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近日，2023施耐德电气创新峰会在乌镇盛大举行。在本届峰会上，施耐德电气发布了多项技术创新成果，包括EcoStruxure开放自动化平台V23.0版正式面向中国市场发布，将这款以软件为中心的平台应用覆盖到离散、混合和流程工业，从而进一步促进工业IT/OT融合，为企业从设计、工程开发到运营维护的全生命周期提供前所未有的端到端效率与信息安全，赋能更多行业客户升级提效。
同时，施耐德电气还推出了企业级一站式、场景化、开放性的AI模型生产与运维平台EcoStruxure AI引擎，将能源管理和自动化领域的专业知识融入AI模型中，为业务专家、数据分析师等用户提供低代码乃至零代码的AI应用。
开放自动化和人工智能，正是本次峰会的焦点技术议题之一。施德电气工业自动化中国区业务市场总监杨航表示，开放的、以软件为中心的工业自动化，使未来工业更加可持续和富有韧性；施耐德电气亦正在利用人工智能技术，强化企业的诸多软件与解决方案，帮助客户在电气化、自动化和脱碳等领域做出敏捷决策。
不断迭代 EcoStruxure开放自动化平台是颠覆性技术创新
“开放自动化，是一种对自动化领域的完全颠覆。”杨航指出，硬件和软件强力捆绑的封闭自动化系统导致了兼容性差、缺乏互操作性，成为阻碍企业快速升级迭代享受数字化红利的壁垒，正在阻碍行业实现第四次工业革命的愿景，而基于IEC61499标准的开放自动化，为工业自动化应用实现可移植性奠定了坚实的基础。
施德电气工业自动化中国区业务市场总监杨航
作为积极拥抱开放自动化的厂商之一，施耐德电气融汇自身深厚的自动化技术及工业现场经验，不断推动着这一变革的进行，EcoStruxure开放自动化平台正是施耐德电气在开放自动化的创新成果，是当前最为成熟的开放自动化商业化整体解决方案。
EcoStruxure开放自动化平台自推出以来，每年都会进行两个版本以上的更新发布，逐步丰富其功能和行业库。杨航介绍，最新的EcoStruxure开放自动化平台 V23.0版进一步扩展为集离散、混合和流程工业运营操作于一体的统一控制软件平台，以赋能更多行业客户的效率提升。包括强化与AVEVA系统平台融合，可复用现有应用图形，加快系统设计；增加用于程序自动化逻辑设计的图形化界面编辑器，提升运营效率；开放自动化人机界面（HMI）和归档功能，可与多个操作系统兼容，支持跨系统灵活部署；EcoStruxure 开放自动化平台 V23.0版将进一步简化和减少35%的工程组态工作量。
可以说，EcoStruxure 开放自动化平台V23.0版的发布，进一步打破了传统应用中控制程序基于专有硬件工作，无法在不同工业领域无缝运行的障碍，通过统一平台和统一来源的资产数据，助力不同工业领域实现从设计到运维的全流程数字连续性。
施耐德电气既是开放自动化技术的受益者，也是生态赋能者。杨航表示，技术趋势到了这个节点，总要有人推进，施耐德电气愿意承担这样一个角色，推动开放自动化技术的发展和普及。
为了在业界内更广地推动IEC61499的使用，除了推出和不断丰富EcoStruxure开放自动化平台，施耐德电气还成为首批加入开放自动化组织UAO （UniversalAutomation.org）的行业先驱之一。成立于2021年的开放自动化组织UAO是一家致力于推广开放自动化的非盈利国际组织，其成员有包括施耐德电气在内的工业及信息厂商、集成商、最终用户和学术机构等，目前已有包括4家国内机构在内的40多家成员单位。
杨航透露，目前施耐德电气正协同UAO组织致力推广标准、开放、通用的理念，帮助组织内成员进行创新，并创建可互操作的解决方案，从而促使行业发生可持续且持久的积极改变。
重塑生产力与效率 AI成为未来工业关键技术支撑
AI人工智能话题现在可谓火热，很多人认为，AI将颠覆包括工业在内的众多领域。在研发、制造、管理乃至创新等方面，AI可能都会给工业带来极大的变化。
施耐德电气亦正借力人工智能等前沿技术，深入挖掘大数据价值，从质量与产量预测、预测性维护以及人机协作等维度实现高度智能的工业自动化，提高生产运营效率。人工智能已成为施耐德电气未来工业战略版图的关键技术支撑。
杨航表示，新技术只有与实际的应用场景相结合才能迸发出无限潜力，带来生产力和效率的极大提升，“随着人工智能技术的不断发展，其在工业生产和维护方面的应用也日益成熟。施耐德电气致力于将AI技术与自身在工业自动化与能源管理领域的技术与经验相结合，推动工业、楼宇、数据中心、基础设施等市场的数字化转型与可持续发展。”
在工业领域，在部署了过程控制、工艺管理、供应链管理等软件解决方案的基础上，施耐德电气引入AI算法，更好地利用实时数据得出对生产系统的预测性洞察，助力管理者做出最佳决策，实时反馈给硬件系统进行调整，从而达到系统的最佳效率。
以施耐德电气中国供应链为例，基于AI的解决方案已成为提高生产效率、控制成本以及保护环境的得力工具。AI视觉检测项目已经成功覆盖了中国区10家工厂，能够针对产品表面的缺陷进行检测，大大提高产品的质量，有效减少因产品瑕疵而浪费的资源和时间。AI激光机预测性维护项目基于机器学习算法，通过对大量数据的分析可以提前预测机器故障，并进行预防性维护，从而提高生产效率，降低机器维护成本。过去一年中，这些AI解决方案已经为工厂带来400万元的直接成本节约。
此外，随着AI技术在实体产业应用中的不断深化，将涌现出更多复杂非标的场景，这需要相应的模型支持，而EcoStruxure AI引擎的推出，正是这一问题的最优解。
正如杨航所说，未来工业需要一种数字化思维方式——而软件和数据在其中扮演着重要角色。因此，以软件为中心的EcoStruxure开放自动化平台，以及以数据为基础的EcoStruxure AI引擎，必将提升工业企业的可持续发展前景。
