施耐德電氣：以“人工智能+”夯實新型工業化根基

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發布時間： 2024-07-23 09:14 更新時間： 2024-12-20 13:30

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“工業4.0”、“新質生產力”、“人工智能+”……我們正在經歷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+”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，怎樣在復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并幫助檢查代碼完整性，為工程師省去大量重復性工作，為新技術、新功能的開發注入更多活力。而在重點生產制造環節，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、制定生產計劃；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，目前都已切實滲透于工業生產流程的方方面面。那么推動AI場景價值大化的關鍵是什么？

深入場景，技術與應用深度融合

發揮AI技術潛能的關鍵在于推動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”，施耐德電氣正致力于將AI技術與一系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算法制定智能控制策略，為某啤酒制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匯聚、分析、敏銳監測工況，并預測、微調優控制策略，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，部署了定制化機器學習模型。該模型利用AVEVA PI System運營大數據管理平臺實現每5分鐘分析一次數據流，從而對二氧化碳排放潛在偏差的產生及時反饋。這使操作人員能夠迅速做出反應，調查根本原因，并進行有針對性的調整，以優化流程并大程度減少二氧化碳排放。該模型不僅適用于真空蒸餾裝置，還可以遷移到不同工業流程。

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，基于AI算法，根據冰機運行的歷史數據，對需求端的制冷量進行預測。通過對用能需求更加的把控，實現能耗的精細化管理。實測數據顯示，該方案節能效果達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AI智能算法實現對空壓站的優化控制與智能管理，幫助企業顯著提高能源使用效率。在某新能源車企的站房管理系統項目中，通過對數據的采集、建模、分析，為工廠的綜合站房空壓站控制系統、暖通控制系統提供了優運行參數建議，實現控制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。

動態制冷提效：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閉環控制之中，通過建模與數據采集、預測、優化求解及策略輸出四步走，對機房內的末端精密空調進行優化，使其根據實際需求進行動態制冷輸出，同時對冷站控制系統進行全局尋優，實現末端空調系統節電31%，預計冷站制冷效率提升20%。

預測性維護：基于振動機理+數理模型的設備故障預測與診斷系統，結合工藝數理模型故障診斷工具，不僅可以幫用戶診斷機械老化及磨損問題，還可以為用戶診斷電氣故障或工藝變換導致的設備故障。施耐德電氣廈門工廠為真空爐設備部署了基于AI 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，并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。