Grenzebach 集团首席执行官 Steven Althaus 博士表示：“生成式人工智能必不可少。在 Grenzebach，我们致力于利用其力量保持领先地位。西门子工业辅助驾驶系统将使我们能够充分利用工厂中快速增长的数据量。它将人机协作提升到一个新的水平。借助西门子，我们可以解决熟练劳动力短缺问题，促进创新，并显著提高劳动力的生产率。”
为工程带来巨大好处：西门子工业副驾驶推出新功能
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用于 TIA Portal Engineering 的全新西门子工业副驾驶的功能包括结构化控制语言 (SCL) 的自动代码生成：TIA Portal 可以直接从 AI 中获取代码建议，无需复制和粘贴。西门子工业副驾驶还可以解释 SCL 代码块，或在 WinCC Unified 中指导和轻松创建初始机器或工厂可视化。此外，工程团队可以用自然语言搜索西门子手册。客户可以选择访问他们的 Azure OpenAI 服务私有实例，该实例不使用客户数据来重新训练模型。“西门子让自动化变得简单。西门子工业副驾驶正在将工业生成 AI 带入车间，并将成为未来工程流程中不可或缺的一部分。通过与我们的 TIA Portal 的轻松无缝连接，我们率先为全球工业公司提供生成 AI 工程产品，”西门子数字工业工厂自动化首席执行官 Rainer Brehm 说道。 “工业人工智能是将现实世界与数字世界结合起来的重要杠杆，其最终目标是解决重大挑战，例如技术工人短缺或使工业生产更加高效和可持续。”西门子设想在整个价值链中推出一套由人工智能驱动的生成式工业副驾驶，这将改变企业的设计、规划、开发、工程和工作方式。
西门子工业副驾驶：为工程带来巨大好处
从理论到规模：首款用于工业工程的生成式人工智能产品在 2023 年汉诺威工业博览会上，西门子和微软联合公布了他们对生成式人工智能助手的愿景：西门子工业副驾驶包括来自西门子数字业务平台西门子 Xcelerator 的自动化和流程模拟信息。它已通过 Microsoft Azure OpenAI 服务中的大型语言模型进行了丰富，例如，可以增强工厂自动化软件中代码的创建和优化。在 2023 年秋季的智能生产解决方案 (SPS) 贸易展上，西门子与舍弗勒集团合作，首次展示了一款生成式人工智能增强型生产机器。西门子现在正从理论走向规模，在 2024 年汉诺威工业博览会上推出其首款用于工程的生成式人工智能产品。西门子工业副驾驶将使各种规模的工业客户能够利用工业级生成式人工智能的力量来改变他们的运营。工业自动化解决方案提供商 Grenzebach Group 是一家家族企业，也是西门子 Industrial Copilot 的早期采用者，该公司正在测试生成式人工智能如何增强工业自动化工程并支持工程师减少时间、精力和错误概率。Grenzebach Group 首席执行官 Steven Althaus 博士表示：“生成式人工智能必不可少。在 Grenzebach，我们致力于利用其力量保持领先地位。西门子 Industrial Copilot 将使我们能够充分利用工厂中快速增长的数据量。它将人机协作提升到一个新的水平。借助西门子，我们可以解决熟练劳动力短缺问题，促进创新，并显著提高劳动力的生产率。”
什么是状态监测？
状态监测是用于描述机器性能监测的术语。在早期，状态监 2024 年最佳在线旅行预订平台 测是一种由工程师执行的方法，他们只需听机器的声音即可确定其是否正常运行。直到 10 年前，传统方法仍在使用，需要企业投入大量成本和精力，才能在日后看到价值，从而无法快速获得投资回报。多年来的发展，特别是在国防和航空航天工业的发展，使更先进的状态监测版本得以实现。现代状态监测方法利用当前的技术进步，使用传感器和智能分析来积累来自机器和资产的关键数据，这使得资产管理人员可以分析信息并将其转化为可操作的见解。累积的数据使资产管理人员能够确定机器是否即将发生故障，从而让他们有远见，在指示的故障发生之前执行任何必要的维护。这可以防止意外停机，并帮助系统以最佳效率运行，同时延长资产寿命。
状态监测是一种技术推动因素，而非维护方法
状态监测是其他维护方法（如预测性维护）的技术推动因素。每个组织在开始维护项目时都会建立自己的方法组合，但在开始任何类型的部署之前，他们必须了解优化运营所需的组合。这些组合包括一系列方法，从纠正性维护、基于状态的维护到预防性维护。希望实现法规遵从性、提高机器效率或降低成本？组织必须根据其所在行业设定这些目标，并符合任何独特要求。一旦计划得到确认，下一步就是验证其有效性。确保实施和持续监测的总成本低于预期收益，例如提高机器生产力、文化效益。这可以通过进行成本效益分析来实现。为此，请考虑 CM 实施和持续监控的总体成本，例如：
• 技术
• 培训
• 技能提升
• 流程
• 数据分析
然后确定潜在的节省和预期收益，例如：
• 避免停机
• 延长资产使用寿命
• 提高生产质量
然后，组织可以进行深入的财务分析，以便做出明智的决策并满怀信心地开始实施之旅。
状态监测与预测性维护有何不同？
状态监测和预测性维护都是一种主动维护策略，旨在提高可 kob 目录 靠性并减少总体停机时间。区分它们的关键因素是维护的测量方式。
PdM 除了使用来自传感器的测量值（例如振动、噪音和温度）外，还使用公式，这意味着任何工作都是基于这些关键变量进行的。状态监测依赖于实时传感器测量。这意味着如果变量达到不可接受的极限，就会安排维护工作。
然后确定潜在的节省和预期收益，例如：
• 避免停机
• 延长资产寿命
• 提高生产质量
然后，组织可以进行深入的财务分析，以便做出明智的决策并满怀信心地开始实施之旅。
