우리는 현재 '인더스트리 4.0', '신품질 생산성', '인공지능+' 등 생산성 변혁의 시대를 경험하고 있습니다. 올해 3월 정부업무보고에 '인공지능+'가 처음 포함됐다. 이는 인공지능을 기반으로 한 새로운 품질 생산성 형성에 박차를 가하겠다는 의미다.

전통산업을 신산업으로 전환하는 과정에서 첨단기술을 활용해 가시적인 가치를 창출하는 것은 반드시 필요한 길입니다. 슈나이더는 설계, 구축, 운영 및 유지 관리에 이르기까지 기업의 전체 라이프사이클을 탐구하고 생산성에 대한 AI 기술의 반복적 원동력을 실천함으로써 IT와 OT 사이의 장벽을 더욱 허물고 있습니다.

R&D 및 설계의 초기 단계에서 Schneider는 대형 모델을 사용하여 기본 코드 생성을 지원하고 코드 무결성을 확인하는 데 도움을 주며 엔지니어의 반복적인 작업을 많이 절약하고 새로운 기술과 기능의 개발. 주요 생산 및 제조 프로세스에서 AI 기술은 AI 지능형 의사결정을 통해 여러 요소를 조정하고 정확한 생산 계획을 개발하는 데 도움이 되는 등 공장의 품질과 효율성 개선을 지원하는 데 사용됩니다. AI 육안검사를 통해 제품 결함을 효율적으로 식별하고 제품 품질을 개선합니다.

운영 및 유지 관리 과정에서 슈나이더는 AI 알고리즘과 머신 러닝을 사용해 기업이 자산 장비를 효율적으로 관리하고, 운영 효율성을 개선하고, 에너지 사용을 최적화하고, 운영 및 유지 관리의 효율성과 탄력성을 향상할 수 있도록 지원하고 있습니다.

장면 기술과 응용 프로그램의 긴밀한 통합

• 공정 최적화

Schneider는 AI 알고리즘을 활용하여 지능형 제어 전략을 개발하고 특정 맥주 제조업체에 획기적인 생산 라인 최적화 솔루션을 제공했습니다. 전체 생산 데이터를 집계, 분석, 예리하게 모니터링하고 최적의 제어 전략을 예측하고 미세 조정함으로써 고객이 안전하고 고품질 생산을 보장하면서 재료 절감 20%, 생산 효율성 15% 향상을 달성하도록 도왔습니다.

• 산업 전 과정에서의 탄소 저감

화학 기업의 적용 사례에서 Schneider는 진공 증류 장치의 6가지 탄소 배출원을 모니터링하기 위해 맞춤형 기계 학습 모델을 배포했습니다. 이 모델은 AVEVA PI System을 활용하여 5분마다 데이터 스트림을 분석하는 빅데이터 관리 플랫폼을 운영하여 이산화탄소 배출량의 잠재적 편차에 대한 시기적절한 피드백을 제공합니다. 이를 통해 운영자는 신속하게 대응하고 근본 원인을 조사하며 목표 조정을 통해 프로세스를 최적화하고 이산화탄소 배출을 최대한 최소화할 수 있습니다.

• 에너지 소비의 정교한 관리

슈나이더는 AI 알고리즘과 제빙기 작동 이력 데이터를 기반으로 반도체 기업을 위한 제빙기 냉각 용량 예측 솔루션을 제공하여 수요측의 냉각 용량을 정확하게 예측합니다. 에너지 수요를 보다 정밀하게 제어함으로써 에너지 소비의 정교한 관리를 달성할 수 있습니다. 실제 테스트 데이터에 따르면 이 방식의 에너지 절약 효과는 3~5%에 이릅니다. 지원 하드웨어를 수정하면 5~10%의 포괄적인 에너지 절감 효과를 얻을 수 있습니다.

• 공기압축기의 에너지 효율 향상

Schneider는 AI 지능형 알고리즘을 통해 공기 압축 스테이션의 최적화된 제어 및 지능형 관리를 달성하여 기업의 에너지 효율성을 크게 향상시킵니다. 특정 신에너지 차량 기업의 스테이션 관리 시스템 프로젝트에서 데이터 수집, 모델링 및 분석을 통해 공장의 종합 스테이션 공기 압축 스테이션 제어 시스템 및 HVAC 제어 시스템에 대한 최적의 운영 매개변수 제안을 제공하여 제어 논리를 달성했습니다. 최적화 및 에너지 절약 효율성 향상을 통해 기업은 효율적이고 에너지 절약형 현대식 녹색 공장을 구축하는 데 절반의 노력으로 두 배의 결과를 얻을 수 있습니다.

인공지능(AI) 등 디지털 기술의 급속한 발전으로 인해 글로벌 산업은 큰 변화를 겪고 있습니다. 슈나이더는 혁신 중심 접근 방식을 고수하고 더 많은 산업에서 특정 애플리케이션 시나리오와 AI 기술의 심층 통합을 촉진하며 더 많은 파트너와 협력하여 산업 영향력을 창출하고 더 스마트하고 혁신적이며 지속 가능한 미래 산업을 향해 나아갈 것입니다.