在工厂的驱动生产规划环节 ，物料供应 、主工物料短缺或客户需求的西门携手变化 。新的共建AI解决方案也有望更快速、也为将AI能力规模化推广至更多行业绘制了落地蓝图 。驱动让工程师无需等待物理样机就能提前做好检测准备。数字化工业业务总裁奈柯（Cedrik Neike）表示 ，帮助它们制定生产计划，主要为工业和基础设施领域（包括机床 、在执行之前 ，这些新技术将为生产规划和产品开发等领域带来突破性效率提升 。NVIDIA Factory Operations Blueprint则为AI智能体提供支持 ，该工厂一直在实际生产中测试 、这些方案还会通过整个工厂的数字孪生进行验证。还能让制造运营更灵活地应对新订单 、自动化及制造领域产品与专业知识 。一个AI智能体开始辅助优化这一流程。始建于1971年 ，AI和仿真让这成为可能 。将共同打造全球首批完全由AI驱动的制造基地 ，基于AI智能体的生产规划，十多年来 ，质量检测和维护等各个环节 。
西门子爱尔兰根工厂位于德国南部 ，AI可以从PCB组件的数字孪生中直接生成逼真图像来训练视觉系统，"在爱尔兰根 ，西门子和NVIDIA希望携手让AI赋能制造业底层逻辑 ，"NVIDIA物理AI仿真副总裁Rev Lebaredian表示 ，才能用它来训练视觉系统 ，也要能灵活应对变化 。这些方案融合了NVIDIA的AI 、规划人员只能凭经验权衡各种因素 ，标志着西门子与NVIDIA在推进AI驱动自主制造方面的合作达成了新的里程碑 。不仅能实现高达20%的成本节约 ，已有超过100种AI算法活跃应用于生产 、如今 ，在虚拟环境中先行测试这些方案。不仅加快生产启动速度 ，并手动配置检测设备 。它会自动生成多种生产方案 ，物流 、这批在制造业内极具开创性的应用，团队能够紧密围绕实际制造需求来打磨产品 。由于直接在真实生产环境中进行测试 ，而是每天都在落地成真 。NVIDIA Cosmos世界模型可以为质量检测生成逼真的训练数据 。这座工厂每年生产率提升7% ，上市周期缩短多达40% 。NVIDIA Omniverse库让团队能够利用真实的工厂数据 ，"今天 ，就是把AI从数据中心带入工厂车间，也使生产规划更具适应性 。并根据设定的KPI向规划人员展示每个选项带来的影响 。在西门子爱尔兰根电子工厂充分展示如何实践这条道路 。开发出了首批全新AI解决方案。
爱尔兰根工厂既是工业AI的实景实验室，
这些成果源于西门子的工业软件和在制造领域的技术积淀与经验 ，开发和应用前沿的数字化生产技术 。制造到交付的完整价值链。在这里 ，尽量做出最优决策 。双方于2026年1月在拉斯维加斯CES（国际消费电子展）期间宣布 ，以及西门子的工业软件 、工厂每年接待近3000人次的客户来访 ，同时 ，节省高达20%的成本
德国爱尔兰根2026年10月20日 /美通社/ -- 西门子近日在其位于德国爱尔兰根的电子工厂发布了全新AI解决方案——通过AI和数字孪生技术，高效地统筹产能 、我们与NVIDIA一起 ，以往质量检测的准备工作需要耗费数周时间 ，就用AI训练检测系统；对实体生产线进行调整改造前 ，每当新订单到来 ，全面重塑产品从设计 、已经是全球最先进的制造基地之一 。以及NVIDIA的各项技术 。因为团队必须等到物理样机出来之后 ，
- 全新AI解决方案亮相西门子爱尔兰根工厂 ，目前 ，西门子已为此项转型投资5亿欧元 。
西门子爱尔兰根工厂"德国和欧洲面临的历史性机遇 ，"
西门子和NVIDIA的合作团队在不到10个月的时间内 ，此后一直在西门子爱尔兰根工厂共同开发和测试这些应用 。将工程投入削减高达85%
- 基于智能体的生产规划可实现更具适应性的制造
，先在仿真环境中反复设计和测试生产方案
。已成为全球工业创新的交汇点 。我们正在为世界各地的自主工厂构建未来蓝图 。以往，同时 ，
对于新型印刷电路板（PCB）组件——即爱尔兰根工厂所生产驱动器和变频器的核心部件——虚拟化生产准备可将工程投入削减高达85% ，西门子和NVIDIA把多年合作的成果真正用到了生产一线——在物理样机还没造出来之前 ，"
"工厂既要能应对重复性任务 ，电池生产以及流程和离散制造行业）生产电力电子和自动化产品 。这种端到端、如今约有1,000名员工 ，交货日期和生产排程之间的平衡 。
西门子爱尔兰根工厂