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

然而，盡管大多數工業(yè)企業(yè)領導者相信數字化轉型將在未來幾年對他們的運營產生重大影響，但向新技術的轉變之路仍然相對緩慢。數字化轉型和進一步采用最新技術成為可持續(xù)性難題的關鍵部分。那么，工業(yè)企業(yè)如何利用數字技術充分發(fā)揮數據優(yōu)勢，并在短期內實現能源效率的顯著提升呢？

AI賦能公用設施系統(tǒng)能源優(yōu)化

減少工廠的能源消耗是企業(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，工廠約50%的能源用于生產過程，優(yōu)化這部分能源利用的關鍵在于提高產量、提升產品質量和整體效率。其余能源則用于工廠的公用設施系統(tǒng)，例如用于工廠制冷的冷水系統(tǒng)或用于加熱工藝的蒸汽系統(tǒng)。對企業(yè)而言，優(yōu)化公用設施系統(tǒng)的能源利用是節(jié)能降本的良機，而且在工業(yè)領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(jiān)控與采集，能源數據日益豐富完善，這為企業(yè)節(jié)能、減排、降耗提供了重要依據，也為AI技術的應用提供了堅實的數據基礎。例如，將預測性模型與機器學習等AI技術相結合，能夠迅速將海量的數據轉化為切實可行的優(yōu)化建議，并預測未來的能源使用趨勢。

在全球層面，施耐德電氣目前可提供AI驅動的解決方案EcoStruxure Industrial Advisor – Predictive Energy，采用預測性機器學習模型來優(yōu)化工廠的公用設施能源使用。該解決方案專為能源密集型工業(yè)企業(yè)開發(fā)，幫助其在不影響制造流程核心功能的情況下，實現工廠公用設施系統(tǒng)的節(jié)能優(yōu)化。在優(yōu)化過程中，工廠的專家團隊可充分發(fā)揮其專長，對AI推薦的設置進行審核，在確保設置符合預期后再實施更改。此外，團隊還可根據需要啟動自動運行功能，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(tǒng)設備上，提供系統(tǒng)級的視角，在整個企業(yè)范圍內采集公用設施系統(tǒng)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的具體需求進行量身定制，提供可靠的能源節(jié)省估算，幫助企業(yè)快速實現投資回報。

實際案例表明，部署該解決方案后，某半導體企業(yè)取得了顯著的經濟效益與環(huán)境效益。具體來說，每個工廠每年節(jié)省了100萬美元的能源成本，同時減少了10,000噸的碳排放。此外，該企業(yè)的整體碳排放量降低了40%，有力地推動了企業(yè)可持續(xù)發(fā)展目標的實現。值得一提的是，首個工廠的投資回報周期不到6個月，目前該解決方案正在向該企業(yè)的其他工廠推廣，以進一步拓展其效益范圍。

AI助力工廠設備高效智能運維

在推動企業(yè)數字化與綠色化轉型的進程中，除了優(yōu)化工廠公用設施的節(jié)能系統(tǒng)外，對設備實施預測性維護以減少非計劃停機時間、提升生產效率和產品質量同樣是制造企業(yè)利用AI技術至關重要的舉措。施耐德電氣將先進的AI算法應用于預測性維護解決方案中，為行業(yè)用戶打造了涵蓋AVEVA Predictive Analytics預測性維護系統(tǒng)和EcoStruxure™ PMA預測性維護顧問的整體解決方案。

AVEVA Predictive Analytics預測性維護系統(tǒng)通過融合AI技術、模式識別、數據挖掘、機理分析以及專家規(guī)則，能夠精準捕捉在流程性行業(yè)大型關鍵設備早期故障征兆，及時發(fā)出預警并進行故障診斷。同時，該系統(tǒng)能夠對設備的實時性能進行持續(xù)監(jiān)測，從而優(yōu)化資產維護策略，顯著提升運維效率。

EcoStruxure PMA預測性維護顧問是一款融合AIoT技術的智能運維解決方案。依托施耐德電氣在眾多復雜現場應用中積累的豐富經驗，構建了包含融合AI技術和超百種振動分析先進設備模型的行業(yè)領先知識體系。作為一款專業(yè)的預測性維護專家系統(tǒng)，EcoStruxure PMA為工業(yè)客戶提供了可靠、易用、高性價比且能夠快速交付的優(yōu)質解決方案，助力企業(yè)實現設備運維的智能化升級。

AI技術正落地工業(yè)多場景應用

作為產業(yè)技術的全球領導者，施耐德電氣始終緊密關注AI等新興技術在能源轉型和可持續(xù)發(fā)展中所發(fā)揮的積極影響。我們致力于將AI技術與實際應用場景緊密結合，充分挖掘大數據的潛在價值，形成一系列場景化的工業(yè)AI解決方案。通過將AI技術與自身在工業(yè)自動化與能源管理領域的技術與經驗相結合，施耐德電氣積極賦能工業(yè)、樓宇、基礎設施等多個行業(yè)。

例如，在整車制造領域，某新能源車企就通過施耐德電氣空壓站智能算法方案，實現了對空壓機運行狀態(tài)的實時監(jiān)測，通過基于AI模型進行能耗預測，結合生產用能計劃，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，幫助用戶實現了高效的能耗管理，實測數據顯示，該方案節(jié)能效果達3-5%；如果配套硬件改造，綜合節(jié)能效果可達5-10%，具有較高經濟價值和創(chuàng)新性。在數據中心領域，施耐德電氣運用基于AI算法與機器學習的先進技術，幫助某大型銀行優(yōu)化機房內的末端精密空調，并對冷站系統(tǒng)控制進行全局優(yōu)化，最終實現末端空調系統(tǒng)節(jié)省31%電力消耗，冷站制冷效率提升20%。

當前，AI技術正持續(xù)滲透至工業(yè)可持續(xù)發(fā)展的各個層面。借助大數據和AI技術，能源使用的預測、監(jiān)控和調控效率將迎來質的飛躍。未來，施耐德電氣將繼續(xù)堅持以創(chuàng)新驅動，將領先的AI技術融合到更多應用場景中，為推動工業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供源源不斷的動力，助力全球工業(yè)邁向更加綠色、高效、智能的未來。