盈珑操盘工业“最强大脑”是这样炼成的

以前靠“老师傅” 现在靠“ AI 工匠” 盈珑操盘

作者／ IT 时报沈毅斌

编辑／钱立富孙妍

中国国际工业博览会（以下简称“工博会”）是观察全球工业发展趋势的重要窗口，今年的展会舞台上，“工业 +AI ”无疑是最耀眼的主角。

展馆内，融合人工智能的工业技术纷纷亮出硬核实力：智能工业机器人精准完成高难度复杂生产任务；基于 AI 算法的工业质检系统高效捕捉微米级产品缺陷；利用 AI 对生产流程进行编程与优化。支撑这些技术落地的核心，正是工业企业打造的各类特色 AI 软件。它们如同工业场景的“智慧大脑”，默默驱动着生产全流程的智能升级。

工业制造在“虚实”间穿梭

刷脸支付、碰一碰支付、无人超市……比这些日常零售场景中的科技应用更显“赛博朋克”的是，无人零售与人形机器人智能识别、打包的技术融合。

在西门子展台的一角，一个人形机器人正熟练地扫描商品条形码，再用灵巧的手将商品放入购物袋并打包，整个过程行云流水，仿佛一位经验丰富的收银员。这背后是西门子中国研究院打造的新一代工业数字化融合开发平台“工易魔方”。

尽管智能化技术不断发展，但仓储物流中的拣货、打包等环节仍以人工为主，加上商品种类繁多、订单复杂，传统机械化拣货设备面对多种多样的商品会束手无策。

针对这一痛点，西门子“工易魔方”与灵初智能合作，打造出智能拣货和打包机器人系统。西门子工作人员向《IT 时报》记者介绍，“工易魔方”作为 AI 软件端具有模块化、流程化、柔性智造等特点，能够打通 IT（信息技术）和 OT（运营技术）的数据壁垒，以可视化方式实现工业应用。

具体来看，“工易魔方”负责全流程任务编排与数据流转，流程状态会根据实际数据变化进行动态更新，发出获取订单、拣货完成、等待打包、打包完成等指令，形成“数据——模型——流程——数据”的闭环，配合人形机器人的执行，就能让机器人“理解”场景。

“订单处理速度能提升 50%，单位时间订单处理量提升 30%~40%，综合运营成本可减少 30%。这些指标也会在数据学习中不断改善。”西门子工作人员说。

不止于仓储物流盈珑操盘，在工厂生产制造领域，“工易魔方”还能从“流程指导员”升级为“虚拟建筑师”。其旗下的“工易魔方 · 妙一空间”可将工厂设备、仪器转化为可管理的数字资产，帮助工程师搭建可编程的虚拟 3D 环境，提前验证制造方案的可行性。

“ AI 在此过程中是工程师的得力助手，通过自然语言对话或指令，就能快速生成大致方案，明确所需设备、数量及工序。”西门子工作人员以新能源车电池制造为例介绍道：锂电池生产涵盖制片、卷绕、密封、烘烤、注液等多道工序，其中烘烤环节需配置多少烘烤箱、如何摆放安装？AI 会调用工厂数据资产生成可视化产线场景，并通过虚拟运行验证。

这样既能避免因烘烤箱数量不足导致前道工序堵料，也可防止数量过多与后道工序不匹配，最终实现产量平衡。

车间里的“节能侦探”

某家电子设备生产线上，居高不下的电费曾让能源管理负责人头痛不已，车间里数百台设备 24 小时不停运转，每个月的能耗报表像一本厚厚的天书，手动对比生产日志、设备产数，一套分析至少需要一周，还常常因数据繁杂，弄不清哪些设备是“耗能大户”，哪些环节存在能源浪费。

AI 软件的应用，彻底改变了这一情况。通过对每台设备的电流波动、待机时长等数据的自动抓取和比对，系统能迅速找到异常点。比如，当软件弹出预警，提示某条芯片组装线出现“异常能耗时段”时，工程师可根据 AI 锁定的设备发现，该设备存在既没生产也没停机的“隐形待机”问题。

AI 还能给出具体方案：优化产线流程，将设备从待机模式切换为深度休眠。以往一周的能耗分析，现在几小时就能完成，工程师也可以从烦琐的报表工作中解放出来，从而更专注于落实节能方案。

这便是三菱电机 AI 节能支援软件 EcoAdviser 的真实运用案例。

“这是利用 Maisart AI 技术，将原本模糊的能源浪费问题，变成可精准定位、解决的透明问题。”三菱电机工作人员告诉《IT 时报》记者，第一步就像给设备装上“能源显微镜”，从所收集的海量运行数据中自动揪出典型的能源浪费——比如设备启动时的“立上时间损失”、停机前的“立下时间损失”、辅助设备空转的消耗、设备闲置时的“非运行率”，以及单位产出对应的“能源原单位”。不同于过去靠人工估测，AI 会对这些浪费进行定量分析，让用户清晰看到“哪里浪费了、浪费了多少”。

更关键的是，AI 还能充当“节能侦探”，主动追溯浪费背后的原因。从日期、时段、生产订单等数据里，梳理出与浪费关联度最高的因素，比如“每周一上午设备启动慢”“某批次生产时设备能耗异常”，并按影响程度排序，甚至提前预估改善后能省多少，帮用户把精力聚焦在最该解决的重点问题上。

如果对改善效果心里没底，用户只需选定节能措施实施的前后区间，系统就会自动对比两个阶段的核心数据，从电力消耗量、电费金额到能源损失占比，用直观的数据差展现措施到底有没有用、效果有多好。

此外，软件还配备了“定制化能源仪表盘”，管理者可以根据需求选择饼图、排名图、时间序列图等可视化图表，来快速获取关键信息。

给机床装上“ AI 大脑”

在交大智邦的展台，全球首台智能体机床 μ AI 正上演一场无人干预的精密“制造秀”。只见工作人员在操作屏上选定目标模型，并设定好刀具的角度、精度，机床便开始转动，刀具从一开始的“胡乱”切割逐渐形成有规律的路径。

“这个过程就像 AlphaGo 下棋一样，通过策略网络、强化学习等技术，一步步分析最优路径。”交大智邦工作人员王成瀚告诉《IT 时报》记者，智能体机床 μ AI 由机床本体、AI Agent 和世界模型三部分组成。以往，机床的操作与工艺规划高度依赖技术工人的个人能力和经验积累，不同工人加工出的零件质量可能参差不齐，且培养熟练的技术工人需要耗费大量的时间和成本。