Schneider Electric ir pionieri plaša mēroga rūpnieciskā mākslīgā intelekta ieviešanā

Schneider Electric tagad pārvalda gandrīz 100 aktīvus mākslīgā intelekta lietojumus savās globālajās ražošanas vidēs. Šī milzīgā ieviešana ik gadu apstrādā aptuveni 7,5 miljonus klientu apkalpošanas biļešu. Kopš 2021. gada veltītā AI centra izveides uzņēmums ir prioritizējis darbinieku gatavību. Tāpēc firma pieprasa visaptverošu mākslīgā intelekta apmācību visiem 140 000 darbiniekiem visā pasaulē. Šī stratēģiskā pieeja nodrošina, ka mašīnmācīšanās modeļi nevainojami integrējas ikdienas rūpnieciskajos darba procesos.

Finanšu vērtības veicināšana, optimizējot piegādes ķēdi

Mākslīgā intelekta tehnoloģiju integrācija uzņēmumam ir radījusi vairāk nekā 100 miljonu eiro organizatorisko vērtību. Turklāt šie digitālie rīki būtiski uzlabo piegādes ķēdes efektivitāti un resursu pārvaldību. Schneider Electric uzskata mākslīgo intelektu par būtisku sastāvdaļu savā mūsdienu rūpnīcu automatizācijas stratēģijā. Tādēļ uzņēmums sasniedz augstāku precizitāti loģistikā un krājumu prognozēšanā. Šī pāreja pierāda, ka mākslīgā intelekta operacionāla ieviešana prasa spēcīgu pārmaiņu vadību kopā ar tehniskām inovācijām.

Vadības sistēmu uzlabošana ar iebūvētu inteliģenci

Schneider Electric turpina integrēt progresīvas algoritmus savos galvenajos aparatūras risinājumos, tostarp PLC un DCS platformās. Šīs inteliģentās sistēmas ļauj operatoriem reāllaikā uzraudzīt sarežģītus rūpnieciskās automatizācijas procesus. Turklāt mākslīgā intelekta vadītā diagnostika samazina dīkstāvi kritiskajām vadības sistēmām dažādās rūpniecības nozarēs. Rezultātā tehnoloģija pārvēršas no vienkāršas datu analīzes par proaktīvu aparatūras uzturēšanu. Šī pieeja stiprina kopējo uzticamību sadalītajās vadības arhitektūrās.

Nākotnes tendences rūpnieciskajā automatizācijā un mākslīgā intelekta ieviešanā

Schneider Electric panākumi izceļ pieaugošu tendenci uz autonomām rūpnieciskām ekosistēmām. Nozares līderi tagad uzskata mākslīgo intelektu par būtisku slāni mūsdienīgu DCS vidi un ātras ražošanas līniju pārvaldībā. Tomēr uzņēmumiem jāfokusējas uz datu kvalitāti, lai maksimāli izmantotu šīs programmatūras investīcijas. Manā skatījumā pāreja uz "mākslīgo intelektu plašā mērogā" drīz noteiks konkurences vidi B2B komponentu piegādātājiem. Uzņēmumi, kas ignorē šo pārmaiņu, riskē atpalikt operacionālajā elastībā un izmaksu efektivitātē.

Rūpnieciskā mākslīgā intelekta pielietošanas scenāriji

• Prognozējošā uzturēšana PLC sistēmām: mākslīgā intelekta izmantošana sprieguma un temperatūras datu analīzei, lai novērstu aparatūras bojājumus.

• Klientu atbalsta automatizācija: dabiskās valodas apstrādes izmantošana tehnisko jautājumu risināšanai rūpniecisko rezerves daļu jomā.

• Enerģijas pārvaldība DCS: enerģijas patēriņa optimizācija lielos ražošanas objektos, izmantojot inteliģentu slodzes balansēšanu.

• Piegādes ķēdes noturība: mašīnmācīšanās izmantošana, lai prognozētu piegādes laikus kritiskām automatizācijas komponentēm.