冉冉

　　数据中心解决方案

　　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，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l 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。