Siemens Industrial Copilot revolusjonerer industrien ved å gjøre det mulig for kunder å utnytte generativ kunstig intelligens i hele verdikjeden – fra design og planlegging til engineering, drift og tjenester. For eksempel gir den generative AI-drevne assistenten ingeniørteamet i stand til å generere kode for programmerbare logiske kontrollere ved å bruke morsmålet, og øke hastigheten på SCL-kodegenereringen med anslagsvis 60 %, samtidig som den minimerer feil og reduserer behovet for spesialkunnskap. Dette reduserer i sin tur utviklingstiden og øker kvalitet og produktivitet på lang sikt.

Siemens utvikler en komplett pakke med copiloter i henhold til industristandarder for diskrete og prosessindustrielle industrier – og styrker nå sine Industrial Copilot-tilbud med lanseringen av en avansert vedlikeholdsløsning designet for å redefinere industrielle vedlikeholdsstrategier.

Den nye generative AI-drevne løsningen vil støtte alle trinn i vedlikeholdssyklusen, ved å hjelpe industrier med å bevege seg utover tradisjonell vedlikeholdspraksis mot en intelligent, datadrevet tilnærming. For å realisere dette vil Senseye Predictive Maintenance-løsningen drevet av Microsoft Azure utvides med to nye tilbud:

Inngangspakke: Denne løsningen gir en tilgjengelig og kostnadseffektiv introduksjon til prediktivt vedlikehold, og kombinerer AI-drevet reparasjonsveiledning med grunnleggende prediktive evner. Det hjelper virksomheter med å gå fra reaktivt til tilstandsbasert vedlikehold ved å tilby begrenset tilkobling for sensordatainnsamling og sanntids tilstandsovervåking. Med AI-assistert feilsøking og minimale infrastrukturkrav kan bedrifter redusere nedetid, forbedre vedlikeholdseffektiviteten og legge grunnlaget for fullt prediktivt vedlikehold.

Skaleringspakke: Denne pakken er designet for bedrifter som ønsker å transformere vedlikeholdsstrategien sin fullstendig, og integrerer Senseye Predictive Maintenance med den fulle Maintenance Copilot-funksjonaliteten. Det gjør det mulig for kunder å forutsi feil før de skjer, maksimere oppetiden og redusere kostnadene med AI-drevet innsikt. Denne løsningen tilbyr skalerbarhet for hele bedriften, automatisert diagnostikk og bærekraftige forretningsresultater, og hjelper bedrifter å bevege seg utover tradisjonelt vedlikehold, optimalisere driften på tvers av flere nettsteder samtidig som den støtter langsiktig effektivitet og robusthet.

Det nye tilbudet muliggjør omfattende dekning av hele vedlikeholdssyklusen – fra reaktiv reparasjon til prediktive og forebyggende strategier – ved å utnytte generativ AI-drevet innsikt som forbedrer beslutningstaking og effektivitet på tvers av industrielle miljøer.

Ettersom industrier i økende grad søker måter å øke påliteligheten og redusere kostnadene på, utvikler vedlikeholdsoperasjoner seg fra reaktive til proaktive tilnærminger. Tradisjonelle vedlikeholdsstrategier fører ofte til kostbar nedetid og annen ineffektivitet. Siemens løser denne utfordringen ved å integrere AI-drevne vedlikeholdsløsninger som hjelper bedrifter med å optimalisere ytelsen til eiendeler og maksimere driftstiden. Fusjonen av generativ AI og prediktivt vedlikehold lar kundene utnytte sanntidsdata og avanserte analyser som sikrer rettidige intervensjoner og strategisk planlegging. De første pilotbrukstilfellene har vist at Industrial Copilot for vedlikehold bidrar til å spare i gjennomsnitt 25 % reaktiv vedlikeholdstid.

– Denne utvidelsen av vår Industrial Copilot markerer et betydelig skritt i vårt oppdrag for å transformere vedlikeholdsoperasjoner, sa Margherita Adragna, CEO Customer Services hos Siemens Digital Industries. – Ved å utvide våre prediktive vedlikeholdsløsninger, gjør vi det mulig for industrien sømløst å skifte fra reaktive til proaktive vedlikeholdsstrategier og drive effektivitet og motstandskraft i et stadig mer komplekst industrilandskap.

Med denne innovasjonen fortsetter Siemens å fremme sin visjon om en digitalisert industri, ved å gi kundene en intelligent og integrert tilnærming til vedlikehold som sikrer langsiktig operasjonell suksess.