边缘计算及人工智能，西门子加强工厂自动化业务未来布局

一场突如其来的疫情打乱了不少企业的规划，但面对未来的业务发展，工业巨头西门子已在战略布局方面做好了准备。

“我对中国自动化市场充满信心！” 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（Joerg Westerholt）在日前举行的2020西门子工厂自动化线上媒体沙龙上如是表示，“中国是西门子的全球第二大市场，对于工厂自动化业务来说中国则是全球最大的市场。”

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

卫岳歌的信心，除了源于对中国广阔市场前景的看好，还源于西门子在工厂自动化领域全面、创新的产品组合，领先的市场地位和品牌知名度，以及在产品端对未来业务的战略布局。

领先的产品组合引领中国及全球工厂自动化市场

通过一系列的剥离和重组，西门子目前主要专注于电气化、自动化、数字化来构建完整的价值链。在卫岳歌看来，这是一个递进的关系，没有电气化就没有自动化，没有自动化也不能谈数字化，而西门子整体的战略布局以及产品组合覆盖了从控制器、驱动器到软件的全系列产品，可以为不同行业客户提供完整的数字化解决方案。

具体到工厂自动化业务，卫岳歌表示，“基于全集成自动化（TIA）的领先产品组合，西门子为客户创造了最高价值，无论是在全球还是在中国，，我们的市场占有率都是第一。”

他介绍，拥有60多年历史的西门子SIMATIC产品家族，包括PLC、IPC、HMI、远程IO等，提供了各种低端到中高端的不同品类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复杂的解决方案。不仅如此，西门子提供了一个统一的组态平台-TIA博途，而开放的PROFINET通讯协议，不仅能够连接西门子所有支持PROFINET的设备，也支持具有PROFINET接口的第三方设备进行互联，同时，西门子还为客户提供覆盖硬件端和软件端的纵深防御网络与信息安全解决方案。此外，西门子也提供能源管理的整体解决方案，帮助客户降低运营成本，并进一步改善环境。

西门子SIMATIC产品家族

数字化正深刻地改变着世界，通过数字化赋能企业运营并创造价值已是大势所趋。对此，西门子在数字化浪潮下推行了一系列卓有成效的战略转型，并通过对自身数字化转型的经验和行业专长，帮助更多企业迈上数字化转型道路。

谈到这点，卫岳歌指出：“西门子能够为客户提供包含产品数字化双胞胎，生产数字化双胞胎，以及到性能数字化双胞胎在内的虚拟和现实的完整的解决方案。”他解释，虚拟和现实的结合是一个持续改善的闭环过程。在真实的生产过程中如果发现产品存在问题，就可以在虚拟端对产品设计进行修改，同时再反馈到真实生产过程中，反之在虚拟端出现问题，也可以根据实际生产时得到的数据反馈来改善原有设计。这样能够大大减少产品设计以后调整的时间，进一步加快上市时间。例如，这次疫情期间，有很多设备供应商使用了西门子的“数字化双胞胎”，在虚拟环境下对口罩设备进行设计和调试，快速满足了市场需求。

“我们不仅能够为大型企业提供全厂级数字化解决方案，同时我们对OEM设备制造商或小型应用也能够提供数字化产品。” 卫岳歌强调说，“西门子正是凭借全面、创新的产品组合成为了客户值得信赖和首选的合作伙伴。”

思考工业未来：边缘计算融合人工智能让最好变得更好

作为一家技术驱动型企业，西门子从未停止对新技术的探索和追求。

随着5G、大数据、区块链、人工智能、云计算、边缘计算等新技术的快速发展，新的产业形态和工作方式逐步涌现，为企业更好地运用新技术打造新商业模式，参与未来竞争提供了强大推动力。“新技术的发展日新月异，但我们认为所有技术都要为客户创造价值才有意义。” 卫岳歌说，“我们一直在思考工业的未来，关于工业未来的解决方案，西门子会侧重放在边缘计算及人工智能上。”

在这次媒体沙龙上，卫岳歌和西门子（中国）有限公司数字化工业集团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也重点介绍了西门子在边缘计算与人工智能领域的研究和应用。

作为IT和OT融合交汇的关键点，卫岳歌指出，“边缘计算将云端优势带到了现场层，保护了敏感数据的信息安全。通过边缘计算，我们可以在工业现场层进行很多数据计算，使工业控制领域得到进一步延伸和拓展。”

王超博士进一步解释，“没有边缘计算前，在工厂车间层级进行相关应用的开发和维护成本非常高，企业需要有非常专业的技术，才能将OT和IT进行融合。而边缘计算则提供了一个平台，能够让工程师在车间层级开发出新型应用，例如数据分析、质量检测、预测性维护等。”

西门子（中国）有限公司数字化工业集团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

目前，西门子可以提供专业化的边缘计算应用设备，在这个设备上可以为不同类型的客户提供不同类型的边缘应用；应用开发时，若需要高阶语言或高阶框架，西门子可以在后端完成，也可以在后端注册、管理，同时将其下发到本地的边缘计算设备上,由此搭建了三层体系架构：边缘管理、边缘设备、边缘应用。三层体系均可以根据客户需求进行弹性部署。

边缘计算不仅对企业开发和维护带来了成本和效率上的改进，同样也提供了一个非常好的载体，“在这个载体上，我们会思考什么样的应用未来会变成边缘计算上的主流应用或更好的服务性应用，这就是人工智能所带来的优势。过去在工厂层级，我们特别关心员工执行的效率和准确率，现在通过人工智能自我学习的手段，可以让这件事变得更加简单、直接和高效。”王超博士说道。

西门子也为客户提供了不同类型的人工智能硬件，例如神经网络计算单元TM NPU。该单元可以直接在西门子S7-1500和ET 200MP之外附加一个模组，这个模组与现有的PLC进行相应连接。它内置了高性能的人工智能计算推演的芯片，可以基于神经网络去对相关数据进行现场层级的分析和推演，同时通过标准USB和以太网接口与各种传感器进行连接，而且可以通过TIA博途和人工智能开发工具进行开发，实现不同类型的人工智能应用。

而工业人工智能和边缘计算的融合，可以产生更大的化学效应。“边缘计算为人工智能模型算法的更新和迭代节省操作成本，底层数据的获取更加便捷直接，分析效率也得到提升，所有数据都在现场端本地低时延分析处理，更加安全可靠，使得开发新型人工智能应用也愈发简单和轻松。”王超博士如是阐述。

以西门子工业自动化产品（成都）有限公司为例，该工厂生产的PLC产品中会用到大量的PCB板，为保证质量，工厂配备了自动化光学检测系统来确保产品没有任何缺陷流入市场，但最终发现有百分之八十是“假错”，为了避免由此产生的不必要成本浪费，需要大量的人力进行复检。现在，西门子在现场部署边缘计算系统，并应用人工智能技术对“假错”进行甄别，可以降低至少75%的人工复检成本，同时不会产生“真错”逃逸，实现100%的质量保障。

“人工智能和工业边缘计算可以使最好的自动化变得更好，二者的叠加结合可以实现1+1大于2的效应。”王超博士总结道。

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