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AI如何应用于工业？数字转型将使企业整体效率提高达65%

以人工智能为核心的物联可有效避免灰尘等杂物进入液压系统毛刷轮平台应用于企业，将更好地提高工作效率，减少整个系统的复杂性，使整体企业生产效率提高达65%。 在近日由《麻省理工科技评论》主办的第三届EmTech China全球新兴科技峰会上，施耐德电气首席技术官Ibrahim Gokcen表示，AI在工业领域的应用疲劳实验研究的深度和广度都在不断加大仍然有很大潜力，同时中国正在成为这方面应用巨大的市场之一。

施耐德电气有限公司(Schneider Electric SA)总部位于法国，业务遍及全球100多个国家，Gokcen表示，施耐德目前正在关注基础设施及工业等领域的能效管理与数字化转型，通过数字化手段提升工业企业的设备运营与运维效率，同时降低成本与能耗。

Gokcen认为，在工业转型时期，中国企业正在成为这类技术应用的巨大市场，同时在积极制定工业物联的相关标准，在新能源、5G技术的应用上都有很大创新能力。他举了施耐德电气与中国企业合作的例子： 江苏金旺包装机械公司作为一家农化包装机械生产制造商，有非常多的机械需要去维护，并且他们需要获得机械当中的数据，从而使生产更加高效。

施耐德电气通过为金旺打造Ecostruxure机器解决方案，使金旺公司可以远程监控自己的机械。通过这样的远程监控，金旺可以更好地进行机械运营维修，也可以为远程客户提供智能化的产线监控与维护。

Gokcen表示，这一数字化转型使金旺公司团队的产出增加了35%，门封条同时服务成本下降了30%。

据悉，EcoStruxure是施耐德电气开发的基于物联、即插即用、开放式且具有互操作性的架构与平台，可应用于楼宇、数据中心、工业和基础设施等终端市场。

EcoStruxure数据互联的三个层次

Gokcen介绍道，这一物联到2020年平台包括三个层次，其底层架钢模构是分散的互联的设备，这些设备可以将数据发送到EcoStruxure的云上或是边缘设施当中进行下一步储存与应用。

往上一层是边缘控制(Edge Control)，边缘系统指的是位于络边缘，最贴近实体工厂及其它工业环境的通信与实时控制系统。简单来讲，边缘控制能够快速控制和收集大量数据，对它们进行维护，同时使用、监督底层结构的设备。

对于边缘控制的重要性，Gokcen通过其在油气产业的应用进行说明。 有的时候一些油泵可能已经在地下一英里了，这个时候油气公司可能没有办法实现非常好的信息通讯，所以需要有远程监控设备来监督整个钻井的油泵设备，看它的运行情况。

Gokcen表示，对于油泵运作状况的监控将帮助企业减少运行成本，同时减少对于突发事件的反应时间，提升生产的效率与安全性。

有了这些数据分析之后，在最上层的是客户端的EPS板试样： 100x100x50mm 5个应用与服务，人工智能以及机器学习的分析结果将到达客户手中，形成完整的数据链。在对比了资本投资和运营投入之后，Gokcen认为这样的物联平台将使信息传输、决策制定的效率提升，企业整体生产效率将提高约65%，同时运营投资成本将下降约30%。

Gokcen同时强调，在这个过程中海报印刷对于数据安全的保护需要贯穿在整个架构的每一层，同时信息传输的实时性、灵活性都有待提高，这也是工业物联应用面临的挑战。

值得注意的是，对于综合性企业来说，这一过程将不仅带来核心技术的创新，也带来边缘业务与数据管理的创新。

Gokcen举例说明，他认为在未来年我们将看到更多的企业内部创业、企业内部孵化的情况，以及更多针对早期创业公司的投资、成熟公司之间商业技术方面的合作。对于某些现在还处于公司边缘位置的业务，未来会有更多机会成长；而对于相对成熟的业务而言，公司之间将会通过数据的互联互通形成更多合作，更好地解决客户的痛点。