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施耐德电气：以“人工智能 ”夯实新型工业化根基

发布时间： 2024-07-23 09:14 更新时间： 2024-09-13 13:30

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“工业4.0”、“新质生产力”、“人工智能 ”……我们正在经历着生产力变革的时代，以科技创新作为内核、打破产业场景边界的新质生产力应运而生，而其中的重要代表力量，便是人工智能的发展。

在今年3月份，“人工智能 ”被写入政府工作报告，这意味着中国将加快形成以人工智能为引擎的新质生产力。这与施耐德电气长久以来布局数字化、智能化的方向不谋而合，施耐德电气坚信将ai技术投入到工业产业实际应用中，将为中国工业的“进阶”激发出无限潜力。

随着ai技术不断迭代演进，怎样在复杂多变的工业领域发挥其价值使其推动新质生产力发展？又有哪些场景可以让ai发挥其大作用，实现ai规模化应用，从而加速驶向新型工业化？

效率进化，指数级变革生产力

在传统工业向新型工业的转型过程中，以前沿技术创造切实价值是必经之路——施耐德电气正在进一步打破it与ot之间的壁垒，深入企业从设计、建造到运营和维护的全生命周期，将ai技术对生产力的迭代推动力付诸实践。

在前期的研发设计环节，施耐德电气正在以ai技术革新软件的传统开发方式，例如通过大模型辅助生成基础代码并帮助检查代码完整性，为工程师省去大量重复性工作，为新技术、新功能的开发注入更多活力。而在重点生产制造环节，以ai技术助力工厂提质增效，例如通过ai智能决策帮助协同多方因素、制定生产计划；通过ai视觉检测，高效识别产品瑕疵、提升产品质量等。在运维管理过程中，施耐德电气正借助ai算法与机器学习助力企业高效管理资产设备、提升运营效率、优化能源使用，助力企业提升运营维护的效率与韧性。

由此可见，无论是视觉识别、机器学习、大语言模型、还是生成式ai，目前都已切实渗透于工业生产流程的方方面面。那么推动ai场景价值大化的关键是什么？

深入场景，技术与应用深度融合

发挥ai技术潜能的关键在于推动ai技术与实际应用场景的融合创新。作为ai场景化应用的 “实践者”和“赋能者”，施耐德电气正致力于将ai技术与一系列垂直行业场景进行深度融合，赋能生产提质增效：

工艺流程优化：施耐德电气借助ai算法制定智能控制策略，为某啤酒制造商提供了颠覆性的产线优化方案。通过对全量生产数据进行汇聚、分析、敏锐监测工况，并预测、微调优控制策略，帮助客户安全优质生产的同时实现了20%的物料节约与15%的生产效率提升。

工业全流程减碳：在某化工企业的应用实例中，施耐德电气为实现其监控某真空蒸馏装置的六个碳排放源，部署了定制化机器学习模型。该模型利用aveva pi system运营大数据管理平台实现每5分钟分析一次数据流，从而对二氧化碳排放潜在偏差的产生及时反馈。这使操作人员能够迅速做出反应，调查根本原因，并进行有针对性的调整，以优化流程并大程度减少二氧化碳排放。该模型不仅适用于真空蒸馏装置，还可以迁移到不同工业流程。

能耗精细化管理：施耐德电气为某半导体企业提供的冰机冷量预测贝斯特全球最奢游戏最新的解决方案，基于ai算法，根据冰机运行的历史数据，对需求端的制冷量进行预测。通过对用能需求更加的把控，实现能耗的精细化管理。实测数据显示，该方案节能效果达3-5%，如果配套硬件改造，可实现5-10%的综合节能。

空压机能效提升：施耐德电气通过ai智能算法实现对空压站的优化控制与智能管理，帮助企业显著提高能源使用效率。在某新能源车企的站房管理系统项目中，通过对数据的采集、建模、分析，为工厂的综合站房空压站控制系统、暖通控制系统提供了优运行参数建议，实现控制逻辑优化与节能增效，使该企业在建设高效、节能的现代化和绿色化工厂的道路上事半功倍。

动态制冷提效：在某数据中心的暖通节能改造项目上，施耐德电气将ai建模和数据分析算法注入传统pid闭环控制之中，通过建模与数据采集、预测、优化求解及策略输出四步走，对机房内的末端精密空调进行优化，使其根据实际需求进行动态制冷输出，同时对冷站控制系统进行全局寻优，实现末端空调系统节电31%，预计冷站制冷效率提升20%。

预测性维护：基于振动机理数理模型的设备故障预测与诊断系统，结合工艺数理模型故障诊断工具，不仅可以帮用户诊断机械老化及磨损问题，还可以为用户诊断电气故障或工艺变换导致的设备故障。施耐德电气厦门工厂为真空炉设备部署了基于ai 的预测性维护贝斯特全球最奢游戏最新的解决方案，实现了全年7*24小时的实时数据监测设备状况，并根据预测曲线有计划地安排设备维护，每年可节省约120万元维护成本。