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开发者社区丨EcoStruxure AI引擎:智能引领,共创未来
2024-5-17 17:09 | 查看: 485| 评论: 0
 

在AI人工智能技术的浪潮下,能源管理和工业自动化领域企业该如何利用AI技术,从容面对低碳发展和数字化转型的双重挑战?对此,施耐德电气带来EcoStruxure™ AI引擎,以力促AI全行业规模化应用,持续推动企业生产力与效率的跃升。

图形用户界面, 网站描述已自动生成

依托施耐德电气全球技术能力,施耐德电气中国软件研发中心推出的EcoStruxure AI引擎通过“大模型基座+行业Knowhow+大数据”,可为不同用户提供精准高效的决策建议,涵盖能耗预测模拟仿真策略优化设备控制多个领域,同时提供友好的交互界面和Low code/no code的解决方案,让机器学习模型的投入生产、维护和监控变得轻松简单,帮助企业实现节能减碳和智能化运营。

应用AI技术,实现“智”能与“智”造

以建筑领域和工业领域为例,施耐德电气依托AI技术,在帮助企业解决能耗瓶颈的同时,还能助力打造更加节能、高效的生产运营。其中,针对建筑领域空调制冷的能耗占比最大这一难题,施耐德电气利用AI解决方案进行数据分析,负荷预测和节能潜力挖掘;并根据历史数据,构建多时序模型,择优选择,通过神经网络预测未来24小时冷负荷,借助SCIP求解器加速收敛,在高维解空间中寻优,从而输出最优设备控制策略,以更少时间成本,开拓更多节能增效空间,可实现10-15%能耗降低

图片包含 游戏机, 床描述已自动生成

而在啤酒酿造工艺中,酒厂需利用硅藻土对酒液中酵母、颗粒等杂质进行吸附去除,提高啤酒品质。一方面,过滤机进出口压力、酒液浊度温度含氧量等参数作为工艺生产中重要监测的质量指标,对企业的工艺流程标准化有着高要求;另一方面,在保证优质出酒的同时,企业也需权衡成本与效率。

对此,施耐德电气AI解决方案可汇集全量生产数据,进行深度洞察与分析,通过敏锐监测工况,并预测、微调最优控制策略,可实现20%的物料节约和15%的效率提升,帮助企业巧妙平衡成本与效率,实现优质安全生产。

工厂里的机器中度可信度描述已自动生成

前往EcoStruxure AI引擎开发者社区,探索AI无限可能

EcoStruxure AI引擎入驻开发者社区,通过技术论坛培训课程圈子活动下载中心等功能,共享全产业链的成功案例、领先技术:

•  技术论坛:智慧共享,思维碰撞

在这里,用户可以与AI行业的领军人物和同行专家一起探讨技术趋势和实际应用。其中,精华帖子收录了AI大模型的实际应用案例,以及“AI大施杯”算法大赛中展现的创新策略,供用户随时浏览查阅。未来,更多最新AI动态也将在这里第一时间更新。

•  下载中心:一站式资料库,触手可及

在下载中心,用户可以找到所有关于AI创新实验室的文档和更新信息——无论是寻找AI的入门指南,还是想了解AI如何赋能工业以及AI创新实验室的成功案例

•  培训课程:系统学习,实战应用

施耐德电气提供全方位覆盖的培训课程,从AI的基础概念开始,到深入的机器学习、计算机视觉和自然语言处理等技术,确保用户在理论学习与实际操作中可获得坚实的技术支持。

图形用户界面描述已自动生成

无论是IT、OT技术精英、业务专家、数据分析师,还是AI爱好者,都能在EcoStruxure AI引擎开发者社区中学习到所需的AI知识,进一步探索AI与工业领域的应用潜力。

未来,施耐德电气(中国)AI创新实验室将作为开发者社区人工智能社区的核心力量,致力于研发能源管理和工业自动化相关的AI解决方案,推动暖通、汽车、食品等行业的发展,以AI赋能共创可持续数字化未来。



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