西门子自动化的智能化升级对工业生产有以下多方面的影响：

提升生产效率

- 优化生产流程：通过AI技术分析生产数据，能发现潜在的流程瓶颈并进行优化。如SEWC借助数据分析等方法，让HMI产品检测时间缩短了9%。

- 提高设备运行效率：利用边缘计算和AI技术，使设备具备更强的本地数据处理和分析能力，快速做出决策，减少设备等待时间。同时，通过预测性维护提前处理设备隐患，降低设备故障率，延长设备运行时间。

提高产品质量

- 精准质量检测：运用人工智能算法，如在SEWC的AOI检测中，使预判准确率显著提高，需要人工复判的产品数量减少了75%，还能保证问题产品的逃逸几率为零。

- 质量持续优化：基于机器学习算法和边缘计算技术，软件系统可以对生产过程数据进行实时分析，不断自我学习，实现对生产参数的智能优化。

降低成本

- 人力成本降低：智能系统可替代部分人工任务，如质量检测、废料分拣等环节，减少人力投入。像SEWC的废料分拣环节，采用人工智能后，避免了重新训练模型以及人为调整参数的步骤，节约了人力。

- 资源成本降低：通过对设备运行数据的分析，实现能源的优化管理，降低能源消耗。同时，精准的生产控制减少了原材料的浪费。

增强生产灵活性和适应性

- 快速产品切换：小样本学习技术等应用，使产线在面对产品种类调整时，只需采集小样本就能对新产品进行高准确率质量检测，快速适应新产品生产。

- 柔性生产能力提升：借助5G等通信技术和先进的控制系统，实现设备之间更快速、稳定的通信，支持更复杂的分布式控制系统，使生产能根据市场需求快速调整产品种类和产量。