有著(zhù)百年歷史的某啤酒制造商，深刻體會(huì )到了AI為產(chǎn)線(xiàn)帶來(lái)的變革。通過(guò)對全局生產(chǎn)數據進(jìn)行匯聚、分析，該制造商能實(shí)時(shí)監測工況并輸出最優(yōu)控制策略，可實(shí)現質(zhì)量提升25%、效率提高20%。
而在其效率跨越式飛躍的背后，隱藏著(zhù)一條“人工智能技術(shù)與制造業(yè)場(chǎng)景深度融合”的轉型密碼。施耐德電氣副總裁、數字化創(chuàng )新業(yè)務(wù)中國區負責人張磊在接受媒體采訪(fǎng)時(shí)指出：“AI正在重構制造業(yè)效率基因，真正的轉型突破點(diǎn)不在技術(shù)本身，而是如何駕馭好數據、場(chǎng)景、人才‘三駕馬車(chē)’，三大要素相互融合將共同推進(jìn)制造業(yè)的系統性變革。”
AI賦能制造業(yè)全價(jià)值鏈的效率提升
張磊認為，當前，以大模型、AI智能體、具身智能為代表的新一代人工智能正在引發(fā)制造業(yè)的深層效率革命，通過(guò)運營(yíng)、決策、管理三大價(jià)值鏈重構，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)向智能范式躍遷。
運營(yíng)效率的提升聚焦于生產(chǎn)優(yōu)化、質(zhì)量控制和設備維護。AI通過(guò)賦能流程自動(dòng)化、資源動(dòng)態(tài)優(yōu)化和預測性維護等環(huán)節提升運營(yíng)效率。由AI驅動(dòng)的智能控制系統大幅推動(dòng)著(zhù)生產(chǎn)流程標準化與加速；AI模型能夠根據設備運行狀態(tài)、生產(chǎn)任務(wù)需求等因素，動(dòng)態(tài)調整設備運行參數，實(shí)現能源的精準分配與高效利用；利用數據分析預判故障風(fēng)險，提前規劃維護計劃有效避免非計劃停機，進(jìn)而延長(cháng)設備生命周期。
決策效率的優(yōu)化體現為數據驅動(dòng)決策方式的轉變。AI通過(guò)整合生產(chǎn)、供應鏈、市場(chǎng)等多維度數據，自動(dòng)生成可視化分析報告，大幅縮短決策鏈條。更重要的是，AI能夠突破部門(mén)之間的數據孤島，在研發(fā)、采購、生產(chǎn)等環(huán)節間建立動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)模型，實(shí)現跨系統決策的實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)與全局效益最大化。
管理效率的革新專(zhuān)注于質(zhì)量管控、人機協(xié)同與知識傳承三大維度?；谥悄茌o助系統的實(shí)時(shí)預警與執行建議，可將管理者從低價(jià)值事務(wù)中解放，使其更專(zhuān)注于戰略創(chuàng )新。同時(shí)，AI還能將行業(yè)經(jīng)驗、工藝參數等隱性知識轉化為可復用的算法模型，構建起抵御人員流動(dòng)沖擊的知識護城河。
數據+場(chǎng)景+人才為制造業(yè)AI轉型奠基
制造業(yè)AI效率革命的背后，離不開(kāi)數據、場(chǎng)景、人才三大要素的支撐。張磊表示，數據為AI轉型鑄造數字化底座，場(chǎng)景為AI價(jià)值落地提供肥沃土壤，人才則為AI持續健康發(fā)展保駕護航。
首先，數據是AI的“燃料”，如果數據不完整、不準確或不標準化，AI模型的效果將大打折扣，價(jià)值落地便無(wú)從談起。因此，制造企業(yè)既要在縱向維度建立統一數據平臺，解決數據“獲取難”的問(wèn)題，也要在橫向維度打破數據孤島，解決跨部門(mén)數據“協(xié)同難”的問(wèn)題。
第二，AI技術(shù)本身只是工具，唯有與具體場(chǎng)景深度融合，才能真正創(chuàng )造價(jià)值。一方面，制造業(yè)的復雜性使得各個(gè)行業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯和優(yōu)化目標都不相同，這就要求AI針對特定場(chǎng)景匹配需求。例如，不同設備的運行模式和故障特征不同，AI需要結合具體設備的歷史數據、工況特征進(jìn)行訓練，才能準確預測故障。另一方面，AI的部署方式應由企業(yè)的實(shí)際運營(yíng)環(huán)境所決定。在一些實(shí)時(shí)性高、穩定性要求嚴苛的場(chǎng)景，諸如DeepSeek R1這樣的輕量級模型更加適合。同時(shí)，AI需要與制造業(yè)的專(zhuān)家經(jīng)驗相結合。在張磊看來(lái)，制造企業(yè)引入AI時(shí)，最重要的不是追求最先進(jìn)的技術(shù)，而是找到適合自己生產(chǎn)場(chǎng)景的方案。
最后，AI不僅是技術(shù)變革，更是組織變革。人才是AI轉型的核心推動(dòng)力，制造業(yè)智能化轉型急需既懂AI技術(shù)又熟悉制造業(yè)務(wù)的復合型人才，企業(yè)需“引育并舉，組織護航”，“內部造血”與“外部引入”兼顧，從而破解人才困局。
在制造業(yè)智能化浪潮中，AI已成為驅動(dòng)制造業(yè)變革的核心引擎。張磊表示，本質(zhì)而言，AI對制造業(yè)的變革并非簡(jiǎn)單的工具疊加，而是數據、場(chǎng)景與人才三大要素的深度融合，施耐德電氣自身已在這些方面進(jìn)行了廣泛而深入的實(shí)踐。
數據采集與互通方面，AI賦能的EcoStruxure架構能將IT數據和OT數據整合到同一平臺，提供卓越的數據采集、存儲與智能分析服務(wù)，可應用于樓宇、數據中心、工業(yè)和基礎設施四大終端市場(chǎng)中的各行各業(yè)。
AI落地場(chǎng)景方面，施耐德電氣正在利用AI技術(shù)賦能軟硬件產(chǎn)品與解決方案創(chuàng )新，提升內部流程效率與客戶(hù)體驗，同時(shí)推動(dòng)AI在能源管理和工業(yè)領(lǐng)域的應用落地。張磊指出，AI已從實(shí)驗室走向車(chē)間，施耐德電氣過(guò)去幾年的應用顯示，AI可幫助客戶(hù)將預測性維護效率提升30%，能源浪費減少22%。在汽車(chē)行業(yè)，某零部件制造商引入施耐德電氣的AI智能排程系統后，生產(chǎn)計劃制定時(shí)間從數小時(shí)縮短至半小時(shí)以?xún)?，設備利用率提高20%以上；在傳統行業(yè)，某鋼鐵企業(yè)利用施耐德電氣的AI方案優(yōu)化加熱爐的燃燒控制，降低能源消耗10%-15%......
人才建設方面，施耐德電氣聚集了350多名AI領(lǐng)域專(zhuān)業(yè)人才，同時(shí)，施耐德電氣還與100多所大學(xué)及職業(yè)院校長(cháng)期合作，共同培養數字化與綠色低碳人才，為制造業(yè)的AI轉型夯實(shí)人才基礎。
數十年前，擁抱自動(dòng)化流水線(xiàn)的企業(yè)贏(yíng)得了先機。今天，當數據開(kāi)始自主優(yōu)化供應鏈、當算法持續沉淀老師傅經(jīng)驗、當人機協(xié)同突破效率天花板，那些率先完成“數據-場(chǎng)景-人才”三維進(jìn)化的企業(yè)，正悄然構建面向未來(lái)的AI轉型新格局。
電力
京公網(wǎng)安備 11010802020613號