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施耐德电气EMS+:以AI解锁汽车行业能源管理新范式

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gdfdgdfd 发表于 2024-04-07 17:58:44 | 显示全部楼层 |阅读模式
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8 x( |1 q0 O/ J$ P以咨询服务为核心,EMS+打造行业能源管理解决方案3 y; ^1 I* ^/ _5 Q( D  O

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8 O' Z/ }6 J6 Z4 F" ]# u. u9 Y凭借在全球能源管理和工业自动化领域的深厚积淀,及自身在可持续发展方面的丰富实践,施耐德电气新一代数字化能效及运维管理系统平台——能效管控加(以下简称EMS+),以咨询服务为核心,为客户量身打造能效管理体系,助力客户实现能源数据的深度挖掘与分析,提高能源优化效率,帮助企业节能减排,降本增效。
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& g, n+ O9 `1 _1 z, R•以咨询服务为核心:在企业减碳的过程中,由于所处的行业、发展阶段、减碳目标不尽相同,需要根据自身的情况具体分析。施耐德电气EMS+以咨询服务为核心,通过搭建基于行业特性和业务场景的能源管理体系,结合用户需求深入挖掘数据价值,助力实现能源效率的可持续优化和高效运营。
+ q/ B; E9 ]# |8 V8 @( ~( W•行业特点:不同行业之间对于能源消耗、利用效率的分析和管理有非常大的差异,EMS+依托施耐德电气丰富的行业经验,依据不同的行业属性,提供基于各类行业和应用的分析功能模块,同时也提供多个行业专属功能包,供客户按需选用。. H& X( u' j' ?
•定制化交付:EMS+根据用户不同的行业特点和管理手段,提供不同程度的定制化解决方案,保证用户最终使用的系统符合其运营习惯,真正让企业各个团队使用起来,最终达成节能收益。一般情况下,EMS+定制化内容的规模占整个项目的40%~60%左右。
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- `! w& z+ q4 O2 v* OEMS+融合AI算法,解锁汽车行业能源管理新范式
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& E; A& f$ A, g2 f' V- B- Y8 c3 {目前,EMS+聚焦汽车制造、食品饮料、矿业建材与有色、新能源等面临减排减碳与数字化转型挑战的行业,在契合其业务性质的同时,能够带来多种可见、可用的企业、集团级收益。特别是在汽车行业,施耐德电气拥有丰富的行业经验和实践案例,通过AI算法在EMS+行业应用的落地,推动汽车行业能源效率和运营效率的双重提升。7 l2 G' p/ u/ d+ b; K! K
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借助AI算法,EMS+助力企业降低公辅动力能耗。公辅车间是工厂的能源基础设施,涵盖空压系统、制冷系统、循环水系统、配电系统、锅炉系统等,数据显示,为生产活动提供水、电、气、冷、热等公共辅助类动力能耗约占整厂能耗的30%-60%。施耐德电气将AI算法融入到EMS+应用中,为某大型汽车集团提供冷机和空压机的优化控制方案,整体降低能耗空间约为10%~15%。* x0 w6 ~$ d. N6 w1 P* `6 i2 d5 O9 n

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$ P/ U$ o$ p% h4 f1 f( U1 ^4 xAI加持,EMS+可实现能源预测,优化客户运营,能源预测是指对各种能源的需求量及其比例关系的未来状况的推测。对于能源指标管理,正确的能源预测是制定合理的能源消耗考核指标的基础,也是能源管理系统顺利执行的基础。汽车行业中,单车能耗随产量以及季节(室外温度)的影响较大,且很难通过建立固定数理模型进行量化分析。在此情况下可利用大数据分析回归算法对车间综合能耗、非生产时间能耗以及电能需求进行预测,同样可进一步基于能耗进行排产预测,并对排产计划进行优化处理。+ z. I4 y( R" H0 B( X1 L; q

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- s* E7 V6 P0 C8 a7 f" X! d$ TEMS+与AI算法融合,通过机器学习算法寻找企业生产工艺中的规律,通过运筹学算法在满足生产安全的前提下,实现企业生产工艺中全局设备组合和参数的最优解,从而帮助企业实现生产工艺流程的优化节能。EMS+在典型高能耗供应段结合AI算法,进一步围绕生产工艺深挖节能潜力,以某大型汽车生产基地为例,在其汽车涂装线,通过应用施耐德电气EcoStruxure™ AI引擎开发出的涂装生产工艺车身动态感知系统和设备优化算法,达成烘干炉设备开启/关闭时间优化,计划停线时间优化,切实帮助该汽车生产基地实现重点工艺段节能降耗与效率提升,预计节能收益每年超百万元,2年可以收回投资。
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. y. a8 s+ e; f“双碳”目标下,企业发展要兼顾绿色减排与降本增效。从技术路线看,建立一套可持续的能源管理体系长期规划,通过数字化技术提高运营效率,通过绿色低碳技术实现节能减排,已成为汽车产业实现可持续与高质量发展的最优解。作为全球能源管理和自动化领域数字化转型的专家,施耐德电气将坚持创新驱动,通过能源管理与工业自动化的融合、挖掘更多人工智能、大数据在工业场景的技术应用,结合更多数字化解决方案,帮助汽车及更多行业更快、更好地破jie“双碳”挑战,制胜未来。
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