西门子与蒂森克虏伯（thyssenkrupp）通过人工智能（AI）技术的引入，解决全球制造业中日益严峻的技能工人短缺问题。具体来说，西门子开发了一款名为工业副驾驶（Siemens Industrial Copilot）的AI驱动系统，旨在帮助工程师和操作人员优化制造过程、减少编程难度、提高生产效率。该系统是通过与微软合作开发，基于微软的Azure OpenAI服务以及GPT-4模型，集成了生成式人工智能的强大功能。
1. 工业副驾驶系统的核心功能
西门子工业副驾驶系统分为两个主要模块，分别是：
- 工程副驾驶（Engineering Copilot）：该模块的主要功能是协助工程师编写控制工业设备的自动化代码。这一功能极大地降低了编程的复杂性，使得没有太多编程经验的工程师也能胜任高难度的自动化任务。工程副驾驶不仅帮助工程师更快地生成代码，还能够根据生产线需求实时优化代码，提升效率。
- 操作副驾驶（Operations Copilot）：这个模块侧重于帮助工人在生产过程中进行实时问题诊断和解决。操作人员可以通过输入文本或使用语音与机器互动，当某个生产环节出现问题时，工人可以向副驾驶系统询问故障的原因，AI将快速给出诊断结果，并提供修复建议。这个过程大大提高了操作人员的工作效率，减少了由于技术问题导致的生产停滞。
这两大功能模块的协同作用不仅使得制造业中复杂的自动化任务更加简单，而且能显著提升工厂的整体生产力水平。
2. 解决全球制造业中的技能短缺问题
蒂森克虏伯数字化工厂解决方案负责人Marcel Pfeiffer指出，不仅是德国，整个欧洲和美国的制造业都面临技能工人短缺的问题。制造业企业迫切需要一种能够快速提升普通工人技术水平的解决方案。西门子开发的工业副驾驶系统正好填补了这一需求，通过AI辅助，让经验不足的工程师也能在短时间内上手复杂的工业编程任务，并且通过操作副驾驶帮助工人在生产线的实际操作中快速解决问题。
通过AI的引入，蒂森克虏伯和其他制造企业不仅能保持高效的生产力，还能缩短培训新员工所需的时间，从而减轻技能工人短缺对制造业的冲击。
3. 案例分析：德国电动车电池制造厂的AI应用
蒂森克虏伯在德国Chemnitz工厂利用AI技术进行电动车电池的制造。在该工厂，工程师们使用工业副驾驶系统来管理复杂的电池生产线。该生产线负责为欧洲和亚洲的电动车制造商生产电池模块。工厂的核心任务之一是检测并排除电池单元中的瑕疵，因为任何一个电池单元出现问题都会导致整个电池模块失效，给汽车制造商带来巨额经济损失。
在这个案例场景中，工程师Marcus Schoenherr描述了他如何通过工业副驾驶系统编写自动化代码来控制电池测试设备。该设备内嵌了多种传感器和相机，用于实时检测每一个经过生产线的电池单元的质量，确保最终出厂的电池模块完全合格。
此外，Schoenherr还提到了工业副驾驶系统的多语言功能。他最初只用英语与AI系统进行交流，后来发现该系统还可以很好地处理德语。这一特性极大地提升了系统的适用性，能够根据用户的母语进行灵活适配，降低了使用门槛。
4. 从试点到全球推广
虽然工业副驾驶系统已经在蒂森克虏伯的部分工厂中进行了测试，但目前该系统仍处于试点阶段。蒂森克虏伯计划到2025年将工程副驾驶模块全面推广至全球所有工厂，并将操作副驾驶系统进行更多测试后也应用于全球范围内的制造设施。西门子不仅在与蒂森克虏伯合作，还计划将这一AI系统推向更多行业和企业。目前，已有超过100家其他客户在评估和测试这一系统。
通过这些测试，西门子希望逐步扩展工业副驾驶的功能，从制造过程的各个阶段——包括设计、规划、工程、操作到服务——全方位支持工人和工程师，从而提高整个制造过程的效率与灵活性。
5. 制造业转型中的AI角色
人工智能在制造业转型中可发挥关键作用。由于技能工人短缺，许多大型制造企业都面临着效率降低、生产力下降的风险。AI通过自动化和智能化的方式，不仅帮助这些企业弥补了技能上的缺口，还能让企业在全球范围内保持竞争力。
西门子和蒂森克虏伯的这一合作也展示了人工智能在复杂工业场景中的潜力，不仅局限于传统的机器人操作，还扩展到人机互动、实时决策和故障诊断等多个领域。随着AI技术的不断进步，未来工业副驾驶系统还将拥有更多的智能化功能，比如语音识别、自然语言处理和更高级的机器学习算法，使其能更好地理解和执行复杂任务。
6. 未来前景
展望未来，西门子和蒂森克虏伯希望将工业副驾驶系统进一步推广到其他制造领域，打破传统制造业的生产瓶颈，减少对高技术人员的依赖。蒂森克虏伯计划在2025年将工业副驾驶广泛应用于其全球生产设施，尤其是在自动化和电动车电池制造等领域。未来，随着操作副驾驶功能的进一步完善，生产线工人也能够直接通过语音与机器互动，进一步简化工作流程，提高生产线灵活性。
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