伴隨新一輪科技革命和傳統產業變革深入發展，人工智能（AI）、邊緣計算、開放自動化等技術的創新應用快速涌現在整個產業的方方面面，并呈加速融合之勢，“持續性顛覆”成為當下全球制造業面臨的“新常態”。

事實上，這些關鍵技術帶來的將不僅僅是“顛覆”，還將幫助企業實現新的生產力和競爭力目標。具體而言：

• AI技術和機器學習（ML）算法，可幫助企業實現增強的實時數據分析、更準確的預測，并最大限度減少產品缺陷等問題。在AI技術賦能下，易于發生人為錯誤的重復性任務得以輕松實現自動化，通過AI技術學習生產模式和行為，可以幫助員工更快、更高效地管理產出，使其能夠將更多精力用于創新以及解決更為復雜的問題。例如，制造企業可通過AI技術評估工廠設備狀況并預測最佳維護時間，從而減少意外停機時間。
• 邊緣計算，意味著由位于不同地理空間的分布式計算設備組成網絡，網絡中的設備雖然能夠連接到云，但并不完全依賴云服務，即將計算和數據存儲能力從傳統的云數據中心延伸到接近數據源和終端設備的邊緣位置。對于低延遲應用，集中式的云計算模型可能難以在特定時間內處理所有的遠程數據。因此，生產線上采集到的很多數據，將永遠不會傳輸至云端，而是會在網絡邊緣側進行處理，進而為眾多靠近機器設備側的用戶，提供靈活的計算、存儲和通訊。此外，對機器數據的即時訪問，也將有助于推動更快、更準確的生產決策。
• 開放自動化，是由基于IEC61499標準的“即插即用”自動化軟件組件構成的系統，類似于工業應用商店。開放自動化通過將軟件和硬件進行解耦，創建可移植、可互操作、以軟件為中心的工業自動化系統，為整個運營生命周期帶來顯著改善。

與此同時，三大技術的相互協同與融合創新，更將為制造企業帶來加倍的效益。以食品飲料行業為例，設想一下，在一臺能夠包裝各種美味巧克力的聯網包裝機生產場景中，如果未能將巧克力精確地放置在包裝盒中的正確位置，包裝盒將被拒收，需要手動重新包裝，這樣就會影響產量和盈利能力。然而，將AI集成到機器設備中，便可通過算法來訓練攝像機區分包裝完好的巧克力與包裝不合格的巧克力，隨后使用附屬的邊緣計算設備對接下來的傳送帶路徑做出實時決策，機器變得更加自主，可以自行包裝并檢測其質量，而無需人為干預。

對此，施耐德電氣以軟件為中心的EcoStruxure開放自動化平臺，可以幫助原始設備制造商（OEM）將AI和邊緣計算等技術能力集成到控制系統架構中，實現更加精簡的機械設計，同時減少誤差、減少停機時間、提高生產力。EcoStruxure開放自動化平臺的事件驅動特性，則使AI、邊緣計算和開放自動化等技術的融合應用事半功倍。

近年來，市場不確定性增加，制造企業需要對工藝流程和基礎設施進行大量變革，以保持競爭力、應對前所未有的勞動力和供應鏈挑戰。而AI、邊緣計算、開放自動化等技術創新的大規模應用，無疑為企業應對復雜挑戰，邁向高效與可持續的未來工業提供了強大動力。