前沿科技，數(shù)智經(jīng)濟(jì)
" 工業(yè) AI 的真正落地，始于對(duì)需求場(chǎng)景的精準(zhǔn)捕捉，成于將技術(shù)、數(shù)據(jù)與行業(yè)機(jī)理的深度融合。" 西門子全球執(zhí)行副總裁、西門子中國(guó)董事長(zhǎng)、總裁兼首席執(zhí)行官肖松博士如此說道。
當(dāng)前，AI 大模型正加速在千行百業(yè)中落地。但在其中，工業(yè)成為了 AI 落地最難的場(chǎng)景，也成為了 AI 大模型應(yīng)用落地含金量最高的戰(zhàn)場(chǎng)之一。
據(jù)《2025 工業(yè)智能體趨勢(shì)展望報(bào)告》，對(duì) 200 余家工業(yè)企業(yè)展開深度調(diào)研的數(shù)據(jù)顯示，雖然近八成企業(yè)認(rèn)可 AI 提升生產(chǎn)效率和降低運(yùn)營(yíng)成本的價(jià)值，但實(shí)際部署仍面臨挑戰(zhàn)：43% 的企業(yè)尚未部署工業(yè)智能體，僅 8% 實(shí)現(xiàn)多場(chǎng)景應(yīng)用。
而這背后的制約因素，集中體現(xiàn)在部署成本高、專業(yè)人才缺乏和技術(shù)成熟度不足三大方面。此外，企業(yè)在考慮是否應(yīng)用工業(yè)智能體時(shí)，普遍將穩(wěn)定性與可靠性作為核心考量。
從技術(shù)角度來說，工業(yè)行業(yè)普遍存在數(shù)據(jù)壁壘，通用大模型往往由于缺乏專業(yè)數(shù)據(jù)而答非所問。
" 當(dāng)前，大家通過 ChatGPT、豆包、通義千問等，可以檢索向公眾公布的基于互聯(lián)網(wǎng)公共數(shù)據(jù)的知識(shí)。但是對(duì)于工業(yè)知識(shí)，尤其是西門子技術(shù)領(lǐng)域范疇內(nèi)的，如工廠自動(dòng)化領(lǐng)域的知識(shí)，恐怕無法依托于 ChatGPT、豆包等通用型的 AI，因?yàn)樗鼈冊(cè)诠I(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫(kù)不夠完整和準(zhǔn)確。" 西門子（中國(guó)）有限公司執(zhí)行副總裁、西門子大中華區(qū)數(shù)字化工業(yè)集團(tuán)總經(jīng)理王海濱說道。
在工業(yè)場(chǎng)景中，需要給客戶更加專業(yè)、更加靠譜、更加準(zhǔn)確的答案，" 這也正是西門子累積百年行業(yè) KNOW-HOW（行業(yè)知識(shí)）可以發(fā)揮作用的地方。"
9 月底，在 2025 中國(guó)國(guó)際工業(yè)博覽會(huì)上，西門子這家擁有近 180 年歷史的工業(yè)巨頭，集中展示了其 AI 大模型技術(shù)產(chǎn)品和應(yīng)用落地案例，并通過這一系列的案例，撕開了 AI 與工業(yè)融合的口子。從老師傅的經(jīng)驗(yàn)數(shù)字化，到非標(biāo)設(shè)備的快速研發(fā)，西門子正在用 AI 重新定義工業(yè)生產(chǎn)的效率邊界。
在工業(yè)場(chǎng)景中，編程是設(shè)備運(yùn)行的基礎(chǔ)，但傳統(tǒng)模式下，工程師不僅要掌握復(fù)雜的代碼邏輯，還要應(yīng)對(duì)不同設(shè)備的適配問題，一個(gè)小錯(cuò)誤可能導(dǎo)致整條產(chǎn)線停工。
西門子將百年工業(yè) KNOW-HOW 融入至生成式工業(yè) AI 助手 Industrial Copilot 中，可以通過自然語(yǔ)言交互，使工程人員無需深厚的編程背景也能完成設(shè)備組態(tài)、PLC 編程等專業(yè)任務(wù)，這極大地緩解了企業(yè)對(duì)專業(yè)人才的依賴。
更關(guān)鍵的是，這款 AI 助手解決了工業(yè)知識(shí) " 斷代 " 的痛點(diǎn)。
過去，工廠里核心工藝往往掌握在老師傅手里，他們憑借幾十年經(jīng)驗(yàn)調(diào)整參數(shù)、優(yōu)化流程，但這些經(jīng)驗(yàn)難以標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)字化。西門子的 AI 助手卻能將這些隱性知識(shí)轉(zhuǎn)化為顯性模型，通過分析老師傅操作背后的海量數(shù)據(jù)，提煉出工藝優(yōu)化的規(guī)律，再將這些規(guī)律轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的程序。
比如某汽車零部件工廠的熱處理工序，過去全靠老師傅憑手感調(diào)整溫度和時(shí)間，產(chǎn)品合格率波動(dòng)在 5% 左右。引入西門子 AI 工藝尋優(yōu)后，AI 分析了過去三年的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，找到了溫度、時(shí)間與合格率的最優(yōu)函數(shù)關(guān)系，將波動(dòng)范圍控制在 1% 以內(nèi)。
在另一個(gè)落地案例中，中科摩通作為一家非標(biāo)設(shè)備制造商，過去接的訂單都是 " 一次性定制 "，客戶需求不同，設(shè)備設(shè)計(jì)、調(diào)試、生產(chǎn)的流程就得重來，常常因?yàn)橐粋€(gè)小錯(cuò)誤，導(dǎo)致樣機(jī)重做，工期延誤、成本超支是家常便飯。
但這一次，他們與西門子合作的新能源汽車 EMB 裝配設(shè)備項(xiàng)目，卻創(chuàng)造了行業(yè)紀(jì)錄，僅用 2 個(gè)月就完成了從設(shè)計(jì)到交付的全流程，且一次調(diào)試成功。
背后的核心，正是西門子 AI 驅(qū)動(dòng)的 " 一次正確 " 理念。通俗來說，以前是邊做邊改，現(xiàn)在則是先仿真訓(xùn)練驗(yàn)證、后進(jìn)行實(shí)踐落地。
具體來說，項(xiàng)目啟動(dòng)前，團(tuán)隊(duì)先在西門子的虛擬仿真環(huán)境中搭建設(shè)備模型，AI 根據(jù)客戶需求自動(dòng)生成了核心代碼，并模擬了生產(chǎn)過程中可能出現(xiàn)的問題，如某個(gè)部件的安裝角度偏差、電路兼容性問題，這些在過去要到實(shí)際裝配時(shí)才會(huì)發(fā)現(xiàn)的問題，在虛擬環(huán)境中就被逐一解決。
這個(gè)案例的意義，遠(yuǎn)不止一個(gè)項(xiàng)目的成功。
對(duì)于非標(biāo)設(shè)備行業(yè)來說，" 定制化 " 與 " 高效率 " 一直是矛盾體，而西門子用 AI 找到了平衡點(diǎn)，即將試錯(cuò)成本轉(zhuǎn)移到虛擬環(huán)境，讓現(xiàn)實(shí)中的生產(chǎn)環(huán)節(jié) " 一次就對(duì) "。正如王海濱所說：" ‘一次正確’不是不犯錯(cuò)，而是讓錯(cuò)誤在虛擬世界里提前結(jié)束，讓工業(yè)生產(chǎn)少走彎路。"
從代碼生成到設(shè)備研發(fā)，從維護(hù)優(yōu)化到合格率提升，西門子的 AI 應(yīng)用已經(jīng)滲透到工業(yè)生產(chǎn)的全流程。它不僅解決了單個(gè)環(huán)節(jié)的效率問題，更在幫助整個(gè)行業(yè)跳出 " 低價(jià)內(nèi)卷 " 的怪圈，通過 AI 創(chuàng)造更多價(jià)值，讓工業(yè)競(jìng)爭(zhēng)回歸 " 技術(shù)驅(qū)動(dòng) " 的本質(zhì)。
正如工博會(huì)上 " 鉆耀之心 2.0" 所展示的那樣，AI 就像工業(yè)的 " 心臟 "，它讓數(shù)據(jù)流動(dòng)起來，讓設(shè)備智能起來，讓生產(chǎn)高效起來。
當(dāng)更多企業(yè)開始用 AI 重構(gòu)生產(chǎn)時(shí)，工業(yè)的下一個(gè) " 效率革命 "，或許才剛剛開始。
以下是與西門子（中國(guó)）有限公司執(zhí)行副總裁、西門子大中華區(qū)數(shù)字化工業(yè)集團(tuán)總經(jīng)理王海濱對(duì)話內(nèi)容（經(jīng)光錐智能編輯）：
Q：今年在我們的展位上看到最吸引觀眾眼球的就是 " 鉆耀之心 "，能否為我們介紹下西門子展臺(tái)最亮眼的 " 鉆耀之心 "？請(qǐng)您用一句話總結(jié)本次西門子展臺(tái)的核心價(jià)值？
A：" 鉆耀之心 2.0" 是我們今年展臺(tái)上的亮點(diǎn)之一，圍繞 " 鉆耀之心 2.0"，我們展示了 135 款來自西門子數(shù)字化工業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施集團(tuán)的幾個(gè)產(chǎn)品事業(yè)部的各種產(chǎn)品。
其次是工業(yè)人工智能專區(qū)，展出了工業(yè) AI 的幾個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。首先是在知識(shí)管理、知識(shí)問答、知識(shí)檢索方面，主要產(chǎn)品形態(tài)是西門子知識(shí)庫(kù)的 AI 助手。
當(dāng)前，大家通過 ChatGPT、豆包、通義千問等，可以檢索向公眾公布的基于互聯(lián)網(wǎng)公共數(shù)據(jù)的知識(shí)。但是對(duì)于工業(yè)知識(shí)，尤其是西門子技術(shù)領(lǐng)域范疇內(nèi)的，如工廠自動(dòng)化領(lǐng)域的知識(shí)，恐怕無法依托于通用型的 AI，因?yàn)樗鼈冊(cè)诠I(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫(kù)不夠完整和準(zhǔn)確。
在工業(yè)場(chǎng)景中，我們需要給客戶更加專業(yè)、更加靠譜、更加準(zhǔn)確的答案。這也正是西門子累積百年行業(yè) know-how（行業(yè)知識(shí)）可以發(fā)揮作用的地方。
第二個(gè)場(chǎng)景是自動(dòng)化工程的開發(fā)環(huán)境，比如說 TIA 博途，在這樣的工程開發(fā)環(huán)境中我們嵌入了 AI 助手。過去，PLC 編程工程師需要一條條指令去寫 PLC 的代碼，而現(xiàn)在通過用 AI 不僅能直接生成一個(gè) PID 調(diào)節(jié)程序，并且還可以自動(dòng)驗(yàn)證程序的準(zhǔn)確性等。
第三，在工廠運(yùn)營(yíng)環(huán)境中，一臺(tái)設(shè)備需要進(jìn)行工藝尋優(yōu)，過去是憑老師傅的經(jīng)驗(yàn)，現(xiàn)在把老師傅經(jīng)驗(yàn)背后的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，找到規(guī)律，然后運(yùn)用規(guī)律來達(dá)到工藝的進(jìn)一步優(yōu)化，這是另一種工業(yè)場(chǎng)景中 AI 的應(yīng)用。
第三大亮點(diǎn)是中科摩通案例。這個(gè)案例全面體現(xiàn)了我們向市場(chǎng)推出的 " 一次正確 " 的理念。
中科摩通是一個(gè)非標(biāo)設(shè)備制造商，每一個(gè)工程，每一個(gè)客戶的要求都不一樣，都需要定制。過去從工程開發(fā)到調(diào)試、制造，交付給客戶，以及交付客戶之后的服務(wù)都是耗時(shí)耗力。如今在 AI 技術(shù)的加持下，使我們能在虛擬環(huán)境中充分驗(yàn)證自己設(shè)計(jì)，用 AI 自動(dòng)生成代碼并進(jìn)行驗(yàn)證等。
我們說的 " 一次正確 " 不是絕對(duì)的不犯錯(cuò)，而是說這種試錯(cuò)的過程更多地發(fā)生在虛擬仿真環(huán)境當(dāng)中，大大降低試錯(cuò)成本。直到設(shè)計(jì)的原理、代碼和驗(yàn)證調(diào)試都在虛擬仿真環(huán)境得到了驗(yàn)證之后，我們?cè)俑吨T實(shí)施，從而可以幫我們?cè)诂F(xiàn)實(shí)當(dāng)中做到 " 一次正確 "。這一理念是我們今年展臺(tái)上 " 數(shù)實(shí)融合，新智增長(zhǎng) " 口號(hào)背后的一個(gè)非常具有客戶價(jià)值感，極具落地性的一個(gè)提法。
中科摩通跟我們一起花了 2 個(gè)月的時(shí)間，去做了這樣一臺(tái)新能源汽車 EMB 裝配設(shè)備，通過這個(gè)項(xiàng)目向大家真實(shí)、全方位地展示 " 一次正確 " 概念。
Q：請(qǐng)您結(jié)合西門子的經(jīng)驗(yàn)和成果，分享一下 AI 在應(yīng)用過程當(dāng)中的難點(diǎn)是什么？從西門子自身出發(fā)，在 AI 應(yīng)用當(dāng)中取得的最重要的經(jīng)驗(yàn)和收獲是什么？對(duì)于中國(guó)用戶關(guān)于 AI 的應(yīng)用，西門子有哪些建議？能否分享西門子在全球 AI 應(yīng)用過程中，發(fā)現(xiàn)哪些比較有價(jià)值的信息或者亮點(diǎn)？
A：AI 有兩個(gè)定義，一個(gè)是廣義的 AI，一個(gè)是狹義的 AI。廣義的 AI 是指，任何由計(jì)算機(jī)來執(zhí)行人腦產(chǎn)生思維過程的都可以稱之為廣義的 AI。比如我們從小就開始學(xué)數(shù)學(xué)，背乘法口訣，經(jīng)過教育后，人的大腦就知道 1 × 1=1，2X2=4 等，而在計(jì)算機(jī)出現(xiàn)之前，我們沒有一個(gè)設(shè)備可以執(zhí)行人腦產(chǎn)生思維的過程。在計(jì)算機(jī)出現(xiàn)之后，從二進(jìn)制原理到越來越高級(jí)的半導(dǎo)體芯片，使得計(jì)算機(jī)可以執(zhí)行人腦中的思維活動(dòng)。因此由計(jì)算機(jī)執(zhí)行人腦中的思維活動(dòng)，是一種廣義上的 AI。
狹義的 AI 該如何定義？在過去，人腦的一些思維活動(dòng)無法變成計(jì)算機(jī)運(yùn)行的算法，" 教育 " 計(jì)算機(jī)去運(yùn)行指令。比如說最早出現(xiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)或者是深度學(xué)習(xí)的算法，使得計(jì)算機(jī)能夠進(jìn)行物體或者是圖像的識(shí)別，當(dāng)這種技術(shù)剛開始出現(xiàn)的時(shí)候，大家都覺得眼前一亮，認(rèn)為這是一種技術(shù)上的突破。再比如對(duì)于很多人來說，人們從小受到的教育會(huì)對(duì)貓這種生命體認(rèn)作是一只貓，如果看到這個(gè)樣子的動(dòng)物就是貓，與此類似其他有一種動(dòng)物是狗，有一種動(dòng)物是馬，這是一種人腦的識(shí)別模式。對(duì)于這樣的識(shí)別模式，在過去用工業(yè)視覺加計(jì)算機(jī)等手段是做不到的。后來，經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等一系列技術(shù)，我們發(fā)現(xiàn)如果說用成百上千張同樣的圖片去訓(xùn)練計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)就可以像人腦一樣去識(shí)別類似的人腦思維活動(dòng)，這是一種 AI 的體現(xiàn)。
時(shí)至今日，可能還有很多事情無法直接交給計(jì)算機(jī)來執(zhí)行，還需要 " 思考 "，讓計(jì)算機(jī)可以像人腦一樣處理這些事情，我們也稱之為人工智能。以我們剛提到的 PLC 程序舉例，自動(dòng)化工程師在 TIA 博途環(huán)境當(dāng)中以一條一條的方式去寫代碼，通過鍵盤輸入代碼，這個(gè)過程是人腦想出來之后，再通過鍵盤輸入到電腦當(dāng)中，其后再通過調(diào)式、通過 PLC 去執(zhí)行。而 AI 可以取代這個(gè)代碼生成的過程，原本工程師需要在腦子里構(gòu)思然后一條一條手工輸入，現(xiàn)在我們可以讓 AI 生成一個(gè)閉環(huán) PID 調(diào)節(jié)程序，AI 可以自動(dòng)寫出超 2000 條代碼，且其中大多數(shù)都是正確的，那么這個(gè)過程我們說它替代了人腦的工作，這也是一種 AI 的體現(xiàn)。
那么什么是更高階的 AI？比如某個(gè)程序雖然正確，但是還有迭代的空間。比如之前生成的第一個(gè)版本是 1.0，它是正確且可以運(yùn)行的，但是并不一定是最優(yōu)的，它應(yīng)該被迭代成 1.1、1.2、2.0、2.5，這樣一個(gè)優(yōu)化迭代的過程用 AI 能替代人腦進(jìn)行嗎？可能尚且還做不到。但 AI 智能體能夠自感知、自決策、自優(yōu)化。其關(guān)鍵在于自優(yōu)化，自優(yōu)化是在自動(dòng)生成第一版的程序之后還能夠不斷向上迭代更高水平的 AI，現(xiàn)在我們稱之為 AI 智能體。
現(xiàn)在在工業(yè)環(huán)境下用 AI 的難點(diǎn)，我認(rèn)為 AI 背后的本質(zhì)，其一是要有大量的數(shù)據(jù)，各種各樣的工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。另一個(gè)本質(zhì)，以我們大家在上學(xué)的時(shí)候?qū)W過的數(shù)學(xué)為例，函數(shù)有自變量和因變量 y=f（x），x 可以是多變量從 x1 到 xn，f 是函數(shù)關(guān)系。所謂 AI 是在很多場(chǎng)景下，面對(duì)海量的數(shù)據(jù)，有一些數(shù)據(jù)是因變量，是 x1 到 xn，另外一些數(shù)據(jù)是 y，但是我們不知道中間的 f 函數(shù)關(guān)系，我們要通過這么多的數(shù)據(jù)去建立模型、去驗(yàn)證模型，所有這些工作的本質(zhì)就是尋找這個(gè) f，而當(dāng)這個(gè)函數(shù)關(guān)系找到之后，會(huì)對(duì)我們的生產(chǎn)力帶來第二次躍遷。倘若我們知道這個(gè)模型是正確的，再有了自變量數(shù)據(jù)之后，我們就可以通過這個(gè) f 函數(shù)關(guān)于算出 y，因而我們可以通過 AI 指導(dǎo)我們做預(yù)測(cè)性的維護(hù)，做前瞻性的指引，從而對(duì)各種工藝參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)等。我想這就是背后的邏輯。
對(duì)于一個(gè)工業(yè)從業(yè)者來說，AI 最大的困難，第一個(gè)是數(shù)據(jù)的獲得。今天我們對(duì)數(shù)據(jù)的獲得相比幾年前已經(jīng)有了巨大的進(jìn)展，但是對(duì)廣大的工業(yè)從業(yè)者來說這依然是第一個(gè)難點(diǎn)。第二，獲得數(shù)據(jù)之后的數(shù)據(jù)治理，所謂的數(shù)據(jù)治理就是數(shù)據(jù)背后代表什么語(yǔ)義、什么含義？結(jié)合工業(yè)場(chǎng)景，這個(gè)數(shù)據(jù)可能代表著壓力、流速、溫度、力矩等含義，還有數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化、數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)等等。在數(shù)據(jù)治理基礎(chǔ)之上，我們要結(jié)合工業(yè)場(chǎng)景去進(jìn)行建模，建模的過程就是在海量數(shù)據(jù)中尋找各種各樣的函數(shù)關(guān)系 f，然后用 f 去指導(dǎo)我們的生產(chǎn)。為什么今天我們尚且有很多事情要靠老師傅的經(jīng)驗(yàn)，因?yàn)槔蠋煾档慕?jīng)驗(yàn)在某種程度上來說就代表著 f，但是這個(gè) f 并沒有被提煉到計(jì)算機(jī)的程序當(dāng)中，還停留在老師傅的人腦中。
總而言之，工業(yè)企業(yè)駕馭 AI 或者是利用 AI 去提高自己的生產(chǎn)力，其背后的難點(diǎn)是工業(yè) AI 本身是跨學(xué)科的，既要懂自己所處的行業(yè)、工業(yè)場(chǎng)景背后的工藝、Know-how 等，同時(shí)又要知道數(shù)據(jù)科學(xué)，還要有 IT 的知識(shí)等等，這是一個(gè)跨學(xué)科的領(lǐng)域。對(duì)于廣大傳統(tǒng)從事制造業(yè)的企業(yè)而言，可以想象其背后的難度。
那么西門子在踐行 AI 方面的經(jīng)驗(yàn)，就是從低到高進(jìn)階的，在公司全員普及 " 工業(yè) + 數(shù)據(jù) +AI" 的跨學(xué)科的知識(shí)和意識(shí)，發(fā)動(dòng)全員去探索、去實(shí)踐。在西門子成都工廠可以看到 AI 應(yīng)用于質(zhì)量檢測(cè)、應(yīng)用于物品分揀、運(yùn)用于物流向供應(yīng)商下訂單等等。
最后，我們的志向是既然廣大工業(yè)企業(yè)有這么多實(shí)際困難，我們思考的是如何降低大家應(yīng)用 AI 的門檻和難度。比如說西門子收購(gòu)了 Mendix，這是一個(gè)低代碼應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)，使得大家在沒有 IT 知識(shí)的情況下，只要懂自己的工藝，也能夠在 Mendix 環(huán)境里生成計(jì)算機(jī)程序。
另外西門子還收購(gòu)了 Altair，Altair 在我們的展臺(tái)上展出了一款叫 RapidMiner 的產(chǎn)品，在基于大數(shù)據(jù)尋找函數(shù)關(guān)系 f 和建模方面大大降低了工業(yè)客戶的使用門檻，因?yàn)槠浔澈笥袔浊ХN現(xiàn)有的模型可以供客戶使用，并且可以智能的尋找、訓(xùn)練模型，大大降低了工業(yè)客戶使用 AI 尋找數(shù)據(jù)模型的難度。
Q：剛剛我們了解了 AI 的情況，也看到西門子的展臺(tái)上有很多用戶在交流。基于當(dāng)前自動(dòng)化市場(chǎng)的實(shí)際情況，內(nèi)卷現(xiàn)象尚未緩解，行業(yè)震蕩之中寒氣仍在延續(xù)，在這樣的市場(chǎng)環(huán)境下，西門子如何應(yīng)對(duì)當(dāng)前的自動(dòng)化行業(yè)挑戰(zhàn)？
A：在這個(gè)問題上我想請(qǐng)張勁松來回答，因?yàn)閺垊潘深I(lǐng)導(dǎo)的華東區(qū)幾乎占了西門子全國(guó)數(shù)字化工業(yè)業(yè)務(wù)的近 40%，華東區(qū)也是中國(guó)制造業(yè)的一片沃土，可以以華東區(qū)在過去和各行各業(yè)客戶接觸的情況談?wù)務(wù)J知。
張勁松：大家好，我目前負(fù)責(zé)西門子華東大區(qū)銷售業(yè)務(wù)，新財(cái)年將擔(dān)任工廠自動(dòng)化事業(yè)部的總經(jīng)理。確實(shí)制造業(yè)自動(dòng)化市場(chǎng)現(xiàn)在發(fā)展存在一定挑戰(zhàn)，這種情況也加劇了內(nèi)卷。長(zhǎng)三角區(qū)域也是我國(guó)乃至全球制造業(yè)最為集中的地區(qū)之一，我們看到對(duì)市場(chǎng)發(fā)展來說，我們的企業(yè)家還是在想盡各種辦法，一個(gè)是擴(kuò)大市場(chǎng)，比如說 " 出海 "，把市場(chǎng)延伸到外面去。另一方面，大家也紛紛在尋找辦法讓自己的設(shè)備升級(jí)，能夠把生產(chǎn)設(shè)備的效率提高，讓設(shè)備的性價(jià)比更高。
在這個(gè)過程當(dāng)中，我也觀察到一個(gè)現(xiàn)象，很多企業(yè)家并不只是單純關(guān)注直接采購(gòu)成本，越來越多的企業(yè)開始關(guān)注全價(jià)值鏈各個(gè)環(huán)節(jié)生產(chǎn)力的提高。比如說這個(gè)產(chǎn)品使用是否非常方便，比如說某個(gè)產(chǎn)品三天能把程序做出來，另外一個(gè)產(chǎn)品需要六天，這個(gè)效率明顯就低了，工程師的利用率就降下來了。比如說設(shè)備在使用過程當(dāng)中，新設(shè)備出現(xiàn)機(jī)械的干擾、電氣不適配等問題，造成樣機(jī)做出來之后要重新去設(shè)計(jì)、制造，這不僅是物料的浪費(fèi)，也是時(shí)間的浪費(fèi)。因此我們需要想一些辦法，比如在虛擬環(huán)境下做一些仿真，在實(shí)際設(shè)備生產(chǎn)之前做一些試驗(yàn)，盡可能把糾錯(cuò)放在仿真環(huán)境中，這樣一來可以加快時(shí)間效率。
談及后期的服務(wù)，在產(chǎn)品售出之后，特別是對(duì)于賣設(shè)備的企業(yè)而言，或多或少都會(huì)涉及到服務(wù)問題，服務(wù)問題對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)來說消耗的都是利潤(rùn)，這一點(diǎn)企業(yè)家也非常關(guān)注。
西門子看到這些現(xiàn)象，我們也希望跟客戶一起解決這些問題，所以我們也把這個(gè)理念在本次展會(huì)期間進(jìn)行了詮釋，我們總結(jié)了六個(gè) " 一次正確 "。
" 一次設(shè)計(jì)正確 "，我們有 MCD 工具，幫助設(shè)備在設(shè)計(jì)階段就可以做仿真、做驗(yàn)證。
" 一次選型正確 "，如果說元器件選型出現(xiàn)錯(cuò)誤，其會(huì)增加采購(gòu)供應(yīng)鏈成本，也消耗了時(shí)間，所以選型的 " 一次正確 " 非常重要，而我們的選型工具（Simcenter Amesim）可以幫助客戶做到這一點(diǎn)。
" 一次調(diào)試正確 "，剛剛在展會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，西門子攜手中科摩通打造的新一代新能源汽車 EMB 智能裝配設(shè)備正式揭幕。該設(shè)備是西門子生成式工業(yè)人工智能助手 Industrial Copilot 在中國(guó)市場(chǎng)的首次試點(diǎn)應(yīng)用。可以加快調(diào)試正確，不是把工程師替代掉，而是極大提高了編程效率。
" 一次制造正確 "，我們說物料盡可能不要出錯(cuò)，成套性、系列性，甚至是顏色都非常重要，盡管是小細(xì)節(jié)，但是可以極大提高裝配工人的效率，保證裝配 " 一次正確 "。
" 一次服務(wù)正確 "，我們提供了一系列從產(chǎn)品到技術(shù)、到系統(tǒng)等等的服務(wù)，而且通過我們和合作伙伴的合作還擴(kuò)大了我們的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，我們稱之為 " 半日達(dá) "，可以加快服務(wù)效率。
" 一次低碳正確 "，無論是應(yīng)該、軟件、人力上的消耗降低，這本身就是低碳，我們提供了諸如 Smart ECX 智慧能碳管理平臺(tái)這樣的工具，可以幫助客戶進(jìn)行碳排放的計(jì)量等，也會(huì)提供強(qiáng)大的對(duì)應(yīng)性措施，幫助客戶去減少碳排放。
A：雖然中國(guó)制造業(yè)，各行各業(yè)普遍內(nèi)卷趨勢(shì)。在這個(gè)普遍現(xiàn)象當(dāng)中如何破局，這種成長(zhǎng)的機(jī)會(huì)，或者說突破的機(jī)會(huì)也是隨處可見。各行各業(yè)的企業(yè)家，當(dāng)他們以全局的視角去審視自己企業(yè)運(yùn)營(yíng)的整個(gè)成本結(jié)構(gòu)、效益、費(fèi)用、人員、時(shí)間、試錯(cuò)、供應(yīng)鏈、服務(wù)、設(shè)計(jì)、工程、效率等等，在全面審視的過程當(dāng)中，各個(gè)行業(yè)的用戶會(huì)發(fā)現(xiàn)，如果我要在設(shè)計(jì)上、質(zhì)量上、創(chuàng)新速度上等等要比同行做得更好，其實(shí)可研究或者說可著手的方向還是很多的，這也給西門子的業(yè)務(wù)帶來種種機(jī)會(huì)。
總而言之，我們還是能夠在當(dāng)下的環(huán)境中找到不少各行各業(yè)攜手前行的客戶和合作伙伴，推動(dòng)中國(guó)制造業(yè)向前發(fā)展，也推動(dòng)西門子業(yè)務(wù)向前發(fā)展。
Q：今年三月份在上海，我也參加了西門子面向中國(guó)市場(chǎng)的 18 款產(chǎn)品發(fā)布會(huì)。這一舉措引發(fā)了網(wǎng)友大量關(guān)注和討論，現(xiàn)在時(shí)間過去半年了。面向中國(guó)市場(chǎng)發(fā)布這些產(chǎn)品市場(chǎng)接受程度如何，市場(chǎng)表現(xiàn)如何，未來，聚焦中國(guó)的創(chuàng)新產(chǎn)品你們有什么樣的規(guī)劃？
A：我們發(fā)布的 18 款產(chǎn)品，上市之后的表現(xiàn)明顯好于我們的大盤平均水平。發(fā)布的這些產(chǎn)品從臺(tái)套數(shù)來說大大超過了兩位數(shù)，有 20%-30% 多的增長(zhǎng)。證明了基于中國(guó)市場(chǎng)的需求去研發(fā)產(chǎn)品的思路和做法是受到市場(chǎng)的認(rèn)可的，也增強(qiáng)了我們繼續(xù)在這方面加大投入的決心。
大家看到今天在展會(huì)上我們陸續(xù)又發(fā)布了很多新產(chǎn)品，我想我們這些新產(chǎn)品的發(fā)布不是一個(gè)個(gè)產(chǎn)品個(gè)體的行為，每一款產(chǎn)品都是西門子產(chǎn)品家族中的一員。因?yàn)槲覀冞@些產(chǎn)品還是要保持西門子統(tǒng)一的質(zhì)量水準(zhǔn)，以及它們的體系性和互操作性。同時(shí)，我們需要持續(xù)加大投入，持續(xù)加快研發(fā)速度，持續(xù)跟上中國(guó)客戶發(fā)展的節(jié)奏，所以在這個(gè)方向上，我們也是越走越有信心。
另外，在 18 款產(chǎn)品發(fā)布之后，不僅在中國(guó)大陸受到了客戶的好評(píng)和歡迎。鄰近國(guó)家和地區(qū)，包括中國(guó)臺(tái)灣的客戶、印度客戶，東南亞客戶也紛紛對(duì)這些產(chǎn)品有強(qiáng)烈的興趣。
光錐智能"AI 交流群 "已建立，
感興趣的朋友可以添加小助手微信（GZZN2019）溝通進(jìn)群。
聯(lián)系我們
王一粟
創(chuàng)始人 / 主編
ID：cishicike000
※添加時(shí)請(qǐng)備注公司 + 姓名 + 來意
