西门子AI白皮书 Teamcenter篇

Teamcenter篇 https://www.siemens.com/zh-CN/ 引言 我们正处在一个由数据和算法定义的伟大变革时代，生成式AI（ArtificialIntelligence）短短两年多的发展，就像百年前电力的出现一样，重塑了千行百业。如今，AI也不再仅仅是智能搜索、推荐商品的技术，而是开始理解物理世界、预测复杂系统、并能够与人类专家协同进行创造，这为一个全新的工业范式——工业AI（Industrial AI）带来了前所未有的力量。 然而，通往工业AI的道路并非坦途，与消费领域不同，工业世界面临着独一无二的挑战，产品结构日益复杂、研发周期持续压缩、全球供应链脆弱多变、以及海量却沉寂的工程数据。产品生命周期管理（PLM）系统，作为企业数字资产的中枢系统，存储了从概念创意、研发、工程、制造、再到服务的全部数据，是蕴藏了企业巨大潜力的核心平台。但长期以来，它更多的是被动地存储和管理产品数据，如何激发这些沉睡的数据，让它们产生价值，提供洞察、启迪创新、优化决策？这将是工业AI的必答题，也是传统PLM向智能PLM转型的必然方向。 传统PLM带来的数字化转型正在迈向深水区，难以跟上企业产品迭代和创新步伐。西门子将人工智能深度融入到行业领先的Teamcenter平台，突破传统PLM的管理局限，以本地化方式建立企业私有域知识库，让海量静态数据产生工业AI应用的动态价值，实现从结构化模块化向AI驱动跃迁，全面重塑PLM管理新范式。它不仅能“看懂”复杂的3D模型、技术文档和流程数据，更能“预见”变更带来的影响，“建议”更优的设计方案，并“自动化”繁琐的日常任务，从而将工程师从低价值工作中解放出来，真正聚焦于创新本身。 本白皮书旨在全面、深入地阐述Teamcenter AI的核心能力、技术架构与未来愿景。我们将带领您探索前沿的AI应用模式、解读AI应用的核心技术、洞见AI场景的商业价值。我们相信，工业软件与工业AI的融合，是驱动下一次工业革命的关键引擎。这份白皮书不仅是关于Teamcenter AI的功能介绍，更是一份关于未来产品开发模式的战略蓝图。愿每位读者能从中受益，为个人技能拓展和企业数字化智能化转型添砖加瓦！ 目录 1.1西门子工业AI生态..........................................................................................................................11.2AI驱动PLM智能化应用的多层设计模式..................................................................................31.3Teamcenter AI功能发布路线........................................................................................................4 第2章Teamcenter AI释放新质生产力澎湃动能...................................................6 2.1Teamcenter Copilot构建企业私有域知识智能问答................................................................62.2文档Copilot，快速提炼关键工程信息....................................................................................122.3需求Copilot，辅助分析和需求验证闭环................................................................................142.4BOM Copilot，您的BOM和数字样机助手.............................................................................162.5工艺Copilot，赋能全球化敏捷制造.........................................................................................192.6LLM驱动的自然语言语义搜索...................................................................................................222.7基于图像的智能零件搜索.............................................................................................................242.8Teamcenter AI分类，智能化知识管理....................................................................................262.9Teamcenter AI助手，您的专属PLM向导..............................................................................282.10Teamcenter & Teams集成，AI驱动的高效协同...................................................................30 第3章Teamcenter AI未来路线..........................................................................32 第1章西门子PLM融合工业AI的应用实践 1.1西门子工业AI生态 在工业4.0的浪潮之巅，工业软件正经历着一场深刻的范式变革，西门子作为全球工业领域的领导者，并非将AI视为一项孤立的技术，而是将其深度融入自身的基因，构建了一个从硬件到软件、从技术到生态的完整闭环。 任何强大的人工智能都源于三个核心要素：高质量的数据、先进的算法模型以及丰富的应用场景。西门子在工业领域长达半个多世纪的工业级AI实践，恰恰在这三个方面构筑了无可比拟的护城河。 西门子独特的“软硬兼施”战略，为AI发展提供了得天独厚的工业数据优势。作为全球排名第一的工业自动化领导者，全球有三分之一的机器包含西门子的控制器。这意味着，我们能从生产现场、设备运行中获取最真实、最底层的物理世界数据。这些数据不仅是数字孪生得以精准映射现实的基础，更是训练出能够理解物理规律的工业AI模型的关键养料。同时，作为全球排名第一的工业软件提供商，92%的世界500强工业企业都在使用西门子的工具链进行产品设计、仿真、制造和管理。这使得我们拥有了覆盖产品全生命周期的、结构化的、高价值的工程数据。 西门子内部拥有超过1400名AI专家，获得了500多项AI专利，在成都工厂已有100多个AI实践项目落地。AI数字化实验室遍布欧洲、美国和中国，为西门子探索工业AI的发展奠定坚实的基础。 通用的大语言模型（LLM）虽然强大，但它们缺乏对“工程语言”的深度理解。“工程语言”是一种复杂的多模态语言，它不仅包含文本（需求文档、技术标准等），更包含了二维图纸、3D几何模型设计、电子电气设计、仿真数据、BOM结构和制造工艺等。为了让AI真正成为工程师的得力助手，西门子正致力于开发专为工业领域打造的工业基础模型（Industrial Foundation Model, IFM）。与通用模型不同，IFM在训练之初就学习这些复杂的多模态工程数据，使其能够理解工程逻辑、掌握特定行业领域知识、生成工程内容等。 在工业基础模型IFM的加持下，我们在不同软件和平台中，已经针对不同场景和领域，融入了AI解决方案，提供各种生成式服务、智能化设计等。 我们积极拥抱业界最前沿的AI技术，与全球顶尖的AI技术公司展开深度合作，将他们强大的通用AI能力与西门子深厚的工业实践相结合，提供高价值的AI解决方案。同时，我们与全球领先的工业客户紧密合作，共同探索AI在具体业务场景中的应用，确保我们的AI解决方案能够真正落地，创造价值。 1.2AI驱动PLM智能化应用的多层设计模式 如何让人更高效地使用AI，如何让数据释放更大的价值，成为西门子Teamcenter在AI能力设计中的重要考量。西门子的愿景，并非简单地将AI作为“插件”或“模块”附加于PLM之上，而是要将AI能力深度融入产品生命周期的每一个环节，使Teamcenter从根本上进行跃迁。为此，我们定义了一个目标清晰、层次递进的AI应用设计模式。 西门子PLM的核心使命是构建一条贯穿系统、设计、工程、制造到服务的、完整且覆盖多学科的数字主干（Digital Thread）。我们的AI战略愿景，正是在这条坚实的数字主干之上，赋予其三大核心智能能力，驱动和转型企业的研发模式： 分析（Analyze）：AI的首要任务是深度理解数字主干上流动的数据，将隐性的知识显性化。这包括对海量需求文档的精准解析、对复杂变更影响的智能评估、以及对产品质量问题的根因分析等。AI基于高质量的企业数据，为决策提供洞察力。优化（Optimize）：在分析的基础上，AI将扮演“专家顾问”的角色，辅助工程师在多重约束下寻找最优解。无论是平衡成本与性能的设计优化，还是追求提升效率的工艺规划，AI都能提供数据驱动的建议，帮助工程师在复杂的多目标决策中游刃有余。生成（Generate）：这是智能化的高阶能力，标志着AI从“助手”向“共创者”的转变。利用生成式AI技术，我们可以探索全新的数字样机方案，自动生成产品设计或参数，甚至在工艺阶段自动生成完整的工艺路线。AI将极大地拓宽创新的边界，将工程师从重复性劳动中解放出来，专注于更具创造性的工作。 为了将以上AI战略愿景系统性地落地，Teamcenter规划了一条从“知识挖掘”到“辅助决策”再到“自主执行”的三级递进演进路径。 Level 1-基于RAG的智能问答：基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，L1级别的AI应用旨在突破传统知识检索瓶颈，转向AI驱动的动态知识管理，通过高效数据挖掘和自适应学习打破静态规则的束缚。专注于AI应用场景，以智能问答形式，帮助工程师快速找到需要的资源、掌握新的技能，让PLM在管理数据的同时，成为每个工程师专业的“设计顾问”。Level 2-Copilot辅助决策：L2阶段，AI不再仅仅是回答问题，而是成为工程师身边的“副驾驶”，将AI智能分析和优化能力，融入PLM的每一个模块，以交互方式，对项目、需求、变更、工艺等进行分析，辅助进行设计决策，提高设计效率，加速问题解决。Level 3-Agent智能体：通过多Agent智能体的无缝协作，自动规划和编排，通过独立思考、调用工具逐步完成设计和优化任务。解放工程师繁琐工作，激发更多灵感，赋予工程设计无限创新可能。 1.3Teamcenter AI功能发布路线 西门子Teamcenter始终保持着敏捷的创新步伐，致力于将最前沿的AI技术转化为稳定、可靠且能创造巨大价值的PLM能力。Teamcenter自1991年诞生以来，历经三十余年的发展，从IMAN演进到Teamcenter14，始终是PLM领域的标杆。为了更快地响应市场变化和技术革新，特别是为了拥抱AI带来的颠覆性机遇，自2023年起，Teamcenter采用了