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        中國自動化學會專家咨詢工作委員會指定宣傳媒體
        新聞詳情

        西門子2026 年數字化程度展望

        http://m.kblhh.cn 2025-12-15 16:38 來源:西門子工業業務領域

        《2024 年全國科技經費投入統計公報》顯示,中國高技術制造業正持續加大創新投入,研發強度顯著提升。這一逆勢增長的背后,是企業正在應對的巨大挑戰:在開發新產品、系統或服務時,企業很難在復雜性、成本和速度之間找到平衡。市場對可定制化、智能化和高靈活性的產品、軟件及其他服務的需求不斷增長,直接推高了開發的復雜程度。此外,企業還在面對客戶帶來的成本壓力:在削減開發預算的同時壓縮項目周期。在中國制造業中,這種壓力尤為突出。

        應對復雜性攀升、預算緊縮和創新提速的三重挑戰,企業應將構建全面數字孿生體系作為核心數字化轉型戰略。據有關機構發布的《2025 年中國制造業數字化轉型行業發展研究報告》顯示,有 86.7% 的中國企業認為轉型是十分必要的。而對數字孿生及數字化的投入,意味著通過建立堅實的數字化基礎,讓組織能夠在持續變化與突發挑戰中靈活適應、穩步成長并蓬勃發展。

        通過數字化的設計與工程流程,企業能更快地完成產品或生產方案的定義與開發;而構建相關系統的數字孿生,更是打破專業壁壘的關鍵,促進跨部門協作,保障數據連貫,還能推動重復性繁瑣任務的自動化,最終顯著提升效率。

        數字孿生貫穿產品與生產全周期,連接現實與虛擬世界(圖片來源:西門子)

        數字化成熟度的分級界定

        行業中的數字化成熟度呈現連續分布的特征,從尚未啟動數字化轉型的企業,到已著手構建全面數字孿生體系的企業,均處于這一發展譜系之中。衡量一家企業是否為數字化領軍者,核心取決于兩個指標:一是其數字化程度最高的標桿領域或流程的成熟度,二是組織內所有領域和流程的平均數字化成熟度水平。

        數字化領軍企業通常已在內部至少一個領域(如工程或制造部門)實現了高度數字化與系統集成。這些高度集成的領域堪稱數字化實踐的“行業標桿”,其特點在于運用數字主線整合該領域的數據與模型,構建出穩健的數字孿生體系。這些領域往往會在具體應用中部署 AI 技術(例如設計助手),同時已著手采用可依托數字主線、實現跨應用協調作業的智能體技術,為最終實現跨領域協同奠定基礎。

        以某領軍制造企業為例,其部署的集成化生產數字主線已實現 CNC 機床全面互聯。這些互聯設備在切削作業過程中,能自動向操作人員推送傳感器異常讀數警報。操作人員可借助數字孿生,在虛擬環境中回溯切削過程,精準定位異常發生節點并診斷警報根源。這一流程有助于盡早發現問題,開展更及時的維護,必要時還能快速優化或更新工藝流程。

        智能互聯的工業設備能優化生產運營與維護管理,并在必要時助力推動流程革新(圖片來源:Gorodenkoff - stock.adobe.com)

        不過,當前大多數企業仍停留在數字化起步階段,市場整體的數字化成熟度尚處于萌芽階段,這也為企業開啟或深化數字化轉型,提升長期競爭力和經營成效提供了巨大機遇。

        工業元宇宙引領數字化邁向新階段

        數字化的最終方向是推動企業邁向數字化技術、AI 與全面數字孿生深度融合后的下一階段:工業元宇宙。它將構建一個以堅實、精準的實時數據為核心的工程與商業決策環境,用戶能在其中與全面數字孿生進行直觀、沉浸式的交互與感知。工業元宇宙已被多個地方政府納入未來產業規劃。例如上海、深圳均已發布工業元宇宙行動計劃,并推動在汽車、電子信息制造等行業試點。

        在全球工業轉型的浪潮中,企業應對各類挑戰都離不開工業元宇宙的支持,無論是解決具體問題,或是優化企業整體運營。順應這一趨勢,西門子正通過內部研發+客戶合作雙輪驅動,持續落地實際應用場景,并夯實包括全面數字孿生和 AI 在內的核心技術基礎,為工業元宇宙的落地保駕護航。

        相關開發工作包括構建用于數據連接與協同的指導框架,以整合企業內部各創作系統產生的數據,準確把控數據的時間維度和有效性,再通過統一的用戶體驗將這些數據清晰呈現出來。

        工業元宇宙匯聚并協調來自各創作系統的數據,通過融合數字孿生、AI 與軟件定義自動化技術,提供整體性沉浸式體驗

        (圖片來源:Oinegue/Getty Images)

        此外,開發工作還聚焦于 AI 的落地應用,并與超大型云服務商(hyperscaler)展開合作,旨在為工業元宇宙未來的規模化推廣打下基礎。這些合作已催生出全新功能,能夠將三維可視化、仿真技術與工廠實時數據融合到統一的沉浸式環境中。借助這些技術,工程師可加速規劃、工程和運營的全流程,實現大規模仿真與 AI 驅動的工作流,還能在設計與運營的各個階段做出可靠的數據驅動型決策。

        這些核心能力將催生出一系列強大功能,例如把建筑基礎設施與生產線整合到同一個工程環境中。在該環境中,借助 AI 可對數百種潛在的工廠布局進行快速仿真,并從中篩選出最高效的設計方案。借助仿真與 AI 驅動的自動化技術,操作人員能在數月而非數年內完成設施的優化與擴產,從而顯著提升運營績效、提高能源利用效率,并實現更具前瞻性的產能規劃。

        培育數字化思維

        投資數字化戰略是企業應對當前挑戰的關鍵路徑,不僅能助力創新,還能提升敏捷性、增強抗風險能力。更重要的是,數字化的價值會隨著時間不斷累積。未來的項目不僅能直接受益于早期數字化實踐所積累的敏捷性與抗風險能力,還能與這些成果深度融合。同時,隨著實踐者對數字化系統的操作越來越熟練,寶貴的流程經驗將持續沉淀下來,讓后續項目能更快兌現價值。

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