施耐德攜手輝達、HPE：工業 AI 代理人走進工廠邊緣，關鍵決定仍留給人

施耐德、輝達與 HPE 合作推出邊緣工業 AI 代理人，先鎖定製程監控、資安與能源優化三個場景，並強調操作人員對關鍵決策的最終掌控。

工廠裡的 AI，正在從雲端機房往產線旁邊移動。施耐德電機、輝達與 HPE 日前宣布結盟，要把 AI 代理人直接放到工業現場的邊緣端，第一波鎖定三個最讓廠務人員頭痛的題目：製程系統監控、資安威脅辨識，以及能源使用效率。

為什麼要把 AI 推到邊緣

製程工業與重工業的現場有個老難題：資料量龐大，卻很難即時變成行動。產線連續運轉，可靠度、安全、資安與能耗缺一不可，但把所有資料送上雲端分析，既牽涉資料主權與資安顧慮，也要付出可觀的雲端運算成本。

這次合作的解法，是讓 AI 在資料產生的地方就地工作。HPE Private Cloud AI（與輝達共同打造，屬於 HPE AI Factory 產品線）提供邊緣運算底座，施耐德則貢獻工業自動化與製程操作的領域知識，讓代理人能在廠內安全部署與擴充，同時把敏感的營運資料留在可控範圍內。

第一批三名代理人做什麼

首批亮相的邊緣工業 AI 代理人共有三個方向：

• 製程技術監控：持續檢視控制系統的健康狀態與可用性，提早發現異常徵兆。
• 資安防護：從營運資料中辨認潛在威脅，協助廠務團隊縮短從察覺到處置的時間。
• 能源優化：找出節能空間，讓能源效率成為可以持續追蹤的指標，而不只是年度專案。

施耐德表示，客戶可以透過 EcoStruxure Industrial Insights 應用程式，在同一個環境裡部署、管理與治理多個代理人，不必為每個代理人各建一套管理流程。

已有三年實績打底的監控系統

這套做法並非從零開始。施耐德指出，智利紙漿、紙張與包裝生產商 CMPC，已經使用其製程技術監控系統（OTMS）長達三年，用來掌握控制系統的健康與可用性。新推出的代理人，等於在這套已被驗證的監控基礎上，再疊加能夠推理與採取行動的 AI 能力。

輝達方面則提供開放模型與加速運算支援。輝達能源與公用事業開發者關係全球負責人表示，工業現場每天產生海量資料，真正的瓶頸在於如何把資料轉化為行動；而結合輝達的開放模型與施耐德的製程專業，代理人得以即時監控、推理並優化營運。

人，仍是最後一道關卡

值得注意的是，三家公司都不約而同強調同一條紅線：代理人在操作人員設定的政策範圍內運作，每個行動都要經過結果檢查，一旦超出政策範圍就交還給人處理。施耐德工業自動化執行副總裁表示，下一代工業創新的動力，將來自直接嵌進工業營運現場的智慧，而不是遠在天邊的模型。

換句話說，這波合作想賣的不是「無人工廠」，而是「更自主、但仍有人把關的工廠」。對製程業者而言，這種分工或許比全自動的口號更實際：例行監控與初步判斷交給代理人，關鍵決策與異常處置，依然由熟悉現場的人拍板。

不過也要提醒讀者：目前公開的資訊尚未提出更廣泛的部署時程，也沒有量化預期的營運或財務效益。邊緣代理人能不能在不同產業、不同規模的廠房都複製 CMPC 的經驗，仍有待後續實際部署來驗證。

資料來源

• Schneider Electric 官方新聞稿
• Australian Manufacturing
• Control Global
• TipRanks