有着百年歷史的某啤酒製造商，深刻體會到了AI為產線帶來的變革。通過對全局生產數據進行匯聚、分析，該製造商能實時監測工況並輸出最優控制策略，實現質量提升25%、效率提高20%。
而在其效率跨越式飛躍的背後，隱藏着一條“人工智能技術與製造業場景深度融合”的轉型密碼。施耐德電氣副總裁、數字化創新業務中國區負責人張磊在接受新華網專訪時指出：“AI正在重構製造業效率基因，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。”
AI賦能製造業全價值鏈的效率提升
張磊認為，當前，以大模型、AI agent、具身智能為代表的新一代人工智能正在引發製造業的深層效率革命，通過運營、決策、管理三大價值鏈重構，推動產業向智能範式躍遷。
運營效率的提升聚焦於生產優化、質量控制和設備維護。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。由AI驅動的智能控制系統大幅推動着生產流程標準化與加速；AI模型能夠根據設備運行狀態、生產任務需求等因素，動態調整設備運行參數，實現能源的精準分配與高效利用；利用數據分析預判故障風險，提前規劃維護計劃有效避免非計劃停機，進而延長設備生命周期。
決策效率的優化體現為數據驅動決策方式的轉變。AI通過整合生產、供應鏈、市場等多維度數據，自動生成可視化分析報告，大幅縮短決策鏈條。更重要的是，AI能夠突破部門之間的數據孤島，在研發、採購、生產等環節間建立動態關聯模型，實現跨系統決策的實時聯動與全局效益最大化。
管理效率的革新專註於質量管控、人機協同與知識傳承三大維度。基於智能輔助系統的實時預警與執行建議，可將管理者從低價值事務中解放，使其更專註於戰略創新。同時，AI還能將行業經驗、工藝參數等隱性知識轉化為可復用的算法模型，構建起抵禦人員流動衝擊的知識護城河。
數據+場景+人才為製造業AI轉型奠基
製造業AI效率革命的背後，離不開數據、場景、人才三大要素的支撐。張磊表示，數據為AI轉型鑄造數字化底座，場景為AI價值落地提供肥沃土壤，人纔則為AI持續健康發展保駕護航。
首先，數據是AI的“燃料”，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，製造企業既要在縱向維度建立統一數據平台，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。
第二，AI技術本身只是工具，唯有與具體場景深度融合，才能真正創造價值。一方面，製造業的複雜性使得各個行業的業務邏輯和優化目標都不相同，這就要求AI針對特定場景匹配需求。例如，不同設備的運行模式和故障特徵不同，AI需要結合具體設備的歷史數據、工況特徵進行訓練，才能準確預測故障。另一方面，AI的部署方式應由企業的實際運營環境所決定。在一些實時性高、穩定性要求嚴苛的場景，諸如DeepSeek R1這樣的輕量級模型更加適合。同時，AI需要與製造業的專家經驗相結合。在張磊看來，製造企業引入AI時，最重要的不是追求最先進的技術，而是找到適合自己生產場景的方案。
最後，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，製造業智能化轉型急需既懂AI技術又熟悉製造業務的複合型人才，企業需“引育並舉，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
在製造業智能化浪潮中，AI已成為驅動製造業變革的核心引擎。張磊表示，本質而言，AI對製造業的變革並非簡單的工具疊加，而是數據、場景與人才三大要素的深度融合，施耐德電氣自身已在這些方面進行了廣泛而深入的實踐。
數據採集與互通方面，AI賦能的EcoStruxure架構能將IT數據和OT數據整合到同一平台，提供卓越的數據採集、存儲與智能分析服務，可應用於樓宇、數據中心、工業和基礎設施四大終端市場中的各行各業。
AI落地場景方面，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。張磊指出，AI已從實驗室走向車間，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，某零部件製造商引入施耐德電氣的AI智能排程系統後，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%......
人才建設方面，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，為製造業的AI轉型夯實人才基礎。
數十年前，擁抱自動化流水線的企業贏得了先機。今天，當數據開始自主優化供應鏈、當算法持續沉澱老師傅經驗、當人機協同突破效率天花板，那些率先完成“數據-場景-人才”三維進化的企業，正悄然構建面向未來的AI轉型新格局。
來源：新華網
