Siemens e IFS la ampliación de su alianza estratégica para ayudar a la manufactura a conectar la inteligencia de ingeniería con la realidad operativa, aumentando el valor de sus productos y optimizando sus activos de producción a lo largo de todo el ciclo de vida mediante IA industrial.
Esta colaboración reúne la experiencia de Siemens en IA industrial, ingeniería, automatización y ejecución para la manufactura, con las fortalezas de IFS en IA industrial, gestión de activos empresariales y servicios de campo. Juntas, ambas compañías buscan ayudar a la manufactura a cerrar una brecha persistente: la desconexión entre el diseño de las operaciones de fábrica y su funcionamiento real, donde los frenos no planificados, programas de mantenimiento descoordinados, datos de producción aislados y las interrupciones en la cadena de suministro siguen mermando la productividad, la agilidad y el margen de beneficio.
Una misión compartida para la manufactura
La manufactura se enfrentan a una creciente presión para sacar el máximo provecho de sus activos existentes: aumentar la producción en planta, proteger los márgenes, extender el valor de los equipos a lo largo de todo su ciclo de vida y reaccionar al cambio con mayor agilidad y adaptabilidad. Sin embargo, muchos siguen operando con sistemas de producción, planificación de mantenimiento y gestión de la cadena de suministro que no se comunican entre sí, lo que significa que la intención de ingeniería, el rendimiento en el mundo real y la estrategia de servicio permanecen desconectados.
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Inteligencia Artificial Industrial en el centro
La IA industrial es fundamental dentro de esta alianza. Siemens e IFS comparten la convicción de que la próxima era del rendimiento industrial se definirá al integrar los mundos físico y digital para ayudar a la manufactura a traducir la intención de diseño en realidad operativa y conectar esa realidad operativa con un mejor diseño para acelerar la innovación.
El Gemelo Digital integral de Siemens aporta el contexto de ingeniería, simulación y fabricación, mientras que IFS aporta el historial de servicio, el comportamiento de los activos y los datos del ciclo de vida operativo que muestran cómo se desempeñan esos productos y activos en el mundo real. Juntos, planean crear un Gemelo Digital de ciclo cerrado, basado tanto en la intención de diseño como en el rendimiento en campo, que sea seguro, gobernado y auditable en diseño, simulación, registros de servicio y ejecución en fábrica, y que pueda implementarse con confianza a escala industrial.
A diferencia de los modelos de IA genéricos, los entornos industriales exigen precisión, fiabilidad, cumplimiento normativo y adaptabilidad para impulsar la optimización y la agilidad, ya que incluso pequeños errores son inaceptables cuando las decisiones afectan a la seguridad, el cumplimiento y los costosos activos físicos. El enfoque compartido de los socios para la IA industrial está diseñado para esta realidad.
"La IA industrial solo aporta valor cuando se basa tanto en la intención de ingeniería como en el rendimiento en el mundo real. Junto con IFS, estamos uniendo estos ámbitos al conectar los datos de diseño, fabricación y ciclo de vida de los activos en una estructura de datos segura y contextualizada. Al aunar nuestras fortalezas en IA industrial, juntos empoderaremos a nuestros clientes con nuestra visión de un gemelo digital ejecutable que les permitirá acelerar la innovación con confianza", afirmó Tony Hemmelgarn, presidente y CEO de Siemens Digital Industries Software.
Mark Moffat, CEO de IFS agregó: "La manufactura necesita que su planta de producción funcione según lo previsto. Esta alianza con Siemens reúne a dos empresas que poseen piezas clave del rompecabezas. La IA génica es la frontera crítica, y los líderes industriales necesitan soluciones con modelos y datos de ciclo cerrado, y un contexto completo que no genere ilusiones durante las operaciones. Al combinar nuestras fortalezas en IA industrial, podemos ayudar a los fabricantes a cerrar el círculo entre el diseño y la realidad, y lograr mejoras de rendimiento reales y cuantificables».
