施耐德电气：以实效型AI赋能快速消费品行业新增长

　　在全球供应链加速重构、能源成本高企、消费需求快速迭代以及行业监管日趋严格的多重压力下，快速消费品行业正面临前所未有的不确定性与复杂挑战。作为典型的民生刚需行业，食品、饮料、日用化学品及生命科学企业既要筑牢供应稳定与品质安全的底线，又需高效应对小批量、多批次、高定制化带来的柔性生产挑战。以规模和成本效率为核心的传统制造模式，已难以快速适应市场与产业环境的变化，柔性、敏捷、可持续、可盈利正成为行业升级的关键指标。

　　如何破解这场转型困局？施耐德电气联合旗下AVEVA剑维软件发布白皮书《从热潮到落地：以实用型AI构建快速消费品生产核心竞争力（Beyond the Hype: Practical AI for Competitive Consumer Goods Manufacturing）》。白皮书基于对全球近1,500位快速消费品行业决策者的调研与案例分析，系统梳理了AI在快速消费品行业的应用现状、核心障碍与可行路径，为行业提供了一条推动工业AI从概念探索走向价值落地的实用路线。

　　行业困境：效率持续流失，AI应用成效不佳

　　调研数据显示，生产延误、设备非计划停机、返工返修、质量偏差以及资产利用率不足等可预防损失，正在持续侵蚀快速消费品企业的盈利能力。目前，这类效率损失已占企业生产营收约15%，并被计入成品成本的20%以上。更值得注意的是，这一比例仍在持续攀升，预计到2030年将接近30%。

　　在效率压力与复杂性挑战的双重驱动下，全球快速消费品企业纷纷加码AI应用布局。从需求预测、生产调度，到质量检测、设备维护和能源管理，AI的应用场景不断拓展，企业投入持续增加。预计到2030年，超过37%的企业将把AI作为运营核心，应用渗透率较当前水平实现约三倍增长。

　　然而，白皮书调研同时指出，AI的热度正在上升，但规模化落地明显滞后。目前，仅有13%的快速消费品制造企业实现了AI在核心运营流程中的端到端应用，绝大多数仍停留在试点或局部优化阶段。在投资回报方面，超过70%的企业已部署AI项目的实际投资回报率仍低于20%。

　　这种“现实滞后、预期领先”的反差表明，行业并非质疑AI的价值，而是尚未找到一条能够从试点走向规模化复制的可行路径。

　　价值瓶颈：问题不在技术，而在基础能力与组织准备度

　　制约工业AI价值释放的关键，并非技术本身，而是企业的基础能力与组织准备度。调研显示，AI与数据科学人才缺口、老旧自动化设备与基础设施、数据碎片化、一线员工转型接受度不足，以及网络安全与合规管控顾虑，已成为制约企业转型的主要瓶颈。这也意味着，工业AI的落地应用，本质上是对企业整体系统能力的综合考验。

　　在此背景下，明确工业AI的核心定位尤为关键。AI的价值不在于替代人，而在于赋能人。通过“人机回环（Human‑in‑the‑Loop）”与“AI智能体（Agentic AI）”相结合，AI被定位为辅助决策与复杂性管理的工具。这一模式尤为适用于受高度监管的食品、饮料和生命科学行业，AI不仅要给出结论，更要清晰解释“为什么”，确保每一次优化、调整和预测都具备可追溯、可审计和可监管的基础。

　　可行路径：数据、架构与组织机制的协同发展

　　在明确AI定位的基础上，白皮书指出实现工业AI的长期价值，企业需要同步夯实三大底座：

　　  •  筑牢数据根基，打破信息孤岛：高质量数据是AI释放价值的基础。企业需打通IT与OT壁垒，构建一致、可跨系统高效获取的数据底座，为模型训练与智能决策提供可靠支撑。

　　  •  强化变革赋能，重塑协同文化：工业AI转型并非单一技术项目，而是全局性的业务变革。这需要企业高层明确的战略引领，以及IT、OT与各业务部门的深度协同，并通过系统化培训提升全员对AI的信任度与应用能力。

　　  •  构建模块化、AI就绪的基础设施：企业基础设施需具备柔性、可扩展性与持续演进能力，支持边缘、云及全域部署的模块化架构，从而按需扩展、动态适配业务增长。

　　施耐德电气快速消费品业务总裁Neil Smith指出：“消费品行业对AI的期望空前高涨，直指‘灯塔工厂’的效益水平。但预期与现实的落差暴露出最紧迫的痛点，即大量企业仍受困于老旧设备与数据孤岛，严重制约了AI的价值释放。因此，夯实智能底座、打造学习型组织，让AI与实时数据及现代自动化技术深度融合，转化为驱动全局决策的工业智能，才是快速消费品企业跨越转型鸿沟的关键。”

　　全面赋能：打造实效型工业AI

　　针对快速消费品企业需求，施耐德电气打造的工业AI解决方案，呈现出开放、实用、安全、可持续的四大特征：

　　一是开放灵活的架构底座。施耐德电气以EcoStruxure开放自动化平台（EAE）为核心，帮助企业构建开放、模块化、AI就绪的下一代架构。平台基于开放标准打造，便于用户扩展，支持从单点试点平滑扩展至多工厂部署；依托边缘计算、云集成与实时分析能力，实现AI在工厂现场、控制室等多层级灵活部署，并通过统一数据层与全可视体系，提升协同效率与决策响应速度。

　　二是实效优先的落地路径。施耐德电气坚持“实效优先”的工业AI实施策略，从能耗管理、质量控制、工艺优化、预测维护等高价值场景切入，采用基于真实工业数据训练的小型专用模型，在较短周期内形成可验证的业务回报，并借助数字孪生等技术将小模型在同类场景复用，实现高扩展。

　　三是安全可信的保障体系。施耐德电气与旗下AVEVA剑维软件从设计源头构建安全、可信、合规的全流程保障机制，覆盖边缘、云等全域网络防护，确保AI决策逻辑可解释、运行过程可审计、责任可追溯，帮助企业有效应对合规与安全风险，加速一线应用落地。

　　四是绿色低碳的发展底色：工业智能天然服务于绿色与精益运营。通过采用小型、高效、专属模型并优先进行边缘部署，施耐德电气的工业AI有效降低算力与能耗需求，在边缘侧直接应用于能源优化、峰值管理和低效识别等场景，助力企业实现降本与降碳的双重目标。

　　施耐德电气工业自动化行业业务拓展团队负责人王培栋表示：“AI技术的创新应用可以为消费品行业的质量控制、生产运维、供应链管理等各个方面带来改进和优化。然而，AI能否创造价值的关键，在于企业是否已经具备坚实的数智化和自动化基础，是否准备好数据、架构和组织机制。当这些基础能力具备后，AI才能真正融入业务场景，从试点走向规模化，持续为企业创造价值。”

　　落地有声：行业标杆的实效印证

　　施耐德电气法国勒沃德勒伊工厂通过系统部署AI应用，实现卓越运营表现，在多个类别中获得世界经济论 坛“灯塔工厂”称号，成为智能制造领域的重要标杆。依托在全球多座灯塔工厂中积累的实践经验，施耐德电气不断将成熟经验向外赋能，打造了多个行业典型案例。

　　在某跨国啤酒企业项目中，施耐德电气通过AI智能控制硅藻土添加泵开度，由模型输出全局最优添加策略，替代原有人工或公式设定方式，在确保安全与品质的前提下，实现20%的物料节约和15%的生产效率提升。

　　在亚洲某大型乳业项目中，针对均质机、离心机等关键设备，施耐德电气提供了融合大数据及AI技术的EcoStruxure™ PMA预测性维护顾问方案，助力其实现设备利用率提升17%、维护成本降低35%、意外宕机率减少80%、以及生产效率提升15%的显著效果。

　　在某制药工厂中，通过采用包括施耐德电气AVEVA PI System运营大数据平台在内的综合解决方案，系统可自动判定批次状态并智能放行，提高自动化效率，严控人为差错、强化生产合规与流程透明，大幅提升生产效率。

　　此外，施耐德电气还持续深耕休闲食品、乳制品、饮料、酿造、日用化学品、生命科学等快速消费品细分领域，以完善的解决方案与丰富实践经验，助力更多企业加速数智化转型，实现高质量发展。

　　2026至2030年将是快速消费品行业AI应用规模化落地的黄金期。企业需立足真实业务场景，在技术能力、人机协同、生态建设与可持续发展等维度展开综合布局。在这一过程中，施耐德电气作为可信赖的能源科技伙伴，将依托领先的数智技术、完善的生态体系与丰富实践经验，助力快速消费品企业加速构建以人为本的数智化底座，稳步迈向更加高效且可持续的智能制造未来。