“工业4.0”、“新质生产力”、“人工智能+”……大家正在故事着生产力变革的时代，以科技创造作为内核、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，便是人工智能的进步。

在现在3月份，“人工智能+”第一次被写入政府职业报告，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。这和施耐德电气长久以来布局数字化、智能化的路线不谋而合，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，如何在复杂多变的工业领域发挥其价格使其推动新质生产力进步?又有哪些场景可以让AI发挥其最大影响，实现AI规模化应用，从而加速驶给新型工业化?

效率进化，指数级变革生产力

在传统工业给新型工业的转型经过中，以前沿技术创新切实价格是必经之路——施耐德电气正在进一步打破IT和OT之间的壁垒，深入企业从设计、建造到运营和维护的全生活周期，将AI技术对生产力的迭代推动力付诸操作。

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法，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职业，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影响、制定精准生产规划;通过AI视觉检测，高效识别产品瑕疵、提高产质量量等。在运维管理经过中，施耐德电气正借助AI算法和机器进修助力企业高效管理资产设备、提高运营效率、优化能源运用，助力企业提高运营维护的效率和韧性。

由此可见，无论是视觉识别、机器进修、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场景价格最大化的决定因素是啥子?

深入场景，技术和应用深度融合

发挥AI技术潜能的决定因素在于推动AI技术和实际应用场景的融合创造。作为AI场景化应用的 “操作者”和“赋能者”，施耐德电气正致力于将AI技术和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倾败性的产线优化方法。通过对全量生产数据进行汇聚、解析、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%的物料节约和15%的生产效率提高。

● 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，部署了定制化机器进修模型。该模型利用AVEVA PI System运营大数据管理平台实现每5分钟解析一次数据流，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，调查根本缘故，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化解方法，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，该方法节能效果达3-5%，如果配套硬件改造，可实现5-10%的综合节能。

● 空压机能效提高：施耐德电气通过AI智能算法实现对空压站的优化控制和智能管理，帮助企业显著进步能源运用效率。在某新能源车企的站房管理体系项目中，通过对数据的采集、建模、解析，为工厂的综合站房空压站控制体系、暖通控制体系提供了最优运行参数提议，实现控制逻辑优化和节能增效，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建模和数据解析算法注入传统PID闭环控制之中，通过建模和数据采集、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，同时对冷站控制体系进行全局寻优，实现末端空调体系节电31%，预计冷站制冷效率提高20%。

● 预测性维护：基于振动机理+数理模型的设备故障预测和诊断体系，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难题，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 的预测性维护化解方法，实现了全年7*24小时的实时数据监测设备状况，并根据预测曲线有规划地安排设备维护，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进步，全球工业正在故事重大变革。施耐德电气将坚持创造驱动，推动AI技术和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，给更智能、创造、可持续的未来工业进发。

（来源：施耐德电气）