施耐德電氣：以AI技術(shù)驅動(dòng)工業(yè)能源使用效率躍升

在這一背景下，數字化轉型和新技術(shù)的采用成為關(guān)鍵，尤其是以人工智能（AI）為代表的前沿技術(shù)。隨著(zhù)AI技術(shù)變得比以往任何時(shí)候都更易于獲取，工業(yè)企業(yè)將有機會(huì )利用其力量，將數據轉化為切實(shí)的成果，以?xún)?yōu)化能源消耗、減少碳排放和運營(yíng)成本。麥肯錫公司最近的一項研究也驗證了這一點(diǎn)，那些已經(jīng)在其工業(yè)加工工廠(chǎng)中利用AI技術(shù)的企業(yè)稱(chēng)生產(chǎn)量增加了10-15%，利潤（息稅折舊攤銷(xiāo)前利潤，EBITDA）增加了4-5%。

然而，盡管大多數工業(yè)企業(yè)領(lǐng)導者相信數字化轉型將在未來(lái)幾年對他們的運營(yíng)產(chǎn)生重大影響，但向新技術(shù)的轉變之路仍然相對緩慢。數字化轉型和進(jìn)一步采用最新技術(shù)成為可持續性難題的關(guān)鍵部分。那么，工業(yè)企業(yè)如何利用數字技術(shù)充分發(fā)揮數據優(yōu)勢，并在短期內實(shí)現能源效率的顯著(zhù)提升呢？

AI賦能公用設施系統能源優(yōu)化

減少工廠(chǎng)的能源消耗是企業(yè)減少碳排放、降低成本、減少能源浪費的有效方式。通常情況下，工廠(chǎng)約50%的能源用于生產(chǎn)過(guò)程，優(yōu)化這部分能源利用的關(guān)鍵在于提高產(chǎn)量、提升產(chǎn)品質(zhì)量和整體效率。其余能源則用于工廠(chǎng)的公用設施系統，例如用于工廠(chǎng)制冷的冷水系統或用于加熱工藝的蒸汽系統。對企業(yè)而言，優(yōu)化公用設施系統的能源利用是節能降本的良機，而且在工業(yè)領(lǐng)域其潛力尚未被充分挖掘。

當前，得益于貫穿能源全流程的、精準的數據監控與采集，能源數據日益豐富完善，這為企業(yè)節能、減排、降耗提供了重要依據，也為AI技術(shù)的應用提供了堅實(shí)的數據基礎。例如，將預測性模型與機器學(xué)習等AI技術(shù)相結合，能夠迅速將海量的數據轉化為切實(shí)可行的優(yōu)化建議，并預測未來(lái)的能源使用趨勢。

在全球層面，施耐德電氣目前可提供AI驅動(dòng)的解決方案EcoStruxure Industrial Advisor – Predictive Energy，采用預測性機器學(xué)習模型來(lái)優(yōu)化工廠(chǎng)的公用設施能源使用。該解決方案專(zhuān)為能源密集型工業(yè)企業(yè)開(kāi)發(fā)，幫助其在不影響制造流程核心功能的情況下，實(shí)現工廠(chǎng)公用設施系統的節能優(yōu)化。在優(yōu)化過(guò)程中，工廠(chǎng)的專(zhuān)家團隊可充分發(fā)揮其專(zhuān)長(cháng)，對AI推薦的設置進(jìn)行審核，在確保設置符合預期后再實(shí)施更改。此外，團隊還可根據需要啟動(dòng)自動(dòng)運行功能，由該解決方案自主運行。

施耐德電氣EcoStruxure Industrial Advisor – Predictive Energy能夠迅速部署在主要公用系統設備上，提供系統級的視角，在整個(gè)企業(yè)范圍內采集公用設施系統的能源使用數據。借助這一解決方案，能源消耗可降低10%，碳排放量減少達40%。此外，該解決方案還可根據用戶(hù)的具體需求進(jìn)行量身定制，提供可靠的能源節省估算，幫助企業(yè)快速實(shí)現投資回報。

實(shí)際案例表明，部署該解決方案后，某半導體企業(yè)取得了顯著(zhù)的經(jīng)濟效益與環(huán)境效益。具體來(lái)說(shuō)，每個(gè)工廠(chǎng)每年節省了100萬(wàn)美元的能源成本，同時(shí)減少了10,000噸的碳排放。此外，該企業(yè)的整體碳排放量降低了40%，有力地推動(dòng)了企業(yè)可持續發(fā)展目標的實(shí)現。值得一提的是，首個(gè)工廠(chǎng)的投資回報周期不到6個(gè)月，目前該解決方案正在向該企業(yè)的其他工廠(chǎng)推廣，以進(jìn)一步拓展其效益范圍。

AI助力工廠(chǎng)設備高效智能運維

在推動(dòng)企業(yè)數字化與綠色化轉型的進(jìn)程中，除了優(yōu)化工廠(chǎng)公用設施的節能系統外，對設備實(shí)施預測性維護以減少非計劃停機時(shí)間、提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量同樣是制造企業(yè)利用AI技術(shù)至關(guān)重要的舉措。施耐德電氣將先進(jìn)的AI算法應用于預測性維護解決方案中，為行業(yè)用戶(hù)打造了涵蓋AVEVA Predictive Analytics預測性維護系統和EcoStruxure™ PMA預測性維護顧問(wèn)的整體解決方案。

AVEVA Predictive Analytics預測性維護系統通過(guò)融合AI技術(shù)、模式識別、數據挖掘、機理分析以及專(zhuān)家規則，能夠精準捕捉在流程性行業(yè)大型關(guān)鍵設備早期故障征兆，及時(shí)發(fā)出預警并進(jìn)行故障診斷。同時(shí)，該系統能夠對設備的實(shí)時(shí)性能進(jìn)行持續監測，從而優(yōu)化資產(chǎn)維護策略，顯著(zhù)提升運維效率。

EcoStruxure PMA預測性維護顧問(wèn)是一款融合AIoT技術(shù)的智能運維解決方案。依托施耐德電氣在眾多復雜現場(chǎng)應用中積累的豐富經(jīng)驗，構建了包含融合AI技術(shù)和超百種振動(dòng)分析先進(jìn)設備模型的行業(yè)領(lǐng)先知識體系。作為一款專(zhuān)業(yè)的預測性維護專(zhuān)家系統，EcoStruxure PMA為工業(yè)客戶(hù)提供了可靠、易用、高性?xún)r(jià)比且能夠快速交付的優(yōu)質(zhì)解決方案，助力企業(yè)實(shí)現設備運維的智能化升級。

AI技術(shù)正落地工業(yè)多場(chǎng)景應用

作為產(chǎn)業(yè)技術(shù)的全球領(lǐng)導者，施耐德電氣始終緊密關(guān)注AI等新興技術(shù)在能源轉型和可持續發(fā)展中所發(fā)揮的積極影響。我們致力于將AI技術(shù)與實(shí)際應用場(chǎng)景緊密結合，充分挖掘大數據的潛在價(jià)值，形成一系列場(chǎng)景化的工業(yè)AI解決方案。通過(guò)將AI技術(shù)與自身在工業(yè)自動(dòng)化與能源管理領(lǐng)域的技術(shù)與經(jīng)驗相結合，施耐德電氣積極賦能工業(yè)、樓宇、基礎設施等多個(gè)行業(yè)。

例如，在整車(chē)制造領(lǐng)域，某新能源車(chē)企就通過(guò)施耐德電氣空壓站智能算法方案，實(shí)現了對空壓機運行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監測，通過(guò)基于A(yíng)I模型進(jìn)行能耗預測，結合生產(chǎn)用能計劃，制定精細化的啟停策略，減少能源浪費。在半導體制造領(lǐng)域，施耐德電氣為某半導體企業(yè)設計的冰機冷量AI預測方案，幫助用戶(hù)實(shí)現了高效的能耗管理，實(shí)測數據顯示，該方案節能效果達3-5%；如果配套硬件改造，綜合節能效果可達5-10%，具有較高經(jīng)濟價(jià)值和創(chuàng )新性。在數據中心領(lǐng)域，施耐德電氣運用基于A(yíng)I算法與機器學(xué)習的先進(jìn)技術(shù)，幫助某大型銀行優(yōu)化機房?jì)鹊哪┒司芸照{，并對冷站系統控制進(jìn)行全局優(yōu)化，最終實(shí)現末端空調系統節省31%電力消耗，冷站制冷效率提升20%。

當前，AI技術(shù)正持續滲透至工業(yè)可持續發(fā)展的各個(gè)層面。借助大數據和AI技術(shù)，能源使用的預測、監控和調控效率將迎來(lái)質(zhì)的飛躍。未來(lái)，施耐德電氣將繼續堅持以創(chuàng )新驅動(dòng)，將領(lǐng)先的AI技術(shù)融合到更多應用場(chǎng)景中，為推動(dòng)工業(yè)可持續發(fā)展提供源源不斷的動(dòng)力，助力全球工業(yè)邁向更加綠色、高效、智能的未來(lái)。