“工業4.0”、“新質生產力”

、“人工智能+”……我們正在經曆著生產力變革的時代，以科技創新作為內核、打破產業場景邊界的新質生產力應運而生

，而其中的重要代表力量，便是人工智能的發展。

在今年3月份，“人工智能+”首次被寫入政府工作報告，這意味著中國將加快形成以人工智能為引擎的新質生產力。這與施耐德電氣長久以來布局數字化、智能化的方向不謀而合，施耐德電氣堅信將AI技術投入到工業產業實際應用中，將為中國工業的“進階”激發出無限潛力。

隨著AI技術不斷迭代演進，怎樣在複雜多變的工業領域發揮其價值使其推動新質生產力發展？又有哪些場景可以讓AI發揮其最大作用，實現AI規模化應用，從而加速駛向新型工業化？

效率進化，指數級變革生產力

在傳統工業向新型工業的轉型過程中，以前沿技術創造切實價值是必經之路——施耐德電氣正在進一步打破IT與OT之間的壁壘
，深入企業從設計
、建造到運營和維護的全生命周期，將AI技術對生產力的迭代推動力付諸實踐。

在前期的研發設計環節，施耐德電氣正在以AI技術革新軟件的傳統開發方式，例如通過大模型輔助生成基礎代碼並幫助檢查代碼完整性

，為工程師省去大量重複性工作，為新技術
、新功能的開發注入更多活力。而在重點生產製造環節，以AI技術助力工廠提質增效，例如通過AI智能決策幫助協同多方因素、製定精準生產計劃；通過AI視覺檢測
，高效識別產品瑕疵、提升產品質量等。在運維管理過程中，施耐德電氣正借助AI算法與機器學習助力企業高效管理資產設備、提升運營效率、優化能源使用
，助力企業提升運營維護的效率與韌性。

由此可見，無論是視覺識別
、機器學習、大語言模型、還是生成式AI，目前都已切實滲透於工業生產流程的方方麵麵。那麼推動AI場景價值最大化的關鍵是什麼
？

深入場景
，技術與應用深度融合

發揮AI技術潛能的關鍵在於推動AI技術與實際應用場景的融合創新。作為AI場景化應用的 “實踐者”和“賦能者”
，施耐德電氣正致力於將AI技術與一係列垂直行業場景進行深度融合，賦能生產提質增效：

• 工藝流程優化：施耐德電氣借助AI算法製定智能控製策略
  ，為某啤酒製造商提供了顛覆性的產線優化方案。通過對全量生產數據進行彙聚
  、分析、敏銳監測工況，並預測、微調最優控製策略
  
  ，幫助客戶安全優質生產的同時實現了20%的物料節約與15%的生產效率提升。
• 工業全流程減碳：在某化工企業的應用實例中，施耐德電氣為實現其監控某真空蒸餾裝置的六個碳排放源
  ，部署了定製化機器學習模型。該模型利用AVEVA PI System運營大數據管理平台實現每5分(fen)鍾(zhong)分(fen)析(xi)一(yi)次(ci)數(shu)據(ju)流(liu)，從(cong)而(er)對(dui)二(er)氧(yang)化(hua)碳(tan)排(pai)放(fang)潛(qian)在(zai)偏(pian)差(cha)的(de)產(chan)生(sheng)及(ji)時(shi)反(fan)饋(kui)。這(zhe)使(shi)操(cao)作(zuo)人(ren)員(yuan)能(neng)夠(gou)迅(xun)速(su)做(zuo)出(chu)反(fan)應(ying)，調(tiao)查(zha)根(gen)本(ben)原(yuan)因(yin)
  ，並(bing)進(jin)行(xing)有(you)針(zhen)對(dui)性(xing)的(de)調(tiao)整(zheng)
  
  ，以(yi)優(you)化(hua)流(liu)程(cheng)並(bing)最(zui)大(da)程(cheng)度(du)減(jian)少(shao)二(er)氧(yang)化(hua)碳(tan)排(pai)放(fang)。該(gai)模(mo)型(xing)不(bu)僅(jin)適(shi)用(yong)於(yu)真(zhen)空(kong)蒸(zheng)餾(liu)裝(zhuang)置(zhi)
  ，還(hai)可(ke)以(yi)遷(qian)移(yi)到(dao)不(bu)同(tong)工(gong)業(ye)流(liu)程(cheng)。
• 能耗精細化管理：施耐德電氣為某半導體企業提供的冰機冷量預測解決方案，基於AI算(suan)法(fa)，根(gen)據(ju)冰(bing)機(ji)運(yun)行(xing)的(de)曆(li)史(shi)數(shu)據(ju)，對(dui)需(xu)求(qiu)端(duan)的(de)製(zhi)冷(leng)量(liang)進(jin)行(xing)精(jing)準(zhun)預(yu)測(ce)。通(tong)過(guo)對(dui)用(yong)能(neng)需(xu)求(qiu)更(geng)加(jia)精(jing)準(zhun)的(de)把(ba)控(kong)，實(shi)現(xian)能(neng)耗(hao)的(de)精(jing)細(xi)化(hua)管(guan)理(li)。實(shi)測(ce)數(shu)據(ju)顯(xian)示(shi)，該(gai)方(fang)案(an)節(jie)能(neng)效(xiao)果(guo)達(da)3-5%，如果配套硬件改造，可實現5-10%的綜合節能。
• 空壓機能效提升：施耐德電氣通過AIzhinengsuanfashixianduikongyazhandeyouhuakongzhiyuzhinengguanli，bangzhuqiyexianzhutigaonengyuanshiyongxiaolv。zaimouxinnengyuancheqidezhanfangguanlixitongxiangmuzhong，tongguoduishujudecaiji、建模
  、分析，為工廠的綜合站房空壓站控製係統
  、暖通控製係統提供了最優運行參數建議，實現控製邏輯優化與節能增效，使該企業在建設高效、節能的現代化和綠色化工廠的道路上事半功倍。
• 動態製冷提效：在某數據中心的暖通節能改造項目上，施耐德電氣將AI建模和數據分析算法注入傳統PID閉環控製之中，通過建模與數據采集、精準預測
  、youhuaqiujiejicelveshuchusibuzou
  ，duijifangneidemoduanjingmikongtiaojinxingyouhua，shiqigenjushijixuqiujinxingdongtaizhilengshuchu，tongshiduilengzhankongzhixitongjinxingquanjuxunyou，shixianmoduankongtiaoxitongjiedian31%，預計冷站製冷效率提升20%。
• 預測性維護：基於振動機理+shulimoxingdeshebeiguzhangyuceyuzhenduanxitong，jiehegongyishulimoxingguzhangzhenduangongju，bujinkeyibangyonghuzhenduanjixielaohuajimosunwenti，haikeyiweiyonghuzhenduandianqiguzhanghuogongyibianhuandaozhideshebeiguzhang。shinaidedianqishamengongchangweizhenkonglushebeibushulejiyuAI 的預測性維護解決方案，實現了全年7*24小時的實時數據監測設備狀況
  ，並根據預測曲線有計劃地安排設備維護，每年可節省約120萬元維護成本。

隨著人工智能等數字化技術的飛速發展，全球工業正在經曆重大變革。施耐德電氣將堅持創新驅動，推動AI技術與更多行業的具體應用場景深度融合

，並聯手更多夥伴共同打造產業影響力，向更智能、創新、可持續的未來工業進發。