“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+”首次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发挥其最大作用，实现AI规模化应用，从而加速驶向新型工业化?
效率进化
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、制定精准生产计划;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场景价值最大化的关键是什么?
深入场景
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、微调最优控制策略，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，以优化流程并最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精准预测。通过对用能需求更加精准的把控，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最优运行参数建议，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、精准预测、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。
随着人工智能等数字化技术的飞速发展，全球工业正在经历重大变革。施耐德电气将坚持创新驱动，推动AI技术与更多行业的具体应用场景深度融合，并联手更多伙伴共同打造产业影响力，向更智能、创新、可持续的未来工业进发。
