人工智能：优化行业运维

对西门子而言，不论是燃气轮机的自主优化，还是改善对智能电网的监测，抑或为工业设施提供预测性维护，人工智能技术都蕴含着巨大潜力。我们一直在利用人工智能。在人工智能的工业应用领域，西门子具有领先优势。我们能够提供新服务，助力客户提高生产力和生产效率。

人工智能是西门子的领先技术领域之一。30多年来，我们一直在这个领域开展深入研究。早在20世纪90年代，西门子就已为炼钢厂部署神经网络。如今，西门子有大约200位专家从事数据分析和神经网络研究。我们目前的研究重点是增强学习和深度学习等领域。这意味着什么呢？神经网络节点之间的连接类似于生物体大脑神经元之间的联系。这些联系使网络能够学习如何解读数据并作出决策。我们的深度学习技术使用了数以千计的模拟神经元和模拟神经元之间数百万个连接。

智能数据分析

虽然人们津津乐道于人工智能如何在围棋和扑克牌等策略游戏中大获成功，西门子却在利用人工智能来优化工业设施，并将人工智能应用于配电、电机和轨道技术等领域的各种实践中。比如说，我们正在利用人工智能来帮助我们的一位客户改善燃气轮机的运行。通过对工况及其他数据的学习，人工智能系统可以大幅降低有毒氮氧化物的排放，而不影响燃气轮机的性能或缩短其使用寿命。我们也在利用人工智能技术改善风机的运行。人工智能系统可以根据不断变化的风向自主调节转子位置，从而提高风电场的发电量。

我们基于云的开放式物联网操作系统MindSphere也从智能数据分析中获益，如在预测性维护及借助人工智能来优化系统和设施运行。MindSphere能够分析运行数据和传感器测定数据，并由此检测出设施和自动化系统内的异常情况。

面向工业、电网和轨道系统的人工智能技术

通过加装智能盒子，我们将老式电机和输电系统带入数字时代。这些盒子配有传感器和用于数据传输的通信接口。通过分析这些数据，我们的人工智能系统可以推断出机器状态并检测出异常情况以实现预测性维护。

我们不仅将人工智能技术用于工业领域，也将其用于提升电网的可靠性，包括提高电网智能化程度并为控制和监测电网的设备安装人工智能系统。如此以来，这些设备可以将电网中发生的断电进行分类并查明其位置。这个系统的特点之一是相关计算并非在数据中心内集中完成，而是在相互连接的保护设备中分散进行。

西门子正与德国联邦铁路公司合作开展对高速列车进行预测性维护和维修的试点项目。我们的数据分析师和软件可以从车辆的运行数据中识别出特定模式和趋势。不仅如此，人工智能还助力我们为集中道岔操纵楼建造优化的控制中心。人工智能软件可以从数十亿种可能的集中道岔操纵楼硬件配置中，挑选出如可靠运行等充分满足要求的选项。