推动制造业智能化转型

核心观点与关键数据

• 首要技术应用场景：81%的受访制造企业领导者将数据与分析（D&A）赋能流程优化列为首要技术应用场景，其次是物联网（IoT）技术赋能预测性维护。
• 应用成熟度：D&A赋能流程优化展现出最高应用成熟度，72%进入部署或完成落地阶段；物联网赋能预测性维护紧随其后。
• 战略价值与部署率：D&A赋能可持续发展追踪与自动导引车（AGV）技术赋能运营优化的当前部署率相对较低（分别为64%与57%），但其战略价值显著提升。
• 最高部署率：D&A技术赋能流程优化（72%）和物联网技术赋能预测性维护（71%）是部署最为广泛的应用场景；聊天机器人赋能客户服务与支持位列第三（69%）。
• 部署不足：区块链技术赋能产品与资产溯源虽有前期部署，但当前部署率仅为23%，且多数企业无近期实施规划，主要阻碍因素包括技术能力缺失、行业集成标准空白及低成本替代方案普及。
• 关键突破领域：可持续发展追踪（D&A技术赋能）和运营优化（先进机器人/AGV技术赋能）具有高战略价值但部署不足，需加大投资并加速落地。

研究结论与建议

• 数据与分析基础：数据与分析已成为几乎所有技术决策的基础支撑，因制造商生成海量数据、物联网提升OT数据易得性，以及数据作为AI和生成式AI技术基础要素的重要性日益凸显。
• CIO建议：
  • 强化技术投资决策，重点评估D&A与预测性维护领域的业务案例，并与同行业对标。
  • 优先投资“高战略价值”、“高部署率”的技术解决方案（如D&A赋能流程优化、物联网赋能预测性维护），驱动卓越业务运营。
  • 针对“高战略价值”、“低部署率”的技术（如可持续发展追踪、AGV赋能运营优化），需深入评估可行性、设定合理时间表、调配资源并争取管理层支持。
• 行动方向：制造企业领导者需制定清晰的技术应用路线图，锁定最关键业务目标，并通过评估自身IT组织成熟度与行业对标，明确投资重点。