能够自主检测何时需要备件的机器。在运行过程中自行进行质量控制、从而减少检测支出的生产系统。能够自主识别并移动零部件的机器人。此类场景正在逐步成为工业生产中的现实。
这些技术建立在人工智能（AI）和边缘计算等未来技术之上。它们为离散制造业和流程工业带来了巨大机遇，因为它们开辟了新的商业模式和生产力潜力。这使其对于确保工业企业在未来世界中的竞争力不可或缺。
数据是新技术的基础
未来技术将以数据的可获得性为基础。得益于工业的数字化转型，数据正变得日益丰富。西门子的数字化企业产品组合等数字解决方案，已经以虚拟形式呈现工业生产的每一个环节——从产品设计、生产到使用——即所谓的数字孪生。
此外，这些环节之间的数字化互联程度日益提高，从而形成庞大的数据池。未来技术如今使以全新方式分析和利用这些数据池成为可能。
人工智能的例子清楚地表明了这一点。就人工智能本身而言，它并非特别新颖。例如，西门子早在20世纪90年代就已在钢铁厂安装了神经网络。但此后该技术取得了巨大进步。
计算能力已大幅提升。算法变得更加出色。工厂车间的硬件性能更强。数据传输也大幅加快。这意味着，日益增长的可用数据量能够以远超以往的速度被收集和分析，且分析范围更为全面，数据分析也变得更加精密。
为此，我们需要像MindSphere这样的平台，即西门子面向物联网（IoT）的开放式云端操作系统。
让工业做好迎接未来技术的准备
在这样的平台上，用户不仅可以收集和查看数据，还可以运用人工智能算法对其进行分析，并以此提升生产流程的效率。
例如，西门子安贝格工厂的人工智能算法利用铣床数据，判断机床主轴何时接近使用寿命终点、需要更换。这将非计划停机降至最低，每台机器每年可节省约1万欧元的成本。
而且，人工智能不必完全依赖云端的物联网平台运行。得益于性能更强的计算机和更高性能的硬件，它越来越能够直接在工厂车间运行，也就是说，就在机器上运行。
这项技术被称为边缘计算。其优势在于：智能应用可以在现场运行，数据传输路径短，并且几乎可以实时处理数据。此外，与运营相关的数据可保留在本地环境中，得到保护，仅在需要更新人工智能应用时才需连接云端。
边缘计算已在西门子安贝格工厂投入使用，例如用于电路板的质量控制。人工智能算法可以根据生产数据判断哪些电路板可能存在缺陷，从而只需对这些已识别的部件进行X射线检测。这使检测成本降低了约30%。
人工智能还为自主搬运系统开辟了全新的可能性。仅举一例：过去，必须耗费大量时间用已知物体训练机器人，并对每个动作进行精细的定义和编程。
而人工智能使搬运系统能够识别甚至未知的物体，并为其计算最佳抓取点。这一能力被应用于汽车等复杂产品的全自动装配线，这些生产线必须尽可能具有灵活性。为此，机器人还必须能够定位并移动不同的零部件。
这些未来技术已经成为现实。但它们在提高生产的可靠性、效率，以及最重要的灵活性方面，仍具有远为广阔的潜力。唯有如此，才能满足市场对日益定制化、小批量产品的需求，甚至实现批量为一的生产，并且还能够快速、高质量且以具有吸引力的价格完成生产。
未来的成功需要众多参与者协同合作
在此背景下，有一点至关重要：未来技术始终需要研发领域开辟新的路径。只有各行业、各规模的企业在平等的基础上共同合作，这些技术才能成功落地。
关键在于将数字化专长与工业专长相结合。特定行业数十年来积累了对其工业应用的深入认识，这种理解对于在工业环境中应用数字解决方案、人工智能、边缘计算和自主搬运系统而言不可或缺。此外，这一复杂课题还需要来自企业界、科学界和政府的各类参与者共同贡献其技能。
政府必须推动研究、基础设施、IT安全和教育发展
政府需以协调一致的形式、跨越国界提供恰当的监管推动力，这一点十分重要。其中有四个方面尤为关键：
1. 所需要的是一个能够孕育创新的生态系统，具体途径包括支持应用相关的研究和投资。唯有如此，未来技术才能迅速转化为可用的产品。
2. 覆盖全域的IT基础设施和快速的互联网接入是基本要求。工业4.0所需要的不仅是更大的带宽，还包括极快的传输时间，并与最高的可用性相结合。这对工业的未来而言不可或缺。例如，如果一家中小型企业所在地区无法获得充分的互联网接入，它如何能够进入数字化未来？这正是政府需要采取行动的地方。
3. IT安全对工业4.0的成功至关重要。数字化与网络安全必须齐头并进。正因如此，今年早些时候，西门子与多家合作伙伴共同制定了所谓的网络安全信任宪章。其目标是确立达到先进水平的网络安全通用最低标准。目前，该信任宪章已获得16家企业和组织的支持。
4. 各级教育都必须转向适应新的数字化发展。在IT、软件、编程、通信技术、IT安全和数据分析方面拓展的技能，将是未来工业应用不可或缺的。这并非一朝一夕就能培养起来的。我们需要带领当下和未来的员工一同走向这一未来。唯有如此，我们才能充分把握这些未来技术所提供的巨大机遇。
未来技术必须承担社会责任
在这一切之中，技术决不能被孤立地看待。当然，技术必须为企业的经济成功做出贡献。但技术也必须承担社会责任，通过改善人们的生活做出贡献。
归根结底，人始终应当是关注的焦点。人工智能和边缘计算等新技术能够减少人们工作中的失误，并为创造性工作腾出更多空间。但与一些常被提及的观点相反，它们不会取代人。相反，这些技术将使我们能够保持成功，特别是在B2B领域，从而增强我们的商业据点。
