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施耐德电气丁晓红:前沿技术成为工业新质生产力关键

         发布日期:2024-05-03 03:06    点击次数:86

多地政府工作报告不约而同地提出,2024年将锚定培育新兴产业、未来产业,聚焦以科技创新引领经济发展,促进形成新质生产力,培育强劲新动能。在这个“信心比金子更珍贵”的关键时刻,企业能够做些什么?施耐德电气高级副总裁、工业自动化业务中国区负责人丁晓红在发表署名文章中表示,数字孪生、人工智能(AI)、5G等前沿创新技术已经成为打造工业新质生产力的关键。

她表示,依托以软件为中心的自动化架构,这些前沿技术得以帮助企业孕育出完整、全面、透明的数字化分身,为企业打开运营发展的“全知视角”,极大提升了生产运营效率,也强化了供应链的韧性和可靠性,不仅大大提升了生存能力,还为企业提供了“系统性”赋能。

例如,以数字孪生为基础的工业元宇宙,能够创建物理实体的数字虚拟双胞胎,再基于数据来模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期的运行。该技术可应用于虚拟工厂与产线建设、产品设计、制造工艺优化、机器设备管理和运营管理等多个场景,从而帮助企业打造绿色智能工厂。

以软件为中心的自动化系统可以降低运营成本,提高灵活性。越来越多的设备开始以软件为中心,在提高性能的同时支持远程操作和服务。

“AI人工智能技术的重要性在于它能够让机器像人类一样具备智能思维,处理复杂的生产过程和决策。借力AI技术,企业可深入挖掘大数据价值,从质量与产量预测、预测性维护以及人机协作等维度实现高度智能的工业自动化,进而提高生产运营效率,降低生产成本,同时为制造业注入更多创新动力。”丁晓红说。

随着AI技术的不断发展和进步,其在工业制造的各个环节的应用范围不断扩大。以AI技术在人机协同方面的应用为例,制造业经常需要处理大量复杂的非结构化数据,实时数据流和与上下文数据源的集成对于及时有效地响应事件至关重要。通过人机协同,生成式AI技术,尤其是大语言模型可以重新定义操作人员与系统和文件的交互方式,从而推动生产力的大幅提升。

再以质量控制为例,AI技术可以与视觉识别系统、传感器等技术相结合实现对产品的智能检测和质量控制。一个现实的例子是,施耐德电气在中国构建的基于AI技术的工业视觉质量检测解决方案,已经在施耐德电气中国15家工厂上线,实现了零漏检率。

工业是全球碳排放最大的领域,30%的二氧化碳排放来源于工业,其中直接碳排放量占6%,间接碳排放量占24%。而借助工业软件,可以实现工艺流程的优化和能源效率的提升;而在自动化系统的助力下,优化流程、能源和资源利用都将有的放矢;能源的精准管理、优化和脱碳,则将创造可观的生态效益。实践证明,通过能源与自动化的融合,将工艺性能和电能消耗进行整合管理,企业的资本支出将减少20%、碳足迹减少7%~12%,同时盈利能力增加3%。

丁晓红说,施耐德电气希望以创新为驱动,通过前沿技术、开放生态,更好地为整个工业的可持续未来进行赋能。

南方+记者  郜小平



 
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