环球快资讯：对话施耐德电气张磊、顾俊： AI技术创新为工业和建筑等领域提质增效

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环球快资讯：对话施耐德电气张磊、顾俊： AI技术创新为工业和建筑等领域提质增效

时间 :2023-06-13 19:30:52 来源 : 网易科技报道

【网易科技6月13日报道】近日，施耐德电气发布名为EcoStruxure AI引擎的企业级AI模型生产与运维平台。该平台为用户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。与此同时，首届施耐德电气“AI大施杯”算法大赛颁奖仪式同步举行。

据介绍，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。用户可以定制开发和分享自己的算法与模型。

目前，施耐德电气已应用EcoStruxure AI引擎于多个细分场景，并提供标准的应用套件，如基于AI的智慧安防和空压机的预测性维护等。该平台还提供丰富的模型模板，帮助用户训练更高精度的定制化场模型。

(资料图)

施耐德电气在楼宇节能方面利用机器学习和运筹学方法，实现了节能效果，能耗预测准确率高，与传统楼宇自动化控制相比有效进行节能。在供应链方面，施耐德电气基于AI的解决方案在中国区10家工厂成功实施，包括AI视觉检测项目和AI激光机预测性维护项目，帮助提高预测机器故障、提高生产效率、降低成本并保护环境。过去一年中，这些AI解决方案已经为施耐德电气在华工厂带来400万元的直接成本节约。

预测性算法助力节能改造投资算法调优实现能源高效利用

那么，本次“AI大施杯”算法大赛为何以智能建筑领域的能耗预测为主题？构建预测模型的重要性有多强？

对此，施耐德电气副总裁、数字化服务业务中国区负责人张磊向网易科技表示，根据中国建筑节能协会的数据，我国建筑碳排放量占全国排放总量的50.6%。其中，空调系统是建筑中能耗最高的部分，据统计，空调设备能耗占商业建筑总能耗的50%-70%。因此，降低空调能耗成为减少能源消耗和成本的重要途径。

建筑能耗研究相对来说是较为成熟的领域。然而，由于每个企业或建筑的使用场景、周围环境、空气质量以及人流量等因素不同，调优空调算法成为一项复杂的任务。

为此，通过预测性算法和优化算法，希望能为大型商业建筑提供针对风机和设备型号的操作建议，为节能改造投资提供决策支持。该算法将根据企业或建筑的特定情况，推荐合适的风机运行模式，如何调整风机数量和开启程度等。

虽然目前还没有实际落地的结果，但希望在算法大赛中找到模型应用的启发，并在实际场景中进行验证。通过与一些合作伙伴进行尝试和探索，以及与香港商业地产客户的合作，持续改进算法和调优过程，以实现更高效的能源利用。

工业场景也能“体检”？量身定制工业版节能方案

张磊同时提道，在数字化部署和人工智能应用于工厂和建筑领域过程中，定制化的服务是关键一环。

在开始数字化转型之前，施耐德电气通常会为客户进行一次类似体检的咨询服务。这是因为每个企业和场所的情况存在差异，就像每个人的健身需求不同一样。通过能源模型的分析和评估，施耐德电气能够了解企业或建筑的实际能源使用情况，进行初步诊断。

“在节能过程中，除了依靠人工智能和AI算法外，行为改变也起着重要的作用，而这种意识往往是在前期咨询中需要帮客户树立的。例如，在工厂中，人们习惯于手动开关空调或灯光，喜欢进行手动控制，而不信任自动化系统。因此，我们需要引导人们改变行为习惯，例如在阳光强烈时拉上窗帘以减少空调能耗。行为改变可以在没有任何系统干预的情况下降低能耗，因此观念与行为的改变在能源管理的过程中也是至关重要的。”张磊强调。

在张磊看来，当人们的行为习惯改变且能源模型清晰明确后，我们可以考虑引入系统级的解决方案。然而，这并不意味着立即提供一整套系统、AI模型或软件。类比于健身减肥，做完体检后也不能立即开始吃减肥药，这样是不负责任的。在能源管理过程中，我们需要根据具体情况制定个性化的解决方案，并陪伴客户进行持续的改进。这个过程类似于每天根据自身情况进行饮食和锻炼，不断调整并持续改进。

“因此，我们的管理方式是先了解客户的实际使用情况，评估能源模型的合理性，然后通过行为改变和后续的解决方案来推动节能。”张磊说道。

AI成工业与建筑领域提质增效“加速器”

施耐德电气中国区供应链绩效及数字化副总裁顾俊向网易科技讲述了AI在工业领域的一些实际应用场景。

他提道，人工智能和AI算法的应用可以帮助提高生产效率、降低成本，并解决一些复杂的问题。例如利用视觉算法和振动传感器进行故障诊断和预测性维护。通过对机器设备的图像和振动数据进行分析，可以检测设备是否存在异常情况，并提前预测可能的故障。这样的应用可以帮助工厂实现故障预防，避免设备停机和生产线中断，提高生产效率和产品质量，同时降低维护成本。

另一个案例是在建筑领域，智能化的解决方案可以提升建筑过程的效率。例如，建筑机器人可以自动进行施工任务，如砌砖、涂刷等，取代传统的人工施工方式。这些机器人可以根据预先设置的程序和规则，精确地执行施工工作，提高施工速度和质量。同时，通过结合传感器和AI算法，可以对建筑材料和结构进行实时监测和分析，以确保建筑物的安全性和稳定性。这些智能化的解决方案在建筑过程中可以提高效率、减少人力需求，并为建筑行业带来更高的质量和可持续性。

此外，AI也在能源管理方面发挥着重要作用。

通过分析大量的能源数据和环境参数，可以实现对能源消耗的预测和优化。例如，在商业建筑中，可以利用AI算法对空调、照明等设备进行智能控制，根据实时的能源需求和环境条件进行调节，以降低能源消耗和运营成本。这样的应用可以为企业提供精细化的能源管理策略，提高能源利用效率，减少碳排放，同时降低能源支出。

总之，人工智能和AI算法在工业、建筑等领域应用场景众多。通过数据分析、故障预测和智能控制，可以实现生产过程的优化、设备的健康监测和能源的高效利用。这些应用不仅提升了效率和质量，同时也为可持续发展和环境保护做出贡献。

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