西門子近期宣布投資約 2 億歐元，在德國安貝格（Amberg）為旗下智慧基礎設施（Smart Infrastructure）事業部打造新一代的智慧工廠，預計將於 2030 年完工。這座新工廠將全面結合工業 AI、數位孿生與先進自動化技術，不僅能大幅擴充高科技電子製造的能力，目標更在提升整體營運效率、永續性與生產彈性。
與此同時，中國的製造業也正透過 AI 來強化工業機器人的辨識、品質控管與產線監督能力，讓自動化的應用範圍從大型汽車製造這一類的高階領域，逐步擴散到服飾、製鞋等更多傳統勞力密集產業。
用 AI 與數位孿生先模擬整座工廠，再重塑產線設計
在安貝格新工廠的實體建造工作開始之前，西門子的工程師已經透過數位孿生工具進行設計與虛擬測試。這套先進的軟體會將機器、輸送帶、感測器與物流流程全部整合成一個模擬模型，協助工廠在動工前就能精準驗證產線配置與流程是否順暢。
西門子產品生命週期管理（PLM）軟體負責人 Joe Bohman 將這種結合 2D、3D 工廠模型以及 AI 的方法稱為「工業元宇宙」（industrial metaverse），目的是加速生產並降低成本。
進入實際生產階段後，AI 系統將持續監測物聯網的感測資料，涵蓋產能、品質、機台狀態與庫存等關鍵數據。當線上視覺檢測或機台監控系統發現瑕疵增加，或是發覺產線放慢時，工廠的 AI 便可自動調整製程參數、重新分派工作，以確保產線維持高良率。近期的分析更指出，安貝格工廠目前已有 AI 驅動的控制器在處理大約 90% 的生產步驟，具備預測故障並即時動態調整產線的強大能力。
自動化物流與機器人進場，讓工廠物料流跟著 AI 排程運作
在物流規劃上，西門子計畫未來在安貝格工廠全面導入全自動化物流（fully automated logistics），其中包含無人搬運車隊與人形機器人。未來的廠房內，自動拖車將完全依照 AI 系統的排程，在各工作站之間精準搬運零件，而高架輸送系統與智慧料架，則會透過 RFID 與光學追蹤技術來嚴密管理庫存。
這樣的設計可以支援連續且即時的補料與排序，從而減少人類堆高機駕駛的介入需求。為此，西門子已在德國 Erlangen 的電子工廠進行為期兩週的試點計畫，部署新創公司 Humanoid 開發的輪式人形機器人 HMND 01 Alpha，來執行倉庫的揀貨任務。
在試驗期間，HMND 01 Alpha 機器人每小時可以自主處理約 60 次的料盒搬運，整體的揀貨成功率更超過 90%。這款機器人透過 Siemens Xcelerator 平台，成功整合數位孿生、AI 視覺系統與 PLC 控制，並即時連入工廠的網路系統中。
對照中國的發展，在三一重工位於長沙的 No.18 工廠中，AI 技術同樣讓機械手臂獲得驚人升級，使其能夠辨識金屬零件的形狀、重量、顏色，甚至精準判斷材料類型，進而決定該如何吊起、加工或送往焊接站。這座佔地高達 10 萬平方公尺的大型「燈塔工廠」，目前正是透過自動導引車（AGV）、焊接機械手臂與少數人力的高效協作，達成每 45 分鐘就能生產出一台混凝土泵車的驚人產能。
智慧工廠不只提高效率，也牽動人才、永續與可複製性
面對高度自動化的衝擊，西門子強調「人」依然是工廠的核心。西門子執行長 Roland Busch 表示，這項現代化投資將「創造有未來的工作」，而非單純削減人力。未來現場的操作員將轉向監督角色，例如負責監看 AI 儀表板，或使用 AR 顯示介面處理例外狀況，西門子也將為安貝格廠約 2,400 名員工，提供資料與數位技能的完整訓練。
相對地，《金融時報》則點出中國低成本傳統產業所面臨的另一種現況。中國機器人設備商 GSK CNC 的銷售工程師 Huang Yongchao 指出，傳統工廠的工人普遍教育程度較低，對於透過編輯和操作文字指令來控制機器人常常感到吃力。然而，AI 正在改變這個困境，因為工人更需要簡單直覺的操作方式，透過 AI 技術，人們可以直接與電腦互動，再由電腦以自然語言引導他們操作設備。這也凸顯 AI 不僅能讓高階人才向上升級，同時也大幅降低基層工人操作機器的技術門檻。
在永續減碳方面，安貝格新廠的設計已將環保指標納入核心。既有的安貝格營運設施已經幾乎 100% 使用再生電力，並在 2020 年前將基地的二氧化碳排放量成功減少約 50%。西門子更承諾，到 2030 年，包含新廠在內的整個安貝格園區，將全面使用永續能源，並導入數位建築孿生技術來最佳化能源的使用效率。
然而，智慧工廠的普及化仍面臨挑戰。雖然西門子有意讓安貝格模式成為業界模板，並使其運行於開放的 Siemens Xcelerator 軟體平台之上，但高達 2 億歐元的投資規模與嚴苛的人才門檻，對多數中小企業而言仍是難以跨越的負擔。不過，隨著 AI 讓機器人變得更容易設定，且更具備遠端監控的能力，這或許正是幫助資金有限的傳統產業，以較低門檻逐步踏入自動化領域的關鍵解方。
當代智慧工廠的重點，是必須將 AI、數位孿生、物流、機器人、能源管理與人力訓練，深度整合成一套可即時調度的全面性製造系統。與此同時，中國三一重工的應用案例也證明，AI 正賦予工業機器人辨識更複雜零件與材料的能力，成功將自動化的觸角推向更多傳統的製造場景中，這也揭示下一波智慧製造的競爭，將從單點設備的自動化，全面走向由 AI 統一調度產線、物流、品管、維護與人機協作的工廠生態系統。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Interesting Engineering》、《Financial Times》
，首圖來源：西門子
