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施耐德電氣張磊:AI引領制造業效率革命,關鍵要駕馭好數據、場景、人才三駕馬車

放大字體  縮小字體 發布日期:2025-03-28     瀏覽次數:58
核心提示:AI正在重構制造業效率基因,真正的轉型突破點不在技術本身,而是如何駕馭好數據、場景、人才“三駕馬車”,三大要素相互融合將共同推進制造業的系統性變革。當前,以大模型、AI智能體、具身智能為代表的新一代人工智能正在引發制造業的深層效率革命,通過運營、決策、管理三大價值鏈重構,推動產業向智能范式躍遷。

有著百年歷史的某啤酒制造商,深刻體會到了AI為產線帶來的變革。通過對全局生產數據進行匯聚、分析,該制造商能實時監測工況并輸出最優控制策略,可實現質量提升25%、效率提高20%

 

而在其效率跨越式飛躍的背后,隱藏著一條“人工智能技術與制造業場景深度融合”的轉型密碼。施耐德電氣副總裁、數字化創新業務中國區負責人張磊在接受媒體采訪時指出:“AI正在重構制造業效率基因,真正的轉型突破點不在技術本身,而是如何駕馭好數據、場景、人才‘三駕馬車’,三大要素相互融合將共同推進制造業的系統性變革。

 

施耐德電氣張磊:AI引領制造業效率革命,關鍵要駕馭好數據、場景、人才三駕馬車

 

AI賦能制造業全價值鏈的效率提升

 

張磊認為,當前,以大模型、AI智能體、具身智能為代表的新一代人工智能正在引發制造業的深層效率革命,通過運營、決策、管理三大價值鏈重構,推動產業向智能范式躍遷。

 

運營效率的提升聚焦于生產優化、質量控制和設備維護。AI通過賦能流程自動化、資源動態優化和預測性維護等環節提升運營效率。由AI驅動的智能控制系統大幅推動著生產流程標準化與加速;AI模型能夠根據設備運行狀態、生產任務需求等因素,動態調整設備運行參數,實現能源的精準分配與高效利用;利用數據分析預判故障風險,提前規劃維護計劃有效避免非計劃停機,進而延長設備生命周期。

 

決策效率的優化體現為數據驅動決策方式的轉變。AI通過整合生產、供應鏈、市場等多維度數據,自動生成可視化分析報告,大幅縮短決策鏈條。更重要的是,AI能夠突破部門之間的數據孤島,在研發、采購、生產等環節間建立動態關聯模型,實現跨系統決策的實時聯動與全局效益最大化。

 

管理效率的革新專注于質量管控、人機協同與知識傳承三大維度。基于智能輔助系統的實時預警與執行建議,可將管理者從低價值事務中解放,使其更專注于戰略創新。同時,AI還能將行業經驗、工藝參數等隱性知識轉化為可復用的算法模型,構建起抵御人員流動沖擊的知識護城河。

 

數據+場景+人才為制造業AI轉型奠基

 

制造業AI效率革命的背后,離不開數據、場景、人才三大要素的支撐。張磊表示,數據為AI轉型鑄造數字化底座,場景為AI價值落地提供肥沃土壤,人才則為AI持續健康發展保駕護航。

 

首先,數據是AI的“燃料”,如果數據不完整、不準確或不標準化,AI模型的效果將大打折扣,價值落地便無從談起。因此,制造企業既要在縱向維度建立統一數據平臺,解決數據“獲取難”的問題,也要在橫向維度打破數據孤島,解決跨部門數據“協同難”的問題。

 

第二,AI技術本身只是工具,唯有與具體場景深度融合,才能真正創造價值。一方面,制造業的復雜性使得各個行業的業務邏輯和優化目標都不相同,這就要求AI針對特定場景匹配需求。例如,不同設備的運行模式和故障特征不同,AI需要結合具體設備的歷史數據、工況特征進行訓練,才能準確預測故障。另一方面,AI的部署方式應由企業的實際運營環境所決定。在一些實時性高、穩定性要求嚴苛的場景,諸如DeepSeek R1這樣的輕量級模型更加適合。同時,AI需要與制造業的專家經驗相結合。在張磊看來,制造企業引入AI時,最重要的不是追求最先進的技術,而是找到適合自己生產場景的方案。

 

最后,AI不僅是技術變革,更是組織變革。人才是AI轉型的核心推動力,制造業智能化轉型急需既懂AI技術又熟悉制造業務的復合型人才,企業需“引育并舉,組織護航”,“內部造血”與“外部引入”兼顧,從而破解人才困局。

 

施耐德電氣引領三大要素深入融合

 

在制造業智能化浪潮中,AI已成為驅動制造業變革的核心引擎。張磊表示,本質而言,AI對制造業的變革并非簡單的工具疊加,而是數據、場景與人才三大要素的深度融合,施耐德電氣自身已在這些方面進行了廣泛而深入的實踐。

 

數據采集與互通方面,AI賦能的EcoStruxure架構能將IT數據和OT數據整合到同一平臺,提供卓越的數據采集、存儲與智能分析服務,可應用于樓宇、數據中心、工業和基礎設施四大終端市場中的各行各業。

 

AI落地場景方面,施耐德電氣正在利用AI技術賦能軟硬件產品與解決方案創新,提升內部流程效率與客戶體驗,同時推動AI在能源管理和工業領域的應用落地。張磊指出,AI已從實驗室走向車間,施耐德電氣過去幾年的應用顯示,AI可幫助客戶將預測性維護效率提升30%,能源浪費減少22%。在汽車行業,某零部件制造商引入施耐德電氣的AI智能排程系統后,生產計劃制定時間從數小時縮短至半小時以內,設備利用率提高20%以上;在傳統行業,某鋼鐵企業利用施耐德電氣的AI方案優化加熱爐的燃燒控制,降低能源消耗10%-15%......

 

人才建設方面,施耐德電氣聚集了350多名AI領域專業人才,同時,施耐德電氣還與100多所大學及職業院校長期合作,共同培養數字化與綠色低碳人才,為制造業的AI轉型夯實人才基礎。

 

數十年前,擁抱自動化流水線的企業贏得了先機。今天,當數據開始自主優化供應鏈、當算法持續沉淀老師傅經驗、當人機協同突破效率天花板,那些率先完成“數據-場景-人才”三維進化的企業,正悄然構建面向未來的AI轉型新格局。

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