工业控制与软件·最新实例|Schaeffler 把 Siemens “Industrial Copilot” 引到产线:从 PLC 工程到维护闭环的真实落地

浏览量:17 次 发布时间:2025-10-24 15:29 作者:明扬工控商城 下载docx

最近更新:工业软件与控制系统:智能制造的核心支撑

这是官方披露的真实案例。Schaeffler 与 Siemens 在车间级生产设备上接入 Siemens Industrial Copilot(连接 TIA Portal,通过 TIA Openness 开放接口),用自然语言辅助生成 PLC 代码,并在运维侧联动 Senseye 预测性维护形成“工程—运维”一体的 AI 助手链路。
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1) 发生了什么(官方锚点)


在产线上跑起来:Schaeffler 与 Siemens 在 SPS 展上做了实际生产设备的联合展示;Copilot 通过 TIA Portal Openness 与工程环境对接,帮助自动化工程师更快生成 PLC 代码(含 SCL 等),并可调阅说明书/手册以辅助排障与缩短停机。
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规模与进展:Siemens 称 100+ 客户在欧洲/美国已使用 Industrial Copilot;thyssenkrupp Automation Engineering 计划自 2025 年起全球推广。在工程侧的官方量化口径包括:“30 秒生成面板可视化、生成的代码仅需 ~20% 适配”。
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扩展到维护:2025 年,Siemens 宣布把 Copilot 扩展到维护全周期(与 Senseye on Azure 结合,提供入门/规模化两套方案)。首批试点显示:可平均节省 ~25% 的“应急性维修时间”。
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2) 深度刨析:为什么这是“控制 + 软件”的结构性升级?


A. “人说自然语 → 机器得工程语”的桥


传统 PLC 工程从需求→功能块/接口→代码需要资深工程师大量手工编码与查表。Copilot 把自然语言映射到 TIA Portal 的对象和模板,工程师变成审阅/改写/约束的角色,把经验沉到提示与模板。这并不是“替代程序员”,而是把重复逻辑交给模型,关键边界由人把关。
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B. “工程—运维”一体化的闭环

工业现场最大的落差不在算法,而在跨阶段的证据链:从代码/参数到文档/手册再到告警/根因。Siemens 的维护版 Copilot 明确把 Senseye 的预测性维护与Copilot 的问答/指导拼到一起,既能指导修复、也能前置预警,将 AI 从“写代码”延展到“保可用”。
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C. 可验证的“工程收益指标”

与空泛叙事不同,Siemens 在上一轮发布中给了工程效率的硬口径(30 秒面板可视化、代码仅 20% 二次适配),在最新维护发布中又给出25% 应急维修时间缩短的试点结果。一个在开发、一个在运维,构成了端到端的量化抓手。
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3) 与“新技术”的强关联(落到工程场景)

GenAI + 工程 API(TIA Openness):不是“黑盒聊天”,而是通过 TIA Openness 的受控接口把生成的工程对象/代码写入工程项目,天然带来版本化/可追溯的管理。
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知识增强检索(RAG)+ 工业文档:Copilot 能读说明书/手册/指南回答“怎么修”,等同把厂商知识嵌入一线排障流程,降低班组对资深个人经验的依赖。
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预测维护与生成式辅修:借 Senseye 的振动/状态数据与云侧分析,Copilot 在**“修什么/怎么修/何时修”**三问上提供一体输出,官方口径的 25% 响应时间缩短来自于此。
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规模化采纳信号:100+ 客户在用、大客户(thyssenkrupp)宣布全球铺开,意味着这项技术从“展示/试点”进入“规模化导入”的门槛期。
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4) 工程落地清单(按“先易后难”)


把 Copilot 接进你的工程栈:以一条新/改造产线为试点,限定在非安全链路的离散逻辑;流程改为自然语需求 → 生成 ST/FB → 人审 → 单元测试。度量**“首次可运行率/二次适配比例/人时”**。
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把知识库“喂干净”:整理项目标准、驱动手册、常见故障库供 Copilot 检索,形成岗位化提示词模板(班组长/电气/机械/IT)。
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在维护侧跑“一进阶一规模”:

小站点用 Entry Package(有限连接 + AI 修复指导)快速见效;

重点工厂上 Scale Package(与 Senseye 全量打通),对停机损失大的瓶颈设备先行。
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治理与合规:把代码来源、审阅记录、变更票与 Copilot 的生成记录绑定,纳入变更管理与质量审计;对安全相关逻辑继续执行强隔离/人工复核。


5) 场景优先级(你可以从这些切)


多变型、换型频繁的装配/机加单元 —— 用 Copilot 生成与改写设备间通讯/配方逻辑,把换型停机窗控小。
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文档重/新人多的产线运维 —— 用维护 Copilot 做面向工单的步骤化指导与常见故障检索,对比修复首反时间(MTTR)与抢修占比。
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关键资产健康管理 —— 以 Senseye 的预测维护为底座,结合 Copilot 的生成式处置建议,先把故障前置窗口拿到,再做备件与班组排班优化。
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6) 边界与注意(基于官方信息的理性提醒)


AI 不是“免审代码机”:官方定位是“加速与辅助”,不是替代功能安全/过程安全的人工审核;安全相关逻辑仍需严格 V&V。
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试点要选“可量化”的单元:配三项 KPI——工程人时/二次适配率/MTTR;参考官方给出的30 秒面板、20% 适配、25% 维修时间节省这类量纲,便于复盘。
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关键来源(全部官方)

Siemens × Schaeffler:Copilot 接入 TIA Portal、自然语言生成 PLC 代码、辅助排障与维护。
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Siemens(2024-10-24):100+ 客户在用、thyssenkrupp 计划 2025 全球推广;30 秒面板/20% 代码适配等工程侧量化指标。
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Siemens(2025-03-24):维护版 Copilot(与 Senseye 结合),试点平均 -25% 应急维修时间,提供 Entry / Scale 两套包。
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