在当今的汽车行业，通过智能制造实现优质运营需要的不仅仅是简单的工厂自动化。为了能够应对不断变化的消费者需求和监管活动，汽车制造商需要提高生产流程的敏捷性和灵活性。许多行业领导者已经将人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等创新技术纳入运营范畴。但是，仍有企业尚未意识到他们所生成数据的潜在价值。借助 Siemens Digital Industries Software 智能制造解决方案，可以利用基于边缘的自动化、工业物联网 (IoT) 和闭环制造自动和实时地解决生产和质量问题，实现降低成本、尽可能地提高产量、价值流端到端可视化等目标。
在当今的汽车行业，通过智能制造实现优质运营需要的不仅仅是简单的工厂自动化。为了能够应对不断变化的消费者需求和监管活动，汽车制造商需要提高生产流程的敏捷性和灵活性。许多行业领导者已经将人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等创新技术纳入运营范畴。但是，仍有企业尚未意识到他们所生成数据的潜在价值。借助 Siemens Digital Industries Software 智能制造解决方案，可以利用基于边缘的自动化、工业物联网 (IoT) 和闭环制造自动和实时地解决生产和质量问题，实现降低成本、尽可能地提高产量、价值流端到端可视化等目标。
制造执行系统 (MES) 可谓智能工厂的大脑，通过连接人员、流程和机器来提供可视性，改善操作执行，并尽可能提高性能。MES 又称为制造运营管理 (MOM)，它推动了贯穿整个生态系统的数字主干，为利益相关者提供对所有数据的端到端访问。这种数据智能可以馈送到制造数字孪生中，实现闭环反馈系统，以推动持续改进、预测性维护和先进的能量管理。MES 还通过向车间实时发送指令的电子方式简化流程计划、调度和工单的执行。通过提供制造执行解决方案，先进的生产智能可确保制造商在恰当的时间使用恰当的设备制造恰当的部件。
实现优异的质量是汽车制造业优质运营关键和具有挑战性的组成部分。持续生产高质量产品的关键是通过持续的双向信息流获得预测性的洞察。闭环质量 (CLQ) 是一种数字方法，可在每个阶段评估产品质量，并将数据反馈给生产和设计流程。这种连续的循环可确认当前产品的质量，同时生成提高未来生产质量的洞察。一个自组织的“实时孪生”将虚拟和现实世界有机结合，在整个生产过程中提供更快的纠正措施。西门子的整体智能制造方案包括闭环质量解决方案，该方案可确保制造商持续生产高质量和合规的产品，以在迄今为止发展迅猛的汽车市场取得成功。
