根据国际能源署的数据，2024年工业部门直接排放了90亿吨二氧化碳，占全球能源体系二氧化碳排放量的四分其中一个，而这其中还不包括工业经过中运用电力所产生的间接排放。为了实现《巴黎协定》设定的净零排放目标，到2030年工业排放量需要降至约70亿吨二氧化碳。

在这一背景下，数字化转型和新技术的采用成为决定因素，尤其是以人工智能(AI)为代表的前沿技术。随着AI技术变得比以往任什么时候候都更易于获取，工业企业将有机会利用其力量，将数据转化为切实的成果，以优化能源消耗、减少碳排放和运营成本。麦肯锡企业最近的一项研究也验证了这一点，那些已经在其工业加工工厂中利用AI技术的企业称生产量增加了10-15%，利润(息税折旧摊销前利润，EBITDA)增加了4-5%。

然而，虽然大多数工业企业领导者相信数字化转型将在未来几年对他们的运营产生重大影响，但给新技术的转变之路仍然相对缓慢。数字化转型和进一步采用新鲜技术成为可持续性难题的决定因素部分。那么，工业企业怎样利用数字技术充分发挥数据优势，并在短期内实现能源效率的显著提高呢?

AI赋能公用设施体系能源优化

减少工厂的能源消耗是企业减少碳排放、降低成本、减少能源浪费的有效方法。通常情况下，工厂约50%的能源用于生产经过，优化这部分能源利用的决定因素在于进步产量、提高产质量量和整体效率。其余能源则用于工厂的公用设施体系，例如用于工厂制冷的冷水体系或用于加热工艺的蒸汽体系。对企业而言，优化公用设施体系的能源利用是节能降本的良机，而且在工业领域其潜力尚未被充分挖掘。

当前，得益于贯穿能源全流程的、精准的数据监控和采集，能源数据日益丰盛完善，这为企业节能、减排、降耗提供了重要依据，也为AI技术的应用提供了坚实的数据基础。例如，将预测性模型和机器进修等AI技术相结合，能够迅速将海量的数据转化为切实可行的优化提议，并预测未来的能源运用动向。

在全球层面，施耐德电气目前可提供AI驱动的化解方法EcoStruxure Industrial Advisor – Predictive Energy，采用预测性机器进修模型来优化工厂的公用设施能源运用。该化解方法专为能源密集型工业企业开发，帮助其在不影响制造流程核心功能的情况下，实现工厂公用设施体系的节能优化。在优化经过中，工厂的专家团队可充分发挥其专长，对AI主推的配置进行审核，在确保配置符合预期后再实施更改。除了这些之后，团队还可根据需要启动自动运行功能，由该化解方法自主运行。

施耐德电气EcoStruxure Industrial Advisor – Predictive Energy能够迅速部署在主要公用体系设备上，提供体系级的视角，在整个企业范围内采集公用设施体系的能源运用数据。借助这一化解方法，能源消耗可降低10%，碳排放量减少达40%。除了这些之后，该化解方法还可根据用户的具体需求进行量身定制，提供可靠的能源节省估算，帮助企业快速实现投资回报。

实际案例表明，部署该化解方法后，某半导体企业取得了显著的经济效益和环境效益。具体来说，每个工厂每年节省了100万美元的能源成本，同时减少了10,000吨的碳排放。除了这些之后，该企业的整体碳排放量降低了40%，有力地推动了企业可持续进步目标的实现。值得一提的是，首个工厂的投资回报周期差点6个月，目前该化解方法正在给该企业的其他工厂推广，以进一步拓展其效益范围。

AI助力工厂设备高效智能运维

在推动企业数字化和绿色化转型的进程中，除了优化工厂公用设施的节能体系外，对设备实施预测性维护以减少非规划停机时刻、提高生产效率和产质量量同样是制造企业利用AI技术至关重要的举措。施耐德电气将先进的AI算法应用于预测性维护化解方法中，为行业用户打造了涵盖AVEVA Predictive Analytics预测性维护体系和EcoStruxure™ PMA预测性维护顾问的整体化解方法。

AVEVA Predictive Analytics预测性维护体系通过融合AI技术、玩法识别、数据挖掘、机理解析以及专家制度，能够精准捕捉在流程性行业大型决定因素设备早期故障征兆，及时发出预警并进行故障诊断。同时，该体系能够对设备的实时性能进行持续监测，从而优化资产维护策略，显著提高运维效率。

EcoStruxure PMA预测性维护顾问是一款融合AIoT技术的智能运维化解方法。依托施耐德电气在众多复杂现场应用中积累的丰盛经验，构建了包含融合AI技术和超百种振动解析先进设备模型的行业领先姿势体系。一直以来专业的预测性维护专家体系，EcoStruxure PMA为工业客户提供了可靠、易用、高性价比且能够快速交付的优质化解方法，助力企业实现设备运维的智能化更新。

AI技术正落地工业多场景应用

作为产业技术的全球领导者，施耐德电气始终紧密关注AI等新兴技术在能源转型和可持续进步中所发挥的积极影响。大家致力于将AI技术和实际应用场景紧密结合，充分挖掘大数据的潜在价格，形成一系列场景化的工业AI化解方法。通过将AI技术和自身在工业自动化和能源管理领域的技术和经验相结合，施耐德电气积极赋能工业、楼宇、基础设施等多个行业。

例如，在整车制造领域，某新能源车企就通过施耐德电气空压站智能算法方法，实现了对空压机运行情形的实时监测，通过基于AI模型进行能耗预测，结合生产用能规划，制定精细化的启停策略，减少能源浪费。在半导体制造领域，施耐德电气为某半导体企业设计的冰机冷量AI预测方法，帮助用户实现了高效的能耗管理，实测数据显示，该方法节能效果达3-5%;如果配套硬件改造，综合节能效果可达5-10%，具有较高经济价格和创造性。在数据中心领域，施耐德电气运用基于AI算法和机器进修的先进技术，帮助某大型银行优化机房内的末端精密空调，并对冷站体系控制进行全局优化，最终实现末端空调体系节省31%电力消耗，冷站制冷效率提高20%。

当前，AI技术正持续渗透至工业可持续进步的各个层面。借助大数据和AI技术，能源运用的预测、监控和调控效率将迎来质的飞跃。未来，施耐德电气将继续坚持以创造驱动，将领先的AI技术融合到更多应用场景中，为推动工业可持续进步提供源源不断的动力，助力全球工业迈给更加绿色、高效、智能的未来。

（来源：施耐德电气）