針對淨零碳排（或名碳中和）政策，世界已有超過80%的國家完成立法或研擬法案中，在產業界，減碳亦是一個關鍵議題，包括蘋果、台積電、拜耳、西門子等等龍頭企業也不約而同的承諾實現淨零碳排，為了達成淨零碳排，該企業同時一併要求其各級供應鏈對淨零碳排進行承諾宣示。
從今年(2021年)9月下旬開始，中國大陸在部分區域的製造業也遭遇各地政府下達的限電措施，導致工廠大量停工停產，嚴重影響出貨產能，為了應對限電政策，企業通常會進行備電和排程用電調控，然而又會衍生許多難解問題，總結而言，企業面臨的常見五大難題:
1. 難以備電：
用電涉及複雜因素，包括產品型號、生產數量、製程工藝、廠務環境等等潛在因素，只憑老師傅經驗與Rule- Based方式估算，難以準確預測用電量，無論是採購發電機或契約用電，常超出備電量上限，更何況目前發電機價格高昂和電價面臨漲價壓力
2. 難以排程：
當前整體用電其實是“不患寡，而患不均”，亦即問題在於用電排程集中在高峰期，導致低谷期的備電形同浪費，然而因為無法準確預測生產排程的用電量，所以也難以準確調節用電高峰和低谷的排程。
3. 難以出貨：
在現有的備電下，倒底能出多少貨？倒底何時能出貨？貨品的用電成本是否合乎利潤率要求？面對上述問題，在無法準確預測用電量之下，一切都是無法精準回答的問題，對下游客戶和老闆而言，工廠已經是處在一個高度失控風險的狀態了。
4. 難以降低成本：
成本領先是製造業的關鍵競爭力，如何用最少的備電量生產最大的產能？如何用最少的用電量設計出最佳的製程工藝？面對上述問題，在無法精準預測和模擬之下，一切也是無法回答的失控問題。同時，電價調漲的壓力已在蠢蠢欲動。
5. 難以通過政府和客戶的能耗稽核：
在當前的各國政府和龍頭企業的帶頭宣示下，節能減碳已是重點的稽核指標，甚至會是決定企業是否具備進入市場的資格門檻，即使企業願意不惜成本進行用電與備電，也會面臨被制裁或淘汰的高度風險。
這些難題其實並不難解，當下最大的敵人就是時間
高階管理層無不思考如何更快搶先競爭對手完成超前佈署，以藉此大幅超越甩開競爭對手。所以，其實只要有一種AI資料科學的生產力軟體工具，能助力企業實現一天上手、一週落地，就是當前企業所需要的解題之道。
杰倫智能Profet AI虛擬資料科學家平台恰恰正是當前最完美適合企業實現超前部署戰略的最佳生產力工具，內核自主研發的自動化人工智慧機器學習演算法技術，有別於傳統需要大量AI資料科學家進行人工編程開發，而Profet AI可讓非專案資料科學背景的用戶也能用化繁為簡的無代碼(No Code)的直觀圖像操作完成AI專案開發，一天上手、一週落地，比起傳統AI資料科學家人工編程開發，可大大節省超過90%的時程．即可完成AI資料科學落地，包括AI綠色製造的戰略級命題。
虛擬AI資料科學家平台“實現快速AI落地，只要以下的四個步驟：
步驟1：選定命題
用戶思考當前關鍵痛點，並轉化為AI機器學習的命題，例如：分析影響耗能的因子排名為何？預測未來生產量的用電量為何？或預測在某種生產條件或製程參數下的用電量為何？
步驟2：彙整數據
將歷史數據，包括用電量，以及生產條件等等潛在影響因子，彙整為excel或csv表格
步驟3：自動化AI機器學習模型訓練
將數據表格傳至Profet AI 虛擬資料科學軟體平台，內核自主研發的自動化機器學習技術，超過50種AI機器學習演算法，用戶僅僅只需5個直觀圖像化操作步驟，即可自助式完成了傳統上曠日費時的AI分析，非資料科學家的用戶可以實現一天上手、一週落地，讓企業用最快時間落地、落地最多AI專案。
步驟4：分析、預測、模擬、優化推薦
藉由Profet AI 虛擬資料科學軟體平台，可以根據不同需求命題，得到的分析結果，例如是耗電要因分析、未來用電預測、未來用電模擬、用電參數優化推薦。
4.1 用電要因分析
分析耗電的影響因子排名，針對性打擊耗電因子
4.2 未來用電預測
預測未來的用電量，事前預測用電量，及早進行備電和排產調度
4.3 未來用電模擬
根據不同的生產條件或製程參數，模擬未來用電量，進行排產調度或製程用電優化。
4.4 用電參數優化推薦
根據需求的製程用電，同時滿足品質管控，推薦適合的製程參數設定方案。
通過Profet AI虛擬資料科學家軟體平台，非AI資料科學背景的用戶，也可以快速藉此快速實現耗電要因分析、未來用電預測、未來用電模擬、用電參數優化推薦，落實耗電因子管控、精準備電、用電錯峰排產、精準評估成本和交期、節電製程設計。
不僅如此，以此類推至企業的各職能，無論是人機料法環或產銷人發財，Profet AI同樣也能協助用戶做到一天上手和一週落地，達成企業全員AI，解決老師傅經驗快速傳承的問題，助力企業快速解決海內外擴廠擴線的營運瓶頸問題，用最快的時間做好未來管理的準備。
相關文章 :
案例分享 :