6月6日，以"双擎并进，数智新生"为主题，2024施耐德电气创新峰会如期而至。峰会期间举行的"AI加速数字化转型-迈向智能新时代"影响力圆桌论坛，邀请到了国内外来自生物制药、装备制造、食品饮料行业的领军企业代表，就数字化转型实践、AI应用实例等话题展开热烈讨论。
活动上有什么精彩亮点？有哪些转型洞察和思想碰撞？我们不妨跟着他们的行业视角，一同看看当下制造业数字化转型的趋势、变化和未来。
瞄准降本增效，数智深化加速时
放眼整个制造业，一直以来，数字化转型都是最为炙手可热的话题。正如赛迪顾问股份有限公司高级副总裁杨东日在圆桌论坛中提到的，"数字经济已成为中国经济增长新引擎。希望各行业企业家们要勇于开展数字化转型，同时关注相关国家战略规划和区域政策，做好顶层设计。从现状评估、需求洞察、技术选型，甚至制度安排等几个层面加速推进。"
赛迪顾问股份有限公司高级副总裁杨东日
以对产品安全、洁净、合规性要求很高的制药行业为例，上海君实生物医药科技股份有限公司副总经理马骏介绍，君实生物位于临港的智能工厂已在2023年获评国家工信部的标杆工厂，从这一案例中，君实生物总结出"数字驱动模式升级"的深刻体会，即紧扣"转型"这一核心，以数智化技术的落地，推动整个运营模式和商业模式的转变，进而推动整个产业模式的变革。
上海君实生物医药科技股份有限公司副总经理马骏
为何转型之举如此紧迫？施耐德电气高级副总裁、工业自动化业务中国区负责人丁晓红总结道，在各行各业"极致卷"的生存发展压力下，企业开展数智化转型的内驱力越来越强，在这一背景下，未来，电气化与自动化的融合、低碳绿色与数字化智能化的融合、软件和硬件的融合以及生态圈共创至关重要。
施耐德电气高级副总裁、工业自动化业务中国区负责人丁晓红
转型实践启示：以点及面，小步快跑
众所周知，"数字化转型"是需要循序渐进，无法一蹴而就的事业。有幸的是，如今，各行业的领先企业已在数字化技术应用与落地层面，积累了众多成功经验，可以为各细分行业提供宝贵的经验借鉴。
在圆桌论坛分享环节，雀巢中国有限公司大中华大区集团制造执行系统及电气自动化总工程师刘亚鹏表示，在全球化与本地化并行发展的数字化转型策略下，雀巢的做法是将全球领先的智能工厂实践，与针对中国市场的本土化定制开发相配合，特别是要结合各个工厂的实际需求进行实施。目前，雀巢在全球有300多家工厂，部分采用了施耐德电气旗下的AVEVA SCADA系统，便于统一部署、快速实施，能够对新项目起到促进作用。
雀巢（中国）有限公司大中华大区集团制造执行系统及电气自动化总工程师刘亚鹏
在与合作伙伴交流的过程中，丁晓红感受颇深，她补充道，在数字化转型方面，施耐德电气结合自身在中国市场的多年深耕实践，向广大制造业伙伴总结出四点建议，即：明确路径、修炼内功、善用技术、融合生态。
其中，明确路径是指企业在推进数字化转型时，首先需要洞悉行业特点，并结合自身的需求痛点、资源情况、优先级，进行"小步快跑"的整体规划，并做出阶段性回顾和调整；修炼内功是指企业内部各组织需要持续提升数字化、智能化的组织意识和能力。
同时，在善用技术方面，由于开发周期过长，不建议每家企业都自己开发大量软件，利用成熟软件进行二次开发更具可行性，也更有助于实现全生命周期关键数据的融会贯通；最后，企业还需要积极融合生态，通过优势互补，更高效地推进并完成数字化转型工作。
共享AI颠覆性价值，与生态伙伴共创共赢
Gartner预测，到2027年，中国制造业的AI使用渗透率将以10%的年复合增长率上升。
现如今，能否成功实施AI用例，已经成为衡量智能制造成熟度的关键指标。同已被广泛应用的互联网+、云计算、大数据等技术一样，AI技术已成为企业数字化转型的重要方向和节点，将为企业带来前所未有的机遇。
以君实生物为例，马骏表示，当前在研发端，数字化转型和人工智能的应用带来的成效，已经在加速新药上市的过程中初露头角。与此同时，随着未来生成式AI技术的持续迭代，还有望在创新药研发以及疾病的主动预防等领域，带来颠覆性的变革。
近年来，大范围应用AI技术，传统装备制造业也结出了优质果实。北京双鹤制药装备有限责任公司总经理李崇表示，公司的泡状包装机检测系统，引入基于大模型大算力卷积神经网络，替代了普通的相机检测，借由深度学习现在不光能检测有没有药粒，还能自动甄别成品质量，现在公司已有约30%的订单采用AI检测系统，并得到了客户的普遍认可。未来，双鹤也希望在设备操控系统上继续与施耐德电气合作，深度利用AI技术简化工作流程，收获质的飞跃。
北京双鹤制药装备有限责任公司总经理李崇
与此同时，刘亚鹏还分享了雀巢在日常办公、生产制造两个层面，利用AI技术加速IT/OT融合，实现降本增效、提升能源管理水平和产品稳定性等实例。针对这些分享，丁晓红表示，作为数字化领域的全球领导者，施耐德电气同样在这一领域布局深远，目前在北京亦庄建立的AI创新实验室，能将全球最佳实践与中国本地客户需求相结合，在能源优化、工艺优化、预测分析以及机器识别故障诊断等领域，都有了丰富的成功案例。
未来，期望施耐德电气能与更多行业的伙伴携手，在AI与制造业结合方面共创共赢，打造更多行业标杆和创新实践，为中国制造迈向绿色高质量发展贡献力量。
