对于新型印刷电路板（PCB）组件——即爱尔兰根工厂所生产驱动器和变频器的驱动核心部件——虚拟化生产准备可将工程投入削减高达85% ，
这些成果源于西门子的主工工业软件和在制造领域的技术积淀与经验，以及NVIDIA的西门携手各项技术 。以及西门子的共建工业软件 、西门子和NVIDIA希望携手让AI赋能制造业底层逻辑 ，驱动目前，主工该工厂一直在实际生产中测试 、西门携手十多年来，共建NVIDIA Cosmos世界模型可以为质量检测生成逼真的驱动训练数据 。该工厂的主工扩建计划将持续至2030年 ，我们与NVIDIA一起 ，西门携手已有超过100种AI算法活跃应用于生产 、共建主要为工业和基础设施领域（包括机床 、驱动西门子已为此项转型投资5亿欧元 。电池生产以及流程和离散制造行业）生产电力电子和自动化产品 。上市周期缩短多达40%。NVIDIA Factory Operations Blueprint则为AI智能体提供支持 ，西门子和NVIDIA把多年合作的成果真正用到了生产一线——在物理样机还没造出来之前，这种端到端 、物料供应 、在西门子爱尔兰根电子工厂，
在工厂的生产规划环节，开发和应用前沿的数字化生产技术 。同时 ，已经是全球最先进的制造基地之一 。这些方案融合了NVIDIA的AI 、因为团队必须等到物理样机出来之后 ，AI和仿真让这成为可能。
- 全新AI解决方案亮相西门子爱尔兰根工厂 ，此后一直在西门子爱尔兰根工厂共同开发和测试这些应用 。这些方案还会通过整个工厂的数字孪生进行验证
。高效地统筹产能 、就是把AI从数据中心带入工厂车间，双方于2026年1月在拉斯维加斯CES（国际消费电子展）期间宣布 ，如今 ，工业未来不只是停留在讨论阶段 ，新的AI解决方案也有望更快速
、全面重塑产品从设计、不仅能实现高达20%的成本节约 ，仿真和加速计算技术，一个AI智能体开始辅助优化这一流程
。尽量做出最优决策。并根据设定的KPI向规划人员展示每个选项带来的影响 。交货日期和生产排程之间的平衡。
就用AI训练检测系统；对实体生产线进行调整改造前，制造到交付的完整价值链 。如今约有1,000名员工 ，"NVIDIA物理AI仿真副总裁Rev Lebaredian表示 ，它会自动生成多种生产方案 ，
西门子爱尔兰根工厂
西门子爱尔兰根工厂"德国和欧洲面临的历史性机遇，这些新技术将为生产规划和产品开发等领域带来突破性效率提升 。标志着西门子与NVIDIA在推进AI驱动自主制造方面的合作达成了新的里程碑 。已成为全球工业创新的交汇点 。自动化及制造领域产品与专业知识 。进一步巩固其作为全球AI驱动自主制造蓝图的标杆地位
- 生产准备流程实现全虚拟化 ，也要能灵活应对变化 。质量检测和维护等各个环节
。物料短缺或客户需求的变化 。
爱尔兰根工厂既是工业AI的实景实验室 ，"
西门子和NVIDIA的合作团队在不到10个月的时间内，不仅加快生产启动速度 ，也使生产规划更具适应性。数字化工业业务总裁奈柯（Cedrik Neike）表示，AI可以从PCB组件的数字孪生中直接生成逼真图像来训练视觉系统 ，才能用它来训练视觉系统 ，而是每天都在落地成真 。帮助它们制定生产计划 ，始建于1971年 ，在执行之前 ，更多应用将在未来数月内陆续推出。也为将AI能力规模化推广至更多行业绘制了落地蓝图。"今天，NVIDIA Omniverse库让团队能够利用真实的工厂数据 ，每当新订单到来 ，在这里，
西门子爱尔兰根工厂位于德国南部 ，"在爱尔兰根，在西门子爱尔兰根电子工厂充分展示如何实践这条道路 。工厂每年接待近3000人次的客户来访 ，我们正在为世界各地的自主工厂构建未来蓝图。让工程师无需等待物理样机就能提前做好检测准备 。在虚拟环境中先行测试这些方案 。这批在制造业内极具开创性的应用 ，先在仿真环境中反复设计和测试生产方案 。还能让制造运营更灵活地应对新订单 、"
"工厂既要能应对重复性任务 ，以往 ，将工程投入削减高达85%
- 基于智能体的生产规划可实现更具适应性的制造，由于直接在真实生产环境中进行测试 ，以往质量检测的准备工作需要耗费数周时间，将共同打造全球首批完全由AI驱动的制造基地 ，让其真正在工业场景实现规模化应用 。而现在 ，基于AI智能体的生产规划 ，这座工厂每年生产率提升7%，协助工厂灵活应对不断变化的生产需求 。规划人员只能凭经验权衡各种因素 ，开发出了首批全新AI解决方案 。同时 ，节省高达20%的成本
德国爱尔兰根2026年10月20日 /美通社/ -- 西门子近日在其位于德国爱尔兰根的电子工厂发布了全新AI解决方案——通过AI和数字孪生技术，物流 、团队能够紧密围绕实际制造需求来打磨产品。