人工智能如何帮助西门子和蒂森克虏伯弥合制造领域的技能差距 - 来源欧洲、中东和非洲

德国开姆尼茨 — 在这个工业城镇的蒂森克虏伯大型工厂的一个小角落里，一名工程师正在与一台机器交谈。

“从一开始我只用英语与它交谈，但今天我发现它的德语说得很好，”Marcus Schoenherr 说道，他是蒂森克虏伯的一名工程师，使用西门子 Industrial Copilot 对这台机器进行编程和测试。Industrial Copilot 是一款由人工智能驱动的生成式助手，由西门子和微软合作开发。Microsoft 的 Azure OpenAI 服务为副驾驶的功能提供支持。

“当我与副驾驶交谈时，我通常会先表示欢迎并自我介绍，”Schoenherr 说道。– 但我想知道它是否能理解典型的德国北部单词“Moin”，它的意思是“早上好”等等。然后副驾驶突然用德语回答。然后，Schoenherr 在剩下的时间里用他的母语与机器进行交互。

该项目位于蒂森克虏伯是利用人工智能的力量来弥补德国、欧洲和包括美国在内的许多其他国家制造业技术工人短缺的努力的一部分。

Schoenherr 坐在电池测试机前的桌子旁，电池测试机被封闭在一个小巴大小的玻璃盒子里，这个装置发出红色和绿色的脉冲光，照亮传送带上流过的电池，同时数码相机和传感器测量并测试每一项。这些电池最终将构成电动汽车或卡车的电源组。如果其中一个电池出现缺陷，整个电源就会失效，从而使汽车制造商损失数千欧元。

自 7 月以来，Schoenherr 一直与西门子 Industrial Copilot 合作，由 Azure OpenAI 服务和 GPT-4 提供支持。该应用程序是在过去一年半的时间里开发的。与合作西门子，蒂森克虏伯一直致力于使副驾驶适应蒂森克虏伯机械的具体要求。目前，西门子还有 100 多家其他客户正在评估和测试 Industrial Copilot。

解决熟练劳动力短缺问题

与欧洲和其他地方的许多大型制造商一样，蒂森克虏伯正在面临激发新思维方式的挑战。

“我们不仅在德国，而且在欧洲和美国都面临技术工人短缺的问题，”蒂森克虏伯数字工厂解决方案总监 Marcel Pfeiffer 说道。– 我们希望让经验较少的工程师能够在短时间内编写代码，并且我们希望将效率提高到一个非常高的水平。 –

Pfeiffer 表示，这家跨国公司计划于 2025 年将西门子工业副驾驶 (Siemens Industrial Copilot) 纳入其全球标准开发和制造流程中。

在这家占地比足球场还大的工厂里，工程师和工人建造了机器连接系统来制造电动汽车电池。这些装配线的目的地是欧洲和亚洲的汽车制造商。虽然蒂森克虏伯最初计划在全球范围内使用工程副驾驶，但目前仍处于操作副驾驶的测试阶段。菲弗表示，蒂森克虏伯还将根据客户需求和其他因素在全球范围内引入运营副驾驶。

埃里克·斯切潘斯基西门子当他和西门子的其他工程师于 2022 年开始开发工业副驾驶时，他也在考虑熟练劳动力的短缺。29 岁的斯切潘斯基是西门子工厂自动化创新经理。他的职业生涯始于电气工程师，以老式方式对机器进行编程，在德国埃森附近的西门子工厂使用复杂的机器。

在那份工作中，他经常求助于一位已经与机器打交道数十年的导师。

“作为初学者，我对如何对机器编程一无所知，”他说。– 我总是回到他身边问他问题，如何做这个，如何做那个，他总是知道该怎么做。但他有自己的项目，我不想太打扰他。”

像斯切潘斯基的导师这样的老一代工程师即将退休。

“在过去的一年半中，我与很多客户进行了交谈，他们告诉我，他们面临的最大挑战是找不到熟练劳动力，尤其是自动化工程师。”斯切潘斯基引用了光辉国际研究这表明，到 2030 年，全球技术工人的短缺量将高达 8500 万。

一种与机器对话的方式

当 Scepanski 和其他西门子工程师开始试验 OpenAI 的大型语言模型时，他们看到了弥合代沟的潜力，无论是对机器编程的工程师还是在工厂车间运行机器的操作员来说都是如此。当西门子的长期合作伙伴微软集成该技术并创建 Azure OpenAI 服务时，Scepanski 看到了将西门子的工业和技术专业知识与这套新工具相结合的绝佳机会。

“与机器对话并以近乎人类的方式获取反馈确实能引起人们的共鸣，”Scepanski 说。“我们看到了很大的潜力，既可以吸收即将退休人员的知识，也可以帮助不熟悉机器的同事加入，让他们更容易理解如何解决问题。”

蒂森克虏伯的 Schoenherr 表示，他对西门子工业副驾驶的潜力感到兴奋，无论是对于像他这样的工程师还是机器操作员来说。他说，副驾驶提供了坚实的基础；然后，蒂森克虏伯的工程师和程序员需要创建数据库，副驾驶可以从中提取数据，以帮助编程和运行机器，以及为装配线上的每个组件进行所需的编程。

在其西门子 Industrial Copilot 版本中，蒂森克虏伯控制其专有数据，所有数据都存储在 Azure 上的私有云中。其产品的具体数据不与西门子共享。

将事物组合在一起“更简单”

Schoenherr 表示，对这些复杂机器进行编程的任务非常耗时。每台机器都有一个 PLC，即可编程逻辑控制器，Schoenherr 将其比作运行 Windows 的笔记本电脑。PLC 连接并控制机器内的所有较小设备，每个设备都有自己的编程，例如测试电动汽车电池的机器。

Schoenherr 表示，这是工业副驾驶已被证明非常有用的领域之一。他引用了那天他正在处理的一个情况，其中一台摄像机从每个细胞侧面的铭文中捕获有关每个细胞的数据；相机并不总是能够读取铭文。

“你有一个特定的组件，比如作为机器一部分的相机，但它有自己的程序，”他说。“有人给你使用相机的程序，但你以前从未使用过它。”相机的编程包含解决问题的关键，但分解代码可能是一项考验耐心的任务。

——那就是你问副驾驶的情况，——请给我解释一下源代码。我能做些什么？输入 A 的用途是什么，输入 B 的用途是什么？并且它进行了解释，所以这很棒。副驾驶可以帮助您更简单地将事情组合在一起。 –

Scepanski 表示，他依靠蒂森克虏伯的 Schoenherr 等客户来帮助改进西门子工业副驾驶。他说，西门子的一些客户正在寻找他和其他工程师没有想到的用途。

– 一位客户采用了现有代码，他们正在使用的旧代码，然后他们说，“好吧，我不知道代码在做什么，我不知道语言。”他们粘贴了它传给副驾驶，副驾驶将其翻译成新代码，并解释该代码的用途。”Scepanski 说道。– 这并不是我们作为一项功能实现的，但它具有 Microsoft 提供的生成式 AI 模型的强大功能。 –

Scepanski 表示，西门子希望在许多不同领域推出 Industrial Copilot 版本。

“我们将看到不同行业的整个价值链上的副驾驶，”Scepanski 说。作为例子，他提到了基础设施、交通和医疗保健等行业。“他们面临完全相同的问题，缺乏熟练劳动力。”

生成式人工智能的更广阔视野

蒂森克虏伯的 Marcel Pfeiffer 表示，与西门子和微软的合作卓有成效。

“我认为西门子正在寻找两个主要方面，一个是背后有真正客户的真实用例，另一个是对工具的实际开发状态提出挑战的人，”他说。– 我们可以一起突破工具的界限，随着时间的推移不断改进它。 –

他表示，他预计该项目是蒂森克虏伯更广泛使用 Industrial Copilot 的第一步，也是制造流程构思和执行方式革命的开始。

“我们计划从明年初开始在全球范围内的系列项目中使用副驾驶”，Pfeiffer 说道。

Pfeiffer 表示，50 年前，人们普遍认为机器是一个独立的功能单元。如今，机器被视为更大整体的连接部分——连接到云和其他机器。

“未来，我们将把机械视为永久性变革的构建，因为技术的发展速度比机械市场快得多，”他说。– 工业副驾驶，尤其是工程领域的副驾驶，将在很大程度上帮助我们跟上游戏的步伐。总的来说，我相信人工智能副驾驶将成为整个行业的游戏规则改变者。”