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第九版年度智能制造现状报告

机械设备 2024-01-01 - 罗克韦尔自动化棋落

核心观点与关键数据

智能制造现状: 面对通胀、能源成本上涨和技能短缺等挑战，制造商正通过采用智能制造技术提高效率。技术投资同比增长30%，其中23%的支出用于运营预算。
技术投资回报: 人工智能/机器学习被视为能带来最大业务成果的智能制造特性，其用例可显著提高投资回报率。云/SaaS和GenAI/因果关系人工智能位列投资回报最高的技术。
技能差距与劳动力: 94%的企业希望通过智能制造技术维持或增加员工队伍。技能差距仍是主要竞争力挑战，制造商计划通过技术填补技能缺口并保持质量。
数据管理: 只有44%的数据得到有效利用，数据管理和情景化应用能力是行业领导者与普通企业的主要差距。
可持续发展和ESG: 98%的企业制定了可持续发展/ESG政策，其中48%为全公司范围。能源管理和提高效率是推动政策实施的主要因素。
工厂车间应用: 大多数智能制造应用已实现于工厂车间流程，模块化、可扩展的解决方案成为主流。
主要挑战: 制造商面临的最大挑战包括工业4.0技能短缺、成本/费用问题、员工对变革的抵触、缺乏实施和优化技能等。
网络安全: 网络安全被列为雇主在2024年寻求的头号技能，并首次跻身前5大外部风险。OT和IT网络融合增加了安全风险。
变革管理: 帮助员工适应变革、进行培训以及保持敬业度是劳动力相关的首要障碍。
地区差异: 亚太地区在数字化转型加速方面表现突出，83%的受访者认为障碍正在加速转型。

研究结论

人工智能引领变革: 生成式人工智能（GenAI）正从愿景转向现实，成为技术投资的新焦点。人工智能/机器学习在提高质量、降低风险和推动业务成果方面发挥关键作用。
自动化与人才: 自动化水平将持续提升，人工智能/机器学习将成为解决劳动力短缺和技能差距的主要手段。
可持续发展和ESG: 可持续发展和ESG将成为风险降低的核心，制造商将通过技术跟踪和量化实践来实现目标。
长期复原力: 技术投资是推动长期复原力的关键，制造商将通过智能化实现竞争优势和可持续发展。
领导力平衡: 领导者需要在人员、流程和技术之间取得平衡，有效管理资源和评估业务与技术/人才的契合度。