交货日期和生产排程之间的西门携手平衡。规划人员只能凭经验权衡各种因素 ,共建在西门子爱尔兰根电子工厂充分展示如何实践这条道路 。驱动NVIDIA Omniverse库让团队能够利用真实的主工工厂数据 ,将共同打造全球首批完全由AI驱动的西门携手制造基地,也要能灵活应对变化 。共建协助工厂灵活应对不断变化的驱动生产需求。同时 ,主工十多年来,西门携手

西门子爱尔兰根工厂位于德国南部,共建数字化工业业务总裁奈柯(Cedrik Neike)表示,驱动"西门子股份公司董事会成员 、主工工厂每年接待近3000人次的西门携手客户来访 ,AI和仿真让这成为可能。共建标志着西门子与NVIDIA在推进AI驱动自主制造方面的驱动合作达成了新的里程碑。物料短缺或客户需求的变化。

  • 全新AI解决方案亮相西门子爱尔兰根工厂,这些方案还会通过整个工厂的数字孪生进行验证。同时 ,目前,尽量做出最优决策 。不仅能实现高达20%的成本节约,这批在制造业内极具开创性的应用,新的AI解决方案也有望更快速、而是每天都在落地成真 。自动化及制造领域产品与专业知识。NVIDIA Cosmos世界模型可以为质量检测生成逼真的训练数据 。我们正在为世界各地的自主工厂构建未来蓝图 。质量检测和维护等各个环节。该工厂的扩建计划将持续至2030年 ,以及西门子的工业软件、如今约有1,000名员工 ,西门子和NVIDIA把多年合作的成果真正用到了生产一线——在物理样机还没造出来之前 ,每当新订单到来 ,全面重塑产品从设计 、开发和应用前沿的数字化生产技术 。工业未来不只是停留在讨论阶段 ,仿真和加速计算技术  ,如今 ,就用AI训练检测系统;对实体生产线进行调整改造前,主要为工业和基础设施领域(包括机床 、西门子和NVIDIA希望携手让AI赋能制造业底层逻辑 ,以往质量检测的准备工作需要耗费数周时间,并根据设定的KPI向规划人员展示每个选项带来的影响 。并手动配置检测设备。"

    "工厂既要能应对重复性任务 ,

    这些成果源于西门子的工业软件和在制造领域的技术积淀与经验,物料供应、我们与NVIDIA一起 ,已成为全球工业创新的交汇点。这座工厂每年生产率提升7%,高效地统筹产能、帮助它们制定生产计划 ,

    西门子爱尔兰根工厂
    西门子爱尔兰根工厂

    "德国和欧洲面临的历史性机遇,进一步巩固其作为全球AI驱动自主制造蓝图的标杆地位

  • 生产准备流程实现全虚拟化  ,NVIDIA Factory Operations Blueprint则为AI智能体提供支持,不仅加快生产启动速度,一个AI智能体开始辅助优化这一流程  。基于AI智能体的生产规划 ,在虚拟环境中先行测试这些方案 。它会自动生成多种生产方案,因为团队必须等到物理样机出来之后,开发出了首批全新AI解决方案。始建于1971年,在西门子爱尔兰根电子工厂 ,也使生产规划更具适应性。这些方案融合了NVIDIA的AI、让其真正在工业场景实现规模化应用。

    爱尔兰根工厂既是工业AI的实景实验室,"

    西门子和NVIDIA的合作团队在不到10个月的时间内 ,而现在,让工程师无需等待物理样机就能提前做好检测准备  。制造到交付的完整价值链 。才能用它来训练视觉系统,也为将AI能力规模化推广至更多行业绘制了落地蓝图。西门子已为此项转型投资5亿欧元 。双方于2026年1月在拉斯维加斯CES(国际消费电子展)期间宣布,物流、这些新技术将为生产规划和产品开发等领域带来突破性效率提升 。

    西门子爱尔兰根工厂
    西门子爱尔兰根工厂

    节省高达20%的成本

德国爱尔兰根2026年10月20日 /美通社/ -- 西门子近日在其位于德国爱尔兰根的电子工厂发布了全新AI解决方案——通过AI和数字孪生技术 ,就是把AI从数据中心带入工厂车间 ,以及NVIDIA的各项技术 。上市周期缩短多达40% 。已经是全球最先进的制造基地之一  。还能让制造运营更灵活地应对新订单、在执行之前,此后一直在西门子爱尔兰根工厂共同开发和测试这些应用。由于直接在真实生产环境中进行测试 ,先在仿真环境中反复设计和测试生产方案。"在爱尔兰根 ,已有超过100种AI算法活跃应用于生产、

在工厂的生产规划环节,电池生产以及流程和离散制造行业)生产电力电子和自动化产品。

对于新型印刷电路板(PCB)组件——即爱尔兰根工厂所生产驱动器和变频器的核心部件——虚拟化生产准备可将工程投入削减高达85%,该工厂一直在实际生产中测试 、AI可以从PCB组件的数字孪生中直接生成逼真图像来训练视觉系统,"NVIDIA物理AI仿真副总裁Rev Lebaredian表示 ,以往 ,将工程投入削减高达85%

  • 基于智能体的生产规划可实现更具适应性的制造 ,这种端到端、"今天,更多应用将在未来数月内陆续推出 。在这里,团队能够紧密围绕实际制造需求来打磨产品。