Siemens и NVIDIA испытывают два рабочих процесса с промышленным ИИ в реальном производстве на заводе электроники Siemens в Эрлангене, Германия. Первый готовит визуальный контроль новых печатных плат с помощью изображений, созданных на основе цифровых двойников. Второй предлагает производственные графики, которые специалисты по планированию могут сравнивать и проверять в симуляции завода. Siemens представила эти разработки 19 октября как шаг к автономному производству, одновременно назвав Эрланген площадкой разработки и испытаний.

Это различие важно для производителей, рассматривающих подобные системы. Описанные процессы нацелены на два конкретных источника задержек: ожидание физической платы до подготовки контроля и сопоставление производственных планов при изменении заказов или материалов. Siemens описала процесс и его возможные преимущества, но не опубликовала исследование, позволяющее внешним наблюдателям оценить экономию или работу систем на других заводах.

Контроль можно подготовить до появления первой платы

Завод в Эрлангене выпускает промышленные приводы и преобразователи частоты, содержащие сборки печатных плат. Согласно сообщению Siemens от 19 октября, раньше подготовка контроля новой сборки предполагала ожидание физического прототипа, затем обучение систем машинного зрения и настройку контрольного оборудования. На это могло уйти несколько недель.

В новом процессе цифровой двойник проектируемой платы служит основой для создания фотореалистичных изображений, используемых при подготовке контроля. Информационный лист мероприятия Siemens сообщает, что модели мира NVIDIA Cosmos помогают генерировать изображения плат с возможными дефектами и без них. Инженеры могут использовать эти изображения для обучения контрольного оборудования ещё до появления физического прототипа. В сообщении создание изображений приписывается NVIDIA Cosmos; обучающие данные, охват дефектов и частота ошибок полученной системы контроля не раскрываются.

Siemens утверждает, что такая виртуальная подготовка производства может сократить объём инженерных работ до 85%, а время вывода на рынок — до 40% для новых сборок плат. Это потенциальные преимущества, о которых сообщает сама компания. Для двух показателей не приведены ни протокол сравнения, ни независимо подтверждённый результат. Их не следует понимать как измеренное улучшение для каждого продукта, внедряемого в Эрлангене.

Агент предлагает планы, а выбирают люди

Второй процесс касается планирования производства. Новый заказ может изменить баланс мощности линий, доступности материалов, затрат и сроков поставки. Siemens заявляет, что агент ИИ создаёт несколько сценариев и показывает их влияние с помощью определённых ключевых показателей эффективности. Планировщики сравнивают варианты и выбирают план; затем перед реализацией предложение проверяется на цифровом двойнике завода. В информационном листе названы Siemens Intelligence Center X Agents, созданные с NVIDIA Factory Operations Blueprint, а проверка описана как симуляция на основе физических законов. Согласно сообщению, библиотеки NVIDIA Omniverse поддерживают виртуальные испытания с реальными заводскими данными.

Это более узкое описание, чем завод, самостоятельно принимающий операционные решения. Открытые материалы описывают предложения агента, проверку в симуляции и человеческий надзор. В них не сказано, что система самостоятельно утверждает графики, меняет настройки оборудования или управляет площадкой в Эрлангене без планировщиков. По словам Siemens, такой подход к планированию может обеспечить экономию затрат до 20%, включая капитальные затраты и затраты на срочные работы, указанные в информационном листе. Компания не предоставила публичную базу сравнения, период измерений или независимый аудит этой оценки.

Большая перемена

Объявленное в январе партнёрство поставило цель создать адаптивные производственные площадки, полностью управляемые ИИ, начав с Эрлангена как образца. Октябрьское обновление описывает два конкретных процесса, которые совместно разрабатываются и испытываются в реальном производстве: синтетические изображения плат для подготовки контроля и агента, чьи варианты планирования проверяют на двойнике завода до того, как люди начнут действовать. Практическая перемена состоит в том, что команды могут виртуально подготовить и рассмотреть некоторые решения до поступления физической платы или изменённого производственного плана на линию.

Для других производителей Эрланген показывает, где Siemens и NVIDIA применяют эти инструменты, а не доказывает работоспособность автономной фабрики в большом масштабе. Воспроизведение процессов зависело бы от точных моделей изделий и завода, производственных данных, валидации контроля и местных механизмов управления операциями. Компании не опубликовали достаточно данных о внедрении или результатах, чтобы установить стоимость, надёжность или переносимость подхода за пределы описанной площадки. BIG CHANGE не испытывал ни один из двух процессов.

Источники и дополнительные материалы