根據(jù)國(guó)際能源署的數(shù)據(jù)，2022年工業(yè)部門直接排放了90億噸二氧化碳，占全球能源系統(tǒng)二氧化碳排放量的四分之一，而這其中還不包括工業(yè)過(guò)程中使用電力所產(chǎn)生的間接排放。為了實(shí)現(xiàn)《巴黎協(xié)定》設(shè)定的凈零排放目標(biāo)，到2030年工業(yè)排放量需要降至約70億噸二氧化碳。

　　在這一背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型和新技術(shù)的采用成為關(guān)鍵，尤其是以人工智能(AI)為代表的前沿技術(shù)。隨著AI技術(shù)變得比以往任何時(shí)候都更易于獲取，工業(yè)企業(yè)將有機(jī)會(huì)利用其力量，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為切實(shí)的成果，以優(yōu)化能源消耗、減少碳排放和運(yùn)營(yíng)成本。麥肯錫公司最近的一項(xiàng)研究也驗(yàn)證了這一點(diǎn)，那些已經(jīng)在其工業(yè)加工工廠中利用AI技術(shù)的企業(yè)稱生產(chǎn)量增加了10-15%，利潤(rùn)(息稅折舊攤銷前利潤(rùn)，EBITDA)增加了4-5%。

　　然而，盡管大多數(shù)工業(yè)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者相信數(shù)字化轉(zhuǎn)型將在未來(lái)幾年對(duì)他們的運(yùn)營(yíng)產(chǎn)生重大影響，但向新技術(shù)的轉(zhuǎn)變之路仍然相對(duì)緩慢。數(shù)字化轉(zhuǎn)型和進(jìn)一步采用最新技術(shù)成為可持續(xù)性難題的關(guān)鍵部分。那么，工業(yè)企業(yè)如何利用數(shù)字技術(shù)充分發(fā)揮數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，并在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)能源效率的顯著提升呢?

　　AI賦能公用設(shè)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(fèi)的有效方式。通常情況下，工廠約50%的能源用于生產(chǎn)過(guò)程，優(yōu)化這部分能源利用的關(guān)鍵在于提高產(chǎn)量、提升產(chǎn)品質(zhì)量和整體效率。其余能源則用于工廠的公用設(shè)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(duì)企業(yè)而言，優(yōu)化公用設(shè)施系統(tǒng)的能源利用是節(jié)能降本的良機(jī)，而且在工業(yè)領(lǐng)域其潛力尚未被充分挖掘。

　　當(dāng)前，得益于貫穿能源全流程的、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)監(jiān)控與采集，能源數(shù)據(jù)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(jù)，也為AI技術(shù)的應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。例如，將預(yù)測(cè)性模型與機(jī)器學(xué)習(xí)等AI技術(shù)相結(jié)合，能夠迅速將海量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為切實(shí)可行的優(yōu)化建議，并預(yù)測(cè)未來(lái)的能源使用趨勢(shì)。

　　在全球?qū)用妫┠偷码姎饽壳翱商峁〢I驅(qū)動(dòng)的解決方案EcoStruxure Industrial Advisor – Predictive Energy，采用預(yù)測(cè)性機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)優(yōu)化工廠的公用設(shè)施能源使用。該解決方案專為能源密集型工業(yè)企業(yè)開(kāi)發(fā)，幫助其在不影響制造流程核心功能的情況下，實(shí)現(xiàn)工廠公用設(shè)施系統(tǒng)的節(jié)能優(yōu)化。在優(yōu)化過(guò)程中，工廠的專家團(tuán)隊(duì)可充分發(fā)揮其專長(zhǎng)，對(duì)AI推薦的設(shè)置進(jìn)行審核，在確保設(shè)置符合預(yù)期后再實(shí)施更改。此外，團(tuán)隊(duì)還可根據(jù)需要啟動(dòng)自動(dòng)運(yùn)行功能，由該解決方案自主運(yùn)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(shè)備上，提供系統(tǒng)級(jí)的視角，在整個(gè)企業(yè)范圍內(nèi)采集公用設(shè)施系統(tǒng)的能源使用數(shù)據(jù)。借助這一解決方案，能源消耗可降低10%，碳排放量減少達(dá)40%。此外，該解決方案還可根據(jù)用戶的具體需求進(jìn)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(shí)現(xiàn)投資回報(bào)。

　　實(shí)際案例表明，部署該解決方案后，某半導(dǎo)體企業(yè)取得了顯著的經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境效益。具體來(lái)說(shuō)，每個(gè)工廠每年節(jié)省了100萬(wàn)美元的能源成本，同時(shí)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(dòng)了企業(yè)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。值得一提的是，首個(gè)工廠的投資回報(bào)周期不到6個(gè)月，目前該解決方案正在向該企業(yè)的其他工廠推廣，以進(jìn)一步拓展其效益范圍。

　　AI助力工廠設(shè)備高效智能運(yùn)維

　　在推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化與綠色化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程中，除了優(yōu)化工廠公用設(shè)施的節(jié)能系統(tǒng)外，對(duì)設(shè)備實(shí)施預(yù)測(cè)性維護(hù)以減少非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間、提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量同樣是制造企業(yè)利用AI技術(shù)至關(guān)重要的舉措。施耐德電氣將先進(jìn)的AI算法應(yīng)用于預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案中，為行業(yè)用戶打造了涵蓋AVEVA Predictive Analytics預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)和EcoStruxure™ PMA預(yù)測(cè)性維護(hù)顧問(wèn)的整體解決方案。

　　AVEVA Predictive Analytics預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)通過(guò)融合AI技術(shù)、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)理分析以及專家規(guī)則，能夠精準(zhǔn)捕捉在流程性行業(yè)大型關(guān)鍵設(shè)備早期故障征兆，及時(shí)發(fā)出預(yù)警并進(jìn)行故障診斷。同時(shí)，該系統(tǒng)能夠?qū)υO(shè)備的實(shí)時(shí)性能進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)，從而優(yōu)化資產(chǎn)維護(hù)策略，顯著提升運(yùn)維效率。

　　EcoStruxure PMA預(yù)測(cè)性維護(hù)顧問(wèn)是一款融合AIoT技術(shù)的智能運(yùn)維解決方案。依托施耐德電氣在眾多復(fù)雜現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用中積累的豐富經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建了包含融合AI技術(shù)和超百種振動(dòng)分析先進(jìn)設(shè)備模型的行業(yè)領(lǐng)先知識(shí)體系。作為一款專業(yè)的預(yù)測(cè)性維護(hù)專家系統(tǒng)，EcoStruxure PMA為工業(yè)客戶提供了可靠、易用、高性價(jià)比且能夠快速交付的優(yōu)質(zhì)解決方案，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)維的智能化升級(jí)。

　　AI技術(shù)正落地工業(yè)多場(chǎng)景應(yīng)用

　　作為產(chǎn)業(yè)技術(shù)的全球領(lǐng)導(dǎo)者，施耐德電氣始終緊密關(guān)注AI等新興技術(shù)在能源轉(zhuǎn)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(shù)與實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景緊密結(jié)合，充分挖掘大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，形成一系列場(chǎng)景化的工業(yè)AI解決方案。通過(guò)將AI技術(shù)與自身在工業(yè)自動(dòng)化與能源管理領(lǐng)域的技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，施耐德電氣積極賦能工業(yè)、樓宇、基礎(chǔ)設(shè)施等多個(gè)行業(yè)。

　　例如，在整車制造領(lǐng)域，某新能源車企就通過(guò)施耐德電氣空壓站智能算法方案，實(shí)現(xiàn)了對(duì)空壓機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，通過(guò)基于AI模型進(jìn)行能耗預(yù)測(cè)，結(jié)合生產(chǎn)用能計(jì)劃，制定精細(xì)化的啟停策略，減少能源浪費(fèi)。在半導(dǎo)體制造領(lǐng)域，施耐德電氣為某半導(dǎo)體企業(yè)設(shè)計(jì)的冰機(jī)冷量AI預(yù)測(cè)方案，幫助用戶實(shí)現(xiàn)了高效的能耗管理，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，該方案節(jié)能效果達(dá)3-5%;如果配套硬件改造，綜合節(jié)能效果可達(dá)5-10%，具有較高經(jīng)濟(jì)價(jià)值和創(chuàng)新性。在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，施耐德電氣運(yùn)用基于AI算法與機(jī)器學(xué)習(xí)的先進(jìn)技術(shù)，幫助某大型銀行優(yōu)化機(jī)房?jī)?nèi)的末端精密空調(diào)，并對(duì)冷站系統(tǒng)控制進(jìn)行全局優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)末端空調(diào)系統(tǒng)節(jié)省31%電力消耗，冷站制冷效率提升20%。

　　當(dāng)前，AI技術(shù)正持續(xù)滲透至工業(yè)可持續(xù)發(fā)展的各個(gè)層面。借助大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)，能源使用的預(yù)測(cè)、監(jiān)控和調(diào)控效率將迎來(lái)質(zhì)的飛躍。未來(lái)，施耐德電氣將繼續(xù)堅(jiān)持以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，將領(lǐng)先的AI技術(shù)融合到更多應(yīng)用場(chǎng)景中，為推動(dòng)工業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供源源不斷的動(dòng)力，助力全球工業(yè)邁向更加綠色、高效、智能的未來(lái)。