在重塑制造业价值创造方式的重大经济转型中，工业人工智能的采用正在加速。差异化的关键不在于控制庞大的平台，而在于将人工智能直接嵌入到生产职能中，在设计系统时考虑到目标，以推动可衡量的绩效提升。
实现工业自主性的关键支柱是工业人工智能。它不仅仅是一种工具，更是一种正在改变我们所知的工作方式的学科，帮助组织做出更好的战略决策，并让员工更轻松地完成工作。
请参见罗克韦尔自动化首席技术官 Cyril Perducat 在 2025 年自动化博览会上关于从自动化到自主化的演讲
工业自动化的发展历程稳步前进，每个时代都在扩展机器的可靠功能。我们从简单地为机器供电，发展到对机器进行编程，然后通过数据丰富的网络将它们连接起来，为当今的转型奠定了基础。我们正处于一个决定性的转折点。自动化正在演变为自主化。系统不仅执行逻辑，还能学习并适应实时情况。
加速实现工业自主化
借助专为工业环境设计、以人为本的可信赖 AI，Rockwell Automation 深厚的 IT/OT 专业知识为其提供支持，您可以自信地从自动化过渡到自主化。
通过自优化系统提升性能
通过将 AI 集成到核心生产功能中，实现闭环优化，从而改进自动化系统。
通过以人为本的人工智能赋能员工
使用专门设计用于解决工业挑战和支持明智决策的直观 AI 工具，使日常任务变得更轻松。
与值得信赖的合作伙伴合作
利用罗克韦尔自动化针对工业环境设计的深厚 IT/OT 专业知识和 AI 解决方案降低风险。
AI 增强型生产系统
嵌入 AI，打造端到端的自主生产系统。
- 设计
- 运营
- 自动化
- 维护
- 数据
设计
设计能够自我生成和自我优化设计参数的环境
数据和边缘平台提供了实现大规模 AI 运营所需的基础能力，为高质量模型训练、实时推理和跨分布式工业环境的无缝编排提供基础设施。通过统一来自传感器、控制系统和企业应用程序的数据流，这些平台确保 AI 模型持续更新、高效部署到边缘，并针对生产环境中的性能、可靠性和安全性进行优化。
运营
能够自我组织计划、日程、配方和资源的运营系统
运营系统可以通过解释实时生产状况并持续优化工作顺序，自动组织计划、日程安排、配方和资源。通过动态调整需求、限制和可变性，它们可以创建更敏捷、高效和有弹性的运营，手动协调工作量大大减少。
自动化
在不断变化的条件下实现自学习和自适应的自动化系统
自动化系统通过分析实时数据、识别模式并调整其行为，无需手动重新编程即可自我学习和自我适应，从而不断改进。通过随着条件的变化而发展，它们能够做出更明智的决策，优化控制策略，并在复杂和变化的环境中保持稳定、高效的运营。
维护
维护系统可自我诊断资产问题并推荐工单
能够自我诊断资产问题的维护系统使用实时设备数据来检测异常、识别可能的故障模式，并确定性能何时偏离正常状态。通过分析模式并将其与历史基线进行比较，它们可以确定根本原因，并自动推荐或生成相应的工单。这使得维护团队能够采取主动措施，缩短停机时间，并确保在故障影响生产之前完成维修。
数据
数据和边缘平台，可实现构建块模型训练、推理和大规模编排
数据和边缘平台提供训练 AI 模型、运行推理以及在分布式工业环境中一致地协调工作负载所需的基础设施。通过统一设备、控制系统和企业应用程序的数据，它们确保模型持续更新、高效部署，并在接近源头的位置执行，以实现实时性能。这使得可扩展、可靠的 AI 运营成为可能，从预测性维护到闭环优化等各个方面都能得到支持。
我们对工业人工智能的看法
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