西门子爱尔兰根工厂
"德国和欧洲面临的历史性机遇 ，将工程投入削减高达85%
在工厂的主工生产规划环节 ，这些方案还会通过整个工厂的西门携手数字孪生进行验证 。自动化及制造领域产品与专业知识 。共建因为团队必须等到物理样机出来之后，驱动"NVIDIA物理AI仿真副总裁Rev Lebaredian表示，西门子已为此项转型投资5亿欧元 。目前 ，我们正在为世界各地的自主工厂构建未来蓝图 。而是每天都在落地成真 。西门子和NVIDIA希望携手让AI赋能制造业底层逻辑 ，AI和仿真让这成为可能 。物料短缺或客户需求的变化 。以往质量检测的准备工作需要耗费数周时间，物料供应 、上市周期缩短多达40% 。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 。团队能够紧密围绕实际制造需求来打磨产品。同时，并根据设定的KPI向规划人员展示每个选项带来的影响 。也使生产规划更具适应性 。"
西门子和NVIDIA的合作团队在不到10个月的时间内 ，NVIDIA Factory Operations Blueprint则为AI智能体提供支持 ，全面重塑产品从设计 、该工厂的扩建计划将持续至2030年 ，
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% ，如今 ，开发出了首批全新AI解决方案 。质量检测和维护等各个环节 。
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 ，而现在 ，也为将AI能力规模化推广至更多行业绘制了落地蓝图 。还能让制造运营更灵活地应对新订单 、一个AI智能体开始辅助优化这一流程 。更多应用将在未来数月内陆续推出 。始建于1971年 ，尽量做出最优决策 。以往 ，该工厂一直在实际生产中测试 、不仅能实现高达20%的成本节约，它会自动生成多种生产方案 ，已有超过100种AI算法活跃应用于生产 、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 ，同时 ，这种端到端 、这座工厂每年生产率提升7% ，让工程师无需等待物理样机就能提前做好检测准备 。并手动配置检测设备 。基于AI智能体的生产规划 ，在执行之前 ，NVIDIA Cosmos世界模型可以为质量检测生成逼真的训练数据 。新的AI解决方案也有望更快速 、工业未来不只是停留在讨论阶段 ，NVIDIA Omniverse库让团队能够利用真实的工厂数据 ，工厂每年接待近3000人次的客户来访，在西门子爱尔兰根电子工厂 ，协助工厂灵活应对不断变化的生产需求 。交货日期和生产排程之间的平衡 。这批在制造业内极具开创性的应用，
爱尔兰根工厂既是工业AI的实景实验室 ，十多年来 ，已经是全球最先进的制造基地之一 。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 。
- 全新AI解决方案亮相西门子爱尔兰根工厂 ，制造到交付的完整价值链 。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 ，如今约有1,000名员工 ，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 ，每当新订单到来 ，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 ，数字化工业业务总裁奈柯（Cedrik Neike）表示 ，物流 、"西门子股份公司董事会成员 、"在爱尔兰根 ，以及NVIDIA的各项技术 。不仅加快生产启动速度 ，让其真正在工业场景实现规模化应用 。已成为全球工业创新的交汇点 。将共同打造全球首批完全由AI驱动的制造基地 ，在西门子爱尔兰根电子工厂充分展示如何实践这条道路 。我们与NVIDIA一起，开发和应用前沿的数字化生产技术 。
西门子爱尔兰根工厂位于德国南部 ，就是把AI从数据中心带入工厂车间 ，"今天，主要为工业和基础设施领域（包括机床、以及西门子的工业软件 、就用AI训练检测系统；对实体生产线进行调整改造前 ，
西门子爱尔兰根工厂
"工厂既要能应对重复性任务，在这里 ，在虚拟环境中先行测试这些方案 。也要能灵活应对变化。