Репортаж от Wedoany，В ходе Всемирной конференции по искусственному интеллекту 2026 года немецкая компания Siemens впервые представила на китайском рынке Eigen Engineering Agent, а также впервые продемонстрировала программное обеспечение для оркестровки промышленного ИИ Intelligence Center X. Ключевой момент этого запуска заключается не просто в добавлении двух программных продуктов ИИ, а в дальнейшей интеграции искусственного интеллекта в такие конкретные звенья, как автоматизированное проектирование, управление производственными линиями, конфигурация оборудования, экспериментальные разработки и эксплуатация инфраструктуры, превращая промышленный ИИ из вспомогательного аналитического инструмента в производственную систему, способную участвовать в выполнении инженерных задач.
Сяо Сун, глобальный исполнительный вице-президент Siemens, председатель, президент и главный исполнительный директор Siemens China, отметил, что обрабатывающая промышленность Китая обладает полным спектром отраслей, глубокой промышленной базой и высокой скоростью внедрения технологий. Чтобы промышленный ИИ действительно стал производительной силой, ключевым является не просто подключение универсальных моделей, а объединение отраслевых знаний, данных оборудования и инженерных процессов, позволяя ИИ войти в реальные производственные сценарии и постепенно перейти от точечного применения к масштабному развертыванию.
Eigen Engineering Agent — это ИИ-агент, разработанный Siemens для промышленной автоматизации. В отличие от универсального ИИ, который может только отвечать на вопросы или генерировать текст, Eigen может автономно декомпозировать задачи, планировать этапы выполнения, генерировать управляющие программы, выполнять системную конфигурацию и проверять результаты в соответствии с требованиями проекта автоматизации. Его инженерные возможности включают генерацию кода PLC, разработку человеко-машинного интерфейса HMI, конфигурацию параметров приводов и поддержку конфигурации проекта.
В традиционных проектах автоматизации инженерам необходимо отдельно выполнять написание логики управления, настройку параметров оборудования, разработку интерфейса и системное тестирование в соответствии с требованиями производственной линии, причем разные этапы требуют многократной проверки и доработки. Eigen пытается объединить эти разрозненные задачи в непрерывный инженерный процесс, позволяя ИИ генерировать решения на основе требований проекта, а также постоянно проверять и оптимизировать их в ходе выполнения. Siemens заявляет, что этот агент может повысить эффективность выполнения соответствующих задач в 2–5 раз, эффективность проектирования — на 50%, а качество решений — на 80%, позволяя инженерам уделять больше времени архитектуре системы, технологическим решениям и принятию решений по безопасности.
На выставке Siemens совместно с китайской компанией Beichen Recycling продемонстрировала прототип интеллектуальной системы разборки аккумуляторных модулей. Оборудование разработано на основе комплексного решения автоматизации TIA и программного обеспечения для механического моделирования NX MCD, а также интегрировано с Eigen Engineering Agent. Оно способно распознавать различные типы аккумуляторных модулей и после ручной проверки выполнять автоматическую разборку.
Отработанные аккумуляторные модули различаются по структуре, способу соединения и внутреннему состоянию, поэтому полностью полагаться на фиксированные программы для адаптации к разным продуктам сложно. Данный прототип, используя совместную работу ИИ-распознавания, механического моделирования, человеко-машинного взаимодействия и системы автоматического управления, связывает распознавание модулей, подтверждение траектории разборки и действия оборудования, снижая риски безопасности, связанные с прямым контактом человека с внутренними компонентами аккумулятора. В настоящее время проект представлен в виде прототипа; для перехода к масштабному применению необходимо дальнейшее подтверждение точности распознавания, такта разборки и способности адаптироваться к различным структурам модулей.
Intelligence Center X, впервые представленный в Китае, берет на себя унифицированную оркестровку и управление эксплуатацией промышленных приложений ИИ. Это программное обеспечение может интегрировать внутренние данные, модели и рабочие процессы предприятия, предоставляя среду развертывания для различных приложений и агентов ИИ. Его роль заключается не в замене существующих производственных систем предприятия, а в объединении ранее разрозненных источников данных, бизнес-процессов и ручных задач, позволяя ИИ получать информацию, необходимую на производственной площадке, и участвовать в обработке повторяющихся задач и решении производственных проблем.
Siemens сообщает, что Intelligence Center X уже применяется у первых глобальных корпоративных партнеров, позволяя снизить нагрузку от некоторых повторяющихся ручных операций на 95%, а эффективность решения производственных проблем повысить на 85%. Реальная ценность такого программного обеспечения зависит от наличия у предприятия полной базы данных, интерфейсов оборудования и стандартизированных процессов. Только когда производственное оборудование, системы управления, бизнес-программное обеспечение и записи о действиях персонала смогут взаимодействовать друг с другом, ИИ-агенты смогут перейти от простых ответов на вопросы к выполнению реальных производственных задач.
В области наук о жизни Siemens продемонстрировала решение «Цифровая лаборатория», которое объединяет возможности анализа данных и моделирования с платформой gPROMS для унифицированного управления экспериментальными данными, процессами и командной работой в разработке лекарств. Это решение направлено на устранение проблем разрозненности экспериментальных данных и неэффективности связи между процессами; ожидается, что оно позволит сократить общий цикл экспериментов примерно на 30%, а первоначальные затраты на исследования и разработки — примерно на 20%.
В сфере производства потребительских товаров Siemens продемонстрировала решение gPROMS для цифровых двойников процессов и промышленный ИИ-контроллер Flamingo. Flamingo может использовать исторические производственные данные и опыт персонала для моделирования ключевых факторов, влияющих на качество продукции и стабильность производственной линии, а также непрерывно корректировать технологические параметры в зависимости от изменений сырья. В настоящее время эта система уже применяется на нескольких предприятиях пищевой промышленности для повышения адаптивности производственного процесса к колебаниям сырья и изменениям условий работы.
В автомобилестроении Siemens внедряет промышленный ИИ в такие звенья, как разработка автомобиля, планирование производственной линии, гибкое производство и контроль качества. На этапе проектирования и разработки можно использовать Tecnomatix (цифровые двойники), стандартизированное управление SICAR и технологию гибкого производства SIMOVE для моделирования производственных процессов и действий оборудования. На этапе производства система визуального контроля качества Inspekto AI может выявлять дефекты деталей автомобиля, снижая вероятность пропусков и ошибок при ручном контроле.
Промышленный ИИ также распространяется на инфраструктуру зданий, промышленных парков и центров обработки данных (ЦОД) для интеллектуальных вычислений. В отеле Crowne Plaza Shanghai Yingyi в Китае система интеллектуального управления охлаждением AI BOX была подключена к системе автоматического управления холодильной установкой. Развертывание было выполнено за 3 дня без нарушения нормальной работы отеля и позволило добиться дополнительной экономии энергии на 7%.
В проекте «Углеродно-нейтральный завод» китайской компании Sichuan CRUN Co., Ltd. интеллектуальная платформа управления энергопотреблением и углеродным следом Smart ECX, управляемая ИИ, соединила данные об энергопотреблении парка и системы работы оборудования, что позволило снизить затраты на энергопотребление парка на 30%, повысить общую энергоэффективность до более чем 90% и сократить выбросы углерода на 64 000 тонн с момента начала эксплуатации системы. Ее суть заключается не в отдельном прогнозировании энергопотребления, а в непрерывной корректировке режима работы парка на основе нагрузки оборудования, использования энергии и производственных потребностей.
Проект углеродно-нейтральной вычислительной базы Ulanqab китайской компании CFC Data демонстрирует сочетание промышленного ИИ с инфраструктурой электропитания ЦОД. Siemens предоставила для этого проекта распределительное оборудование, включая шкафы среднего напряжения NXAirS и низковольтные шкафы SIVACON S8, для обеспечения электроснабжения серверов, систем охлаждения и другого электромеханического оборудования. С ростом плотности мощности центров обработки данных ИИ развертывается не только на серверах, но и начинает использоваться для мониторинга и оптимизации систем электропитания, охлаждения и энергопотребления.
Вышеупомянутые применения показывают, что внедрение промышленного ИИ формирует два пути: первый — непосредственное участие ИИ в программировании PLC, конфигурации оборудования, управлении технологическими процессами и контроле качества; второй — объединение данных, моделей и бизнес-процессов предприятия через единую платформу, позволяющее различным ИИ-агентам совместно работать в производственной системе. Первый определяет, можно ли ускорить выполнение отдельных инженерных задач, второй — сможет ли ИИ расшириться от локальных пилотных проектов до целых производственных линий и промышленных парков.
В настоящее время открытая цифровая бизнес-платформа Siemens Xcelerator насчитывает в Китае более 600 000 зарегистрированных пользователей, более 500 партнеров по экосистеме и объединяет более 800 продуктов и решений. 18 июля Siemens проведет презентацию Eigen Engineering Agent в Шанхайском всемирном выставочном центре и официально запустит этот продукт в продажу на рынке.
