根據國際能源署的數據，2022年工業部門直接排放了90億噸二氧化碳，占全球能源系統二氧化碳排放量的四分之一，而這其中還不包括工業過程中使用電力所產生的間接排放。為了實現《巴黎協定》設定的凈零排放目標，到2030年工業排放量需要降至約70億噸二氧化碳。
在這一背景下，數字化轉型和新技術的采用成為關鍵，尤其是以人工智能(AI)為代表的前沿技術。隨著AI技術變得比以往任何時候都更易于獲取，工業企業將有機會利用其力量，將數據轉化為切實的成果，以優化能源消耗、減少碳排放和運營成本。麥肯錫公司最近的一項研究也驗證了這一點，那些已經在其工業加工工廠中利用AI技術的企業稱生產量增加了10-15%，利潤(息稅折舊攤銷前利潤，EBITDA)增加了4-5%。
然而，盡管大多數工業企業領導者相信數字化轉型將在未來幾年對他們的運營產生重大影響，但向新技術的轉變之路仍然相對緩慢。數字化轉型和進一步采用最新技術成為可持續性難題的關鍵部分。那么，工業企業如何利用數字技術充分發揮數據優勢，并在短期內實現能源效率的顯著提升呢?
AI賦能公用設施系統能源優化
減少工廠的能源消耗是企業減少碳排放、降低成本、減少能源浪費的有效方式。通常情況下，工廠約50%的能源用于生產過程，優化這部分能源利用的關鍵在于提高產量、提升產品質量和整體效率。其余能源則用于工廠的公用設施系統，例如用于工廠制冷的冷水系統或用于加熱工藝的蒸汽系統。對企業而言，優化公用設施系統的能源利用是節能降本的良機，而且在工業領域其潛力尚未被充分挖掘。
當前，得益于貫穿能源全流程的、精準的數據監控與采集，能源數據日益豐富完善，這為企業節能、減排、降耗提供了重要依據，也為AI技術的應用提供了堅實的數據基礎。例如，將預測性模型與機器學習等AI技術相結合，能夠迅速將海量的數據轉化為切實可行的優化建議，并預測未來的能源使用趨勢。
在全球層面，施耐德電氣目前可提供AI驅動的解決方案EcoStruxure Industrial Advisor – Predictive Energy，采用預測性機器學習模型來優化工廠的公用設施能源使用。該解決方案專為能源密集型工業企業開發，幫助其在不影響制造流程核心功能的情況下，實現工廠公用設施系統的節能優化。在優化過程中，工廠的專家團隊可充分發揮其專長，對AI推薦的設置進行審核，在確保設置符合預期后再實施更改。此外，團隊還可根據需要啟動自動運行功能，由該解決方案自主運行。
施耐德電氣EcoStruxure Industrial Advisor – Predictive Energy能夠迅速部署在主要公用系統設備上，提供系統級的視角，在整個企業范圍內采集公用設施系統的能源使用數據。借助這一解決方案，能源消耗可降低10%，碳排放量減少達40%。此外，該解決方案還可根據用戶的具體需求進行量身定制，提供可靠的能源節省估算，幫助企業快速實現投資回報。
實際案例表明，部署該解決方案后，某半導體企業取得了顯著的經濟效益與環境效益。具體來說，每個工廠每年節省了100萬美元的能源成本，同時減少了10.000噸的碳排放。此外，該企業的整體碳排放量降低了40%，有力地推動了企業可持續發展目標的實現。值得一提的是，首個工廠的投資回報周期不到6個月，目前該解決方案正在向該企業的其他工廠推廣，以進一步拓展其效益范圍。
AI助力工廠設備高效智能運維
在推動企業數字化與綠色化轉型的進程中，除了優化工廠公用設施的節能系統外，對設備實施預測性維護以減少非計劃停機時間、提升生產效率和產品質量同樣是制造企業利用AI技術至關重要的舉措。施耐德電氣將先進的AI算法應用于預測性維護解決方案中，為行業用戶打造了涵蓋AVEVA Predictive Analytics預測性維護系統和EcoStruxure™ PMA預測性維護顧問的整體解決方案。
AVEVA Predictive Analytics預測性維護系統通過融合AI技術、模式識別、數據挖掘、機理分析以及專家規則，能夠精準捕捉在流程性行業大型關鍵設備早期故障征兆，及時發出預警并進行故障診斷。同時，該系統能夠對設備的實時性能進行持續監測，從而優化資產維護策略，顯著提升運維效率。
EcoStruxure PMA預測性維護顧問是一款融合AIoT技術的智能運維解決方案。依托施耐德電氣在眾多復雜現場應用中積累的豐富經驗，構建了包含融合AI技術和超百種振動分析先進設備模型的行業領先知識體系。作為一款專業的預測性維護專家系統，EcoStruxure PMA為工業客戶提供了可靠、易用、高性價比且能夠快速交付的優質解決方案，助力企業實現設備運維的智能化升級。
AI技術正落地工業多場景應用
作為產業技術的全球領導者，施耐德電氣始終緊密關注AI等新興技術在能源轉型和可持續發展中所發揮的積極影響。我們致力于將AI技術與實際應用場景緊密結合，充分挖掘大數據的潛在價值，形成一系列場景化的工業AI解決方案。通過將AI技術與自身在工業自動化與能源管理領域的技術與經驗相結合，施耐德電氣積極賦能工業、樓宇、基礎設施等多個行業。
例如，在整車制造領域，某新能源車企就通過施耐德電氣空壓站智能算法方案，實現了對空壓機運行狀態的實時監測，通過基于AI模型進行能耗預測，結合生產用能計劃，制定精細化的啟停策略，減少能源浪費。在半導體制造領域，施耐德電氣為某半導體企業設計的冰機冷量AI預測方案，幫助用戶實現了高效的能耗管理，實測數據顯示，該方案節能效果達3-5%;如果配套硬件改造，綜合節能效果可達5-10%，具有較高經濟價值和創新性。在數據中心領域，施耐德電氣運用基于AI算法與機器學習的先進技術，幫助某大型銀行優化機房內的末端精密空調，并對冷站系統控制進行全局優化，最終實現末端空調系統節省31%電力消耗，冷站制冷效率提升20%。
當前，AI技術正持續滲透至工業可持續發展的各個層面。借助大數據和AI技術，能源使用的預測、監控和調控效率將迎來質的飛躍。未來，施耐德電氣將繼續堅持以創新驅動，將領先的AI技術融合到更多應用場景中，為推動工業可持續發展提供源源不斷的動力，助力全球工業邁向更加綠色、高效、智能的未來。
