劃,并獨立執行所需的操作。這些操作包括發送消息、訪問外部系統和更新數據集。工程師還可以通過代理來控制和指導所有生產過程,同時保持完全透明化,了解數據的總體情況以及下一步應采取哪些步驟。