Аддитивное производство (AM) перешло от инструмента прототипирования к потенциальной силе для крупносерийного промышленного производства. Однако достижение настоящего «производственного масштаба» требует не только более быстрых 3D-принтеров. Согласно мнению экспертов Тайлера Бушара и Тайлера Модельски, отрасль должна объединить аддитивное производство с промышленная автоматизация и искусственный интеллект (ИИ) для устранения системных узких мест. Хотя ИИ предлагает прогнозные аналитические данные, его истинная ценность проявляется только тогда, когда он управляет всей цепочкой процессов, а не отдельными машинами.
Недавно завершилась выставка SPS 2025 в Нюрнберге, закрепившая за собой статус главного центра для промышленной автоматизации. С 55 938 посетителями и 1 175 экспонентами мероприятие продемонстрировало значительное оживление интереса отрасли. В этом году акцент был решительно смещён в сторону промышленного искусственного интеллекта и практического внедрения сетевых производственных систем.
На выставке CES 2026 компания Siemens представила революционные технологии, призванные изменить будущее промышленной автоматизации. С глубоким акцентом на искусственный интеллект (ИИ), цифровые двойники и передовую робототехнику, Siemens лидирует в революционировании производства, управления цепочками поставок и инженерного проектирования. Используя ИИ по всей промышленной цепочке создания стоимости, Siemens помогает предприятиям повышать производительность, улучшать эффективность и внедрять устойчивые практики.
На практике предиктивное обслуживание произвело революцию в производственных процессах. Например, крупный автопроизводитель внедрил предиктивное обслуживание на базе ИИ на своих глобальных производственных линиях. Анализируя данные с датчиков в реальном времени, система предсказывала, когда машины могут выйти из строя, что позволяло командам обслуживания вмешиваться до возникновения поломок. Эта проактивная стратегия значительно сократила время простоя и сэкономила компании миллионы на ремонте, а также продлила срок службы оборудования. Успех этой программы подчеркнул потенциал ИИ и автоматизации в трансформации практик обслуживания в различных отраслях.
