4月14日，西门子正在与微软合作，使用生成式人工智能工具来改进其工业工作流程中。
微软的生成人工智能工具库包括人工智能代码生成，将用来加速和简化西门子的设计、工程、制造和运营流程。两家公司计划使用人工智能来加强西门子团队之间的沟通，加快代码编写速度，以帮助工程师更快地完成工作。这有望提高西门子员工的效率和生产力。
一款适用于 Microsoft Teams 的全新 Teamcenter 应用程序将于今年晚些时候亮相，服务工程师将使用该应用程序使用自然语音记录和报告产品设计或质量问题。该应用程序可以解析非正式演讲以自动创建总结报告，然后将其发送给适当的团队成员。员工可以用他们喜欢的语言记录他们的观察结果，然后使用 Microsoft Azure AI 将其翻译成公司的语言。
西门子和微软还在合作开发可编程逻辑控制器 （PLC） 的代码生成工具，可编程逻辑控制器是控制全球工厂大多数机器的工业计算机。ChatGPT 将用于通过自然语言输入生成 PLC 代码，公司认为这将有助于维护团队更快地识别错误。
两家公司还在研发能够更好地发现生产缺陷的系统。通过结合微软Azure机器学习和西门子的Industrial Edge，相机和视频捕获的图像可以由ML系统分析，并用于在车间构建和监控AI视觉模型。
人工智能算法在制造业中的应用，不仅可以提高生产效率，降低生产成本，还可以改善产品质量和生产安全。西门子和微软的合作进一步推动了AI在制造业的加速落地和应用。
PART1
生产过程控制
在制造业中，精细化的生产过程控制是至关重要的。人工智能算法可以对生产过程进行实时监测和控制，帮助厂商避免生产过程中的错误和缺陷。
例如，利用深度学习算法对珍珠奶茶的制作过程进行建模，可以实时检测每一个环节的质量，预测下一个倒入步骤的时间和量，并根据不同的补偿机制调整控制参数，从而获得更加稳定和高质量的珍珠奶茶。
PART2
质量控制
在制造业中，质量是一切的核心。人工智能算法可以通过模拟与异常检测的技术，对制造过程中的每个环节进行监测和控制，从而及时发现可能存在的质量问题。例如，基于人工神经网络的图像识别技术，可以对制造过程中的每一件产品进行检测。对于存在问题的产品，可以及时进行后续处理，从而降低不合格品的数量和生产成本。
设备维护和监测也是制造业中的一个关键环节。人工智能算法可以通过对生产过程中的数据进行分析和处理，对设备的正常运行情况进行预测和监测，从而降低设备故障的可能性。例如基于机器学习的压力传感器监测系统，可以对设备的压力情况进行监测，及时发现异常情况。同时该系统还可以对不同时间段的数据进行分析比较，从而预测可能存在的故障，为工厂提供针对性的维护和保养方案。
随着人工智能技术的发展，无人化生产也将成为制造业发展的趋势之一。利用机器学习和深度学习等技术，可以使制造流程自动化，工厂生产效率得到极大提高。例如，基于神经网络的无人化车间系统，可以对整个生产过程进行自动化控制，包括协调机器人、自动调度等多个环节。这种工厂可以实现一体化生产，提高效率，并且降低生产成本。总之，人工智能算法在制造业中的应用是非常广泛的。无论是在生产过程控制、质量监测、设备维护监测还是在无人化生产等方面都发挥了重要作用。未来，人工智能技术将成为制造业的重要推动力量。
