西门子作为能够为客户提供覆盖评估、咨询、集成、实施与数据服务一站式完整数字化解决方案的企业，5月7日在“2020西门子工厂自动化线上媒体沙龙”上提出：工业人工智能和工业边缘计算的结合，能够让当前*好的工业自动化变得更好。

 

人工智能和边缘计算的融合

 

西门子（中国）有限公司数字化工业集团副总裁兼工厂自动化事业部总经理卫岳歌

 

云端和边缘端到底有怎样的区别？西门子（中国）有限公司数字化工业集团副总裁兼工厂自动化事业部总经理卫岳歌这样诠释：“工业边缘计算将云端的优势带到了现场层。”一些具有代表性的OEM厂商不希望把所有生产数据上传到云端，主要基于两个原因：一是庞大的数据量。客户不想一下子把工厂或者设备所有数据都上传到云端。二是数据的安全性。客户不想轻易将很多敏感的生产数据和质量数据上传到公有云端。西门子将工业人工智能和工业边缘计算相结合恰恰解决了用户的这些顾虑。“通过边缘计算技术，我们可以在工业现场层进行很多数据计算，如预测性维护、质量检测等，将这些任务下沉到工业现场层。从而使工业控制领域得到进一步延伸和拓展。”卫岳歌表示，“对于数字化而言，西门子不仅能够为整个工厂提供全面数字化整体解决方案，同时对OEM设备制造商或小型应用客户可提供量身定制的解决方案。”

 

西门子（中国）有限公司工厂自动化事业部未来自动化技术与业务孵化器部门经理王超博士介绍，在没有工业边缘计算之前，在工厂车间层级相关应用开发和维护成本非常高。工程师要有非常专业的技术，把自动化技术和IT技术进行相应融合，才可以在这个层级开发出比较好的应用。现在工业边缘计算提供了一个好平台，它可以让工程师在车间层级开发出更新型的应用，如数据分析应用、质量预测类应用等。它带给企业的优势：车间层级进行相关新应用开发和维护成本大幅度降低。边缘计算价值更多是在应用开发和运营过程中，人工智能则是在生产过程中产生直接收益。“人工智能和边缘计算两者结合将产生什么效应？毋庸置疑是1+1可以大于2的效应。首先边缘计算把云计算的很多优势带到了车间层级，提供了很好的开发和部署的环境，而人工智能在底层应用的时候，它的算法模型经常需要迭代和升级，边缘计算可以很好地支撑起应用分发和模型迭代。其次人工智能在本地进行数据分析和处理时需要做相应的数据采集，而西门子的边缘计算已经提供了较完善的数据采集能力，可以直接把底层数据供给人工智能。*后人工智能在边缘计算端运行，保证很多敏感过程执行数据在本地端进行推演，这样可以减少很多敏感数据的外泄。”王超表示，“工业边缘计算叠加工业人工智能之后，可以对现有的自动化产生大幅度提升，在车间层级更好地实现各种新型智能化应用。”

 

西门子思考工业未来

 

数字化需求来自于市场。中国企业对于不断升级和转型的需求来基于有更快的速度、更好的灵活性、更好的质量和更高的效率，以及新设备、新产品迅速推向市场。西门子能够为其提供完整的数字化解决方案。“从产品的‘数字化双胞胎’到生产的‘数字化双胞胎’以及到性能的‘数字化双胞胎’都能够提供一个完整的虚拟和现实的解决方案。我们通过一些工业软件在电脑中3D设计虚拟的PLC，在软件中调整它的外观和参数，完成虚拟产品设计后可以马上设计虚拟产线，并将我们想生产PLC的工位和设备在这个虚拟环境中模拟出来，通过虚拟PLC的方式把虚拟产线的控制方案在虚拟的PLC里面做一个虚拟的调试。完成所有虚拟平台和真实平台的互相整合需要一个完整的协作平台即Teamcenter，无论是虚拟端还是真实端的数据、设计参数、质量参数、工艺参数等都已经集成在Teamcenter协作平台当中。虚拟和现实的结合作为闭环持续改善过程，如果在真实生产过程中发现产品问题，可以在虚拟端把产品设计进行修改并回馈到真实的生产过程中。反之如果在虚拟端出现问题，可根据实际生产时的数据反馈来持续改善我们的设计。”

 

西门子主要专注于电气化、自动化、数字化来构成完整的价值链。西门子整体战略布局以及产品组合能够为客户提供从控制器、驱动器到软件的全产品服务，为各个不同的垂直行业提供完整的解决方案。拥有60年历史的西门子SIMATIC品牌家族里，可编程逻辑控制器（PLC）能够提供各种低端到中端到高端的不同品类PLC产品以符合不同客户的应用，覆盖从简单的OEM设备应用如制鞋、注塑、纺机等，到为整个电池生产和食品饮料生产线提供自动化解决方案。无论PLC、人机界面HMI，还是远程IO等设备，*后都需要通过工业软件进行编程组态，对于SIMATIC家族来说，西门子提供了惟一一个统一的组态平台TIA博途平台。工业通信