依据国际动力署的数据，2022年产业部分直接排放了90亿吨二氧化碳，占寰球动力体系二氧化碳排放量的四分之一，而这此中还不包含产业进程中应用电力所发生的直接排放。为了实现《巴黎协议》设定的净零排放目的，到2030年产业排放量须要降至约70亿吨二氧化碳。在这一配景下，数字化转型跟新技巧的采取成为要害，尤其是以人工智能（AI）为代表的前沿技巧。跟着AI技巧变得比以往任何时间都更易于获取，产业企业将无机会应用其力气，将数据转化为实在的结果，以优化动力耗费、增加碳排放跟经营本钱。麦肯锡公司近来的一项研讨也验证了这一点，那些曾经在其产业加工工场中应用AI技巧的企业称出产量增添了10-15%，利润（息税折旧摊销前利润，EBITDA）增添了4-5%。但是，只管年夜少数产业企业引导者信任数字化转型将在将来多少年对他们的经营发生严重影响，但向新技巧的改变之路依然绝对迟缓。数字化转型跟进一步采取最新技巧成为可连续性困难的要害局部。那么，产业企业怎样应用数字技巧充足施展数据上风，并在短期内实现动力效力的明显晋升呢？AI赋能公用设备体系动力优化增加工场的动力耗费是企业增加碳排放、下降本钱、增加动力挥霍的无效方法。平日情形下，工场约50%的动力用于出产进程，优化这局部动力应用的要害在于进步产量、晋升产物品质跟团体效力。其他动力则用于工场的公用设备体系，比方用于工场制冷的冷水体系或用于加热工艺的蒸汽体系。对企业而言，优化公用设备体系的动力应用是节能降本的良机，并且在产业范畴其潜力尚未被充足发掘。以后，得益于贯串动力全流程的、精准的数据监控与收罗，动力数据日益丰盛完美，这为企业节能、减排、降耗供给了主要根据，也为AI技巧的利用供给了坚固的数据基本。比方，将猜测性模子与呆板进修等AI技巧相联合，可能敏捷将海量的数据转化为实在可行的优化倡议，并猜测将来的动力应用趋向。在寰球层面，施耐德电气现在可供给AI驱动的处理计划EcoStruxure Industrial Advisor – Predictive Energy，采取猜测性呆板进修模子来优化工场的公用设备动力应用。该处理计划专为动力麋集型产业企业开辟，辅助其在不影响制作流程中心功效的情形下，实现工场公用设备体系的节能优化。在优化进程中，工场的专家团队可充足施展其特长，对AI推举的设置停止考核，在确保设置合乎预期后再实行变动。别的，团队还可依据须要启动主动运转功效，由该处理计划自立运转。施耐德电气EcoStruxure Industrial Advisor – Predictive Energy可能敏捷安排在重要公用体系装备上，供给体系级的视角，在全部企业范畴内收罗公用设备体系的动力应用数据。借助这一处理计划，动力耗费可下降10%，碳排放量增加达40%。别的，该处理计划还可依据用户的详细需要停止量身定制，供给牢靠的动力节俭预算，辅助企业疾速实现投资报答。现实案例标明，安排该处理计划后，某半导体企业获得了明显的经济效益与情况效益。详细来说，每个工场每年节俭了100万美元的动力本钱，同时增加了10,000吨的碳排放。别的，该企业的团体碳排放量下降了40%，无力地推进了企业可连续开展目的的实现。值得一提的是，首个工场的投资报答周期不到6个月，现在该处理计划正在向该企业的其余工场推广，以进一步拓展其效益范畴。AI助力工场装备高效智能运维在推进企业数字化与绿色化转型的过程中，除了优化工场公用设备的节能体系外，对装备实行猜测性保护以增加非打算停机时光、晋升出产效力跟产物品质同样是制作企业应用AI技巧至关主要的举动。施耐德电气将进步的AI算法利用于猜测性保护处理计划中，为行业用户打造了涵盖AVEVA Predictive Analytics猜测性保护体系跟EcoStruxure™ PMA猜测性保护参谋的团体处理计划。AVEVA Predictive Analytics猜测性保护体系经由过程融会AI技巧、形式辨认、数据发掘、机理剖析以及专家规矩，可能精准捕获在流程性行业年夜型要害装备晚期毛病征兆，实时收回预警并停止毛病诊断。同时，该体系可能对装备的及时机能停止连续监测，从而优化资产保护战略，明显晋升运维效力。EcoStruxure PMA猜测性保护参谋是一款融会AIoT技巧的智能运维处理计划。依靠施耐德电气在浩繁庞杂现场利用中积聚的丰盛教训，构建了包括融会AI技巧跟超百种振动剖析进步装备模子的行业当先常识系统。作为一款专业的猜测性保护专家体系，EcoStruxure PMA为产业客户供给了牢靠、易用、高性价比且可能疾速交付的优质处理计划，助力企业实现装备运维的智能化进级。AI技巧正落地产业多场景利用作为工业技巧的寰球引导者，施耐德电气一直严密存眷AI等新兴技巧在动力转型跟可连续开展中所施展的踊跃影响。咱们努力于将AI技巧与现实利用场景严密联合，充足发掘年夜数据的潜伏代价，构成一系列场景化的产业AI处理计划。经由过程将AI技巧与本身在产业主动化与动力治理范畴的技巧与教训相联合，施耐德电气踊跃赋能产业、楼宇、基本设备等多个行业。比方，在整车制作范畴，某新动力车企就经由过程施耐德电气空压站智能算法计划，实现了对空压机运转状况的及时监测，经由过程基于AI模子停止能耗猜测，联合出产用能打算，制订精致化的启停战略，增加动力挥霍。在半导体系造范畴，施耐德电气为某半导体企业计划的冰机冷量AI猜测计划，辅助用户实现了高效的能耗治理，实测数据表现，该计划节能后果达3-5%；假如配套硬件改革，综合节能后果可达5-10%，存在较高经济代价跟翻新性。在数据核心范畴，施耐德电气应用基于AI算法与呆板进修的进步技巧，辅助某年夜型银行优化机房内的末了精细空调，并对冷站体系把持停止全局优化，终极实现末了空调体系节俭31%电力耗费，冷站制冷效力晋升20%。以后，AI技巧正连续浸透至产业可连续开展的各个层面。借助年夜数据跟AI技巧，动力应用的猜测、监控跟调控效力将迎来质的奔腾。将来，施耐德电气将持续保持以翻新驱动，将当先的AI技巧融会到更多利用场景中，为推进产业可连续开展供给源源一直的能源，助力寰球产业迈向愈加绿色、高效、智能的将来。