一个想象中的数字化工厂是什么样子的？无处不在的自动化，柔性机器，软件定义和 AI 覆盖，西门子数控（南京）有限公司南京工厂满足了这种想象力。南京工厂是一个电子和电机制造的复合工厂，主要生产数控系统、伺服驱动和变频器。它以“数字空间先行、物理空间再现”的方式，成为西门子全球首座“原生数字化工厂”
一个想象中的数字化工厂是什么样子的？无处不在的自动化，柔性机器，软件定义和 AI 覆盖，西门子数控（南京）有限公司南京工厂满足了这种想象力。
南京工厂是一个电子和电机制造的复合工厂，主要生产数控系统、伺服驱动和变频器。它以“数字空间先行、物理空间再现”的方式，成为西门子全球首座“原生数字化工厂”。
柔性制造：像搭积木一样造产线
工厂生产向来是复杂的排列组合，而这里则有多样性的订单。从尺寸而言，这里则覆盖了从 10 cm左右跑步机上用的迷你型变频器，一直到长度 1 米开外的电机。尺寸相差 10 倍，而重量从 1 公斤到 100 公斤以上，相差有 100 倍以上。
巨大的尺寸差异，对工程师建立产线提出了巨大的挑战。
西门子南京工厂的工程师，重新定义了产线的设计。它将装配产线的 10 多个工序，拆解成 20 个更短的工序，从而更加容易独立控制。机器的控制系统与执行系统，被拆开考虑。控制系统通过平台化设计，来减少不同零部件种类，加强各个工位的一致性。而执行系统，则变得相对个性，覆盖涂刷导热硅脂或者安装散热器等这样有差异性的动作。
这种乐高式的功能模块，形成了一种快插组合的工站。如果要更换产品，只需要变更某几个工作站。调整产线过程中，可以轻松快捷的将工位拖拽出来，然后塞进新的工位。该工位直接跟由西门子工厂 5G 通讯系统完成远程的主站 PLC 交互。一个产线只需要调试 24 分钟就可以切换完毕。而在过去大概需要 2 天甚至更多。
这样的乐高模块化生产线，可以根据生产量的要求增减工位。它可以通过拉伸生产线的方式，实现产能的切换。这就像一条毛毛虫产线，可以随时伸缩工位。一条产线不再是僵硬的铁板一块，而是极具延展性。
伸缩自如的毛毛虫产线的出现，得益于数字与现实世界的融合。而这正是西门子“原生数字化工厂”的内涵所在。这个工厂一开始的设计，就在数字空间早已完成。除了建筑空间的模拟，机器的运行状态也得到了提前的调试。
这使得工厂的建设，和机器的入驻与安装调试，都显得成竹在胸。因为现实的一切，都在复现数控空间早已排演的剧情。西门子一直主张“一次正确之道”，通过软件定义和数实融合，实现“一次建造正确”、“一次设计正确”等。西门子南京的“原生数字化工厂”，就是这个“一次正确之道”的践行者。与此同时，这个工厂也是 AI 应用密集型之地。
AI“多面手”：横扫运维、质检与纠错
西门子南京工厂找到了生成式 AI、视觉 AI 与数据 AI 的三大技法，覆盖了从原材料、贴片机、波峰焊、检测到包装出库全链条 AI 化。
人们最熟悉的对话式 AI，用于现场维护。以前设备出现故障，往往依赖专业的维修工程师。而这里构建了一套生成式 AI 的设备检修系统，使得年轻的一线人员同样获得神力。西门子南京工厂将基于设备参数与多年维修电子记录，基于私域数据构建了一套知识库。这些碎片化但却真实有效的数据，与大模型 LLM 进行了完整的融合。
现场的操作人员只需要一个平板电脑，就可以通过提词器，向 AI 助手描述设备症状，就可以得到绝大部分设备故障的解决方案说明，大大缩短了设备维修的时间。
第二种 AI 则是基于视觉为质量缺陷检测而准备。在半成品流转过程中，这些实物的图像会随时记录下来，由 AI 来识别那些不良缺陷。AI 扫描眼采用了“视频流”而非“图像照相”的方式，改变了时间刻度的定义。原来那种静止照片的识别时间，被缩短了数十倍。
西门子南京工厂开发了一套手势识别的视频系统。只要发现行动不符合标准规范，就可以进行提醒。电路装配时，端子的插接需要操作工双手操作。一手插件一手按压，才能够保障插接线接触良好。当一个操作工采用单手操作的时候，或者按压姿势不到位的时候，“视频系统”就会报警。
第三种 AI 应用则采用数据驱动的闭环执行方式。在复杂电路板的最后环节测试中，有 200 多个测试夹具。使用一段时间后，一些“拖后腿”的夹具容易将无故障的板子也判定不良。一个电路板往往有 2000 个探针测试点，任何一个测试点出现错误，仪器都可能报警。以前需要有专门的人员，来对仪器结果做判断。而现在，西门子自行开发的“二郎神”的 AI 助手，可以通过 AI 的数据分析，主动识别这些“假阳性特征”。这是仪器单独通过电流等信号所无法判断的。“二郎神”系统能将“假不良”误判率降低 20% 以上。
工厂对新技术的保守态度，一向名声在外。AI 在工厂的落地，向来被看成 AI 应用最为艰难的一步。然而面对 AI，最大风险不是向前尝试，而是原地踏步等待。西门子南京工厂的“场景驱动 AI”，大幅度地推进了 AI 技术的落地。西门子南京正在引入一个数字员工Alex，这一AI智能体将在物流部门任职，帮助人类员工高效处理物流后台任务。而具身机器人也在厂内快速学习新技能，跃跃欲试准备进入车间。
“原生数字化工厂”是一种动态进化的生命体，每一个时候，它都在寻找跟数字技术结合的方式。人、机器，软件，还有 AI，都在原生数字化工厂不断重新融合。工厂的能力，每天在迎风增长。
一个想象中的数字化工厂是什么样子的？无处不在的自动化，柔性机器，软件定义和 AI 覆盖，西门子数控（南京）有限公司南京工厂满足了这种想象力。南京工厂是一个电子和电机制造的复合工厂，主要生产数控系统、伺服驱动和变频器。它以“数字空间先行、物理空间再现”的方式，成为西门子全球首座“原生数字化工厂”
一个想象中的数字化工厂是什么样子的？无处不在的自动化，柔性机器，软件定义和 AI 覆盖，西门子数控（南京）有限公司南京工厂满足了这种想象力。
南京工厂是一个电子和电机制造的复合工厂，主要生产数控系统、伺服驱动和变频器。它以“数字空间先行、物理空间再现”的方式，成为西门子全球首座“原生数字化工厂”。
柔性制造：像搭积木一样造产线
工厂生产向来是复杂的排列组合，而这里则有多样性的订单。从尺寸而言，这里则覆盖了从 10 cm左右跑步机上用的迷你型变频器，一直到长度 1 米开外的电机。尺寸相差 10 倍，而重量从 1 公斤到 100 公斤以上，相差有 100 倍以上。
巨大的尺寸差异，对工程师建立产线提出了巨大的挑战。
西门子南京工厂的工程师，重新定义了产线的设计。它将装配产线的 10 多个工序，拆解成 20 个更短的工序，从而更加容易独立控制。机器的控制系统与执行系统，被拆开考虑。控制系统通过平台化设计，来减少不同零部件种类，加强各个工位的一致性。而执行系统，则变得相对个性，覆盖涂刷导热硅脂或者安装散热器等这样有差异性的动作。
这种乐高式的功能模块，形成了一种快插组合的工站。如果要更换产品，只需要变更某几个工作站。调整产线过程中，可以轻松快捷的将工位拖拽出来，然后塞进新的工位。该工位直接跟由西门子工厂 5G 通讯系统完成远程的主站 PLC 交互。一个产线只需要调试 24 分钟就可以切换完毕。而在过去大概需要 2 天甚至更多。
这样的乐高模块化生产线，可以根据生产量的要求增减工位。它可以通过拉伸生产线的方式，实现产能的切换。这就像一条毛毛虫产线，可以随时伸缩工位。一条产线不再是僵硬的铁板一块，而是极具延展性。
伸缩自如的毛毛虫产线的出现，得益于数字与现实世界的融合。而这正是西门子“原生数字化工厂”的内涵所在。这个工厂一开始的设计，就在数字空间早已完成。除了建筑空间的模拟，机器的运行状态也得到了提前的调试。
这使得工厂的建设，和机器的入驻与安装调试，都显得成竹在胸。因为现实的一切，都在复现数控空间早已排演的剧情。西门子一直主张“一次正确之道”，通过软件定义和数实融合，实现“一次建造正确”、“一次设计正确”等。西门子南京的“原生数字化工厂”，就是这个“一次正确之道”的践行者。与此同时，这个工厂也是 AI 应用密集型之地。
AI“多面手”：横扫运维、质检与纠错
西门子南京工厂找到了生成式 AI、视觉 AI 与数据 AI 的三大技法，覆盖了从原材料、贴片机、波峰焊、检测到包装出库全链条 AI 化。
人们最熟悉的对话式 AI，用于现场维护。以前设备出现故障，往往依赖专业的维修工程师。而这里构建了一套生成式 AI 的设备检修系统，使得年轻的一线人员同样获得神力。西门子南京工厂将基于设备参数与多年维修电子记录，基于私域数据构建了一套知识库。这些碎片化但却真实有效的数据，与大模型 LLM 进行了完整的融合。
现场的操作人员只需要一个平板电脑，就可以通过提词器，向 AI 助手描述设备症状，就可以得到绝大部分设备故障的解决方案说明，大大缩短了设备维修的时间。
第二种 AI 则是基于视觉为质量缺陷检测而准备。在半成品流转过程中，这些实物的图像会随时记录下来，由 AI 来识别那些不良缺陷。AI 扫描眼采用了“视频流”而非“图像照相”的方式，改变了时间刻度的定义。原来那种静止照片的识别时间，被缩短了数十倍。
西门子南京工厂开发了一套手势识别的视频系统。只要发现行动不符合标准规范，就可以进行提醒。电路装配时，端子的插接需要操作工双手操作。一手插件一手按压，才能够保障插接线接触良好。当一个操作工采用单手操作的时候，或者按压姿势不到位的时候，“视频系统”就会报警。
第三种 AI 应用则采用数据驱动的闭环执行方式。在复杂电路板的最后环节测试中，有 200 多个测试夹具。使用一段时间后，一些“拖后腿”的夹具容易将无故障的板子也判定不良。一个电路板往往有 2000 个探针测试点，任何一个测试点出现错误，仪器都可能报警。以前需要有专门的人员，来对仪器结果做判断。而现在，西门子自行开发的“二郎神”的 AI 助手，可以通过 AI 的数据分析，主动识别这些“假阳性特征”。这是仪器单独通过电流等信号所无法判断的。“二郎神”系统能将“假不良”误判率降低 20% 以上。
工厂对新技术的保守态度，一向名声在外。AI 在工厂的落地，向来被看成 AI 应用最为艰难的一步。然而面对 AI，最大风险不是向前尝试，而是原地踏步等待。西门子南京工厂的“场景驱动 AI”，大幅度地推进了 AI 技术的落地。西门子南京正在引入一个数字员工Alex，这一AI智能体将在物流部门任职，帮助人类员工高效处理物流后台任务。而具身机器人也在厂内快速学习新技能，跃跃欲试准备进入车间。
“原生数字化工厂”是一种动态进化的生命体，每一个时候，它都在寻找跟数字技术结合的方式。人、机器，软件，还有 AI，都在原生数字化工厂不断重新融合。工厂的能力，每天在迎风增长。
