展覽時間：7月26日-29日
展覽地點：上海世博展覽館
展位號：H2-B101
施耐德電氣(中國)軟件研發(fā)中心AI創(chuàng)新負(fù)責(zé)人張毅
在全球“雙碳”目標(biāo)與工業(yè)4.0深度融合的進程中，制造業(yè)正經(jīng)歷從自動化到智能化的關(guān)鍵躍遷。國際數(shù)據(jù)公司(IDC)數(shù)據(jù)顯示，2023年全球制造業(yè)AI投入已達1500億美元，2027年將突破3000億美元，年復(fù)合增長率18%。這一爆發(fā)式增長印證了AI技術(shù)從概念驗證向產(chǎn)業(yè)落地的加速滲透——從設(shè)備預(yù)測性維護到生產(chǎn)全流程優(yōu)化，AI正成為破解傳統(tǒng)制造業(yè)效率瓶頸、綠色轉(zhuǎn)型及柔性生產(chǎn)難題的核心引擎。
傳統(tǒng)制造業(yè)中，以PLC為核心的自動化體系在煉鋼、食品飲料等領(lǐng)域仍高度依賴“老師傅”經(jīng)驗，而AI技術(shù)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動模型實現(xiàn)了質(zhì)的突破。在引入硅藻土過濾AI系統(tǒng)后，使過濾效率提升20%、成本降低25%;汽車零部件制造引入AI排程后，生產(chǎn)計劃制定時間從4小時壓縮至30分鐘，設(shè)備利用率提升20%以上。在綠色轉(zhuǎn)型層面，制造業(yè)碳排放占全球總量近30%的現(xiàn)實壓力下，AI算法通過實時優(yōu)化設(shè)備運行參數(shù)，在鋼鐵加熱爐燃燒控制中降低10%-15%能耗，在汽車基地的實踐中，借助AI智能調(diào)度，在產(chǎn)量增長20%的同時實現(xiàn)能耗下降18%，成為應(yīng)對歐盟2030年單位產(chǎn)值能耗降低30%政策的核心方案。
而面對消費市場小批量多品種的趨勢下，AI技術(shù)正重構(gòu)生產(chǎn)邏輯：半導(dǎo)體企業(yè)通過深度學(xué)習(xí)優(yōu)化工藝，芯片良品率提升15%;家具制造借助AI動態(tài)調(diào)整參數(shù)，訂單交付周期縮短40%，實現(xiàn)了從規(guī)?；a(chǎn)到柔性制造的無縫切換。但技術(shù)落地仍面臨多重挑戰(zhàn)：汽車產(chǎn)線因設(shè)備接口異構(gòu)(RS-232、CAN總線等)和部門系統(tǒng)割裂，關(guān)鍵工序數(shù)據(jù)缺失率超30%，而一些電子企業(yè)通過Ceph分布式存儲構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)跨系統(tǒng)協(xié)同后，AI質(zhì)檢效率提升3倍;六軸工業(yè)機器人單臺10-50萬元的成本疊加算法開發(fā)壓力，讓中小企業(yè)望而卻步，而據(jù)我們了解，施耐德通過云端部署的EcoStruxure系列AI服務(wù)，為一家中型車企定制能耗管理系統(tǒng)，年節(jié)省電費800萬元;行業(yè)調(diào)研顯示，僅23%的制造企業(yè)擁有懂工藝與AI的跨界團隊，部分機械企業(yè)通過“業(yè)務(wù)+IT”虛擬團隊培養(yǎng)人才，將設(shè)備故障預(yù)測準(zhǔn)確率從65%提升至92%。
技術(shù)演進的趨勢已清晰顯現(xiàn)：電力、汽車等領(lǐng)域的“數(shù)字老師傅”系統(tǒng)正在形成，鋼鐵行業(yè)AI自動調(diào)節(jié)爐溫參數(shù)使能耗下降12%;工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)推動制造單元“自組織”進化， AI在0.5秒內(nèi)完成原材料異常響應(yīng)與跨工序協(xié)同;2025年汽車焊接等場景機器人滲透率預(yù)計超40%，新能源汽車行業(yè)在嘗試引入AI機器人后電池裝配人力減少60%;生成式AI在半導(dǎo)體設(shè)計領(lǐng)域?qū)⒀邪l(fā)周期從6個月壓縮至2周，迭代效率提升3倍。
對企業(yè)而言，務(wù)實的轉(zhuǎn)型路徑至關(guān)重要：例如家電企業(yè)從AI圖像質(zhì)檢切入，3個月實現(xiàn)缺陷識別率98%后向全流程推廣;裝備制造行業(yè)通過共建AI算力中心，使中小企業(yè)應(yīng)用成本降低60%;機械制造業(yè)嘗試將工藝專家與數(shù)據(jù)科學(xué)家編組，3個月內(nèi)關(guān)鍵設(shè)備綜合效率提升15%。正如工業(yè)4.0之父孔翰寧所言：“AI不是選擇題，而是決定企業(yè)能否留在牌桌的入場券。”
（文章來源《WAIC UP!》2025.03期）
