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，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新华网专访时指出：“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。”
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 agent、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。
来源：新华网
