行业挑战与AI应用现状
在全球供应链重构、能源成本上升等多重压力下，快速消费品行业面临巨大挑战。施耐德电气与AVEVA剑维软件发布的白皮书指出，AI应用在行业中存在效率流失和投资回报率低的问题，仅有13%的企业实现了AI的端到端应用。
价值瓶颈与基础能力
白皮书调研显示，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。AI与数据科学人才缺口、老旧自动化设备、数据碎片化等问题成为主要瓶颈。
可行路径：数据、架构与组织机制
为实现工业AI的长期价值，企业需要同步夯实数据根基、强化变革赋能、构建模块化、AI就绪的基础设施。施耐德电气快速消费品业务总裁Neil Smith强调，夯实智能底座、打造学习型组织是跨越转型鸿沟的关键。
全面赋能：打造实效型工业AI
施耐德电气的工业AI解决方案具有开放、实用、安全、可持续的四大特征，包括开放灵活的架构底座、实效优先的落地路径、安全可信的保障体系和绿色低碳的发展底色。
落地有声：行业标杆的实效印证
施耐德电气在全球多座灯塔工厂中积累实践经验，打造了多个行业典型案例，如跨国啤酒企业项目和亚洲某大型乳业项目，通过AI技术实现物料节约、生产效率提升等显著效果。
未来展望
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。施耐德电气将依托领先的数智技术、完善的生态体系与丰富实践经验，助力企业加速构建以人为本的数智化底座，迈向高效且可持续的智能制造未来。