西门子：打造领先的工业边缘生态圈
西门子（中国）有限公司 卫岳歌
西门子（中国）有限公司数字化工业集团副总裁兼工厂自动化事业部总经理
全球已经掀起行业数字化转型的浪潮，数字化是基础，网络化是支撑，智能化是目标。通过对人、物、环境、过程等对象进行数字化而产生数据，通过网络化实现数据的价值流动，以数据为生产要素，通过智能化为各行业创造经济和社会价值。
从工业1.0到工业4.0，历史的演进让我们看到新工业革命正在因技术范式的转变引发产业变革，驱动经济发展。这次产业变革的过程就是产业数字化、数字产业化、各行各业如何用新技术来赋能的过程，最后实现由万物互联到万物智能的一种新经济业态。
事实上，数字化的发展创造了诸多经济和社会效益，包括更快速的信息获取、更便捷的全球交流，但同时也给生产制造型企业带来许多新挑战。
为了帮助客户充分利用工业 4.0的潜力，西门子提供包含数字化企业核心要素在内的一系列解决方案。借助于这些可扩展解决方案，离散工业及过程工业企业都可阔步迈向工业 4.0，实现涵盖整个价值链的全面数字化。
凭借边缘计算处理海量数据
在工业生产的不同控制和监控环节中，每天可产生成千上万的的海量数据，但当前只有小部分数据可以获得处理，产生价值。无论是本地生产还是全球制造，网络化程度越高，数据量越大。
生产制造型企业在本地处理数据时，往往会遇到挑战：比如无法在自动化系统上导入和操作数据处理程序，而跨区域处理也并不现实。云计算确实能够解决这个问题，但也面临诸多困难。虽然云基础设施非常高效，然而越来越多的企业需要在靠近生产现场端对数据进行实时处理以及更高的数据可用性。
长久以来，工业界始终高度关注数据的优化利用——通过边缘计算对于生产中产生的数据进行分布式处理日益成为致胜关键。边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台（架构），就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。它在云端与工厂中的互联设备之间架起一座桥梁，使智能资产、智能网关、智能系统和智能服务成为可能。换句话说，边缘层融合了IT和OT层，连接着虚拟世界和现实世界。
边缘计算已成为一个重要技术，用于收集、控制和分析网络边缘上的数据。通过计算与数据分析领域中的这种进步，工业领域和过程控制工厂变得更强，足以应对各种挑战并充分利用基于互联网的服务模型。因此，边缘计算正在迅速发展为工业自动化与控制领域中的一个大趋势。
工业边缘计算将云计算优势下沉到现场层
Gartner的报告《ExploringtheEdge:12FrontiersofEdgeComputing》显示，到2021年底将有超过50％的大型企业部署至少一个边缘计算应用；到2023年底，50％以上的大型企业将至少部署6个用于物联网或沉浸式体验的边缘计算应用，而2019年这一数字甚至不足1％。
工业的边缘计算将云计算的优势下沉到现场层，我们称之为1+1＞2的效益。行业数字化转型，需要云计算与边缘计算的互相协同，两者各有所长。云计算擅长全局性、非实时、长周期的大数据处理与分析，能够在长周期维护、业务决策支撑等领域发挥优势；边缘计算更适用局部性、实时、短周期数据的处理与分析，能更好地支撑本地业务的实时智能化决策与执行。
西门子的工业边缘计算整体服务包括边缘管理、边缘设备和边缘应用程序。在边缘管理方面，我们推出了工业边缘平台，通过提供设备级的数据处理，安全地将高度完善的分析技术和边缘计算引入制造领域，使自动化设备得到进一步扩展。在西门子工业边缘平台上，用户可以使用一系列描述性、诊断性、预测性和决策性的分析应用程序。上云服务可以与来自西门子、第三方供应商或终端用户自己的边缘应用程序结合在一个集成硬件和软件的生态系统中，供自动化组件使用。
凭借工业边缘数字化平台，西门子可帮助用户消减传统本地数据处理与云计算数据处理之间的差距，以满足个性化需求。通过边缘计算，可以实时在本地处理海量数据。西门子向用户提供了广泛的应用程序，包括数据处理、通过Web服务器进行数据可视化、向云或IT基础架构传输数据，以及开发应用程序的快速创新周期。此外，由于预处理了大量数据，只将最终相关数据传输到云或IT基础架构，从而显著减少了内存占用和传输成本。西门子工业边缘不仅支持西门子基于云的开放式操作系统MindSphere的云传输协议也支持消息队列遥测传输（MQTT），使数据传输安全、可靠、高效。
西门子工业边缘的一大亮点在于分布式的数据处理和基于应用软件的数据分析方式，同时可以通过边缘设备如西门子工控机SIMATICIPC直接集成到自动化设备中。制造业企业可以选择工业边缘解决方案中的硬件和软件组合来提升其灵活性和开放性，并无需担忧数据的安全性。IndustrialEdge平台采用通用数据采集标准，用户可轻松地从已有产线和设备中采集数据并使用边缘方案。
边缘计算叠加人工智能
边缘计算拥有三类典型应用场景：
（1）人工智能与高级功能
• 机器边缘提供数据用于学习的算法训练等；
• 在机器边缘部署 AI模型，实现工艺过程控制和优化；
• 应用于：预测性维护，状态监测系统。
（2）全球设备集中管理
• 预处理设备数据，并传输到任何云/IT系统；
• 集中管理全球设备，为 原始设备制造商（OEM）的全新业务模型（例如 SaaS）奠定基础。
（3）数据采集与初步应用
• 如数据可视化，报警、预警等；
目前，西门子已将工业边缘解决方案部署到汽车行业。在人工智能和机器学习领域，西门子正在和用户合作开发一项前景广阔的工业边缘项目。例如，在汽车车身焊接质检工艺中，人工智能技术通常会应用于检测焊枪自身以及在生产过程中的异常参数。利用工业边缘提升并简化这一工艺，将大大降低维护成本，并进一步提高生产效率。工业边缘为某家车企配备了靠近车间的支持实时数据处理的运行环境，同时新增了功能确保在边缘设备上可靠地运行人工智能算法。基于人工智能技术的边缘应用程序可输入、处理和发布数据。同时，拥有专利技术的机器学习监控系统保证了人工智能预测可信度。这个项目中，人工智能解决方案部署在工业边缘中并可以进行数据的同步处理，结果数据将传输到云端（云端设计期环境与边缘运行期完全集成）。通过这一全新的解决方案可减少人工质检步骤，未来甚至有可能减少车身焊接点。
除此之外，在西门子成都数字化工厂，结合了人工智能与边缘计算技术的视觉检测系统，能够在保证电路板生产质量“零缺陷”的同时降低至少75%的人工复检成本。工业边缘计算叠加工业人工智能后，可以对自动化程度产生大幅度提升，可以实现在车间层级更好的智能化应用。
引领工业未来
西门子正在努力构建由工业企业、设备制造商（OEM）、应用程序开发者、解决方案供应商，以及工程服务提供商组成的领先生态，为合作伙伴创造价值。边缘应用可由西门子和第三方供应商通过工业边缘应用商店提供，因此，用户和机器制造商也可开发自己的应用程序，并可根据其机器的个性化需求进行定制。这些应用程序涵盖了各行业和各应用场景，比如数据可视化、设备状态监测、工艺参数优化等。已经有多家合作伙伴和工业用户公司加入了西门子工业边缘生态，这为合作伙伴和客户开发新的商业模式提供无限潜能。
我们不难发现，工业边缘可优化现场数据的使用，令一切变得更简单、更灵活、更安全，进一步提高了工厂的生产效率。借助西门子及其边缘生态系统所提供的强力支持，企业和开发者更可将自己的专业知识转化为真正的价值，而客户则能够轻松找出应对生产难题的解决方案。由此，西门子正在引领工业未来……
【报名开启】首届西门子工业人工智能发布会来啦！
从“刷脸”支付、语音助手、美颜特效等日常应用，到随处可见的智能测温系统、智能消毒机器人，这些我们习以为常的舒适便捷及人性化服务背后，是人工智能多年来不断取得的巨大突破。而另一方面，近年随着数字产业化、产业数字化步伐加快，数字经济为制造业的持续健康发展提供了强劲动力，制造业也逐步进入全方位数字化转型的新时期。变革驱动下，以人工智能为代表的新兴科技正从数字化的“星辰大海”，成为推动高质量发展的实际驱动力。相比在商业领域广泛而深入的应用，当前人工智能与工业场景融合仍是一块“硬骨头”。如何克服人工智能在制造业落地的多维度挑战以释放真正的产业潜力，是业界亟需解决的难题。深耕工业人工智能领域30余年，西门子对于人工智能与垂直行业融合有深切的理解和深厚积淀。9月23日，首届西门子工业人工智能发布会将于苏州举行。西门子将邀请关注AI的工业人共聚，一起探讨工业人工智能领域的前沿技术热点和行业痛点，共同探索工业人工智能的无限可能。三大亮点抢先看：▌1.工业人工智能独占C位如果说在日常生活场景中的应用让人工智能由想象照进现实，在制造业等关键领域的规模化落地则是人工智能赋能千行百业的下半场。本次发布会精准聚焦工业人工智能，以产业价值为锚点，深挖产业需求，直击人工智能与垂直行业深度融合如何破题，工业人工智能如何释放降本增效的价值潜力等行业难题，与产业伙伴展开探讨，助力打通赋能产业的“最后一米”。▌2.创新呈现形式，创意舞台剧演绎工业人工智能的故事这场发布会没有大家习以为常的主题演讲、圆桌对话、产品推介等环节，而是以舞台剧形式演绎《一碗红烧肉的人工智能之路》，娓娓道来工业人工智能在中国制造业提质增效进程中发现质量问题（质检），找出质量根本原因（分析），提高产品质量（优化）的价值三部曲。彩蛋：这些年我们看了不少AI式演技，此次由懂AI的工业人带来的这场没有技巧，全是感情的舞台剧，演技又会如何？▌3.《工业人工智能白皮书2022》正式首发发布会现场，西门子正式发布《未来自动化-工业人工智能白皮书2022》。西门子从工业视角出发，通过长达两年的行业观察和调研，以270家正在进行数字化转型的制造业企业为范本，分析人工智能技术在制造业数字化转型中的应用趋势、面临的挑战，分享和探讨工业人工智能的实践和体会，并提出相应的思考建议，致力于与业界客户和合作伙伴携手，加速中国工业的数字化和智能化转型。在过去，人工智能技术的人才储备大多集中于高校、研究院所、IT公司和互联网公司里面，他们对于算法、数据和算力等技术要素有着深入理解。相较而言，工业领域人工智能技术的落地和应用还处在初期探索阶段。现在，越来越多的自动化系统供应商和制造业企业开始建设人工智能的技术团队，越来越多的工业人成为人工智能的专家，越来越多的工业企业开始从自身的视角去思考如何对待和应用人工智能。工业人工智能正从“工业+人工智能”变为“工业原生的人工智能”。寻找数字化转型之旅的同路人共同推动工业人工智能新发展↓↓特别声明：以上文章内容仅代表作者本人观点，不代表新浪网观点或立场。如有关于作品内容、版权或其它问题请于作品发表后的30日内与新浪网联系。洞见工业未来：西门子强化边缘计算、人工智能应用
一场突如其来的疫情席卷了全球，而这场疫情也正在改变世界。尽管当下疫情仍未结束，但一向坚持创新不断的西门子仍然通过线上会议的形式，与广大媒体展开了深入交流。西门子（中国）有限公司数字化工业集团副总裁兼工厂自动化事业部总经理卫岳歌先生和西门子（中国）有限公司工厂自动化事业部未来自动化技术与业务孵化器部门经理王超博士也通过线上视频的方式，为与会媒体介绍了西门子工厂自动化业务的最新进展和业务重点以及西门子对未来工业时代发展的独到思考。
西门子（中国）有限公司数字化工业集团副总裁兼工厂自动化事业部总经理卫岳歌先生
探索工业未来发展脉络
在科技发展日新月异的今天，以数字化为代表的工业革命正勃然兴起。数字化时代的来临，让制造变得更加智能，也更加柔性。因为疫情的原因，让几乎所有行业和企业不约而同地意识到了数字化的现实意义，并开始思考如何加速自身企业数字化业务的转型。
在这方面，西门子很早便开始积极跟进数字化、信息化、智能化等未来工业技术发展趋势，全面布局数字化转型升级。“工厂在不断的升级，对于升级和转型的需求是来自于我们要有更快的速度、更好的灵活性、更好的质量以及更高的效率。而西门子可以进行全集成自动化，为客户提供完整的基于垂直行业的解决方案。”卫岳歌讲道。
西门子致力于为用户提供完整的数字化解决方案，从产品的数字化双胞胎到生产上的数字化双胞胎再到性能上的数字化双胞胎，都能够提供完整的虚拟和现实解决方案。对此，卫岳歌表示，虚拟和现实的结合是一个闭环的持续改善过程。在真实的生产过程中一旦发现产品存在一些问题，就可以在虚拟端对产品的设计进行修改，同时再反馈到真实的生产过程中。反之在虚拟端出现的问题，也可以根据实际生产时得到的数据反馈来改善原有的设计。
那么，是不是只有一些头部企业和工厂才能应用数字化双胞胎或者进行数字化升级？对此，卫岳歌认为并非只有头部企业才能实行数字化升级。在中国，有很多OEM厂商也利用了数字化工具，对设备进行了数字化双胞胎设计，这样不仅能大大减少产品设计以后的调整时间，还将进一步缩短产品上市时间。
例如，在疫情期间，有很多设备供应商希望能够非常快速的生产口罩机以满足市场庞大的需求。在这个过程中，有很多的厂商使用了西门子的数字化双胞胎理念，通过软件对口罩机进行设计，同时对口罩设备在虚拟环境下进行设备设计和调试。通过建立产品和设备的数字化双胞胎，大大加速了口罩设备推向市场。
面对市场无时无刻的变化，西门子从未停止对创新的探索，“我们一直在思考工业未来，对于工厂自动化事业部来说，我们通过这些非常重要的市场需求变化和行业发展进一步思考工厂自动化产品的未来。当下，关于工业未来的解决方案，我们将重点关注边缘计算和人工智能。”卫岳歌说道。
市场的需求来自于对速度和效率的高要求，同时还有一点也非常重要，那就是“柔性”。因为市场的需求在不断变化，因此对企业的柔性化制造提出了更高的要求，数字化的解决方案能够为柔性制造赋予更多可能。但如果客户需要进一步提高产能和效率，就需要考虑更多方面，例如不断上升的人工成本。此时就需要采用新的技术进一步提高自动化水平，例如应用人工智能、边缘计算等技术，从而降低人工的干预和设备的投入。
边缘计算+人工智能，如何实现“1+1>2”？
当下，我们正在步入一个万物互联、万物智能的时代，如火如荼的数字化转型正在对所有产业、行业和企业产生深刻的影响，而边缘计算的崛起将更好地为企业的数字化转型赋能。在本次线上媒体沙龙中，西门子着重介绍了边缘计算的相关应用。
西门子（中国）有限公司工厂自动化事业部未来自动化技术与业务孵化器部门经理王超博士
在没有边缘计算之前，在工厂车间层级进行相关应用的开发和维护时，成本非常高。企业需要有非常专业的技术，才能将OT和IT进行融合。而边缘计算则提供了一个平台，能够让工程师在车间层级就开发出新型的应用，例如数据分析、质量预测类应用等。王超博士介绍道，“工业中的边缘计算将云端的优势带到了现场层。通过边缘计算，能够在工业的现场层实现数据的计算，从而进行预测性维护、质量检测等。”
边缘计算可以将IT和OT的优势结合在一起，让OT领域内的人员的在底层便可以使用自动化语言为上层的分析人员提供数据，而数据分析专家则可以在底层直接获取相关数据之后进行数据分析，边缘计算在其中起到的是桥梁的作用。
据介绍，西门子的工业边缘计算能够提供三种体系下的服务。
第一，能够提供专业的边缘计算的应用设备，例如，西门子提供了不同类型下边缘计算赋能的自动化设备和硬件。例如，SIMATIC的PLC、HMI、IPC等；
第二，在这些硬件基础上可以为不同类型的客户提供不同类型的相关边缘应用；
第三，与此同时，西门子提供了边缘管理服务，包括对边缘应用在开发注册，以及在边缘设备侧下发和管理等方面的支撑。由此形成了三层的体系架构。
“边缘计算为我们提供了一个非常好的载体，在这个载体之上，西门子一直在思考什么样的应用会成为边缘计算上的主流应用或者服务性应用，而我们认为人工智能与之结合将带来全新的面貌。”王超博士说道。
近几年来，人工智能技术已经在多领域的商业化应用中大放异彩，当人工智能与传统制造业结合时，又会释放出怎样的创造潜力？过去在工厂层级，用户特别关心执行的效率和准确率。现在通过人工智能的手段，使得生产变得更加灵活，从而大幅提升效率。例如，过去是通过视觉系统检测焊接的质量是否良好，现在，通过人工智能与控制系统的结合，能够更加迅速、准确地判断焊接质量是否达标。
目前，西门子已经能够为客户提供不同类型的人工智能硬件，例如TMNPU，它是一个神经网络计算单元，能够直接在西门子S7-1500和ET200MP之外附加的一个模组，这个模组能够与西门子现有的PLC进行连接。它本身内置了高性能的人工智能计算推演芯片，可以基于神经网络对相关数据进行现场层级的分析和推演。同时，它还集成了标准USB和以太网接口，能够与各种第三方传感器进行相应的衔接和集成。另外，它可以通过TIA博途和AI开发工具进行开发，实现不同类型下的人工智能应用。
“边缘计算是给企业工厂级应用的开发部署和运营维护，带来成本和效率上的改进，人工智能提供的潜在价值则不仅局限于开发过程和运营过程中，它还会对企业的生产过程产生直接的收益。而且当边缘计算和人工智能相结合时还可以产生1+1>2的效益，为企业带来更多新的机遇。”王超博士详细解释道。
人工智能在底层应用时，它的模型需要不断地迭代和升级，而边缘计算可以提供很好的支撑、分发和迭代。在本地进行分析和处理的时候需要进行相应的数据采集，工业边缘计算具有良好的数据采集能力，能够将这些数据发送给人工智能，人工智能又能及时在边缘计算端进行运行分析，这样便可以减少大量敏感数据的外泄。这就是两者之间“1+1>2”的化学效应。
短短的半天媒体会议中，我们清晰地看到西门子对于未来工业自动化发展的思考以及布局。航行在工业浪潮中的西门子，早已不是一家传统的工业企业，它更是数字化转型的先驱者。在技术的创新迭代中，西门子还将带来哪些惊喜，让我们一起拭目以待！
西门子与微软再度携手，依托人工智能提升工业生产力
西门子面向微软Teams推出Teamcenter新款应用，借AI之力在产品全生命周期内提高生产效率及创新能力使用AzureOpenAI服务的助手可进行软件代码创建、优化和调试，助力工厂自动化工业人工智能可有效执行车间视觉车辆检验西门子与微软近日达成合作，充分发挥创成式人工智能（AI）的协同作用，助力工业企业在产品全生命周期内，持续提升效率并推动创新。为增强跨职能部门的协作能力，双方将西门子的产品生命周期管理软件Teamcenter®与微软的协同平台Teams、AzureOpenAI服务中的语言模型，以及其它AzureAI功能进行集成。在即将举办的2023汉诺威工业博览会上，西门子与微软将携手展示创成式AI如何赋能软件开发、问题报告的生成和质量目检等项目，并以此提高工厂自动化水平和运营能力。
微软云及人工智能事业部执行副总裁 ScottGuthrie 表示：“人工智能与技术平台的深度融合将彻底改变我们的工作方式以及企业运营模式。通过与西门子合作，我们将帮助更多工业企业发挥AI的巨大潜能，简化工作流程，消除信息孤岛，并打造更加包容的协同环境，加速实现‘以客户为中心’的创新。”
以AI促协同，实现内部无缝连接
西门子Teamcenter针对微软Teams打造全新应用软件，助力设计工程师、一线操作人员以及不同业务部门的团队能够以更快的速度实现闭环回馈，共同克服挑战。该软件预计于2023年下半年面市，在其帮助下，企业的服务工程师或生产操作人员可以通过移动设备，使用自然语言记录并报告产品设计或质量问题。同时，通过AzureOpenAI的服务，该应用可以解析前述非正式的语音数据，自动创建总结报告，并在Teamcenter中发送给相应的设计、工程或制造专家。为提高包容性，企业员工可以根据其语言喜好记录观察结果，然后使用微软AzureAI将其转译成公司的官方语言。微软Teams提供各种“用户友好”功能，如推送通知以简化工作流程的审批工作、减少提出设计变更请求所需的时间以及加快创新周期等，与西门子Teamcenter的结合可为无法使用PLM工具的工作人员提供更多支持，使其能够以简单的方式参与设计和制造流程。
以AI驱动的自动化软件工程确保工厂持续运行
此外，西门子和微软还将合作帮助软件开发人员和自动化工程师加快可编程逻辑控制器（PLC）的代码生成。在今年的汉诺威工业博览会上，西门子和微软还将共同展示如何借助OpenAI的ChatGPT以及其它AzureAI服务来增强西门子的工业自动化工程解决方案，包括工程设计团队如何使用自然语言输入生成PLC代码，从而减少时间成本并降低错误率。同时，这些能力还有助于维护团队以更快的速度识别错误，并逐步生成解决方案。
西门子股份公司管理委员会成员、西门子数字化工业集团首席执行官奈柯（CedrikNeike）表示：“人工智能正成为数字化转型的核心驱动力之一。西门子和微软将合作部署ChatGPT等工具，帮助各种规模企业的工作人员实现协同和创新。”
利用工业AI，发现并防范产品缺陷
在生产中及早检测到缺陷，对于预防代价高昂且耗时的生产调整而言至关重要。借助计算机视觉等工业AI，质量管理团队能够更轻松地扩大质量控制规模，识别产品差异，并以更快的速度进行实时调整。西门子与微软的团队将于汉诺威工业博览会展示如何通过部署微软Azure机器学习和西门子IndustrialEdge工业边缘解决方案，使用机器学习系统对摄像机捕捉的图片和视频进行分析，并将其用于在车间构建、部署、运行和监控人工智能视觉模型。
西门子与微软是长期的战略合作伙伴，拥有数以千计的共同客户和超过35年的联合创新经验。双方其它合作领域还包括SenseyeonAzure，可以帮助企业开展企业级预测性维护，并为将业务应用托管于微软云的客户提供支持，使其在云上轻松使用包括Teamcenter在内的西门子Xcelerator开放式数字商业平台解决方案。此外，西门子还将就其“零信任”战略（zerotruststrategy）与微软达成合作伙伴关系。