當(dāng)今世界，技術(shù)已無縫融入各個(gè)行業(yè)，制造業(yè)也不例外。全面數(shù)字化的旅程并不是遙遠(yuǎn)的未來，它目前正在展開，正在改變各種規(guī)模的企業(yè)。隨著組織踏上這一變革之旅，重點(diǎn)從單純的技術(shù)投資轉(zhuǎn)變?yōu)閮?yōu)化這些數(shù)字進(jìn)步并從中獲利。

近年來，全球制造業(yè)發(fā)生了翻天覆地的變化。這一轉(zhuǎn)變的動力源于疫情帶來的挑戰(zhàn)，迫使全球商業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)對供應(yīng)鏈的意外中斷。在這些艱巨的考驗(yàn)中，技術(shù)不再只是一種工具，而是一種工具。它演變成一條生命線，在逆境中提供恢復(fù)力和適應(yīng)性。

我們正處于數(shù)字制造新時(shí)代的開端。制造商正在擁抱這一轉(zhuǎn)變，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察力推動自己實(shí)現(xiàn)可持續(xù)且高效的制造實(shí)踐。

為了抓住機(jī)遇并擁抱智能制造，制造商必須制定明確的IT戰(zhàn)略，從而提高彈性水平。2023年是變革性的一年，其標(biāo)志是人工智能、數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算、邊緣計(jì)算等技術(shù)的廣泛和加速采用。這些技術(shù)促進(jìn)了“從源頭”的自動化，從而提高了效率，減少了對集中式服務(wù)器的依賴。

2024年數(shù)字化制造趨勢

2024年數(shù)字化制造趨勢突出了三個(gè)關(guān)鍵支柱：連接性、智能自動化以及可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)管理和分析。在這些領(lǐng)域中，一系列技術(shù)有望重塑制造業(yè)，包括物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、高級分析、人工智能驅(qū)動的自動化和可擴(kuò)展的云基礎(chǔ)設(shè)施。

在這些領(lǐng)域中，各種各樣的技術(shù)被用來重塑制造業(yè)。該范圍包括提供實(shí)時(shí)監(jiān)控的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、預(yù)測維護(hù)需求的高級分析、優(yōu)化生產(chǎn)流程的人工智能驅(qū)動的自動化以及支持不斷增長的數(shù)據(jù)需求的可擴(kuò)展云基礎(chǔ)設(shè)施。

制造商要想在快速的工業(yè)發(fā)展中取得成功，不僅必須觀察這些趨勢，還必須主動將其融入到自己的運(yùn)營中。

趨勢一：智能工廠重塑車間

智能工廠代表了制造業(yè)的重大轉(zhuǎn)變，引入了高度先進(jìn)的自動化設(shè)施，徹底改變了傳統(tǒng)操作。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)、人工智能(AI)、自動化和數(shù)字孿生等關(guān)鍵技術(shù)，在這一轉(zhuǎn)型中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。預(yù)測顯示，到2032年，全球智能工廠市場有望達(dá)到約3219.8億美元，2023年至2032年復(fù)合年增長率為9.52%。

智能工廠通過集成互連設(shè)備、智能傳感器和實(shí)時(shí)分析來提高效率并改進(jìn)生產(chǎn)流程。這些創(chuàng)新已在能源、電力、汽車、石油和天然氣、電子和半導(dǎo)體等多個(gè)行業(yè)得到應(yīng)用。

數(shù)字孿生技術(shù)的出現(xiàn)

尖端技術(shù)的進(jìn)步正在推動制造業(yè)中數(shù)字孿生技術(shù)的崛起，建立物理過程的數(shù)字復(fù)制品以促進(jìn)明智的決策。一個(gè)值得注意的例子是福特通過數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)施人工智能驅(qū)動的預(yù)測性維護(hù)。福特為每種車型開發(fā)獨(dú)特的數(shù)字孿生，涵蓋從概念到運(yùn)營的各個(gè)生產(chǎn)階段。這些數(shù)字模型擴(kuò)展到制造程序、生產(chǎn)設(shè)施和整體客戶體驗(yàn)。福特的數(shù)字孿生可以精確識別能源損失，識別節(jié)能領(lǐng)域，并提高生產(chǎn)線的整體性能。數(shù)字孿生的日益普及在預(yù)測中顯而易見，預(yù)計(jì)到2027年市場規(guī)模將達(dá)到735億美元。

AI/ML在制造業(yè)中的關(guān)鍵作用

人工智能的戰(zhàn)略利用使制造商能夠系統(tǒng)地分析廣泛的數(shù)據(jù)集、識別模式并做出明智的決策。在供應(yīng)鏈領(lǐng)域，人工智能在預(yù)測分析、增強(qiáng)庫存管理、微調(diào)需求預(yù)測和簡化物流方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。亞馬遜等企業(yè)就是例證，它們采用人工智能驅(qū)動的算法來加速交付，有效地縮小了產(chǎn)品與客戶之間的差距。

正如中國著名消費(fèi)電子和家用電器制造商海爾集團(tuán)所解釋的那樣，人工智能的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了供應(yīng)鏈。該集團(tuán)已將人工智能無縫地融入智能工廠框架內(nèi)的制造流程中。這種集成提升了各個(gè)方面，包括質(zhì)量檢測、機(jī)器協(xié)作、材料運(yùn)輸、維護(hù)、安全和能源管理。海爾集團(tuán)的案例凸顯了人工智能在當(dāng)代制造業(yè)中的多樣化應(yīng)用，展示了其在提高各行業(yè)運(yùn)營和效率方面的潛力。人工智能的發(fā)展軌跡表明，生成式人工智能將在未來幾年發(fā)揮核心作用。

值得注意的是，如果不承認(rèn)機(jī)器學(xué)習(xí)（質(zhì)量控制預(yù)測分析的關(guān)鍵組成部分），圍繞人工智能的討論將是不完整的。機(jī)器學(xué)習(xí)算法在旨在提高產(chǎn)品質(zhì)量和優(yōu)化制造流程的主動措施中發(fā)揮著重要作用。值得注意的是，三分之二的制造公司將大量收入節(jié)省或創(chuàng)收歸功于高級分析和機(jī)器學(xué)習(xí)。

顯著的范式轉(zhuǎn)變

此外，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)和虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)等技術(shù)為制造引入了沉浸式維度。它們使用戶能夠通過來自任何地點(diǎn)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來增強(qiáng)他們的感官，確保始終持續(xù)、準(zhǔn)確地了解工廠的狀態(tài)。此外，Web3.0的發(fā)展通過人工智能、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析等先進(jìn)技術(shù)增強(qiáng)了機(jī)器交互性。這使得機(jī)器能夠以類似于人類的方式理解信息，采用語言理解技術(shù)并利用語義網(wǎng)。

在制造領(lǐng)域，隨著協(xié)作機(jī)器人（Cobot）的出現(xiàn)，一場獨(dú)特的范式轉(zhuǎn)變正在展開。這些人力機(jī)器人與人類一起工作，通過提供力量、動力、精度和有價(jià)值的數(shù)據(jù)來提高效率。重要的是，人工智能技術(shù)的集成促進(jìn)了編程的簡便性和快速學(xué)習(xí)，代表著制造領(lǐng)域的重大飛躍。

趨勢二：利用區(qū)塊鏈應(yīng)對供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)

區(qū)塊鏈技術(shù)成為解決數(shù)字制造供應(yīng)鏈中挑戰(zhàn)的真正變革性工具，特別是在提高透明度和安全性方面。通過建立防篡改的交易記錄，區(qū)塊鏈在供應(yīng)鏈中的集成使制造商，能夠在從原材料到成品的整個(gè)生命周期中仔細(xì)追蹤產(chǎn)品。這種有彈性且不可更改的賬本系統(tǒng)是真實(shí)性和數(shù)據(jù)完整性的保證。

供應(yīng)鏈

區(qū)塊鏈技術(shù)還為制造商提供了優(yōu)化運(yùn)營、增強(qiáng)供應(yīng)鏈可見性以及精確跟蹤資產(chǎn)的機(jī)會。一個(gè)說明性的例子是零售巨頭沃爾瑪，戰(zhàn)略性地采用區(qū)塊鏈技術(shù)來監(jiān)督其綠葉蔬菜供應(yīng)商。目的是確保產(chǎn)品安全并加快索賠過程中提供證據(jù)的過程。該系統(tǒng)從播種開始，精心收集果嶺旅程每個(gè)階段的數(shù)據(jù)。即使在蔬菜到達(dá)貨架后，沃爾瑪仍繼續(xù)向該平臺提供數(shù)據(jù)，展示了對其供應(yīng)鏈透明度和問責(zé)制的承諾。

目前，24%的工業(yè)制造CEO要么處于探索階段，要么正在積極實(shí)施這一變革性技術(shù)。隨著網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)隱私的重要性不斷增強(qiáng)，受到正在進(jìn)行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的直接影響，區(qū)塊鏈應(yīng)用在制造業(yè)中的普及預(yù)計(jì)很快就會上升。

在未來2至10年內(nèi)，多項(xiàng)未來技術(shù)將對制造業(yè)的未來產(chǎn)生重大影響。其中包括智能過程自動化、協(xié)作機(jī)器人、自主移動機(jī)器人、AR/VR/MR/元宇宙、Web3.0和知識工程、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算、智能邊緣、量子計(jì)算、4D打印、6G和c頻段、零信任安全、彈性和自愈系統(tǒng)、自診斷系統(tǒng)和全同態(tài)加密。

克服數(shù)字化制造的障礙

擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型給制造商帶來了一系列挑戰(zhàn)。例如，對傳統(tǒng)系統(tǒng)進(jìn)行現(xiàn)代化改造需要大量投資，包括硬件升級和數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)化。多樣化數(shù)據(jù)源的有效管理需要強(qiáng)大的策略和先進(jìn)的分析。網(wǎng)絡(luò)安全成為一個(gè)至關(guān)重要的問題，需要多層防御并遵守隱私法規(guī)。最后，解決技能差距并克服勞動力變革的阻力需要有針對性的培訓(xùn)計(jì)劃、清晰的溝通和利益相關(guān)者的參與，以確保數(shù)字化的成功采用。

無限的機(jī)會

2024年，制造業(yè)正處于顯著轉(zhuǎn)型的邊緣，業(yè)務(wù)的動態(tài)挑戰(zhàn)與尖端技術(shù)的融合相遇。此次合并將以前所未有的方式徹底改變效率并激發(fā)創(chuàng)新。此外，供應(yīng)鏈的復(fù)雜性將不僅僅是障礙；它們將成為變革的關(guān)鍵催化劑，從根本上塑造制造業(yè)的未來。

對于制造商來說，理解這些轉(zhuǎn)變至關(guān)重要。這些變化不僅僅是對現(xiàn)有流程的微小調(diào)整；它們標(biāo)志著范式轉(zhuǎn)變，標(biāo)志著制造執(zhí)行和戰(zhàn)略新時(shí)代的到來。它不僅僅是適應(yīng)；它涉及對2024年及以后的制造精神進(jìn)行徹底的重新構(gòu)想。

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