2025年度第十届智能制造现状报告

全球制造商分享他们围绕如何的优先事项、担忧和下一步行动。人工智能驱动的智能制造将会创造新的机遇——以及新的风险。了解投资趋势的动向，以应对内部和外部因素，并最终提高质量，创造可持续增长。 在不确定性中蓬勃发展 智能制造与新兴技术如何构建韧性并塑造未来 通过转型进行引领需要创新和韧性。随着工业企业应对复杂多变的环境，技术进步正在创造提高速度、生产力和敏捷性的新机遇。在今年的智能制造行业报告（State of Smart Manufacturing Report）中，全球领导者们指出我们正处于一个重要转折点——人与技术的综合潜力将塑造我们的未来。 在未来12个月内，人工智能和机器学习将塑造质量控制、网络安全和流程优化，确保我们能够充分利用准确、及时的数据。 本报告包含的见解旨在帮助您在这个不断发展的环境中做出决策——并帮助我们所有人实现这样一个愿景：在一个技术帮助人们充分发挥潜能的世界里。 工业转型正在加速，56%的制造商正在试点智能制造，20%已大规模应用，20%计划未来投资。其他趋势包括： 凭借知识与革新，我们可以更自信地迈向未来，简化复杂性，构建更具韧性、敏捷性和可持续性的公司。 1412生成式和因果式AI投资的增长 提高效率驱动的可持续性努力 布莱克·穆雷 董事长兼首席执行官，罗克韦尔自动化 5领导者分析能力和AI能力重要性的提升 目录 14网络安全风险持续上升 执行摘要 洞察 人工智能被视为解决劳动力短缺、技能差距、质量控制和应对外部压力的潜在方案。受访者还指出，实施这项技术带来了内部挑战。人们认识到人工智能的潜力，并已成功将其用于质量保证，但仍在寻找缓解劳动力短缺和技能差距等压力的方法。 41% 介绍人工智能/机器学习技术+提高自动化填充技能差距和劳动力短缺 34%名字通货膨胀+经济增长as the增长的最大外部障碍在未来12个月内 一个承受压力的行业转向智能技术。 受访者将通货膨胀和缓慢的经济增长视为未来12个月对其组织增长的主要外部障碍。由于地缘政治和供应链问题，制造商面临巨大的压力，需要快速适应，许多厂商正转向智能制造技术来应对这些挑战。 83% 识别分析性思维+沟通/团队合作作为最重要的因素当招募下一代 虽然技能差距和劳动力短缺仍然是主要的商业挑战，但今年的报告数据显示，向智能制造解决方案的转变与招聘减少没有关联。受访者反而断言他们的组织计划雇佣更多具有技术技能的人才，并对现有员工进行再培训。 执行摘要 洞察 网络安全风险是主要且持续存在的障碍，也是未来招聘和使用场景中的关键技能，并在未来12个月内成长的主要障碍中排名第三。超过三分之一的受访者将加强信息技术（IT）/运营技术（OT）架构安全作为他们未来五年实现积极业务成果计划的一部分。 网络安全是内部和外部风险。 网络安全跳转到#2对外风险 55%声明提高效率是一项追求可持续性的关键驱动因素 -较上次调查上升13% 质量是当前实用的AI用例，也是业务运营和战略的关键。一半受访者计划在未来12个月内使用人工智能/机器学习来支持质量控制，而38%的人将使用从当前来源收集的数据来推动产品质量监控和改进。在全球范围内，43%的受访者表示产品质量/安全对其可持续性计划最为重要。 质量仍然是人工智能用例的前沿。 介绍 地域分割 全球1,500多名制造业领导者为今年的《智能制造发展报告》做出了贡献。调查揭示，在压力之下，该行业正转向智能技术。随着全球风险，包括关税和供应链中断，制造商面临着极大的压力来快速适应。在目前尚未采用智能制造的受访者中，69%计划在未来12个月内进行投资。 重点行业调查 这些只是通过来自17个顶尖制造国家的1560名决策者的反馈所获得的重要见解之一。这些受访者中超过一半（58%）就职于年营收超过10亿美元的公司。 This report from罗克韦尔自动化，与萨皮奥研究, 包括开始你旅程的计划与研究成果一起，帮助您将见解转化为行动。 增长仍然是一项挑战。了解原因。 虽然成本改善将能源推出了首要关注点，但网络安全风险、竞争和劳动力挑战与通胀和经济增长一道，构成了未来12个月内增长面临的主要挑战。 障碍：什么排在榜首？ The主要内部因素阻碍组织超越其竞争对手的因素仍然存在一致. 网络安全去年位列外部风险前五，今年跃升至第二位。随着人工智能的持续扩张，网络攻击的机会也在增加。随着数字和物理基础设施日益互联，人们对IT/OT网络风险的意识也在增强。 连续第三年通货膨胀是最大的外部障碍. 在所有工作角色中，对最大的内部障碍已经改变. 各地区的挑战有所不同，但前五大关注点是： 是最大的担忧 供应链中断 对于四分之一的受访者来说，采矿业和制药业感受到了最大的压力。企业越来越专注于本土化和近岸化运营，以将生产更贴近客户，解决持续的供应链挑战，并缓解全球贸易波动的影响。新兴技术和智能制造将是实现更灵活和敏捷运营的关键，从而改进依赖速度的市场物流和竞争力。 劳动力问题持续在增长的外部和内部障碍排名前五。同样令人担忧的是内部部署和整合新技术的能力。调查结果突出了人与智能技术之间关系的重要性。超过一半的受访者计划重新分配现有员工到新角色或不同角色，这表明可持续的成功取决于能够演变的劳动力，因为培训推动了组织的弹性和增长。 人工智能在智能制造中的演变作用 与之前的调查结果相比，更多组织计划在未来12个月内使用人工智能/机器学习进行网络安全，突出了先进技术不断发展的作用。加强网络安全措施.Ai/ml 也即将供应链管理转型三分之一受访者计划使用它们来管理其供应链。 减产。制造商需要结合从边缘到云的自动化、人工智能和安全架构的解决方案，以优化运营并减少网络、合规和运营风险的风险敞口，同时建立所需的弹性，以便在充满信心的状态下应对不确定性。 • 23% 的组织缺乏超越竞争对手的技术。 • 在未来12个月内，部署和集成新技术（21%）以及平衡质量与盈利能力（21%）是增长的最大内部障碍。 许多人发现，成功的人工智能始于正确的根基——具有原生人工智能的产品以及具备战略、用例优先级排序、数据架构、实施和可扩展性能力的专业服务团队。 • 50%的受访者计划在未来12个月内使用人工智能/机器学习来支持质量控制。 尽管受访者使用多种方法来解决劳动力短缺和技能差距问题，但将引入人工智能和自动化作为其战略的一部分是最常被提及的（各占41%）。 今天的智能制造始于对人工智能的智能投资 一个面临压力的行业转向智能技术 动态市场条件、内部和外部障碍以及利润压力正推动组织在整个供应链中寻求更智能、更优化的运营。 数据驱动成功 38% 虽然受访者收集的数据比以往任何时候都多，但不足一半（44%） 将使用收集的数据来驱动网络安全防护 所收集的数据得到有效利用。这表明数据收集能力与利用这些数据做出决策和改进运营的能力之间存在差距。 28%的组织正在积极评估关键供应商，作为对外部风险的回应，这迫使组织重新评估采购、定价和总体成本。 组织也正在使用收集的数据来增强安全性和运营弹性；37%的人正在使用来自技术、流程和设备的数据进行网络安全保护，而29%的人正在使用这些分析来监控供应链风险。 绝大多数制造商（81%）表示，他们面临的障碍——无论是组织内部还是外部——都在加速数字化转型。这一比例在巴西、印度、日本和中东地区超过90%。墨西哥、西班牙和英国在障碍方面出现了显著增加。 工业企业迫切希望找到人工智能的应用 云/SaaS和人工智能始终排名前两位技术投资，网络安全和质量位列前四位。云/SaaS和人工智能已证明其在提供智能制造能力方面的价值，能推动业务成果，网络和QMS的出现则标志着韧性和可靠性作为ROI关键贡献者的转变。 智能制造需要更多技术人才，而不是更少 制造商再次称，缺乏熟练劳动力是他们难以超越竞争对手的首要原因，其中41%正在引入人工智能/机器学习技术并提高自动化水平，以填补技能差距和解决劳动力短缺问题。 83% 受访者说分析性思维 + 沟通 / 团队合作 是招募下一代时最重要的技能 各收入水平的组织都在寻求采用智能技术并提升现有员工的技能，以增强其劳动力、弥补技能差距，并应对员工流失的背景以维持质量。到2025年，全球47%的受访者表示，在他们的组织中应用人工智能是一项“极其”重要的技能，比2024年增加了10%。 智能制造技术转型正在增加对人工智能和网络安全能力人才的需求，制造商将人工智能称为对劳动力挑战影响最大的技术。投资技术使决策者能够将熟练工人转移到附加值更高的任务，从而提高生产/生产力。 流程优化是未来12个月AI/ML三大计划用途之一。制造业决策者认为这些技术将在2027年前通过减少手动任务、允许集中精力价值增值活动来发挥关键作用。 通过增加智能制造技术的使用，48%的人预计将工人重新分配到不同的角色或雇佣更多工人。可持续的成功取决于能够发展的员工队伍，使持续培训不仅是支持职能，更是组织韧性和发展的驱动力。 将阻力转化为韧性 不断变化的全球格局以及快速发展的技术（如AI/ML）可能会带来颠覆性的影响。 领导者可以通过以下方式解决技术影响和人们对变革的反应： • 通过关注用例来解密这项技术提升人们的工作。 • 将技术与有意义的结果联系起来和提升决策能力。 网络安全风险持续上升 网络安全跃升至增长的外部障碍列表第二位 根据Black Kite发布的一项研究，制造业占勒索软件攻击的21%，使制造实体面临显著高风险，使得" 年,并且是一个关键的智能技术应用案例，展示了随着世界日益互联，网络安全正变得更加复杂。 让它们遭受勒索软件攻击的可能性比其他设备高出三倍以上。 网络安全将与智能制造优先事项更加紧密地交织在一起。 DarkReading.com 现在是一项关键的业务能力，而不仅仅是技术能力。 • 49%计划使用AI/ML进行网络安全（较2024年的40%有所上升） 因为制造商正在寻找人员与技术相结合的方式来提升其安全态势，网络安全在所需员工技能中占据着重要地位。在未来五年里，至关重要的劳动力技能将是人工智能知识and网络安全，和强大的问题解决能力以及批判性思维能力。 • 38%正在利用数据来保护网络安全（较2024年的31%有所上升） 同时，网络安全技能和标准在招聘中的优先级正在提高，有47%的人认为它们非常重要（从2024年的40%上升），这进一步强化了安全 质量仍然是AI用例的前沿 尽管制造业中关于人工智能的讨论大多集中在诸如弥合技能差距等议题上，受访者一致的共识是质量是人工智能一个至关重要的应用场景。质量是企业运营和战略的关键，一半的受访者计划在未来12个月内实施人工智能用于这一应用场景。 调查受访者已经认识到人工智能在质量用例中的潜在价值——它在2024年被列为首选答案，占比45%。在过去的一年里，其领先地位始终稳固。随着制造商面对更大的不确定性并适应快速变化的环境，用于提升质量的应用可能有助于组织在以往可能已经下降的标准条件下维持产品标准。 品质与可持续性 组织的关键属性可持续性项目 超过一半（55%）声明提高效率是追求更好可持续性的首要原因比上次调查增加了14%。产品质量/安全（43%）and能源管理（42%）是影响组织可持续性计划的最重要因素——这两个领域都显著增加了（分别增长了10%和7%）与上次调查相比。 动量。尽管存在障碍，行业展望更智能的未来。 到2027年，组织认为人工智能将在帮助企业降低成本和时间节省、以及创造效率并简化流程方面发挥关键作用。 95% 要么已经投资了，要么计划投资人工智能/机器学习和生成式人工智能或因果 人工智能在未来五年 今年的成绩突显人工智能在质量控制、网络安全和流程优化中的作用显著增加。未来12个月内，将更多组织计划使用人工智能/机器学习用于网络安全，而不是上次调查中，突出了先进技术在增强网络安全措施中的不断演变的作