Schneider Electric pirmauja diegiant didelio masto pramoninį dirbtinį intelektą

Schneider Electric dabar valdo beveik 100 aktyvių DI panaudojimo atvejų savo pasaulinėse gamybos aplinkose. Ši didžiulė diegimo apimtis kasmet tvarko apie 7,5 milijono klientų aptarnavimo užklausų. Nuo 2021 m. įkūrus specialų DI centrą, įmonė skiria prioritetą darbuotojų pasirengimui. Todėl įmonė reikalauja išsamios DI mokymo visiems 140 000 darbuotojų visame pasaulyje. Ši strateginė kryptis užtikrina, kad mašininio mokymosi modeliai sklandžiai integruotųsi į kasdienius pramoninius darbo procesus.

Finansinės vertės didinimas optimizuojant tiekimo grandinę

DI technologijų integracija įmonėje sukūrė daugiau nei 100 mln. eurų organizacinės vertės. Be to, šie skaitmeniniai įrankiai žymiai pagerina tiekimo grandinės efektyvumą ir išteklių valdymą. Schneider Electric laiko DI pagrindine savo modernios gamyklos automatizavimo strategijos dalimi. Todėl įmonė pasiekia didesnį tikslumą logistikos ir atsargų prognozavime. Šis pokytis įrodo, kad DI operacijų įgyvendinimui reikalingas stiprus pokyčių valdymas kartu su technine inovacija.

Valdymo sistemų tobulinimas įdiegiant intelektą

Schneider Electric toliau į savo pagrindinę aparatūrą, įskaitant PLC ir DCS platformas, integruoja pažangius algoritmus. Šios išmanios sistemos leidžia operatoriams realiu laiku stebėti sudėtingus gamyklos automatizavimo procesus. Be to, DI pagrįsta diagnostika sumažina prastovų laiką kritinėms valdymo sistemoms įvairiuose pramonės sektoriuose. Dėl to technologija pereina nuo paprastos duomenų analizės prie proaktyvios aparatūros priežiūros. Šis požiūris stiprina bendrą paskirstytų valdymo architektūrų patikimumą.

Ateities tendencijos pramonės automatizavime ir DI diegime

Schneider Electric sėkmė atspindi augančią tendenciją link autonominių pramoninių ekosistemų. Pramonės lyderiai dabar laiko DI esmine sluoksniu valdant modernias DCS aplinkas ir didelio greičio gamybos linijas. Tačiau įmonės turi sutelkti dėmesį į duomenų kokybę, kad maksimaliai išnaudotų šias programinės įrangos investicijas. Mano nuomone, perėjimas prie „DI dideliu mastu“ netrukus apibrėš konkurencinę aplinką B2B komponentų tiekėjams. Įmonės, kurios ignoruos šį pokytį, rizikuoja atsilikti operatyvumo ir kaštų efektyvumo srityse.

Pramoninio DI taikymo scenarijai

• Prognozuojamoji priežiūra PLC sistemoms: DI naudojimas įtampai ir temperatūrai analizuoti, siekiant išvengti aparatūros gedimų.

• Klientų aptarnavimo automatizavimas: natūralios kalbos apdorojimo diegimas techninių klausimų sprendimui dėl pramoninių atsarginių dalių.

• Energijos valdymas DCS: energijos suvartojimo optimizavimas didelio masto gamybos įmonėse naudojant išmanųjį apkrovos balansavimą.

• Tiekimo grandinės atsparumas: mašininio mokymosi taikymas prognozuojant svarbių automatizavimo komponentų pristatymo laiką.