有著百年歷史的某啤酒制造商，深刻體會到了AI為產(chǎn)線帶來的變革。通過對全局生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚、分析，該制造商能實時監(jiān)測工況并輸出最優(yōu)控制策略，可實現(xiàn)質(zhì)量提升25%、效率提高20%。

以硅藻土過濾環(huán)節(jié)為例，借助AI算法及大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，優(yōu)化生產(chǎn)控制策略，可在保障質(zhì)量的前提下實現(xiàn)成本與效率的最佳平衡。

而在其效率跨越式飛躍的背后，隱藏著一條“人工智能技術(shù)與制造業(yè)場景深度融合”的轉(zhuǎn)型密碼。施耐德電氣副總裁、數(shù)字化創(chuàng)新業(yè)務(wù)中國區(qū)負(fù)責(zé)人張磊在接受媒體采訪時指出：“AI正在重構(gòu)制造業(yè)效率基因，真正的轉(zhuǎn)型突破點不在技術(shù)本身，而是如何駕馭好數(shù)據(jù)、場景、人才‘三駕馬車’，三大要素相互融合將共同推進(jìn)制造業(yè)的系統(tǒng)性變革。”

AI賦能制造業(yè)全價值鏈的效率提升

張磊認(rèn)為，當(dāng)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(fā)制造業(yè)的深層效率革命，通過運營、決策、管理三大價值鏈重構(gòu)，推動產(chǎn)業(yè)向智能范式躍遷。

運營效率的提升聚焦于生產(chǎn)優(yōu)化、質(zhì)量控制和設(shè)備維護(hù)。AI通過賦能流程自動化、資源動態(tài)優(yōu)化和預(yù)測性維護(hù)等環(huán)節(jié)提升運營效率。由AI驅(qū)動的智能控制系統(tǒng)大幅推動著生產(chǎn)流程標(biāo)準(zhǔn)化與加速；AI模型能夠根據(jù)設(shè)備運行狀態(tài)、生產(chǎn)任務(wù)需求等因素，動態(tài)調(diào)整設(shè)備運行參數(shù)，實現(xiàn)能源的精準(zhǔn)分配與高效利用；利用數(shù)據(jù)分析預(yù)判故障風(fēng)險，提前規(guī)劃維護(hù)計劃有效避免非計劃停機，進(jìn)而延長設(shè)備生命周期。

決策效率的優(yōu)化體現(xiàn)為數(shù)據(jù)驅(qū)動決策方式的轉(zhuǎn)變。AI通過整合生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、市場等多維度數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)孤島，在研發(fā)、采購、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)間建立動態(tài)關(guān)聯(lián)模型，實現(xiàn)跨系統(tǒng)決策的實時聯(lián)動與全局效益最大化。

管理效率的革新專注于質(zhì)量管控、人機協(xié)同與知識傳承三大維度。基于智能輔助系統(tǒng)的實時預(yù)警與執(zhí)行建議，可將管理者從低價值事務(wù)中解放，使其更專注于戰(zhàn)略創(chuàng)新。同時，AI還能將行業(yè)經(jīng)驗、工藝參數(shù)等隱性知識轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的算法模型，構(gòu)建起抵御人員流動沖擊的知識護(hù)城河。

數(shù)據(jù)+場景+人才為制造業(yè)AI轉(zhuǎn)型奠基

制造業(yè)AI效率革命的背后，離不開數(shù)據(jù)、場景、人才三大要素的支撐。張磊表示，數(shù)據(jù)為AI轉(zhuǎn)型鑄造數(shù)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(xù)健康發(fā)展保駕護(hù)航。

首先，數(shù)據(jù)是AI的“燃料”，如果數(shù)據(jù)不完整、不準(zhǔn)確或不標(biāo)準(zhǔn)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(yè)既要在縱向維度建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺，解決數(shù)據(jù)“獲取難”的問題，也要在橫向維度打破數(shù)據(jù)孤島，解決跨部門數(shù)據(jù)“協(xié)同難”的問題。

第二，AI技術(shù)本身只是工具，唯有與具體場景深度融合，才能真正創(chuàng)造價值。一方面，制造業(yè)的復(fù)雜性使得各個行業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯和優(yōu)化目標(biāo)都不相同，這就要求AI針對特定場景匹配需求。例如，不同設(shè)備的運行模式和故障特征不同，AI需要結(jié)合具體設(shè)備的歷史數(shù)據(jù)、工況特征進(jìn)行訓(xùn)練，才能準(zhǔn)確預(yù)測故障。另一方面，AI的部署方式應(yīng)由企業(yè)的實際運營環(huán)境所決定。在一些實時性高、穩(wěn)定性要求嚴(yán)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(yè)的專家經(jīng)驗相結(jié)合。在張磊看來，制造企業(yè)引入AI時，最重要的不是追求最先進(jìn)的技術(shù)，而是找到適合自己生產(chǎn)場景的方案。

最后，AI不僅是技術(shù)變革，更是組織變革。人才是AI轉(zhuǎn)型的核心推動力，制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型急需既懂AI技術(shù)又熟悉制造業(yè)務(wù)的復(fù)合型人才，企業(yè)需“引育并舉，組織護(hù)航”，“內(nèi)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(lǐng)三大要素深入融合

在制造業(yè)智能化浪潮中，AI已成為驅(qū)動制造業(yè)變革的核心引擎。張磊表示，本質(zhì)而言，AI對制造業(yè)的變革并非簡單的工具疊加，而是數(shù)據(jù)、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(jìn)行了廣泛而深入的實踐。

數(shù)據(jù)采集與互通方面，AI賦能的EcoStruxure架構(gòu)能將IT數(shù)據(jù)和OT數(shù)據(jù)整合到同一平臺，提供卓越的數(shù)據(jù)采集、存儲與智能分析服務(wù)，可應(yīng)用于樓宇、數(shù)據(jù)中心、工業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施四大終端市場中的各行各業(yè)。

AI落地場景方面，施耐德電氣正在利用AI技術(shù)賦能軟硬件產(chǎn)品與解決方案創(chuàng)新，提升內(nèi)部流程效率與客戶體驗，同時推動AI在能源管理和工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)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(yīng)用顯示，AI可幫助客戶將預(yù)測性維護(hù)效率提升30%，能源浪費減少22%。在汽車行業(yè)，某零部件制造商引入施耐德電氣的AI智能排程系統(tǒng)后，生產(chǎn)計劃制定時間從數(shù)小時縮短至半小時以內(nèi)，設(shè)備利用率提高20%以上；在傳統(tǒng)行業(yè)，某鋼鐵企業(yè)利用施耐德電氣的AI方案優(yōu)化加熱爐的燃燒控制，降低能源消耗10%-15%......

人才建設(shè)方面，施耐德電氣聚集了350多名AI領(lǐng)域?qū)I(yè)人才，同時，施耐德電氣還與100多所大學(xué)及職業(yè)院校長期合作，共同培養(yǎng)數(shù)字化與綠色低碳人才，為制造業(yè)的AI轉(zhuǎn)型夯實人才基礎(chǔ)。

數(shù)十年前，擁抱自動化流水線的企業(yè)贏得了先機。今天，當(dāng)數(shù)據(jù)開始自主優(yōu)化供應(yīng)鏈、當(dāng)算法持續(xù)沉淀老師傅經(jīng)驗、當(dāng)人機協(xié)同突破效率天花板，那些率先完成“數(shù)據(jù)-場景-人才”三維進(jìn)化的企業(yè)，正悄然構(gòu)建面向未來的AI轉(zhuǎn)型新格局。