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依据世界动力署的数据，2022年工业部门直接排放了90亿吨二氧化碳，占全球动力体系二氧化碳排放量的四分之一，而这其间还不包括工业过程中运用电力所发生的直接排放。为了完成《巴黎协议》设定的净零排放方针，到2030年工业排放量需求降至约70亿吨二氧化碳。 在这一布景下，数字化转型和新技能的选用成为要害，特别是以人工智能（AI）为代表的前沿技能。跟着AI技能变得比以往任何时候都更易于获取，工业企业将有时机运用其力气，将数据转化为实在的作用，以优化动力耗费、削减碳排放和运营本钱。麦肯锡公司最近的一项研讨也验证了这一点，那些现已在其工业加工工厂中运用AI技能的企业称出产值增加了10-15%，赢利（息税折旧摊销前赢利，EBITDA）增加了4-5%。 但是，虽然大多数工业企业领导者信任数字化转型将在未来几年对他们的运营发生严重影响，但向新技能的改变之路依然相对缓慢。数字化转型和进一步选用最新技能成为可持续性难题的要害部分。那么，工业企业怎么运用数字技能充沛发挥数据优势，并在短期内完成动力功率的明显进步呢？ AI赋能共用设施体系动力优化。 削减工厂的动力耗费是企业削减碳排放、下降本钱、削减动力糟蹋的有用方法。通常情况下，工厂约50%的动力用于出产过程，优化这部分动力运用的要害在于进步产值、进步产品质量和全体功率。其他动力则用于工厂的共用设施体系，例如用于工厂制冷的冷水体系或用于加热工艺的蒸汽体系。对企业而言，优化共用设施体系的动力运用是节能降本的良机，并且在工业范畴其潜力尚未被充沛发掘。 当时，得益于贯穿动力全流程的、精准的数据监控与收集，动力数据日益丰厚完善，这为企业节能、减排、降耗供给了重要依据，也为AI技能的运用供给了坚实的数据根底。例如，将猜测性模型与机器学习等AI技能相结合，可以敏捷将海量的数据转化为实在可行的优化主张，并猜测未来的动力运用趋势。 在全球层面，施耐德电气现在可供给AI驱动的解决计划EcoStruxure Industrial Advisor – Predictive Energy，选用猜测性机器学习模型来优化工厂的共用设施动力运用。该解决计划专为动力密集型工业企业开发，协助其在不影响制作流程中心功用的情况下，完成工厂共用设施体系的节能优化。在优化过程中，工厂的专家团队可充沛发挥其特长，对AI引荐的设置进行审阅，在保证设置契合预期后再施行更改。此外，团队还可依据需求发动主动运转功用，由该解决计划自主运转。 施耐德电气EcoStruxure Industrial Advisor – Predictive Energy可以敏捷布置在首要共用体系设备上，供给体系级的视角，在整个企业规模内收集共用设施体系的动力运用数据。凭借这一解决计划，动力耗费可下降10%，碳排放量削减达40%。此外，该解决计划还可依据用户的详细需求进行量身定制，供给牢靠的动力节约预算，协助企业快速完成出资报答。 实践事例标明，布置该解决计划后，某半导体企业取得了明显的经济效益与环境效益。详细来说，每个工厂每年节约了100万美元的动力本钱，一起削减了10,000吨的碳排放。此外，该企业的全体碳排放量下降了40%，有力地推进了企业可持续发展方针的完成。值得一提的是，首个工厂的出资报答周期不到6个月，现在该解决计划正在向该企业的其他工厂推行，以进一步拓宽其效益规模。 AI助力工厂设备高效智能运维。 在推进企业数字化与绿色化转型的进程中，除了优化工厂共用设施的节能体系外，对设备施行猜测性保护以削减非计划停机时刻、进步出产功率和产品质量同样是制作企业运用AI技能至关重要的行动。施耐德电气将先进的AI算法运用于猜测性保护解决计划中，为职业用户打造了包括AVEVA Predictive Analytics猜测性保护体系和EcoStruxure™ PMA猜测性保护参谋的全体解决计划。 AVEVA Predictive Analytics猜测性保护体系经过交融AI技能、模式识别、数据发掘、机理剖析以及专家规矩，可以精准捕捉在流程性职业大型要害设备前期毛病预兆，及时宣布预警并进行毛病诊断。一起，该体系可以对设备的实时功能进行持续监测，然后优化财物保护战略，明显进步运维功率。 EcoStruxure PMA猜测性保护参谋是一款交融AIoT技能的智能运维解决计划。依托施耐德电气在很多杂乱现场运用中堆集的丰厚经历，构建了包括交融AI技能和超百种振荡剖析先进设备模型的职业抢先常识体系。作为一款专业的猜测性保护专家体系，EcoStruxure PMA为工业客户供给了牢靠、易用、高性价比且可以快速交给的优质解决计划，助力企业完成设备运维的智能化晋级。 AI技能正落地工业多场景运用。 作为工业技能的全球领导者，施耐德电气一直严密重视AI等新式技能在动力转型和可持续发展中所发挥的活跃影响。咱们致力于将AI技能与实践运用场景严密结合，充沛发掘大数据的潜在价值，构成一系列场景化的工业AI解决计划。经过将AI技能与自身在工业主动化与动力办理范畴的技能与经历相结合，施耐德电气活跃赋能工业、楼宇、根底设施等多个职业。 例如，在整车制作范畴，某新动力车企就经过施耐德电气空压站智能算法计划，完成了对空压机运转状况的实时监测，经过根据AI模型进行能耗猜测，结合出产用能计划，拟定精细化的启停战略，削减动力糟蹋。在半导体制作范畴，施耐德电气为某半导体企业规划的冰机冷量AI猜测计划，协助用户完成了高效的能耗办理，实测数据显现，该计划节能作用达3-5%；假如配套硬件改造，归纳节能作用可达5-10%，具有较高经济价值和立异性。在数据中心范畴，施耐德电气运用根据AI算法与机器学习的先进技能，协助某大型银行优化机房内的结尾精细空调，并对冷站体系控制进行大局优化，终究完成结尾空调体系节约31%电力耗费，冷站制冷功率进步20%。 当时，AI技能正持续浸透至工业可持续发展的各个层面。凭借大数据和AI技能，动力运用的猜测、监控和调控功率将迎来质的腾跃。未来，施耐德电气将持续坚持以立异驱动，将抢先的AI技能交融到更多运用场景中，为推进工业可持续发展供给连绵不断的动力，助力全球工业迈向愈加绿色、高效、智能的未来。 内容来源：https://fastrans.nhobethoi.com/app-1/m88mi com,http://chatbotjud.saude.mg.gov.br/app-1/jogo-offline-gratuito
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