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。

——張磊

施耐德電氣副總裁

數字化創新業務中國區負責人

「AI賦能」制造業

全價值鏈的效率提升

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。

數據+場景+人才

為制造業AI轉型奠基

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。

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

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。

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。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%......

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。