工艺流程优化：施耐德电气借助AI算法制定智能控制策略，为某啤酒制造商提供了颠覆性的产线优化方案。通过对全量生产数据进行汇聚、分析、敏锐监测工况，并预测、微调优控制策略，帮助客户安全优质生产的同时实现了20%的物料节约与15%的生产效率提升。

工业全流程减碳：在某化工企业的应用实例中，施耐德电气为实现其监控某真空蒸馏装置的六个碳排放源，部署了定制化机器学习模型。该模型利用AVEVA PI System运营大数据管理平台实现每5分钟分析一次数据流，从而对二氧化碳排放潜在偏差的产生及时反馈。这使操作人员能够迅速做出反应，调查根本原因，并进行有针对性的调整，以优化流程并大程度减少二氧化碳排放。该模型不仅适用于真空蒸馏装置，还可以迁移到不同工业流程。

能耗精细化管理：施耐德电气为某半导体企业提供的冰机冷量预测解决方案，基于AI算法，根据冰机运行的历史数据，对需求端的制冷量进行预测。通过对用能需求更加的把控，实现能耗的精细化管理。实测数据显示，该方案节能效果达3-5%，如果配套硬件改造，可实现5-10%的综合节能。

空压机能效提升：施耐德电气通过AI智能算法实现对空压站的优化控制与智能管理，帮助企业显著提高能源使用效率。在某新能源车企的站房管理系统项目中，通过对数据的采集、建模、分析，为工厂的综合站房空压站控制系统、暖通控制系统提供了优运行参数建议，实现控制逻辑优化与节能增效，使该企业在建设高效、节能的现代化和绿色化工厂的道路上事半功倍。

动态制冷提效：在某数据中心的暖通节能改造项目上，施耐德电气将AI建模和数据分析算法注入传统PID闭环控制之中，通过建模与数据采集、预测、优化求解及策略输出四步走，对机房内的末端精密空调进行优化，使其根据实际需求进行动态制冷输出，同时对冷站控制系统进行全局寻优，实现末端空调系统节电31%，预计冷站制冷效率提升20%。

预测性维护：基于振动机理+数理模型的设备故障预测与诊断系统，结合工艺数理模型故障诊断工具，不仅可以帮用户诊断机械老化及磨损问题，还可以为用户诊断电气故障或工艺变换导致的设备故障。施耐德电气厦门工厂为真空炉设备部署了基于AI 的预测性维护解决方案，实现了全年7*24小时的实时数据监测设备状况，并根据预测曲线有计划地安排设备维护，每年可节省约120万元维护成本。