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在全球供應鏈加速重構、能源成本高企、消費需求快速迭代以及行業(yè)監(jiān)管日趨嚴格的多重壓力下，快速消費品行業(yè)正面臨前所未有的不確定性與復雜挑戰(zhàn)。作為典型的民生剛需行業(yè)，食品、飲料、日用化學品及生命科學企業(yè)既要筑牢供應穩(wěn)定與品質安全的底線，又需高效應對小批量、多批次、高定制化帶來的柔性生產挑戰(zhàn)。以規(guī)模和成本效率為核心的傳統(tǒng)制造模式，已難以快速適應市場與產業(yè)環(huán)境的變化，柔性、敏捷、可持續(xù)、可盈利正成為行業(yè)升級的關鍵指標。

如何破解這場轉型困局？施耐德電氣聯合旗下AVEVA劍維軟件發(fā)布白皮書《從熱潮到落地：以實用型AI構建快速消費品生產核心競爭力（Beyond the Hype: Practical AI for Competitive Consumer Goods Manufacturing）》。白皮書基于對全球近1,500位快速消費品行業(yè)決策者的調研與案例分析，系統(tǒng)梳理了AI在快速消費品行業(yè)的應用現狀、核心障礙與可行路徑，為行業(yè)提供了一條推動工業(yè)AI從概念探索走向價值落地的實用路線。

行業(yè)困境：效率持續(xù)流失，AI應用成效不佳

調研數據顯示，生產延誤、設備非計劃停機、返工返修、質量偏差以及資產利用率不足等可預防損失，正在持續(xù)侵蝕快速消費品企業(yè)的盈利能力。目前，這類效率損失已占企業(yè)生產營收約15%，并被計入成品成本的20%以上。更值得注意的是，這一比例仍在持續(xù)攀升，預計到2030年將接近30%。

在效率壓力與復雜性挑戰(zhàn)的雙重驅動下，全球快速消費品企業(yè)紛紛加碼AI應用布局。從需求預測、生產調度，到質量檢測、設備維護和能源管理，AI的應用場景不斷拓展，企業(yè)投入持續(xù)增加。預計到2030年，超過37%的企業(yè)將把AI作為運營核心，應用滲透率較當前水平實現約三倍增長。

然而，白皮書調研同時指出，AI的熱度正在上升，但規(guī)?；涞孛黠@滯后。目前，僅有13%的快速消費品制造企業(yè)實現了AI在核心運營流程中的端到端應用，絕大多數仍停留在試點或局部優(yōu)化階段。在投資回報方面，超過70%的企業(yè)已部署AI項目的實際投資回報率仍低于20%。

這種“現實滯后、預期領先”的反差表明，行業(yè)并非質疑AI的價值，而是尚未找到一條能夠從試點走向規(guī)模化復制的可行路徑。

價值瓶頸：問題不在技術，而在基礎能力與組織準備度

制約工業(yè)AI價值釋放的關鍵，并非技術本身，而是企業(yè)的基礎能力與組織準備度。調研顯示，AI與數據科學人才缺口、老舊自動化設備與基礎設施、數據碎片化、一線員工轉型接受度不足，以及網絡安全與合規(guī)管控顧慮，已成為制約企業(yè)轉型的主要瓶頸。這也意味著，工業(yè)AI的落地應用，本質上是對企業(yè)整體系統(tǒng)能力的綜合考驗。

在此背景下，明確工業(yè)AI的核心定位尤為關鍵。AI的價值不在于替代人，而在于賦能人。通過“人機回環(huán)（Human‑in‑the‑Loop）”與“AI智能體（Agentic AI）”相結合，AI被定位為輔助決策與復雜性管理的工具。這一模式尤為適用于受高度監(jiān)管的食品、飲料和生命科學行業(yè)，AI不僅要給出結論，更要清晰解釋“為什么”，確保每一次優(yōu)化、調整和預測都具備可追溯、可審計和可監(jiān)管的基礎。

可行路徑：數據、架構與組織機制的協(xié)同發(fā)展

在明確AI定位的基礎上，白皮書指出實現工業(yè)AI的長期價值，企業(yè)需要同步夯實三大底座：

• 筑牢數據根基，打破信息孤島：高質量數據是AI釋放價值的基礎。企業(yè)需打通IT與OT壁壘，構建一致、可跨系統(tǒng)高效獲取的數據底座，為模型訓練與智能決策提供可靠支撐。
• 強化變革賦能，重塑協(xié)同文化：工業(yè)AI轉型并非單一技術項目，而是全局性的業(yè)務變革。這需要企業(yè)高層明確的戰(zhàn)略引領，以及IT、OT與各業(yè)務部門的深度協(xié)同，并通過系統(tǒng)化培訓提升全員對AI的信任度與應用能力。
• 構建模塊化、AI就緒的基礎設施：企業(yè)基礎設施需具備柔性、可擴展性與持續(xù)演進能力，支持邊緣、云及全域部署的模塊化架構，從而按需擴展、動態(tài)適配業(yè)務增長。

施耐德電氣快速消費品業(yè)務總裁Neil Smith指出：“消費品行業(yè)對AI的期望空前高漲，直指‘燈塔工廠’的效益水平。但預期與現實的落差暴露出最緊迫的痛點，即大量企業(yè)仍受困于老舊設備與數據孤島，嚴重制約了AI的價值釋放。因此，夯實智能底座、打造學習型組織，讓AI與實時數據及現代自動化技術深度融合，轉化為驅動全局決策的工業(yè)智能，才是快速消費品企業(yè)跨越轉型鴻溝的關鍵。”

全面賦能：打造實效型工業(yè)AI

針對快速消費品企業(yè)需求，施耐德電氣打造的工業(yè)AI解決方案，呈現出開放、實用、安全、可持續(xù)的四大特征：

一是開放靈活的架構底座。施耐德電氣以EcoStruxure開放自動化平臺（EAE）為核心，幫助企業(yè)構建開放、模塊化、AI就緒的下一代架構。平臺基于開放標準打造，便于用戶擴展，支持從單點試點平滑擴展至多工廠部署；依托邊緣計算、云集成與實時分析能力，實現AI在工廠現場、控制室等多層級靈活部署，并通過統(tǒng)一數據層與全可視體系，提升協(xié)同效率與決策響應速度。

二是實效優(yōu)先的落地路徑。施耐德電氣堅持“實效優(yōu)先”的工業(yè)AI實施策略，從能耗管理、質量控制、工藝優(yōu)化、預測維護等高價值場景切入，采用基于真實工業(yè)數據訓練的小型專用模型，在較短周期內形成可驗證的業(yè)務回報，并借助數字孿生等技術將小模型在同類場景復用，實現高擴展。

三是安全可信的保障體系。施耐德電氣與旗下AVEVA劍維軟件從設計源頭構建安全、可信、合規(guī)的全流程保障機制，覆蓋邊緣、云等全域網絡防護，確保AI決策邏輯可解釋、運行過程可審計、責任可追溯，幫助企業(yè)有效應對合規(guī)與安全風險，加速一線應用落地。

四是綠色低碳的發(fā)展底色：工業(yè)智能天然服務于綠色與精益運營。通過采用小型、高效、專屬模型并優(yōu)先進行邊緣部署，施耐德電氣的工業(yè)AI有效降低算力與能耗需求，在邊緣側直接應用于能源優(yōu)化、峰值管理和低效識別等場景，助力企業(yè)實現降本與降碳的雙重目標。

施耐德電氣工業(yè)自動化行業(yè)業(yè)務拓展團隊負責人王培棟表示：“AI技術的創(chuàng)新應用可以為消費品行業(yè)的質量控制、生產運維、供應鏈管理等各個方面帶來改進和優(yōu)化。然而，AI能否創(chuàng)造價值的關鍵，在于企業(yè)是否已經具備堅實的數智化和自動化基礎，是否準備好數據、架構和組織機制。當這些基礎能力具備后，AI才能真正融入業(yè)務場景，從試點走向規(guī)?；掷m(xù)為企業(yè)創(chuàng)造價值。”

落地有聲：行業(yè)標桿的實效印證

施耐德電氣法國勒沃德勒伊工廠通過系統(tǒng)部署AI應用，實現卓越運營表現，在多個類別中獲得世界經濟論壇“燈塔工廠”稱號，成為智能制造領域的重要標桿。依托在全球多座燈塔工廠中積累的實踐經驗，施耐德電氣不斷將成熟經驗向外賦能，打造了多個行業(yè)典型案例。

在某跨國啤酒企業(yè)項目中，施耐德電氣通過AI智能控制硅藻土添加泵開度，由模型輸出全局最優(yōu)添加策略，替代原有人工或公式設定方式，在確保安全與品質的前提下，實現20%的物料節(jié)約和15%的生產效率提升。

在亞洲某大型乳業(yè)項目中，針對均質機、離心機等關鍵設備，施耐德電氣提供了融合大數據及AI技術的EcoStruxure™ PMA預測性維護顧問方案，助力其實現設備利用率提升17%、維護成本降低35%、意外宕機率減少80%、以及生產效率提升15%的顯著效果。

在某制藥工廠中，通過采用包括施耐德電氣AVEVA PI System運營大數據平臺在內的綜合解決方案，系統(tǒng)可自動判定批次狀態(tài)并智能放行，提高自動化效率，嚴控人為差錯、強化生產合規(guī)與流程透明，大幅提升生產效率。

此外，施耐德電氣還持續(xù)深耕休閑食品、乳制品、飲料、釀造、日用化學品、生命科學等快速消費品細分領域，以完善的解決方案與豐富實踐經驗，助力更多企業(yè)加速數智化轉型，實現高質量發(fā)展。

2026至2030年將是快速消費品行業(yè)AI應用規(guī)模化落地的黃金期。企業(yè)需立足真實業(yè)務場景，在技術能力、人機協(xié)同、生態(tài)建設與可持續(xù)發(fā)展等維度展開綜合布局。在這一過程中，施耐德電氣作為可信賴的能源科技伙伴，將依托領先的數智技術、完善的生態(tài)體系與豐富實踐經驗，助力快速消費品企業(yè)加速構建以人為本的數智化底座，穩(wěn)步邁向更加高效且可持續(xù)的智能制造未來。