AI人工知能技術は、新たな産業化の重要な原動力です。産業分野におけるAI技術の段階的な導入により、産業のデジタル化のプロセスは新たな段階に入り、AI技術と産業知識の統合により、生産性と効率が大幅に向上します。産業分野では、AI、ビッグ言語モデル、機械学習などの最先端技術と産業オートメーションの専門知識を統合することで、企業は品質と出力の予測、予知保全、人間と機械のコラボレーションなどの側面から高度にインテリジェントな産業オートメーションを実現できます。
現在、シュナイダーエレクトリックは、エネルギー管理と産業オートメーションの特定のシナリオにAIテクノロジーを適用し、ユーザーの省エネ、炭素削減、インテリジェントな運用の加速を支援しています。生産スケジュールの予測、ポンプや周波数変換器などの水冷装置の制御、ビールの濾過プロセスの最適化、自動車の塗装プロセスの最適化、冷蔵庫やエアコンプレッサーなどのHVAC機器の省エネシナリオまで、シュナイダーエレクトリックはAIテクノロジーを通じてユーザーに力を与えています。
次に、HVAC コールドステーションのシナリオを例に、AI テクノロジーがどのように価値をもたらすかを見てみましょう。
HVACコールドステーションのAI最適化プランは、ユーザーが最適な制御とインテリジェントな省エネを実現するのに役立ちます。
HVAC システムは空気の温度と湿度を制御でき、医薬品、電子機器、重要なミッション施設、データ センターなどの分野や業界で重要な役割を果たします。空調冷凍ステーションは、空調システムの冷源部分として、空調システムに冷水を供給する役割を担っています。冷ステーションの低炭素で安定した動作は、空調システム全体の省エネとユーザーの全体的なエネルギー効率に関連しています。
従来、企業は通常、シングルループの閉ループ制御にPID制御方式を使用しており、これは現場のオペレーターの経験に大きく依存しています。制御システムがシングルループを対象としているため、各システムは個別に制御され、システム全体を最適化してコールドステーションの負荷を予測する能力が欠けており、最大の冷凍効率を達成できず、安全で安定した動作も保証されません。この点、シュナイダーエレクトリックのインテリジェントコールドステーションソリューションは、AIモデリングとデータ分析アルゴリズムを組み合わせて、システムレベルでインテリジェントな「頭脳」を構築し、システム全体の負荷とエネルギー消費を予測し、グローバルな最適化制御方法を見つけ、検証されたシステムモデルを使用して、コンピュータールームの運用の最高の効率ポイントをリアルタイムで見つけます。従来の省エネ方法と比較して、省エネ率は10％以上向上します。
同時に、インテリジェントコールドステーションソリューションは、AI技術とPID制御を組み合わせ、既存のPID制御に影響を与えることなくシステムに効果的な安全性と障害検出を提供し、システムの正常な動作を確保し、人員効率を50％以上向上させ、効率的なオペレーター業務と安全で安定した設備運用を実現します。具体的には、この計画では、次の4つのステップでシステムの最適化を実現します。
1. モデリングとデータ収集: コールドステーション システムをモデリングして視覚化することにより、環境データ、リアルタイムおよび履歴のシステム操作データ、アクティブ テスト データが収集およびクリーンアップされ、データの正確性と完全性が確保され、エネルギー消費分析のためのデータ サポートが提供されます。
2. 正確な予測：AutoML自動機械学習エンジンなどのAIアルゴリズムモデルを活用してさまざまなデータを処理および計算し、冷凍ユニット/ステーションの負荷を詳細に予測し、企業がエネルギー需要を正確に制御できるようにします。
3. 最適化ソリューション：メカニズムフレームワークとディープラーニングテクノロジーに基づいて、デバイスレベルのパフォーマンス予測モデルを確立し、企業の積極的な予測と最適化を支援します。
4. 戦略出力：同一負荷下での数万の制御パラメータの組み合わせを計算・比較し、システムエネルギー消費が最も低い制御パラメータの組み合わせを見つけ、企業にとって最適な制御戦略を出力します。
現在、シュナイダーエレクトリックのインテリジェントコールドステーションアルゴリズムは、商業ビル、データセンター、半導体、自動車など多くの業界で成功裏に応用されています。ある銀行のデータセンターの HVAC 省エネ最適化プロジェクトでは、シュナイダーエレクトリックのインテリジェントコールドステーションソリューションがオンサイトチラーユニットを最適化し、温度差に基づいてウォーターポンプの周波数制御を調整し、負荷需要に応じて給水温度と給水と戻りの水温差の設定値を調整し、安全モード、低電力パフォーマンスモード、高電力パフォーマンスモードの 3 つのシナリオでチラーユニットの最適化制御戦略を提供しました。最適化戦略を実施してから 1 週間後、推定効果は、データセンターの冷凍ユニットの定格動作条件パフォーマンス (COP) が 20% 近く向上し、平均消費電力が 16.4% 減少したことを示しています。
シナリオアプリケーションによって推進され、品質と効率の向上、継続的な最適化を目標とする AI テクノロジの急速な発展と反復は、産業の発展に前例のない知恵と力をもたらしました。シュナイダーエレクトリックの自社工場と業界をリードする数十社の顧客からのアプリケーションデータによると、AI テクノロジに基づくソリューションは、ユーザーが年間 5% -10% のエネルギー消費削減と 3% -5% の効率向上を実現するのに役立ちます。
シュナイダーエレクトリックは、産業技術のグローバルリーダーとして、AIなどの先進技術を統合することで、さまざまな業界のデジタル変革を継続的に強化することに取り組んでいます。6月6日、シュナイダーエレクトリックは「デュアルエンジンの前進、デジタルインテリジェンスの出現」をテーマにした2024イノベーションサミットを開催します。「AIがデジタル変革を加速し、インテリジェンスの新時代へ」をテーマにした円卓会議が現地で開催され、産業およびエネルギー分野のより革新的な技術と成功事例が紹介され、効率的で持続可能な未来に向けて業界が加速するのに役立ちます。お楽しみに。