人工智能时代的制造业-进展与期望2023

人工智能时代的制造业：进展与期望

在当前人工智能驱动的制造业新时代背景下，制造业正在加速从数据到有效行动的周期，推动工业4.0的进程。制造业通过利用人工智能和高级分析技术，旨在做出更佳决策，以期获得商业利益。尽管在供应链端面临挑战，大多数制造商认识到数据管理结构的建立对于实现这一目标至关重要。

制造业正迈向工业4.0，实现更为灵敏的自动化和智能化技术，以提高制造过程的效率和便捷性。自2020年以来，制造业的进展显著，大多数企业在工业4.0方面取得进展并受益。从数据到行动的闭环成为行业领导者的成功关键，他们通过理解、投资和充分利用人力、流程和技术，实现数据的有效转化和利用。

制造业数据管理是实现工业4.0的核心，涉及到数据的收集、整合、分析、洞察和决策。制造业数据类型多样，其管理难度超出预期，但对成功至关重要。行业领导者通过将OT数据与工厂IT数据融合，实现了从数据到行动的闭环，强调了数据管理在工业4.0转型中的关键作用。

制造业面临的挑战主要集中在技能短缺、供应链中断、成本压力和数据管理难题。为应对这些挑战，企业正在加快改进速度，通过集成技术、优化流程、提高员工技能和引入先进分析工具，以实现从数据到行动的闭环。行业领导者在数据管理、集成、决策分析和行动执行方面展现出显著优势，其在制造数据管理、集成IT与OT系统、数据分析和共享最佳实践等方面表现出色。

虽然制造业面临诸多挑战，如材料短缺、需求波动和供应链压力，但行业领导者通过实施改进措施，实现了性能指标的持续改善和成本目标的超额完成。通过引入自动化、分析技术和优化流程，制造业正在加速改进，以应对全球形势的不确定性，提高竞争力和盈利能力。

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