施耐德电气:技术引领,场景驱动,让AI“触手可及”
当前,AI正成为各行各业点燃新质生产力引擎、培育数智化价值的利器。近日,以“AI助力数智化和可持续发展转型”为主题的施耐德电气AI创新VIP客户高管闭门峰会在苏州举行。活动现场,施耐德电气代表与多位业界专家、行业用户同台论道,围绕AI助力数智化和可持续发展的洞察与实践进行了一系列分享,为加速AI应用的落地和推广提供了宝贵的指引和参考。
技术引领,场景驱动,全方位引爆AI应用价值
AI只有在“场景”的加持下才能真正发挥出多重价值。施耐德电气《AI for GREEN——以场景驱动AI应用,实现企业价值跨越》报告指出,场景是AI技术的“演习场”、“数据源”和“创新地”,要挖掘AI的全部价值,企业不应仅从技术本身入手,而要从业务场景出发,以实际需求拉动AI生产力的发展。
当前,作为新质生产力的典型代表,AI正加速与产业融合。一方面,企业AI应用为研发设计、生产运营、供应链管理到营销与售后的整个价值链带来新的发展机遇,并成为企业在各条“战线”上深度推进数智化转型的关键动力。另一方面,尽管企业已普遍认识到AI在未来发展中的重要性,却往往“知易行难”,面临着诸多挑战,包括数据基础弱,组织文化支撑不足,战略不对齐、专业人才短缺等。
针对企业AI应用面临的机遇和挑战,施耐德电气高级副总裁、战略与业务发展中国区负责人、商业价值研究院院长熊宜指出:“应对AI浪潮,企业应明确AI战略,坚持技术引领、场景驱动、同时建立包括人员技能培育、文化塑造及管理变革的全方位AI使能器,驾驭转型,为企业自身创造价值。施耐德电气密切关注AI前沿趋势,通过整合深厚的行业经验与先进的技术能力,积极赋能企业从AI顶层规划到技术应用落地见效,推动全过程的能力转移,助力企业提升核心竞争力,成为AI时代的变革力量。”
施耐德电气高级副总裁、战略与业务发展中国区负责人、商业价值研究院院长熊宜
“AI”应用加速落地,施耐德电气的实践与赋能
坚持技术引领、场景驱动,施耐德电气在树立“灯塔工厂”、推动可持续发展及行业全生命周期数智化实践等方面展开了一系列前瞻性的AI探索及实践,为AI在各行各业的应用落地积累了扎实的经验。
施耐德电气全球供应链中国数字化转型总监冒飞飞介绍了上海端到端“灯塔工厂”的AI应用实践,该工厂基于机器学习的原型开发、智能决策与排程,以及面向维修人员的生成式人工智能等,实现了生产运营及管理指标的显著提升。
针对“AI在可持续中的潜力”,施耐德电气(中国)软件研发中心AI创新负责人张毅指出:“AI可以通过助力提高能源使用效率、优化能源需求和结构以及消除可持续发展的障碍这三种方式,有力促进可持续发展的切实落地。”
施耐德电气工业自动化数字化能力中心负责人刘文从内部效率提升和外部用户赋能两个维度,全面介绍了施耐德电气已落地的AI+工业场景,包括LXM18及伺服控制方案智能问答机器人、中压变频器柜AI视觉智能检测、EAE视觉智能软PLC控制,以及设计场景AI协同创新、生产场景AI人机协作、工艺场景AI智能寻优和资产场景AI智能报警助手等,通过融合卷积神经网络、深度学习、严格机理模型和大语言模型等AI技术,丰富产品与数字化解决方案,帮助客户提质增效,创造更大的价值。
作为持续激发新质生产力的“新引擎”,人工智能不断从自身的技术迭代和植根于行业的“跨界式创新”中汲取着新的创新灵感。围绕AI在工业场景的创新应用,施耐德电气的咨询专家与参会嘉宾展开讨论,分享了诸多创新的AI解决方案,并将在落地过程中与客户共创,通过持续迭代和优化带来更多价值。这些创新应用在施耐德电气技术平台的基础上,融入了各个细分领域的技术与行业智慧,让AI更加有的放矢地“直击”行业痛点。
其中,一体化智能供应链计划与排程优化系统以运筹算法结合AI数据训练,实现了供应链的端到端全局管理,为多个行业的企业用户解决了管理瓶颈;基于AI的预测性维护顾问整合了AI机器学习和大数据分析算法,还充分利用了边缘计算网关及传感器等智能设备,能够显著提升用户的全局设备效率;先进的AI机器视觉检测解决方案采用了基于卷积神经网络的AI深度学习算法,还利用AI生成技术加速AI训练,为今后的人工智能工厂提供了一双“慧眼”;而采用AI智能体技术实现的一系列企业级应用案例,则展现了生成式AI技术在制造、物流及能源管理等相关服务领域的无限潜力。目前,这四大AI创新解决方案已经在包括电子、食品饮料、石油化工、新能源、汽车等诸多行业成功落地,带来切实可见的经济效益和可持续价值。
以场景为驱动的AI,正通过发挥识别分类、预测优化和知识推理等主要作用,以“多点突破”的姿态,为制造业的各个环节提供赋能。AI掀起的创新浪潮,不断为各行各业创造着新的价值。未来,施耐德电气将持续通过技术引领,场景驱动和深层转型,不断推动AI技术与更广泛、更丰富的行业应用场景深度融合,并联合各界伙伴、客户共铸AI创新影响力,为未来工业持续赋能。
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