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你的工廠還在為這些“慢性病”買單嗎？非計劃停機吞噬20%加工成本，每小時流失百萬產值？新品試產反復物理試錯，80%碳排放藏于設計階段？產線調整深陷軟硬件綁定困局，重組效率滯后需求？這份《新型工業化——數字工業世界白皮書》，揭示了企業如何用技術的融合和集成打破各種僵局，實現“零成本試錯、分鐘級重組、全鏈自主進化”突破。同時探討了數字技術如何促進工業創新與發展，成為推動工業向”新“前進的驅動力。數字孿生物理世界的“預言鏡”

作為數字工業世界基礎組件，數字孿生通過集成設計模型、仿真數據、實時傳感器信息，構建全生命周期鏡像，并通過多物理仿真預演現實場景，實現“一次成功”制造，降低試錯成本，減排潛力巨大。

案例介紹

寶馬發動機有限公司集團通過西門子軟件Plant Simulation在不干擾實際工廠運營的前提下，對多種生產規劃方案進行了深入的可行性與盈利性分析。這一做法不僅保證了工廠生產的靈活性，優化了產線吞吐量、緩解生產瓶頸、減少了在制品庫存，更充分驗證了不同的節能策略。 成功實現每年節省300萬千瓦時的電力，每年減少了550噸二氧化碳當量排放量。工業人工智能從“經驗決策”到“數據洞察”

工業AI是數字工業世界的強大引擎，利用其對關鍵工業設備和流程進行預測性與主動性維護，人工智能技術能夠顯著減少非計劃停機時間，并提升流程的穩定性。在工廠環境中，深度學習和強化學習為機器人賦予了認知的能力，使它們能夠應對復雜且不確定的倉庫和生產環境。操作人員無需編程，機器人即可自行執行高級命令。

案例介紹

西門子Industrial Copilot是一款生成式人工智能助手，能夠快速生成復雜的PLC代碼，形成HMI圖形化界面，大大減輕了自動化工程師的工作負擔，減少重復性工作，并顯著縮短了開發周期。此外，操作人員還可以通過自然語言與出現故障的機器的Copilot進行無障礙溝通，共同探討解決方案，為數字工業世界帶來交互體驗上的顯著提升。軟件定義自動化打破IT/OT壁壘

自動化技術是現代工業的基礎，也是推動工業4.0實現的前提。為提升生產力和效率，眾多生產過程已廣泛采用可編程邏輯控制器（PLC）, 數據采集與監控系統（SCADA）等自動化系統替代人工操作，實現了對工業生產流程的自動化控制，顯著增強生產效能。

案例介紹

西門子工易魔方作為⼀款全面的開發工具包，其強⼤功能讓用戶能夠迅速構建靈活多變的柔性生產線，并輕松開發出創新的工業物聯網應用。在西門子數控（南京）有限公司，工程師利用工易魔方將已經具有標準化模塊化的工站進行解耦，打通了工作站和IT系統的聯系，實現了上下游數據的無縫傳輸，將整個產線各個工站都變成了適配于工廠需求的”基礎服務單元“。在這里當發現有一個瓶頸工站需要優化時，不需要修改任何代碼，只需要通過“拖拉拽”就可以完成產線工藝的優化。當需要增加一道工序時，只需要添加這道工序的模塊化工站資源即可完成。