施耐德电气张磊:AI引领制造业效率革命,关键要驾驭好数据、场景、人才三驾马车

有着百年历史的某啤酒制造商,深刻体会到了AI为产线带来的变革。通过对全局生产数据进行汇聚、分析,该制造商能实时监测工况并输出最优控制策略,可实现质量提升25%、效率提高20%。

而在其效率跨越式飞跃的背后,隐藏着一条“人工智能技术与制造业场景深度融合”的转型密码。施耐德电气副总裁、数字化创新业务中国区负责人张磊在接受媒体采访时指出:“AI正在重构制造业效率基因,真正的转型突破点不在技术本身,而是如何驾驭好数据、场景、人才‘三驾马车’,三大要素相互融合将共同推进制造业的系统性变革。”

施耐德电气张磊:AI引领制造业效率革命,关键要驾驭好数据、场景、人才三驾马车

AI赋能制造业全价值链的效率提升

张磊认为,当前,以大模型、AI智能体、具身智能为代表的新一代人工智能正在引发制造业的深层效率革命,通过运营、决策、管理三大价值链重构,推动产业向智能范式跃迁。

运营效率的提升聚焦于生产优化、质量控制和设备维护。AI通过赋能流程自动化、资源动态优化和预测性维护等环节提升运营效率。由AI驱动的智能控制系统大幅推动着生产流程标准化与加速;AI模型能够根据设备运行状态、生产任务需求等因素,动态调整设备运行参数,实现能源的精准分配与高效利用;利用数据分析预判故障风险,提前规划维护计划有效避免非计划停机,进而延长设备生命周期。

决策效率的优化体现为数据驱动决策方式的转变。AI通过整合生产、供应链、市场等多维度数据,自动生成可视化分析报告,大幅缩短决策链条。更重要的是,AI能够突破部门之间的数据孤岛,在研发、采购、生产等环节间建立动态关联模型,实现跨系统决策的实时联动与全局效益最大化。

管理效率的革新专注于质量管控、人机协同与知识传承三大维度。基于智能辅助系统的实时预警与执行建议,可将管理者从低价值事务中解放,使其更专注于战略创新。同时,AI还能将行业经验、工艺参数等隐性知识转化为可复用的算法模型,构建起抵御人员流动冲击的知识护城河。

数据+场景+人才为制造业AI转型奠基

制造业AI效率革命的背后,离不开数据、场景、人才三大要素的支撑。张磊表示,数据为AI转型铸造数字化底座,场景为AI价值落地提供肥沃土壤,人才则为AI持续健康发展保驾护航。

首先,数据是AI的“燃料”,如果数据不完整、不准确或不标准化,AI模型的效果将大打折扣,价值落地便无从谈起。因此,制造企业既要在纵向维度建立统一数据平台,解决数据“获取难”的问题,也要在横向维度打破数据孤岛,解决跨部门数据“协同难”的问题。

第二,AI技术本身只是工具,唯有与具体场景深度融合,才能真正创造价值。一方面,制造业的复杂性使得各个行业的业务逻辑和优化目标都不相同,这就要求AI针对特定场景匹配需求。例如,不同设备的运行模式和故障特征不同,AI需要结合具体设备的历史数据、工况特征进行训练,才能准确预测故障。另一方面,AI的部署方式应由企业的实际运营环境所决定。在一些实时性高、稳定性要求严苛的场景,诸如DeepSeek R1这样的轻量级模型更加适合。同时,AI需要与制造业的专家经验相结合。在张磊看来,制造企业引入AI时,最重要的不是追求最先进的技术,而是找到适合自己生产场景的方案。

最后,AI不仅是技术变革,更是组织变革。人才是AI转型的核心推动力,制造业智能化转型急需既懂AI技术又熟悉制造业务的复合型人才,企业需“引育并举,组织护航”,“内部造血”与“外部引入”兼顾,从而破解人才困局。

施耐德电气引领三大要素深入融合

在制造业智能化浪潮中,AI已成为驱动制造业变革的核心引擎。张磊表示,本质而言,AI对制造业的变革并非简单的工具叠加,而是数据、场景与人才三大要素的深度融合,施耐德电气自身已在这些方面进行了广泛而深入的实践。

数据采集与互通方面,AI赋能的EcoStruxure架构能将IT数据和OT数据整合到同一平台,提供卓越的数据采集、存储与智能分析服务,可应用于楼宇、数据中心、工业和基础设施四大终端市场中的各行各业。

AI落地场景方面,施耐德电气正在利用AI技术赋能软硬件产品与解决方案创新,提升内部流程效率与客户体验,同时推动AI在能源管理和工业领域的应用落地。张磊指出,AI已从实验室走向车间,施耐德电气过去几年的应用显示,AI可帮助客户将预测性维护效率提升30%,能源浪费减少22%。在汽车行业,某零部件制造商引入施耐德电气的AI智能排程系统后,生产计划制定时间从数小时缩短至半小时以内,设备利用率提高20%以上;在传统行业,某钢铁企业利用施耐德电气的AI方案优化加热炉的燃烧控制,降低能源消耗10%-15%......

人才建设方面,施耐德电气聚集了350多名AI领域专业人才,同时,施耐德电气还与100多所大学及职业院校长期合作,共同培养数字化与绿色低碳人才,为制造业的AI转型夯实人才基础。

数十年前,拥抱自动化流水线的企业赢得了先机。今天,当数据开始自主优化供应链、当算法持续沉淀老师傅经验、当人机协同突破效率天花板,那些率先完成“数据-场景-人才”三维进化的企业,正悄然构建面向未来的AI转型新格局。

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