展商动态丨施耐德电气（中国）张毅：AI 技术渗透制造业全链条，驱动生产效率与商业价值双增长

施耐德电气（中国）软件研发中心AI创新负责人张毅

在全球“双碳”目标与工业4.0深度融合的进程中，制造业正经历从自动化到智能化的关键跃迁。国际数据公司（IDC）数据显示，2023年全球制造业AI投入已达1500亿美元，2027年将突破3000亿美元，年复合增长率18%。这一爆发式增长印证了AI技术从概念验证向产业落地的加速渗透——从设备预测性维护到生产全流程优化，AI正成为破解传统制造业效率瓶颈、绿色转型及柔性生产难题的核心引擎。  

传统制造业中，以PLC为核心的自动化体系在炼钢、食品饮料等领域仍高度依赖“老师傅”经验，而AI技术通过数据驱动模型实现了质的突破。在引入硅藻土过滤AI系统后，使过滤效率提升20%、成本降低25%；汽车零部件制造引入AI排程后，生产计划制定时间从4小时压缩至30分钟，设备利用率提升20%以上。在绿色转型层面，制造业碳排放占全球总量近30%的现实压力下，AI算法通过实时优化设备运行参数，在钢铁加热炉燃烧控制中降低10%-15%能耗，在汽车基地的实践中，借助AI智能调度，在产量增长20%的同时实现能耗下降18%，成为应对欧盟2030年单位产值能耗降低30%政策的核心方案。  

而面对消费市场小批量多品种的趋势下，AI技术正重构生产逻辑：半导体企业通过深度学习优化工艺，芯片良品率提升15%；家具制造借助AI动态调整参数，订单交付周期缩短40%，实现了从规模化生产到柔性制造的无缝切换。但技术落地仍面临多重挑战：汽车产线因设备接口异构（RS-232、CAN总线等）和部门系统割裂，关键工序数据缺失率超30%，而一些电子企业通过Ceph分布式存储构建统一数据平台，实现跨系统协同后，AI质检效率提升3倍；六轴工业机器人单台10-50万元的成本叠加算法开发压力，让中小企业望而却步，而据我们了解，施耐德通过云端部署的EcoStruxure系列AI服务，为一家中型车企定制能耗管理系统，年节省电费800万元；行业调研显示，仅23%的制造企业拥有懂工艺与AI的跨界团队，部分机械企业通过“业务+IT”虚拟团队培养人才，将设备故障预测准确率从65%提升至92%。  

技术演进的趋势已清晰显现：电力、汽车等领域的“数字老师傅”系统正在形成，钢铁行业AI自动调节炉温参数使能耗下降12%；工业互联网推动制造单元“自组织”进化， AI在0.5秒内完成原材料异常响应与跨工序协同；2025年汽车焊接等场景机器人渗透率预计超40%，新能源汽车行业在尝试引入AI机器人后电池装配人力减少60%；生成式AI在半导体设计领域将研发周期从6个月压缩至2周，迭代效率提升3倍。  

对企业而言，务实的转型路径至关重要：例如家电企业从AI图像质检切入，3个月实现缺陷识别率98%后向全流程推广；装备制造行业通过共建AI算力中心，使中小企业应用成本降低60%；机械制造业尝试将工艺专家与数据科学家编组，3个月内关键设备综合效率提升15%。正如工业4.0之父孔翰宁所言：“AI不是选择题，而是决定企业能否留在牌桌的入场券。”