01 AI驱动研发：让产品开发跑出“加速度”
工厂将机器学习（ML）技术深度融入产品原型开发，构建了智能化的产品寿命实验平台。通过工业物联网设备（IoT Box）自动采集测试数据，依托私有云平台实现多源试验数据整合与模型动态优化。通过分析异常试验数据，发掘试验失效的主要因素，该系统不仅能精准定位失效根源，更能根据采集的试验数据实时预测产品寿命，将新产品开发周期平均缩短63%，大幅提升市场响应敏捷度。
施耐德电气普陀工厂获评“端到端灯塔工厂”
02 柔性智造生态：订单与产线的“共舞”
面对产品种类激增四倍的生产挑战，工厂创新部署了第三代全自动模块化柔性生产线。通过模块化设计和快插接口设计，产线可即插即用自由重组；四轴机器人灵活供料、AI视觉质检系统（协作机器人+AI影像质检）实时把关质量，从而实现柔性供料。更关键的是，端到端供应链智能为柔性生产注入“神经中枢”——实时联通订单、库存与设备数据，基于机器学习（ML）与运筹算法动态生成最优排产方案。当工厂订单波动时，系统能够自动触发产线模块切换，使设备复用率提高85%，生产速度提高65%，订单生产交付时间大幅缩短67%。
施耐德电气普陀工厂柔性生产线
03 人机协同运维：故障处理的“黄金30分钟”
为破解运维中设备维修效率瓶颈，工厂构建了融合物联网（IoT）、增强现实（AR）与生成式人工智能（AIGC）的智能运维体系。维修人员通过AR眼镜的实时显示获取设备实时参数，语音交互解放双手；大语言模型（LLM）自动解析通过经验总结形成的维修历史知识案例库文档，推荐最优解决方案。借助物联网平台，工厂实现了OT（工业环境中实时监控与控制）设备数据的互联互通，实时采集设备报警信息及关键数据。通过人机协同的智能运维模式，助力维修耗时缩减30%，让老师傅的经验与AI的算力完美共融。
AI技术与生产运营融合
人与技术的高效协同
04 未来
施耐德电气普陀工厂的成功转型，得益于其深厚的精益管理、坚实的数字化底座与数字化人才储备，通过精准识别关键业务场景并深度应用AI等先进技术，实现了人与技术的高效协同，推动AI技术与生产运营深度融合。工厂人均生产效率跃升82%，新产品上市周期从过去的4-5年压缩至最短6个月，实现了极具韧性与敏捷性的“端到端”运营模式。施耐德电气普陀工厂为传统制造业的转型升级树立了标杆典范。未来，工厂将持续探索AI在更广场景的应用深化，并致力于将“灯塔”经验赋能产业链共同提升。
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