# 灯塔案例 | 西门子数控

> 交付周期缩短78%，碳排放减少28%——西门子南京用"数字原生工厂"重新定义了数控系统制造的天花板。
>
> 第15批 · 2026年01月 · 生产效率灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
|------|------|
| 灯塔编码 | 23615CN13 |
| 企业名称 | 西门子数控 |
| 所在地 | 中国 · 中国 · 南京 · 江苏 |
| 行业 |  · 先进工业 · 通用仪器仪表 (GBT ) |
| 灯塔类型 | 生产效率 |

---

## 4大核心案例

### ① ① 端到端数字孪生 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：多品种小批量生产模式下，产线每4周需重新配置，交货窗口从45天压缩至10天，传统"先建后调"的工厂规划方式无法应对快速变化的市场需求。

**解决思路：** 💡 方案：以"数字原生工厂"理念，在物理建设前完成全数字化规划与仿真优化，构建覆盖产品设计→工艺规划→产线调试→运营优化的端到端数字孪生体系。

**实施路径：** Step 1 — 全数字化工厂建模：在虚拟环境中对73,000㎡工厂完成三维建模，涵盖建筑结构、物流动线、设备布局，实现"先虚拟验证、再物理建设"。 Step 2 — 产品数字孪生集成：打通PLM-MES-ERP数据流，建立从研发设计到生产制造的完整数字线程，每个产品型号在虚拟环境中有完整映射。 Step 3 — 虚拟调试与验证：新产线或新产品在数字孪生中完成全流程仿真调试，减少物理试错成本，调试周期缩短60%以上。 Step 4 — 运营数字孪生闭环：实时采集产线数据驱动孪生模型动态更新，支持"假设分析"和持续优化。

**关键数据：** 📊 核心成效：交付周期缩短78%，上市速度加快33%，工厂建设在疫情最严峻时期仍高效推进，数字孪生使新产线导入时间大幅缩减。

**技术标签：** 03.01.01 | 02.01.04


---

### ② ② 模块化自动化制造 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：客户订单日益多样化，传统固定产线无法满足"每4周一次产线重配置"的柔性生产需求，换型成本高、周期长，制约多品种小批量制造效率。

**解决思路：** 💡 方案：部署模块化自动化制造体系，结合制造运营管理系统(MOM)，实现产线快速重构与自适应生产，将离散制造从"硬连接"升级为"软定义"。

**实施路径：** Step 1 — 产线模块化设计：将产线按工艺功能拆分为标准化模块单元（组装、测试、包装等），各模块可独立调试、灵活组合。 Step 2 — 自适应工装与夹具：开发快速换型夹具系统，支持多品种产品在统一产线上无缝切换，换型时间从小时级降至分钟级。 Step 3 — MOM系统全域覆盖：部署制造运营管理系统，实现生产排程、物料配送、质量追溯的自动化协同调度。 Step 4 — 自动化产线集成控制：通过统一控制平台实现各模块单元的联动运行，支撑高柔性、高节拍的混合生产模式。

**关键数据：** 📊 核心成效：生产效率提升14%（2024年对比2022年），换型周期大幅缩短，产线利用率显著提高，支持高品种小批量的柔性制造模式。

**技术标签：** 03.03.01 | 02.03.01


---

### ③ ③ 50+ AI用例集成 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：高变种低批量制造模式下，质量控制、故障诊断、物料调度等环节依赖人工经验，响应速度慢、一致性差，无法满足高质量和短交期的双重压力。

**解决思路：** 💡 方案：在全制造链部署超过50个人工智能应用，覆盖质量检测、预测性维护、智能排产、异常诊断等领域，构建AI驱动的自适应制造体系。

**实施路径：** Step 1 — 全域数据采集与治理：在生产设备、测试台、物流节点部署IoT传感器，建立统一数据中台，实现制造全过程的实时数据采集与标准化治理。 Step 2 — AI质量检测部署：基于机器视觉的在线缺陷检测、工艺参数实时监控与自适应调整，将事后抽检转为过程中智能全检。 Step 3 — 预测性维护体系：对关键设备（CNC加工中心、SMT贴片机等）建立健康模型，提前预警潜在故障，减少非计划停机。 Step 4 — 智能排产与异常诊断：AI驱动的动态排产引擎自动平衡产线负载，异常发生时自动根因分析与处置建议推送。 Step 5 — 持续AI用例扩展：建立AI用例孵化机制，从单点突破到全网覆盖，50+用例覆盖制造全价值链。

**关键数据：** 📊 核心成效：现场故障率降低46%，50+AI用例覆盖全制造价值链，资产利用率显著提升，质量缺陷在过程中被实时拦截而非流向下一道工序。

**技术标签：** 05.01.01 | 05.01.04


---

### ④ ④ 绿色制造AI优化 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：作为高能耗的精密制造工厂，如何在保持产能增长的同时实现碳排放的实质性下降，是西门子全球碳中和承诺下的硬约束。

**解决思路：** 💡 方案：通过AI驱动的能源管理与工艺优化，在直接排放(S1)和间接能源排放(S2)两个维度同步推进减碳，将绿色制造嵌入数字原生工厂的核心基因。

**实施路径：** Step 1 — 能源数据全面采集：对全厂用电、用气、用热等能源消耗点部署智能计量，建立分钟级能耗数据采集体系。 Step 2 — AI能效优化引擎：基于数字孪生模型，AI动态优化空调、空压、照明等公用设施的运行策略，实现按需供能。 Step 3 — 工艺碳排放建模：对每个产品型号建立碳足迹模型，识别高碳排放工艺节点，驱动工艺改进。 Step 4 — 清洁能源与智能调度：结合光伏发电与储能系统，AI动态调度能源使用，最大化清洁能源消纳比例。

**关键数据：** 📊 核心成效：直接排放与能源相关碳排放合计降低28%（S1+S2），能效管理从"经验驱动"升级为"AI数据驱动"，为西门子全球碳中和目标提供工厂级实践样板。

**技术标签：** 09.03.01 | 09.02.01


---

## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
|------|------|------|------|
| 交付周期 | ↓78% | 10天（交货窗口） | 端到端数字孪生使新订单响应速度革命性提升 |
| 上市速度 | ↑33% | 2024年 | 虚拟调试+模块化产线大幅缩短新产品导入周期 |
| 生产效率 | ↑14% | 2024年 | AI+自动化驱动的产线综合效率提升 |
| 现场故障率 | ↓46% | 2024年 | 50+AI用例覆盖质量检测、预测性维护等关键环节 |
| 碳排放 (S1+S2) | ↓28% | 当前 | AI能效优化+清洁能源调度，绿智融合降碳 |