10月12日，西门子（中国）有限公司数字化工业集团副总裁兼过程自动化部总经理姚峻参加了第三届数字中国建设峰会智能制造分论坛，并以“工业人工智能+大数据分析：解锁工厂‘智能运维’的未来”为主题发表主旨演讲。姚峻在演讲中着重介绍了由西门子中国团队研发的设备预测性维护系统SiePA。
在人工智能技术的支持下，SiePA 充分利用工厂历史数据，通过设备运行状态预测预警模块与智能排查诊断模块，不仅能及时预测预警运营中的故障风险，还能帮助企业高效诊断故障原因并指导其进行维修维护，从而有效控制风险、降本增效。在中国，SiePA已成功应用于包括中国石化青岛炼油化工有限责任公司在内的多个客户工厂。在青岛炼化的智能工厂中，SiePA为客户建立起了从智能预警到gaoji诊断的闭环机制，以保证生产的可靠性和安全性。

演讲实录：今天我希望和大家分享如何把人工智能和大数据运用到工业领域中，帮助工业落地工厂的智能运维。我们从简单的自动化走到数字化，更多的是实现两化融合，打造端到端的价值链，形成从采购、订单、排产、仓储物流到用户的闭环信息流，将从设计、工程、生产、运维到服务的所有数据集成到一个平台。这是今天我们在做的，其中运用了很多智能化的技术，但这还不是我们所追求的真正的智能工厂的目标。我们希望实现的智能运维分三个层次，一个是强化感知，从认知到传感到认知；一个是优化控制，从精准到zuijia；一个是锐化运营，从专业到协同。

数字化工厂包括三个数字化双胞胎：产品的数字化双胞胎、生产的数字化双胞胎和性能的数字化双胞胎。基于数字化双胞胎技术，我们已经可以将智能运维中的强化感知、优化控制、锐化运营等应用融入到很多应用场景之中。在产品设计过程中实现产品质量预警，在产品生产中实现风险预测、参数优化和仿真模拟，以及在性能方面实现预测性维护，如异常预警和智能诊断。