在2023年施耐德電氣創(chuàng)新峰會上，施耐德電氣發(fā)布企業(yè)級一站式、場景化、開放性的AI模型生產(chǎn)與運維平臺EcoStruxureTM AI引擎，將能源管理和自動化領域的專業(yè)知識融入AI模型中，為業(yè)務專家、數(shù)據(jù)分析師等用戶提供低代碼乃至零代碼的AI應用。EcoStruxure AI引擎提供結構化的設計理念，加速AI模型在整個生命周期內的落地和迭代，從數(shù)據(jù)準備到模型生產(chǎn)和運營，還可與現(xiàn)有系統(tǒng)和數(shù)據(jù)進行集成，幫助用戶利用人工智能技術更好地解決業(yè)務問題，提高效率和創(chuàng)新能力。
EcoStruxure AI引擎的功能涵蓋AI應用商店、數(shù)據(jù)集管理、AI建模與模型運維，實現(xiàn)AI模型的全生命周期管理，且支持第三方模型入駐。它覆蓋了企業(yè)客戶實現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)落地所需的五大建模相關流程，包括AI模型生命周期中的數(shù)據(jù)準備、模型訓練、模型部署、模型推理及模型監(jiān)控，并采用云邊協(xié)同架構，云端訓練模型，通過下發(fā)至邊緣平臺進行實時推理，控制各類設備執(zhí)行AI任務。
● AI應用商店提供設備預測性維護、設備能耗優(yōu)化、異常檢測、質量預測性分析，虛擬智能顧問等應用，用戶可輕松選擇其中的各種算法和模型并應用到自己的數(shù)據(jù)集中，從而減少開發(fā)新模型的時間和成本。
● AI模型可以應用在設備管理、質量提升、能耗優(yōu)化等智能制造領域，如焊接質量數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測等;
● 數(shù)據(jù)集管理可以查看數(shù)據(jù)特征、數(shù)據(jù)趨勢、及數(shù)據(jù)質量;
● 自動化機器學習賦能用戶快速創(chuàng)建AI模型;畫布式建模支持用戶以拖拉拽的方式創(chuàng)建AI模型，代碼化建模支持使用Python建模，模型運維提供模型管理與監(jiān)控。
EcoStruxure AI引擎具備廣泛的適用性和可擴展性，以及較高的穩(wěn)定性和可靠性，同時用戶也可根據(jù)需求進行定制化地開發(fā)和分享自己的算法與模型。
目前，EcoStruxure AI引擎已經(jīng)應用在各類細分場景中，施耐德電氣行業(yè)專家基于自有產(chǎn)品打造了標準的應用套件，如基于AI的智慧安防，空壓機的預測性維護等，面向不同應用場景已推出20多個工業(yè)級模型，可直接部署開箱即用。對于特定場景數(shù)據(jù)，用戶可基于EcoStruxure AI引擎內置的豐富模型模板，進行快速預研，從而訓練更高精度的定制化場模型。在樓宇節(jié)能的場景，通過機器學習和運籌學的方法，施耐德電氣已積累包括空調冷機、冷卻泵、新風機組、鍋爐、熱水泵等多個設備的1000多個智能診斷方案，實現(xiàn)冷量和能耗預測準確率95%以上，與傳統(tǒng)樓宇自動化控制相比平均節(jié)能量提高15%。
在施耐德電氣供應鏈中國區(qū)，基于AI的解決方案已成為提高生產(chǎn)效率、控制成本以及保護環(huán)境的得力工具。AI視覺檢測項目已經(jīng)成功覆蓋了中國區(qū)10家工廠，能夠針對產(chǎn)品表面的缺陷進行檢測，大大提高產(chǎn)品的質量，有效減少因產(chǎn)品瑕疵而浪費的資源和時間。AI激光機預測性維護項目基于機器學習算法，通過對大量數(shù)據(jù)的分析可以提前預測機器故障，并進行預防性維護，從而提高生產(chǎn)效率，降低機器維護成本。過去一年中，這些AI解決方案已經(jīng)為工廠帶來400萬的直接成本節(jié)約。其中施耐德電氣亦莊工廠通過節(jié)能改造和基于EcoStruxure AI引擎進行能源系統(tǒng)優(yōu)化，過去三年能源消耗降低了10%。
隨著AI技術在實體產(chǎn)業(yè)應用中的不斷深化，將涌現(xiàn)出更多復雜非標的場景，需要相應的模型支持， EcoStruxure AI引擎正是這一問題的最優(yōu)解。
（施耐德電氣）
