数字孪生是目前工业元宇宙领域最显著和最广为人知的应用之一。一线员工具备数字孪生能力或数字化思维，才能真正发挥数字孪生的作用，而数字化思维的重要性不亚于建立一套完整的数字孪生系统。

在基于海量数据的元宇宙中，人工智能（AI）也扮演着至关重要的角色，它在工业界产生了实际和深远的影响。相较于趣味性更强的用户端AI产品，工业端的AI应用通常更加务实，目标明确。

本文将以食品工业巨头益海嘉里（金龙鱼母公司）为例，探讨西门子AI技术如何助力食品工业实现降本增效。

益海嘉里旗下的玉米淀粉生产线面临着行业普遍存在的产能过剩、利润微薄、竞争激烈的现状，企业都在积极探索成本和品质之间的最佳平衡点。玉米淀粉的水分控制是影响成本和品质的关键环节。

国家标准规定，水分重量占比需低于14%。水分过高会导致产品变质、结块，缩短保质期；水分过低则会影响产品的延展性和发酵性，降低品质和口感，还会影响出粉率，最终导致产量下降。

此外，降低水分需要烘干，这会增加能源消耗和生产成本。因此，理想状态是将玉米淀粉的含水量稳定控制在略低于标准值的水平。

传统的玉米淀粉水分控制主要依赖经验丰富的老师傅进行人工调节。生产线后端配备自动水分监测仪，老师傅根据监测数值和自身经验微调前端参数。

然而，这种依赖经验的调控方式难以实现自动化。由于产线存在时间差，后端监测到的数值并非当前批次的数据，而是上一批次的。

此外，参数调控是一个复杂的推论过程，涉及众多变量，这都制约了实时调控的实现。

在复杂的生产环境中，人工智能的应用能够有效优化生产参数，提高生产效率和稳定性，最终满足高质量的生产要求。通过AI技术，可以实时分析生产数据，预测水分变化趋势，并自动调整相关参数，从而精准控制玉米淀粉的含水量，在保证产品质量的同时，最大限度地降低生产成本，提升企业竞争力。

玉米淀粉的生产过程并非简单的线性流程，如同汽车生产线的依次装配（轮胎、玻璃、方向盘等）。其生产过程中，众多参数和步骤相互影响，例如原料配比、温度、压力、时间等都会影响最终产品的含水量。

调整单一参数难以准确预测最终结果，需要多参数协同微调。这种复杂性使得传统的自动化方法和标准化操作规程(SOP)难以固定能耗，优化生产。

理论上，在每个环节安装水分监测仪可以实现实时调整，但高昂的成本（每台二三十万元）使得该方案难以落地。因此，企业往往依赖经验丰富的老师傅进行人工调控，但这又导致生产过程难以标准化、自动化，且老师傅的经验难以复制和推广。

易海嘉里公司长期面临这个问题，他们一直希望能找到一位经验丰富的车间主任来管理生产线，但始终未能如愿。

易海嘉里向西门子食品行业的一位客户经理寻求帮助，希望能推荐合适的人选。这位客户经理另辟蹊径，想到了西门子AI团队在光伏行业解决类似问题的经验。

尽管光伏行业和玉米淀粉生产看似毫不相关，但两者都存在许多不确定因素和复杂参数，且最终效果都需要稳定和可预测。光伏行业中单晶硅的培育过程与玉米淀粉生产有一定的相似性，西门子AI团队曾通过模型预测和参数调整成功稳定了单晶硅的品质。

这位客户经理大胆建议易海嘉里尝试AI解决方案。尽管听起来跨度很大，易海嘉里高管却对这一设想表示支持，并与西门子AI团队达成合作。

经过几个月的努力，西门子AI团队成功解决了易海嘉下面临的难题，使生产更具预测性和稳定性。AI系统通过采集生产数据进行模型训练，实现了根据投入原材料预测最终水分含量的目标，进而倒推当前所需的原材料投入量。

该AI模型在玉米淀粉生产线上取得了显著成效。西门子通过改造四条生产线，一年内帮助易海嘉里多生产数百吨玉米淀粉，同时节省能源，增值收益达到百万级别。

这一成功案例表明，AI模型可以在许多生产线中复用，尤其是在变量多、非线性复杂的系统中。例如在牛奶行业控制蛋白质含量，在饲料行业调控蛋白质和氨基酸含量等，这些过去依赖经验的流程，现在可以通过AI实现标准化和稳定化。

不仅是食品行业，凡是符合非线性、混沌特征的生产流程，AI都能发挥作用，建立难以用传统方法描述的因果关系，从而提升生产效率和产品质量。工业生产永恒的目标是实现精益生产和精确控制，提高可预测性。人工智能（AI）正越来越多地应用于这一领域，不仅限于工厂，其提升效率的思路也适用于其他诸多领域。

例如，西门子与国家电网旗下环球供电中心合作，打造了一个智能供电中心营业厅，堪称新一代能源体系的样板工程。

该营业厅配备了光伏发电设备、储能设备和新能源车充电桩，构成一个微电网，旨在实现一定程度的自给自足。通过充放电与电网互联，降低用电成本。

AI 通过学习天气和电网数据，优化营业厅的充放电效率。随着光伏发电、储能和用电规模的扩大，AI 的优化空间也将增加，未来甚至可能覆盖整个区域性电网。

这些独立的 AI 模型在工业提升中发挥着巨大作用，但它们与数字孪生并非完全割裂。数字孪生必然会运用广义的人工智能技术进行实际运营模拟。

例如，西门子与英伟达的合作就包含了 AI 的应用，尤其是在预测、诊断和优化方面。一个显著的趋势是大语言模型的引入，它将大大降低数字孪生系统的使用门槛。

通过自然语言指令，数字孪生可以轻松模拟现实中的各种情况，从而简化操作过程。西门子目前也正与微软合作，推动更深层次的 AI 在工业产品设计、工程制造和运营中的应用，提升效率并实现规模效应。

无论是数字孪生还是 AI 技术在工业领域的应用，都呈现出两个鲜明特征：技术前沿和应用落地。它们的目标是解决实际问题，例如降低成本、节省时间和创造价值。

这也正是西门子推动工业元宇宙概念的核心，希望行业能够理解技术融合对工业领域的实际影响。相比于空中楼阁式的想象，实在的应用案例更具说服力。