西门子发布 Intelligence Center X，推动工业AI迈向规模化应用
西门子近日推出全新工业AI编排软件 Intelligence Center X，旨在帮助企业突破工业AI在试点阶段的局限，实现从零散试验到规模化落地的跨越。该平台通过构建人机协同作业模式，使员工与AI智能体在统一业务场景中协作，从而释放AI在工业领域的实际价值。
- 在生产级场景中引入AI智能体，构建混合作业模式，提升作业效率、管控能力和一致性。
- 整合数据、业务流程与AI智能体，打通企业全生命周期信息，实现人机协同介入下的AI协同作业。
- 通过减少人工操作、加快问题响应速度和提升决策质量，实现可量化的运营成效。
- 实际部署案例显示，重复性作业负荷降低95%，生产问题处理效率提升85%。
- 作为西门子 Xcelerator 的关键组件，Intelligence Center X 为企业提供可生产级的工业AI能力，助力数字化转型。
Intelligence Center X 通过统一的标准化平台，整合企业数据、模型与业务流程，支持AI应用与智能体的高效部署与全流程可追溯管理。该平台融合了西门子的Mendix™低代码平台，以及RapidMiner®产品组合中的Graph Studio和AI Studio软件，为企业构建业务场景，提供与业务相关的生命周期智能，并实现智能体与智能应用的统一编排。
当前，尽管众多企业积极引入AI技术，但受限于数据分散、管理标准不统一以及AI分析结果难以融入业务流程等问题，AI的规模化应用仍面临挑战。Intelligence Center X 正是为解决这一问题而设计，它能够在现有系统基础上实现人机协同作业，同时提供可审计的策略与管控机制。
西门子数字化工业软件总裁兼首席执行官 Tony Hemmelgarn 表示：“Intelligence Center X 将智能能力嵌入日常业务流程，使AI在可控、可扩展且可信的环境中发挥作用。当AI真正融入核心业务流程与企业数据，便能持续输出规模化、可量化的价值。唯有将AI嵌入真实工作场景，才能实现其核心价值。Intelligence Center X 通过整合企业数据、工业本体与西门子知识图谱，为企业提供稳定、可量化的业务成果。”
客户应用案例
巴西大型平板玻璃制造企业 Vivix Vidros Planos 已部署近30款基于 Mendix 开发的应用，打通 SAP S/4HANA、西门子工业边缘平台与 Snowflake 中的运营与信息技术数据。项目实施后，其生产问题处理效率提升85%，全年节省6000小时人工工时，客户投诉处理时间从5天缩短至1天以内。该企业还结合 Amazon Bedrock 与 Anthropic 的 Claude 构建AI虚拟工程师，借助平台多智能体能力，推进全域数字孪生布局。
Vivix 企业数字化转型负责人 Aristóteles Terceiro Neto 表示：“这套系统帮助我们高效联动员工与AI，显著提升业务运转效率。目前，我们已实现质量问题排查效率最高提升4倍，车间现场的决策支持能力也得到明显优化。”
全球首批将 Intelligence Center X 作为企业级智能体系统部署的企业之一——Axiz，围绕端到端定价场景，整合AI/ML建模、应用开发与流程编排能力，实现人工投入减少95%，数据摄取准确率达到100%。
Axiz Digital 首席云服务、数字化及营销官 Andrew Moodley 表示：“Intelligence Center X 是我们定价业务升级的关键。AI/ML建模能力是方案的‘大脑’，而应用开发与流程编排能力则是‘躯干’，二者协同推动业务发展。”
构建智能体执行的数据基础
Intelligence Center X 能够打通工程、生产、供应链与服务等全链条工业数据，形成可供AI调用的共享生命周期智能。作为西门子 Xcelerator 的重要模块，该平台可与企业现有各类信息化与运营数据解决方案无缝对接，确保智能体工作流程基于可信数据稳定运行。该模式也获得了西门子数据与云生态合作伙伴的广泛支持。
Snowflake 全球联盟与渠道高级副总裁 Amy Kodl 表示：“我们高度认可 Intelligence Center X 为 Snowflake 客户带来的新价值。该平台兼容企业现有 Snowflake 数据，并与 Semantic Views、Cortex AI 等产品形成互补，契合我们对易用性与安全性的追求。”
三种部署方式
Intelligence Center X 提供三种灵活部署方式：可叠加于西门子AI产品之上，利用预置工业本体增强生命周期智能；也可作为独立平台，适用于部署第三方OT设备的资产密集型企业；还可作为企业级智能体平台，面向金融、保险、医疗、政务及零售等行业，满足其对全流程可审计的生产级AI落地需求。