第10版年度智能制造现状报告

汽车行业智能制造现状总结

外部与内部挑战

• 外部障碍：通货膨胀、经济增长不确定性、人员竞争、消费者需求与法规要求是主要挑战，其中对劳动力的担忧增加，对网络安全的关注下降。
• 内部制约因素：技术部署与集成、吸引合适技能的员工、内部预算限制是主要制约因素。

技术投资趋势

• 投资驱动因素：62%的受访者认为长期业务影响是主要驱动因素，其次是扩张或产能增加（58%）。
• 重点布局领域：人员发展、变革管理规范化、智能制造技术、人工智能采用。
• 技术投资优先级：人工智能、生产监控、网络安全领域投入持续加大，成本削减是首要目标，但初期投资门槛高（41%受访者将成本列为主要障碍）。

人工智能应用

• 风险认知：汽车行业领军企业认为采用人工智能的风险较低（自2023年起看法上升10%）。
• 核心应用场景：质量控制（56%）、过程优化（45%）、机器人技术（45%）。
• 应用优势：汽车行业在质量控制（56%对比50%）和机器人技术（应用前三甲）方面应用比例显著高于其他行业。
• 数据利用：汽车行业数据有效利用率（37%利用超过50%的数据）低于总体平均水平（9%有效利用75%以上），但差距逐步缩小。

人员技能转型

• 技能需求：人工智能等新兴技术知识、沟通和团队协作、分析性思维、灵活性/适应性是关键技能。
• 首要挑战：变革管理（37%）、留住员工（33%）、熟练工人成本上涨（36%）、难以找到新员工（31%）。
• 人才策略：加大自动化投资、创建/扩展实习计划、将工作外包等。

未来技术趋势

• 生成式/因果关系人工智能：汽车及轮胎制造商计划投资比例（34%）高于行业平均水平（31%）。
• 其他计划投资技术：数字主线（43%）、机器人过程自动化（39%）、数字孪生体（39%）、可穿戴设备（36%）。
• 未来核心挑战：识别并落地新技术（38%）、变革阻力（35%）、人员与资源的高效管理（35%）、业务需求与人才匹配度评估（30%）。
• 发展关键路径：赋能人机协作的技术组合、扩大员工培训体系、规范化变革管理方案。