施耐德电气张磊：AI引领制造业效率革命，关键在数据、场景、人才

AI正在重构制造业效率基因，真正的转型突破点不在技术本身，而是如何驾驭好数据、场景、人才“三驾马车”，三大要素相互融合将共同推进制造业的系统性变革。

——张磊

施耐德电气副总裁

数字化创新业务中国区负责人

「AI赋能」制造业

全价值链的效率提升

AI通过赋能流程自动化、资源动态优化和预测性维护等环节提升运营效率。

数据+场景+人才

为制造业AI转型奠基

如果数据不完整、不准确或不标准化，AI模型的效果将大打折扣，价值落地便无从谈起。因此，制造企业既要在纵向维度建立统一数据平台，解决数据“获取难”的问题，也要在横向维度打破数据孤岛，解决跨部门数据“协同难”的问题。

AI不仅是技术变革，更是组织变革。人才是AI转型的核心推动力，制造业智能化转型急需既懂AI技术又熟悉制造业务的复合型人才，企业需“引育并举，组织护航”，“内部造血”与“外部引入”兼顾，从而破解人才困局。

施耐德电气引领

三大要素深入融合

AI赋能的EcoStruxure架构能将IT数据和OT数据整合到同一平台，提供卓越的数据采集、存储与智能分析服务，可应用于楼宇、数据中心、工业和基础设施四大终端市场中的各行各业。

施耐德电气正在利用AI技术赋能软硬件产品与解决方案创新，提升内部流程效率与客户体验，同时推动AI在能源管理和工业领域的应用落地。施耐德电气过去几年的应用显示，AI可帮助客户将预测性维护效率提升30%，能源浪费减少22%。

在汽车行业，某零部件制造商引入施耐德电气的AI智能排程系统后，生产计划制定时间从数小时缩短至半小时以内，设备利用率提高20%以上。在传统行业，某钢铁企业利用施耐德电气的AI方案优化加热炉的燃烧控制，降低能源消耗10%-15%......

施耐德电气聚集了350多名AI领域专业人才，同时，施耐德电气还与100多所大学及职业院校长期合作，共同培养数字化与绿色低碳人才，为制造业的AI转型夯实人才基础。