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借助AI,施耐德电气深度优化企业运营

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工业化与AI的结合是许多企业追求的目标,但如何成功地将它们结合起来却是一个新的挑战。基于此,EcoStruxure AI引擎问世,它将帮助企业解决AI落地的最后一公里。其背后的云服务也可以通过亚马逊云科技来提供和强化。

“亚马逊云科技是施耐德电气在全球范围内的主要云服务提供商之一,我们双方的合作不仅在人工智能方面,在数据平台、数据中台,甚至是企业内部的业务系统,以及ESG的中央化平台领域,施耐德电气都在基于亚马逊云科技的服务打造相关解决方案,可以说,我们与亚马逊云科技的合作是全面且深入的。”

施耐德电气全球供应链中国数字化转型总监冒飞飞表示,EcoStruxure AI引擎基于“AI For all”的宗旨,让企业内部所有人无需具备专业技术和编程知识都能获得与使用AI技术,帮助他们更好地解决业务问题,提升效率和创新能力。

EcoStruxure AI引擎是施耐德电气发布的一款企业级AI模型生产与运维平台。该平台提供低代码或零代码的AI应用,结合能源管理和自动化领域的专业知识,帮助解决业务问题并提高效率和创新能力。

EcoStruxure AI引擎具备AI应用商店、数据集管理、AI建模与模型运维等功能,并支持第三方模型入驻。该平台采用云边协同架构,云端训练模型并通过边缘平台进行实时推理,控制各类设备执行AI任务。对于特定场景数据,用户可基于EcoStruxure AI引擎内置的丰富模型模板,进行快速预研,从而训练更高精度的定制化场模型。

 

AI云服务助力施耐德电气提效降本

冒飞飞表示,EcoStruxure AI引擎在施耐德电气中国供应链的成功应用,背后有来自亚马逊云科技所提供的支持,通过利用Amazon SageMaker,施耐德电气可以获得大规模的算力和高效的计算资源,从而加快模型开发和训练的速度,提高AI应用的性能。此外,Amazon SageMaker还提供了丰富的工具和功能,使得施耐德电气可以更轻松地进行模型部署、监控和维护,从而更好地管理和优化其全球供应链。

除Amazon SageMaker之外,施耐德电气还应用了Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR)和Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)等其他云服务。Amazon ECR可以提供安全、高效的容器镜像存储和管理服务,使得施耐德电气可以轻松地管理和部署容器化的AI应用。而Amazon EC2则提供了各种计算实例类型,可以根据不同的需求提供灵活的计算资源,从而满足各种AI应用的需求。

施耐德电气在全球拥有187家工厂,而在中国也有20多家工厂,如何进行有效的中央化管理是一个具有挑战性的问题。像Amazon SageMaker这样的中央化云平台,为施耐德电气提供了一个统一的数据级管理和训练管理平台,可有效地降低模型管理和训练的复杂度。

通过利用云平台的中央化管理功能,施耐德电气可以对全球各地的工厂进行统一的数据管理和训练。这包括数据的收集、整合、分析和存储,以及模型的训练、验证和部署等。依托云平台,施耐德电气可以确保数据的一致性和准确性,从而提高AI模型的性能和可靠性,这不仅有助于提高企业的生产效率和降低成本,还可以帮助企业更好地应对市场变化和业务挑战。

 

借助AI,深度优化企业运筹

在排产与优化方面,施耐德电气将运筹优化+深度学习结合起来使用,为企业提供更准确、更高效的解决方案。

据冒飞飞介绍,施耐德电气通过自主研发和与合作伙伴的接触,成功推出了第五代的排产算法,将深度学习与运筹求解器相结合,创新性地解决了供应链运筹优化类问题。通过利用深度学习,施耐德电气可以快速求得一个初始解,为运筹求解器提供一个良好的起点。然后,运筹求解器可以基于这个初始解进行精确求解,得出最终的最优解。这种结合使用的方式,既保留了运筹求解器的精确性,又利用了深度学习的速度和智能性,取得了很好的效果。

在实施过程中,施耐德电气利用了Amazon SageMaker的算力和云服务,为深度学习和运筹求解的结合提供了强大的支持。通过完整的Amazon SageMaker体系,施耐德电气可以轻松地进行模型训练、部署和监控,从而提高了整个解决方案的效率和可靠性。

 

AI为楼宇数字化节能

施耐德电气在楼宇与绿色能源管理方面提供了很多创新的解决方案,包括智能诊断方案和预测准确度高达95%以上的冷量和能量预测。这些解决方案不仅提高了楼宇的能源效率,也为绿色能源管理提供了有力支持。

在传统楼宇数字化方案中,AI的应用能够带来显著的效果。使用AI之后,平均能量节约能够达到15%以上,这是一个非常可观的数字。AI在楼宇能源管理方面的应用可以帮助企业更好地了解和管理他们的能源消耗,从而降低能源成本并减少对环境的影响。

 

重点:如何做到与AI深度结合

谈到企业与AI的结合,“怎么做”是一个最大的挑战。

在施耐德电气内部是有一个专业的企业咨询团队,它们的任务就是帮助大、中、小企业,去面对在数字化转型中应该怎么做的这个问题。

一般情况下,第一步先要做诊断,了解企业当前的现状如何,这个过程中,施耐德电气会有一个成熟度模型,根据智能制造诊断之后的结果先评估成熟度。比如,在设备资产管理方面一共有5级成熟度,企业目前的成熟度是L2级,就需要告知企业当前属于L2级,离下一步L3的成熟度还有怎样的差距,这就是诊断结果。

在诊断完企业数字化转型的需求之后,第二步施耐德电气就会为企业制定整体的战略规划,包括数字化转型的路线图。根据企业的具体需求和目标,提供相应的资源和支持。

一方面,施耐德电气可以为企业提供一些整体解决方案,如智能制造、绿色能源管理等。这些解决方案可以帮助企业提高生产效率、降低能源消耗、优化供应链管理等方面的绩效。

另一方面,施耐德电气还会与行业伙伴(如亚马逊云科技等)合作,共同为供应商伙伴提供服务。通过这种合作模式,施耐德电气可以充分发挥各方的优势,为客户提供更加全面、高效的数字化解决方案。

“实际上当我们去给一个工厂进行诊断的时候,会发现其需要补的很多还是工业2.0、3.0阶段的问题。所以施耐德电气的咨询团队一开始并不会给用户推荐高大上的信息化系统,而是先做诊断,然后精益化流程解决现有问题,最后再提供一些数字化的手段。”冒飞飞这样介绍道。

关于未来发展,冒飞飞表示:在数据平台和企业信息化系统方面,施耐德电气通过亚马逊云科技的全球化平台做到了中央化部署、管理及监控。此外,在大模型方面依然会与亚马逊云科技及合作伙伴展开探索,力求将智能化AI深入到各个环节。

 

总的来看,AI结合下的云技术为施耐德电气构建智能化平台提供了源动力,同时也推波助澜了制造业与AI的融合。在这个巨大的变革和机遇的背后,将给企业带来效率与质量的飞跃,从而更好地满足市场需求并助其取得竞争优势。

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本文由 计算杂谈 作者:云中子 发表,转载请注明来源!

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