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[【其他】] 开发者社区丨EcoStruxure AI引擎:智能引领,共创未来

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金牌元老

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发表于 2024-5-18 14:44 | 显示全部楼层 |阅读模式

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  开发者社区

  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。

  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”,可为不同用户提供了精准高效的决策建议,涵盖能耗预测、模拟仿真、策略优化和设备控制多个领域,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。

  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

  现EcoStruxure AI引擎入驻开发者社区,通过技术论坛、培训课程、圈子活动和下载中心等功能,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。


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