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從棕地工廠到智能工廠

2025-09-16
作者:西門子數字化工業軟件工業機械行業副總裁 Rahul Garg
來源:西門子

當很多制造商在面臨數字化轉型的迫切需求時,要處理的第一個問題就是如何改造配備著各類機械設備的老舊工廠,這些工廠往往缺乏現代機器所集成的物聯網、AI 等先進能力,那么,它們的轉型應該從何處著手?

要打造一座具有自動化水平、能夠應對多變市場環境的工廠,首要任務是制定規劃。依托完善的規劃,制造商能更輕松地將自動化功能融入生產線。為確保新舊系統協同運轉,制造商需要借助全面數字孿生的仿真能力,不僅有助于實現無縫銜接,避免繁瑣操作,還支持多種節約資源的測試方法,為車間帶來靈活、具韌性的運營模式。

從小處著手,靈活啟動

全面數字孿生是產品全生命周期(從設計、生產到性能監測)的虛擬映射。它確保所有利益相關方之間實現端到端的數據連續性,支持跨領域協作、可追溯性與閉環反饋。

生產數字孿生是全面數字孿生的核心組成部分,也是棕地工廠開啟數字化轉型的理想切入點。借助生產數字孿生的仿真能力,制造商可在虛擬環境中直觀看到現代化自動化技術帶來的顯著成效,進而判斷哪些技術可在不嚴重干擾現有流程的前提下引入,或在進行大額投資前明確技術方向。

機器人技術是企業提升生產效率的關鍵領域之一。對于不希望對工廠進行全面改造的制造商而言,協作機器人(cobots)則是更優選擇,這類機器人可在生產過程中為人工操作提供輔助。協作機器人是手動操作與自動化操作之間的銜接橋梁,能融入棕地工廠環境,通過缺陷檢測、數據采集與減少失誤,提升生產流程的效率與盈利能力;同時借助可擴展解決方案與便捷的重新編程功能,提升工廠靈活性與適應性。

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工程師操作協作機器人,提升人機協作效率。(圖片來源:西門子

通過虛擬調試降低成本

接下來要解決如何在現有工廠中以最優方式引入機器人與協作機器人。在將協作機器人、新設備或新流程融入傳統車間前,測試這些流程的可行性與適配位置至關重要。工廠數字孿生能構建工廠的精準實時虛擬映射,且便于各團隊、各專業領域的員工理解與使用。依托對潛在改造方案的高保真虛擬呈現,工程師與設計師可對原型系統及生產線進行探索與驗證,確保其既能提升生產效率,又能保障車間員工的操作安全。

虛擬調試與機器人離線編程可大幅減少在現有生產環境中部署最新自動化流程所需的時間與精力。數字孿生能夠幫助制造商在虛擬環境中做出科學決策,再投入資源進行實體建設。企業可快速對潛在新系統進行多次試運行,無需從生產運營中抽調實際設備;此外,仿真驗證有時可在數天內完成,助力企業快速搭建更優化、更靈活的系統。

當生產線投入運行后,數字孿生還能整合工廠運營產生的實時數據。工廠可借助這些數據進行實時仿真、預測與性能優化,提前預判設備故障風險。這樣一來,企業便能在關鍵故障發生前完成維護,避免高昂的停機成本。

在虛擬課堂中快速培訓機器人

當數字孿生與人工智能協同工作時,還可通過工業元宇宙加速機器人的培訓與編程。工業元宇宙的仿真功能,能夠幫助制造商構建與實體工廠、生產線完全一致的沉浸式場景。在這樣的“虛擬課堂”中,機器人能在數小時內完成任務練習、應對常見挑戰并培養問題解決能力 —— 而這一過程在傳統模式下可能需要數月甚至數年。

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車間工人通過虛擬現實技術加速機器人培訓。(圖片來源:Poobest / Adobe Stock)

在實體環境中,工程師會受時間與物理條件限制;而在仿真環境中,這些限制不復存在,機器人甚至能學習應對未預見的問題。此外,由于虛擬課堂完全基于數字構建,搭建培訓場景的速度更快、成本效益更高,遠優于在實體環境中部署。

虛擬課堂不僅能降低風險與運營成本,還能為機器人賦能,使其具備生產未來產品的能力。數字孿生與工業元宇宙能大幅縮短自動化系統的部署時間;同時,人工智能驅動工具的高適應性,可幫助生產線提升多功能性,以響應市場需求變化。

引入人工智能,加速邁向未來

當數字孿生與工廠深度融合后,人工智能可進一步助推工廠運營升級。例如 AI Expert Toolbox 這類解決方案,既能服務于 AI 構建者,也能滿足 AI 使用者的需求。AI 構建者具備搭建 AI 模型的專業知識,而 AI Expert Toolbox 可支持他們在符合行業標準的環境中,將這些模型部署到車間并投入運行。

將人工智能與數字孿生結合,企業已開發出提升機器人多功能性的技術方案。例如 SIMATIC Robot Pick AI,可將標準工業機器人改造為功能復雜、反應敏捷的智能設備。該技術整合了人工智能與數字孿生能力:通過合成數據訓練與計算機視覺技術,“Pick AI”能讓機器人以超過 98%的準確率處理各類不可預測任務。

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在計算機視覺等人工智能技術的驅動下,工業機器人可實現更高程度的自主運行。(圖片來源:西門子)

依托數字孿生與人工智能的仿真能力,企業可以實現無縫且易于實施的自動化流程,在大幅減少實體原型的需求下,顯著提升效率與生產力,讓創新可以更快、更可靠的落地。


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