第九版年度智能制造现状报告

全球制造商如何利用新兴技术来最大限度地发挥劳动力潜力、降低风险、提高质量和实现可持续增长 首席执行官兼董事长致函 创造工业运营的未来 并精心应用相关技术。随着技术应用的迅速加快，这一点变得更加重要，首先是疫情的需要，其次是提高复原力的需要，最后供应链短缺也凸显了这一点。复原力包括能够应对未来的这些短缺、应对普遍存在的熟练劳动力短缺以及创造更具可持续性的商业模式。我们的调查结果反映了这些观点。 欢迎阅读罗克韦尔自动化的《2024 年智能制造现状报告》。 罗克韦尔自动化与我们的客户和合作伙伴一起，正在创造工业运营的未来。120 年来，技术固然发生了变化，但我们的方法在世界各地和不同行业一再得到验证。 我们很高兴与您分享这些结果，并希望这份全球基准报告能为2024年的成功决策提供指导，推动积极的业务成果，从而实现竞争优势、盈利增长和可持续发展的未来。 在今年的《智能制造现状报告》中，我们探讨了当前的颠覆因素，包括工业人工智能等新兴技术，以及它们缓解制造商面临的最大挑战的潜力。 我们采用独特的以人为本的方法来实现自动化；制胜法宝是员工受到激励、参与 祝愿2024年取得丰硕成果和圆满成功， 罗克韦尔自动化董事长兼首席执行官Blake Moret 主要报告结果 98%的企业制定了可持续发展/ESG 政策，其中近一半的企业制定了全公司范围的正式政策 95%的企业正在使用或评估智能制造技术，高于2023年的84% 94%的企业希望通过采用智能制造技术来维持或增加员工队伍 目录 执行摘要04概述05智能制造的现状07 行业障碍和前景技术投资增长30%人工智能用例可带来成果，提高投资回报率技能差距会降低竞争力需要更好的数据管理来推动人工智能发展并增强团队能力可持续发展和ESG政策日益受到能源问题的推动工厂车间流程实现了大多数智能制造应用::08::09::10::11::12::13::14 利用人工智能的竞争自动化对成功至关重要可持续发展和ESG是风险降低的核心技术投资可推动企业的长期复原力人工智能将提高质量并降低风险领导者将在人员、流程和技术之间取得平衡::24::25::26::27::28::29 ::16::17::18::19::20::21::22工业4.0技能短缺质量是智能制造的第一要务对网络安全的关注日益增强员工正在应对重大变革提高效率是追求可持续发展和ESG的主要原因数据划分逆境将加速转型 采取措施30 人口统计/企业统计结构34 执行摘要 概述 全球1,500多家制造商为今年的《智能制造现状报告》做出了贡献。该调查显示情况乐观，因为面对不断变化的经济形势、劳动力短缺、技能缺口和网络安全问题，先进的工业运营技术带来的成果提供了希望。 第九版年度制造现状报告是迄今为止最大的报告。来自17 个顶级制造国家的1，567 名决策者参与其中，其中近三分之二(64%)为收入超过 10 亿美元的公司工作。 智能制造技术有哪些示例？ 生产监控提供与工厂车间的机器的无缝连接，提供透明、实时的运营KPI，如整体设备效率(OEE)。 工 业 运 营 分布式控制系统 (DCS)使用分散元件来控制分散系统，例如自动化工业过程或大型基础设施系统。 生产物流通过制造运营及自动移动机器人 (AMR)提供协调、敏捷、零接触的物料流。 分析利用数据来解决制造瓶颈，优化输出和质量，并提供新的见解，充分利用工业人工智能的力量。 设计和可视化 工具将原始想法转化为直观的人机界面和沉浸式虚拟现实仿真，以实现更智能、更快的生产。 智能 制造的现状 制造商报告称，在通胀压力、能源价格高企和技能人才持续短缺的情况下，经营环境十分严峻。 从会议室到工厂车间，整个企业都在不断提高效率。 行业障碍和前景 通货膨胀连续第二年被列为增长的主要障碍。今年，能源成本的上涨位居第二大障碍，更是雪上加霜。 网络安全排名第三，首次出现在前 5 名中。由于数字和物理基础设施的互联性，OT和IT网络的风险正在增加。 劳动力问题继续阻碍经济增长，在外部障碍（第 4 位）和内部障碍（第 1 位）中均排名前 5。部署和集成新技术仍然是首要问题，这凸显了人与技术之间的关系对推动取得成果的重要性。 今年的供应链中断率在排名上有所下降，但重要的是要对战略规划方法保持警惕，以缓解未来的供应链不稳定。 技术投资增长 30% 在通货膨胀压力和能源成本不断上涨的推动下，制造商正在加大技术投资以应对风险。 人工智能用例可带来成果，提高投资回报率 人工智能/机器学习能带来比所有其他智能制造能力更大的业务成果。 结果表明，人工智能是技术战略和路线图的核心。采用者正在看到切实的成果，只有云/SaaS才能带来比GenAI和因果关系人工智能更高的投资回报。 技能差距会降低竞争力 连续两年，制造商一直认为缺乏技能娴熟的员工是他们难以超越竞争对手的主要原因。 受访者计划使用新兴技术扩大员工队伍，填补技能缺口，并在员工流失的背景下保持质量。通过增加智能制造技术的使用，94% 的企业预计会雇佣更多工人，或将工人重新调到新的或不同的职位。 需要更好的数据管理来推动人工智能发展并增强团队能力 受访者认为，处于制造业前沿的受访者正在使用数据来推动人工智能/机器学习发展和优化过程。 但是，受访者认为，他们自己的组织有效使用所收集数据的比例还不到一半。 行业领导者正在获取情景化数据，以推动明智的实时决策。 随着IT和OT领域的不断融合，以及许多领域的客户需求低迷，通货膨胀率持续高于历史平均水平，能源成本不断上升，制造业劳动力不断变化，在OT环境中采用IT技术和新的即服务产品是获得竞争优势的关键。”" 可持续发展和ESG政策日益受到能源问题的推动 在过去的一年里，我们看到可持续发展和ESG政策的采用率不断提高。实施某种形式政策的组织数量从 2023 年的 78% 增至 98%，实施正式政策的组织数量为 86%。 工厂车间流程实现了大多数智能制造应用 制造商受益于模块化、可扩展的智能制造解决方案，这些解决方案可以以比高度复杂、僵化的传统系统更低的成本快速部署。这些实际应用需要的资源更少，更易于集成和部署，并能更快地实现投资回报。 制造商正在升级其网络基础设施，并投资于更多联网硬件设备。来自系统的更多数据使公司能够充分利用其软件投资，并通过信息进一步增强员工的能力，从而实时优化运营。 挑战 当今全球劳动力短缺和技能差距的严重性加剧了吸引、管理和留住熟练工人的问题，但还是有希望解决此问题的。 GenAI、机器人和可穿戴设备等新兴技术正在填补技能差距，增强工作力度，而不是取代工人。 工业4.0技能短缺 技能短缺阻碍了制造商的发展。吸引技术熟练的员工并培训员工以适应新的系统和软件，对于2024年的成功至关重要。 今年的沟通/团队合作、智能技术知识以及网络安全实践和标准是雇主们寻求的头号技能。 质量是智能制造的第一要务 提高质量是受访者希望从现有的智能制造技术中获得的首要成果。 质量控制在2024年计划的人工智能/机器学习用例图表中位居榜首。 质量控制45% 网络安全过程优化供应链管理机器人40%39%34%33% 对网络安全的关注日益增强 随着技术环境变得越来越复杂，OT系统进一步融入企业IT网络，网络攻击的机会也迅速增加。 面对这一日益严重的问题，制造商们正在寻求将人工技能和新兴技术相结合，以加强其安全态势。 网络安全首次跻身前5大外部风险，总体排名第三 网络安全在未来三年内排在人工智能/机器学习用例的第2位，仅次于质量控制请参见第 17 页 请参见第 8 页 网络安全在通过智能制造技术推动最大成果方面排名第三 网络安全被列为雇主在2024年寻求的头号技能请参见第 16 页 请参见第 10 页 在针对工业组织的所有勒索软件攻击中，超过71%的攻击集中在制造业，勒索软件仍然广泛针对许多制造业和子行业。随着勒索软件活动的增加，OT网络面临的风险也越来越大，尤其是分段不佳的网络。”" Dragos，2023 OT网络安全年度回顾 员工正在应对重大变革 帮助员工适应行业内的重大变化将使成功的制造商脱颖而出。变革管理和对员工进行更新流程培训是与劳动力相关的两大障碍。列表中的第3项也是相互联系的：帮助员工保持敬业度，让他们感到自己的价值所在。 提高效率是追求可持续发展和ESG的主要原因 追 求 可 持 续 发 展 / E S G 的 十 大 动 机 1提高效率 减少能源使用、再利用/回收以及最大限度地利用资源，这些都是必须做到的，因为我们正在利用技术从运营中榨取每一丝效率。 竞争差异化2 制造商正在转向智能制造技术来实现其可持续发展和 ESG 目标，重点是提高质量、降低成本和提升整体设备效率。制造商面临的最大挑战： 3在潜在的环境问题出现之前就予以解决 智能制造技术可提高效率： 建立我们在社区的影响力 解决压制劳动力中人才的社会不平等问题 10有利于盈利 数据划分 年收入低于 5 亿美元的制造商只有效使用了 38% 的数据，而年收入超过300亿美元的制造商则有效使用了一半以上的数据(51%)。 在有效使用数据方面，制造商的规模至关重要 虽然ARC认为近期的生成式人工智能突破是工业人工智能领域的进化步骤，但它对工业软件解决方案的用户交互模式以及人工智能普及化的影响可能具有革命性意义"。" ColinMasson|ARC咨询集团研究总监领导者如何拥抱工业人工智能ARC 咨询集团 问题：您收集的数据中有多大比例得到了有效利用？选择一项。基数：1567 逆境将加速转型 83%的受访者表示，他们所面临的障碍正在加速数字化转型 绝大多数制造商(83%)表示，他们所面临的障碍正在加速数字化转型。 在巴西、中国、印度、日本、沙特阿拉伯和阿联酋(UAE)，这一数字超过了90%。制造商面临的最大挑战： 鉴于过去几年供应链中断的情况，仓储和履单行业的数字化转型加速速度最快，紧随其后的是可再生能源和化工行业。 智能 今天的新兴技术将成为明天的取胜筹码，而成为早期采用者的组织将为未来的成功奠定基础。 平衡人员、技术和可持续发展以及ESG实践将是行业领先的关键。 利用人工智能的竞争 未 来 1 2 个 月 的 十 大 投 资 领 域 制造商已经采用GenAI和因果关系人工智能、协作机器人和自主移动机器人来增强和补充劳动力，同时减少错误、加快价值实现速度并提高质量。 GenAI 或因果关系人工智能1 自动移动机器人 (AMR) 和自动导引车 (AGV)3 射频识别/地理位置标注 9语音识别/自然语言处理 (NLP) 技术 问题：贵公司对以下哪些技术进行了投资？受访者选择：计划在未来12个月内从四个选项中选择进行投资。基数：1567 自动化对成功至关重要 制造商解决行业劳动力短缺和技能差距的主要方式是提高自动化水平并引入 人工智能/机器学习。 自动化、智能制造技术和人工智能/机器学习的使用将在未来 5 年内增加，以推动积极的业务成果，同时投资于员工培训和计划，以加速技术的成功采用和优化。 在微软，我们看到未来由人工智能和生成式人工智能驱动的智能工厂将成为常态，而不是例外。通过合作生态系统提供的新兴技术有助于为重新定义生产力的可持续自主运营铺平道路。想象一下，通过数据洞察优化生产线，机器人无缝协作，材料来源可靠。这不仅仅是一个愿景，也是我们正在共同构建的现实。让我们通过一次次稳步创新，开启制造业的未来。”" 可持续发展和ESG是风险降低的核心 制造商已表明他们打算将可持续发展和ESG作为核心优先事项。除了提升现有人才的技能外，受访者降低内部风险的首要方法是采用技术来跟踪和量化可持续发展实践，这一排名比去年的第三位有所上升。 采用技术跟踪/量化可持续实践1 无论您处于哪个阶段，信息技术都是实现（可持续发展）转型和通过企业可持续发展实践创造价值