智能制造：通过AI驱动转型创造价值的蓝图

© 2025 版权由 KPMG International 的一家或多家实体拥有。KPMG International 实体不向客户提供任何服务。版权所有。前言该领域在成熟度水平上也呈现出鲜明对比。智能工业正引领潜力巨大，但挑战也同样严峻。人工智能的采用仍然分散且以功能驱动。许多制造商在各自为政地部署人工智能——生产车间正在拥抱人工智能驱动的自动化和预测性维护，而后台职能仍然很大程度上未整合且缺乏自动化。这种脱节的方法限制了人工智能的全面潜力，阻碍了行业实现真正的全面转型。人工智能（AI）正在重塑制造业的方方面面。从设计到生产，从供应链到销售，以及劳动力管理，AI正在释放新的效率，并实现更智能、更敏捷的运营。它还在推动可持续性发展，帮助制造商减少浪费并优化能源使用。 充电，将人工智能深度嵌入其运营中。更多传统制造商仍在试验本地化的人工智能用例，犹豫是否进行全面的转型。与此同时，智能代理型人工智能，作为智能工具的下一个前沿，正在等待登场。通过启用自我优化的供应链、自主生产线以及跨业务职能的实时协调，智能代理型人工智能为真正智能的端到端制造模式铺平了道路。但要充分发挥其潜力，制造商应超越孤立的AI实施，并拥抱一种互联的企业范围方法。本报告探讨了制造业领导者如何利用人工智能作为变革的力量。未来属于那些认识到人工智能不再仅仅是自动化的人。它关乎自主性、智能、集成以及一种更有效的工作方式。 智能制造：通过人工智能驱动转型创造价值的蓝图 | 2乔纳森·吉尔要释放人工智能的全部潜力，制造企业应该超越孤立的应用案例，重新构想智能如何在整个企业中嵌入。这意味着将人工智能与战略价值流相结合，重塑文化以拥抱实验和敏捷性，并设计以信任、透明度和规模为目标。真正的机遇不仅在于更智能的运营，还在于创造一个更具连接性、适应性和价值驱动的生态系统。全球工业制造主管 KPMG国际 13© 2025 版权由 KPMG International 的一家或多家实体拥有。KPMG International 实体不向客户提供任何服务。版权所有。内容自主代理的变革性作用04引言02前言07研究結果06一瞥 192430智能制造：通过人工智能驱动的转型创造价值的蓝图 | 3第一阶段：用人工智能赋能制造团队第二阶段：将人工智能嵌入工作流程中构建智能制造组织36关键考虑因素34第三阶段：发展您的生态系统42KPMG：以经验引导您的AI转型 引言© 2025 版权由 KPMG International 的一家或多家实体拥有。KPMG International 实体不向客户提供任何服务。版权所有。对于工业制造商而言，工业4.0（第四次工业革命）要求更高的敏捷性和实时决策能力。人工智能已经成为一种必需品而非可选项，它能够实现预测性维护、智能自动化和数据驱动优化。然而，智能制造不仅仅是采用人工智能——它关乎转变工业生态系统，以释放人工智能的巨大价值，提升运营效率和韧性，并创造新的竞争优势。 智能制造：通过人工智能驱动的转型创造价值的蓝图 | 4KPMG希望了解工业制造商如何利用人工智能来降低成本和扩大收入。为了理解这一点，我们对来自八个国家的183名高级制造业人工智能领导者进行了调查。我们发现，该领域的AI领导者认识到拥抱人工智能不再是非选不可的，而是一项战略必要性——93%的人认为，完全整合人工智能的组织将比那些没有整合的组织获得显著的竞争优势。对于生产和供应链，人工智能实现了实时决策、预测分析和自我优化的工作流程。例如，人工智能可以结合外部和内部数据点，如客户消费模式和全球指数，以提供围绕成本优化的决策支持系统。智能工具通过快速识别漏洞，增强了需求预测、库存管理和物流。在劳动力中，人工智能和增强现实帮助员工培训最佳实践，同时自动化常规任务，支持预测性维护并实现动态调度。最后，在后台办公室，人工智能简化了财务、采购和人力资源职能——这些领域在传统制造业中仍基本未实现数字化。 相信全面整合人工智能的组织将比那些没有整合人工智能的组织获得显著的竞争优势 © 2025 版权由 KPMG International 的一家或多家实体拥有。KPMG International 实体不向客户提供任何服务。版权所有。• 调查工业制造业中人工智能领导者的发现，探索组织如何应对人工智能战略、投资和实施• 智能制造组织的特征及其构建方法，探讨区分AI准备就绪型制造商的因素。这份报告旨在为制造业决策者提供可操作的见解和战略建议，以应对人工智能采用的复杂性，尤其是随着工业5.0依靠多模型人工智能使这种集成对人类更加友好。通过在各个功能中整合人工智能，制造商可以释放企业范围内的价值，而不是将人工智能局限于孤立的应用场景。为了帮助工业领袖最大化人工智能的影响，本报告考察了：• 人工智能如何提高效率、增强敏捷性并推动制造业的可持续发展，同时解决数据碎片化、遗留系统和劳动力转型等挑战 智能制造：通过人工智能驱动的转型创造价值蓝图 | 5我们提供一种人工智能成熟度模型和框架，以帮助组织通过三个关键阶段发展：• 发展中的运营模式和生态体系迈向自主驱动的、支持端到端连接、自优化生产系统和跨企业AI决策的人工智能制造。• 在整个企业中嵌入人工智能将人工智能解决方案从生产扩展到供应链、采购和业务运营，以推动整体转型• 使员工能够并建立AI基础建立负责任人工智能采用所需的数据集成、治理和技能 93%74%72%74%45%96%36%一瞥 一瞥 一瞥© 2025 版权由 KPMG International 的一家或多家实体拥有。KPMG International 实体不向客户提供任何服务。版权所有。但是可持续性是一个关注的问题人工智能集成已经相当成熟77%说AI占他们总IT预算的10%以上经历过运营和效率提升计划在未来 12 个月内提高此值，71% 将提高 10% 以上打算使用人工智能来提高效率，77%用于驱动增长78%相信实现可持续性目标是比人工智能更重要的事情正在投入大量资金系统性地将人工智能融入产品和服务开发相信其行业内部采用人工智能的组织将比那些不采用的组织发展出竞争优势早期结果令人鼓舞在使用机器学习和72%的预测分析，67%在使用代理型人工智能已体验到财务改善，其中62%的人获得了高于10%的投资回报率 56%40%智能制造：通过人工智能驱动的转型创造价值蓝图 | 6风险正在被识别和管理65%要有结构化的方法来管理人工智能风险，并有全面的过程来识别、评估和减轻风险在实施人工智能时遇到数据挑战已经制定了计划来缓解实施人工智能技术带来的能源需求增加数据隐私(57%)以及合规性(44%)是主要关注领域在技能方面或对变革存在抵制的情况下正在经历劳动力问题；作为回应，80%的人已经投资了他们AI工具的知识和技能培训 85% © 2025 版权由 KPMG International 的一家或多家实体拥有。KPMG International 实体不向客户提供任何服务。版权所有。工业制造领域的AI领导者正为新时期的智能运营、自动化和创新奠定基础。凭借强大的投资、战略协同以及对劳动力准备的关注，制造商已为发挥AI的变革潜力做好了充分准备。然而，在技术进步与可持续性、风险管理以及市场不确定性之间取得平衡将是确保长期成功的关键。研究 findings 人工智能作为核心业务策略组件智能制造：通过人工智能驱动的转型创造价值蓝图 | 7云、本地和人工智能驱动的数据基础设施工业制造中的AI领导：一次变革性的转变敏捷和混合组织模型驱动AI成功该领域的AI领导者认识到，拥抱AI不再是一种选择，而是一种战略必要性——93%的人认为，全面整合AI的组织将比那些不整合AI的组织获得显著的竞争优势。虽然60%的企业主要以基于云的IT系统为主，但人工智能的采用仍然基于云和本地基础设施；事实上，84%的企业正在利用本地人工智能解决方案。有效管理和集成数据的能力也是一个优先事项，52%的企业实施了跨平台数据集成或智能数据织物，74%的企业大量使用人工智能赋能的数据平台。为了支持人工智能的应用，制造企业正在重新思考其组织结构。19%的企业采用了敏捷方法，其中团队是多功能的、适应性强的，并专注于特定的项目或目标，以确保快速迭代和交付。然而，50%的企业实施了一种混合模式，融合了多种方法（如职能型和敏捷型结构），以优化灵活性和效率。人工智能正迅速成为运营的组成部分：20%的制造商认为人工智能是所有部门的核心理念。此外，26%的企业已将人工智能嵌入其组织文化和运营中，并利用它来推动创新、创造新的商业模式和探索未开发的市场。 © 2025 版权由 KPMG International 的一家或多家实体拥有。KPMG International 实体不向客户提供任何服务。版权所有。制造业中的先进人工智能能力AI成熟度与发展方法该行业正经历着人工智能成熟度的提升，其中62%的企业已使用人工智能超过三年。开源人工智能工具在该生态系统中发挥着至关重要的作用，70%的企业对其进行了重大或广泛的使用。84%的企业正在积极开发内部人工智能解决方案，展现了针对行业特定挑战进行定制化人工智能创新的承诺。工业制造中的AI应用正在迅速扩张。74%的组织正在利用机器学习，而72%的组织正在利用预测分析。流程自动化也是一个关键焦点，67%的组织将AI与RPA集成。值得注意的是，67%的组织正在使用代理式AI，另外20%的 组织计划扩大其使用。对AI决策能力的信心很高：91%的组织可以放心让AI为特定流程进行端到端的自主决策。 来源：智能制造：通过人工智能驱动转型创造价值的蓝图，KPMG国际，2025智能制造：通过人工智能驱动的转型创造价值蓝图 | 8你们组织在使用业务AI方面获得了哪些好处？（最多5项） n=163表示其组织已通过使用人工智能实现以下收益的百分比更快、数据驱动的决策更少的商业风险，更高的监管合规性提高运营效率 和 成本降低改进数据分析与洞察提升客户体验加强网络安全和个人数据隐私收入/增长增加提升员工参与度和吸引人才的能力增强供应链管理优化财务规划与预测更好的支持可持续性和环境目标改进利益相关者管理研发新产品与服务在市场中获得竞争优势 投资趋势和预算优先级© 2025 版权由 KPMG International 的一家或多家实体拥有。KPMG International 实体不向客户提供任何服务。版权所有。人工智能对关键业务功能的影响人工智能实施中的挑战据77%的业界领袖称，AI的采用对研发和IT职能产生了最大影响。然而，其影响贯穿整个价值链，有70%的人指出，随着AI嵌入到核心业务职能中，运营得到了显著改善。采用人工智能并非没有挑战。56%的制造商在实施人工智能解决方案时面临过数据相关的问题，而40%的人报告了劳动力方面的挑战，包括技能差距和变革阻力。人工智能投资正在加速，36%的制造商将超过其总IT预算的10%分配给人工智能。展望未来，77%计划在未来一年增加人工智能投资，其中71%预计增长将超过10%。这些投资的主要目标很明确：72%旨在提高效率，其中52%专注于流程自动化，77%利用人工智能推动业务增长。 衡量AI的商业影响管理AI风险，确保负责任的AI部署随着人工智能在运营中发挥更核心的作用，风险管理已成为优先事项。65%的制造商对人工智能风险管理采取了结构化方法，重点关注数据隐私（57%）和监管合规（44%）等领域的风险。主动的风险管理确保人工智能的采用保持负责任、安全，并与行业标准保持一致。人工智能采用的好处已经显现。96%的组织报告了运营和效率提升，而45%的组织经历了可衡量的财务改善。投资回报率（ROI）是一个关键指标，62%的组织实现了超过10%的ROI，而31%的组织预计在未来12个月内人工智能投资将获得超过30%的回报。 智能制造：通过人工智能驱动的转型创造价值蓝图 | 9 许多制造商在实施人工智能解决方案时都面临数据相关问题 © 2025 版权由 KPMG International