Schneider Electric เป็นผู้นำการใช้งาน AI ในอุตสาหกรรมขนาดใหญ่

Schneider Electric ปัจจุบันมีการใช้งาน AI เกือบ 100 กรณีในสภาพแวดล้อมการผลิตทั่วโลก การใช้งานขนาดใหญ่เหล่านี้จัดการตั๋วบริการลูกค้าประมาณ 7.5 ล้านรายการต่อปี ตั้งแต่เปิดตัว AI Hub โดยเฉพาะในปี 2021 บริษัทได้ให้ความสำคัญกับความพร้อมของพนักงาน ดังนั้นบริษัทจึงกำหนดให้พนักงานทั้งหมด 140,000 คนทั่วโลกต้องผ่านการฝึกอบรม AI อย่างครบถ้วน การมุ่งเน้นเชิงกลยุทธ์นี้ช่วยให้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องผสานเข้ากับกระบวนการทำงานในอุตสาหกรรมประจำวันได้อย่างราบรื่น

สร้างมูลค่าทางการเงินผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน

การผสานเทคโนโลยี AI สร้างมูลค่ากว่า 100 ล้านยูโรให้กับองค์กร นอกจากนี้เครื่องมือดิจิทัลเหล่านี้ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานและการจัดการทรัพยากรอย่างมาก Schneider Electric มองว่า AI เป็นส่วนสำคัญของกลยุทธ์ระบบอัตโนมัติในโรงงานสมัยใหม่ ดังนั้นบริษัทจึงสามารถบรรลุความแม่นยำสูงขึ้นในการวางแผนโลจิสติกส์และการคาดการณ์สินค้าคงคลัง การเปลี่ยนแปลงนี้แสดงให้เห็นว่าการนำ AI มาใช้งานจริงต้องการการบริหารการเปลี่ยนแปลงที่แข็งแกร่งควบคู่ไปกับนวัตกรรมทางเทคนิค

พัฒนาระบบควบคุมด้วยปัญญาฝังตัว

Schneider Electric ยังคงฝังอัลกอริทึมขั้นสูงลงในฮาร์ดแวร์หลักของบริษัท รวมถึงแพลตฟอร์ม PLC และ DCS ระบบอัจฉริยะเหล่านี้ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานสามารถตรวจสอบกระบวนการระบบอัตโนมัติในโรงงานที่ซับซ้อนได้แบบเรียลไทม์ นอกจากนี้ การวินิจฉัยด้วย AI ช่วยลดเวลาหยุดทำงานของระบบควบคุมที่สำคัญในหลายภาคอุตสาหกรรม ส่งผลให้เทคโนโลยีนี้ก้าวข้ามการวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานไปสู่การบำรุงรักษาฮาร์ดแวร์เชิงรุก วิธีการนี้ช่วยเสริมความน่าเชื่อถือโดยรวมของสถาปัตยกรรมการควบคุมแบบกระจาย

แนวโน้มอนาคตในการใช้ระบบอัตโนมัติอุตสาหกรรมและ AI

ความสำเร็จของ Schneider Electric เน้นให้เห็นแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นของระบบนิเวศอุตสาหกรรมอัตโนมัติแบบอิสระ ผู้นำในอุตสาหกรรมมองว่า AI เป็นชั้นสำคัญในการจัดการสภาพแวดล้อม DCS สมัยใหม่และสายการผลิตความเร็วสูง อย่างไรก็ตาม บริษัทต้องให้ความสำคัญกับคุณภาพข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการลงทุนในซอฟต์แวร์เหล่านี้ ในมุมมองของผม การเปลี่ยนไปสู่ "AI ในระดับใหญ่" จะเป็นตัวกำหนดการแข่งขันในตลาดผู้จัดหาชิ้นส่วน B2B บริษัทที่มองข้ามการเปลี่ยนแปลงนี้เสี่ยงที่จะล้าหลังในด้านความคล่องตัวในการดำเนินงานและประสิทธิภาพต้นทุน

กรณีการใช้งาน AI ในอุตสาหกรรม

• การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์สำหรับระบบ PLC: ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลแรงดันไฟฟ้าและอุณหภูมิเพื่อป้องกันความเสียหายของฮาร์ดแวร์

• ระบบอัตโนมัติฝ่ายสนับสนุนลูกค้า: ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อแก้ไขคำถามทางเทคนิคเกี่ยวกับอะไหล่อุตสาหกรรม

• การจัดการพลังงานใน DCS: ปรับสมดุลโหลดอย่างชาญฉลาดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในโรงงานขนาดใหญ่

• ความยืดหยุ่นของห่วงโซ่อุปทาน: ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายเวลานำสำหรับชิ้นส่วนระบบอัตโนมัติที่สำคัญ