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1、第九版年度智能制造现状报告第九版年度 智能制造现状报告全球制造商如何利用新兴技术来最大限度地发挥劳动力潜力、降低风险、提高质量和实现可持续增长 第九版年度智能制造现状报告欢迎阅读罗克韦尔自动化的 2024 年智能制造现状报告。罗克韦尔自动化与我们的客户和合作伙伴一起,正在创造工业运营的未来。120年来,技术固然发生了变化,但我们的方法在世界各地和不同行业一再得到验证。在今年的 智能制造现状报告 中,我们探讨了当前的颠覆因素,包括工业人工智能等新兴技术,以及它们缓解制造商面临的最大挑战的潜力。我们采用独特的以人为本的方法来实现自动化;制胜法宝是员工受到激励、参与并精心应用相关技术。随着技术应用的
2、迅速加快,这一点变得更加重要,首先是疫情的需要,其次是提高复原力的需要,最后供应链短缺也凸显了这一点。复原力包括能够应对未来的这些短缺、应对普遍存在的熟练劳动力短缺以及创造更具可持续性的商业模式。我们的调查结果反映了这些观点。我们很高兴与您分享这些结果,并希望这份全球基准报告能为2024年的成功决策提供指导,推动积极的业务成果,从而实现竞争优势、盈利增长和可持续发展的未来。94%的企业希望通过采用智能制造技术来维持或增加员工队伍95%的企业正在使用或评估智能制造技术,高于2023年的84%98%的企业制定了可持续发展/ESG 政策,其中近一半的企业制定了全公司范围的正式政策创造工业运营的未来首
3、席执行官兼董事长致函祝愿2024年取得丰硕成果和圆满成功,罗克韦尔自动化 董事长兼首席执行官 Blake Moret:02主要报告 结果第九版年度智能制造现状报告执行摘要04采取措施30概述05人口统计/企业统计结构34智能制造的现状0715行业障碍和前景技术投资增长30%人工智能用例可带来成果,提高投资回报率技能差距会降低竞争力需要更好的数据管理来推动人工智能发展并增强团队能力可持续发展和ESG政策日益受到能源问题的推动工厂车间流程实现了大多数智能制造应用制造商面临的最大挑战智能制造的未来状态23利用人工智能的竞争自动化对成功至关重要可持续发展和ESG是风险降低的核心技术投资可推动企业的长期
4、复原力人工智能将提高质量并降低风险领导者将在人员、流程和技术之间取得平衡目录:08:09:10:11:12:13:14:16:17:18:19:20:21:22:24:25:26:27:28:29:03第九版年度智能制造现状报告工业4.0技能短缺质量是智能制造的第一要务对网络安全的关注日益增强员工正在应对重大变革提高效率是追求可持续发展和ESG的主要原因数据划分逆境将加速转型第九版年度智能制造现状报告执行摘要工业 GenAI 革命:从愿景转向现实新兴技术引领行业变革不断上升的网络威胁以及对风险和复原力行动的影响在过去的十二个月里,生成式人工智能(GenAI)在技术优先级排行榜上一路飙升,对嵌入
5、这一变革性技术的工业应用产生了强烈的需求。为了补充和扩大劳动力,协作机器人、自主移动机器人(AMR)、自动导引车(AGV)和可穿戴设备都将在2024年技术投资的新领域中占据突出地位。OT和IT之间的界限不断模糊,数字和物理运营之间的联系日益紧密。这就更需要提高网络安全意识并采取行动,以降低漏洞或攻击带来的风险。:0483%的企业预计在2024 年在其运营中使用 GenAI94%的企业希望通过采用智能制造技术来维持或增加员工队伍81%的企业计划在 2024 年底前使用可穿戴技术2024年,变革管理是与劳动力相关的首要障碍网络安全被列为雇主在 2024 年寻求的头号技能GenAI在投资回报方面排名
6、第二,仅次于云/SaaSGenAI是未来12个月内技术投资的头号新领域网络安全预计是在未来三年内受到人工智能影响最大的第二大问题,仅次于质量网络安全首次跻身前5大外部风险,总体排名第三人工智能劳动力网络安全第九版年度智能制造现状报告在决策过程中提供意见12%概述“智能制造是指对工厂内部和整个价值链中的业务、物理和数字流程进行智能、实时的协调和优化。资源和流程自动化、集成化、受监控,并根据所有可用的信息尽可能实时地进行持续评估。”什么是 智能制造?国际制造执行系统协会全球1,500多家制造商为今年的 智能制造现状报告 做出了贡献。该调查显示情况乐观,因为面对不断变化的经济形势、劳动力短缺、技能缺
7、口和网络安全问题,先进的工业运营技术带来的成果提供了希望。第九版年度制造现状报告是迄今为止最大的报告。来自17 个顶级制造国家的1,567 名决策者参与其中,其中近三分之二(64%)为收入超过 10 亿美元的公司工作。该报告由罗克韦尔自动化公司与Sapio Research联合发布,包括一份采用行动计划,其将与研究结果一起帮助您将洞察力转化为行动。请参阅我们在整个报告中使用的 AI 相关术语表。查看所有调查人口统计资料:05北美洲拉丁美洲欧洲、中东和非洲地区亚太地区接受调查的主要行业地理分割受访者角色 27%高科技、电子器件、半导体12%金属、金属制造商、金属成型商10%CPG(食品和饮料、家
8、庭和个人护理)12%汽车和轮胎行业,汽车行业各级供应商,电动汽车,电池17个国家/地区54%主要决策者分担决策责任34%第九版年度智能制造现状报告智能制造技术有哪些示例?制造执行系统(MES)跟踪并记录原材料向成品的转化,提供实时生产管理,以推动整个企业的合规性、质量和效率。分布式控制系统(DCS)使用分散元件来控制分散系统,例如自动化工业过程或大型基础设施系统。质量管理系统(QMS)对质量文档、过程和测量进行标准化和自动化。供应链规划(SCP)将来自多个部门的数据组合在一起,以同步需求和供应预测,从而提高库存准确性和生产管理。计算机化维护管理系统(CMMS)可帮助组织在同一位置跟踪和管理其设
9、施、设备和其他资产的维护和维修活动。企业资源规划(ERP)可跨业务管理和相关职能部门实现前台和后台流程的自动化。资产性能管理(APM)通过仪表板将过程、操作和机器级数据相结合,以监控机器和工厂的运行状况。机器人技术可加速自主/半自主操作,有助于提高系统的智能性、直观性和灵活性。生产物流通过制造运营及自动移动机器人(AMR)提供协调、敏捷、零接触的物料流。设计和可视化 工具将原始想法转化为直观的人机界面和沉浸式虚拟现实仿真,以实现更智能、更快的生产。工业控制系统可在运营的每个阶段 改善过程和生产质量,并提供无缝数据交换。电源控制推动有价值的过程和诊断数据的持续流动,为设计环境、可视化系统和信息软
10、件提供信息。分析利用数据来解决制造瓶颈,优化输出和质量,并提供新的见解,充分利用工业人工智能的力量。智能设备是自我和系统感知型资产,用于获取、处理和监控运营数据。生产监控提供与工厂车间的机器的无缝连接,提供透明、实时的运营KPI,如整体设备效率(OEE)。工业运营:06第九版年度智能制造现状报告智能 制造 的现状制造商报告称,在通胀压力、能源价格高企和技能人才持续短缺的情况下,经营环境十分严峻。从会议室到工厂车间,整个企业都在不断提高效率。:07第九版年度智能制造现状报告第九版年度智能制造现状报告行业障碍和前景:08:智能制造的现状:12345问题:您认为贵组织在2024日历年实现增长的最大外
11、部障碍是什么?选择所有适用项。基数:1567问题:您认为贵组织在2023日历年实现增长的最大外部障碍是什么?选择前5。基数:1353外部障碍原材料/微芯片短缺/价格通胀熟练工人的短缺供应链中断新冠疫情影响20232024通胀熟练工人的短缺网络安全风险 能源成本不断上涨供应链中断问题:您认为贵组织在2024日历年实现增长的最大内部障碍是什么?选择所有适用项。基数:1567问题:您认为贵组织在2023日历年实现增长的最大内部障碍是什么?选择前5。基数:1353内部障碍员工留用/知识保留平衡质量和增长使用和理解数据以改进部署和整合新技术新员工入职吸引具有所需技能的员工平衡质量和增长内部预算限制部署和
12、整合新技术采集数据并进行实境化处理以改进2023202412345通货膨胀连续第二年被列为增长的主要障碍。今年,能源成本的上涨位居第二大障碍,更是雪上加霜。网络安全排名第三,首次出现在前 5 名中。由于数字和物理基础设施的互联性,OT和IT网络的风险正在增加。劳动力问题继续阻碍经济增长,在外部障碍(第 4 位)和内部障碍(第 1 位)中均排名前 5。部署和集成新技术仍然是首要问题,这凸显了人与技术之间的关系对推动取得成果的重要性。今年的供应链中断率在排名上有所下降,但重要的是要对战略规划方法保持警惕,以缓解未来的供应链不稳定。第九版年度智能制造现状报告技术投资增长 30%:09问:贵组织如何缓
13、解上一问题中提到的外部风险?选择所有适用项。问:贵组织如何缓解前面问题中提到的内部风险?选择所有适用项。在通货膨胀压力和能源成本不断上涨的推动下,制造商正在加大技术投资以应对风险。制造商认为采用技术是降低外部和内部风险的最好方法。23%30%该领域的支出同比增长 30%:从运营预算的23%增加到了30%。技术投资20242023采用新技术 通过智能制造技术的采用和自动化实现业务数字化采用/使用人工智能招聘新的或不同类型的人才或提升现有人才的技能采用智能技术/智能制造技术招聘新型或不同类型的人才提升现有人才技能外部风险缓解内部风险缓解基数:1567:智能制造的现状:第九版年度智能制造现状报告问题
14、:您认为哪些智能制造特性/能力可以推动最大的业务成果?选择所有适用项。基数:1567过程自动化和优化人工智能/机器学习网络安全适应能力/敏捷性,以跟上竞争和不断变化的市场可扩展性,以满足业务需求并推动盈利增长取得成果的能力结果表明,人工智能是技术战略和路线图的核心。采用者正在看到切实的成果,只有云/SaaS才能带来比GenAI和因果关系人工智能更高的投资回报。人工智能/机器学习能带来比所有其他智能制造能力更大的业务成果。人工智能用例可带来成果,提高投资回报率最大的投资回报问题:在过去的12个月里,贵公司投资的技术中,哪一项的投资回报率最高?选择前3。基数:1562云/SaaSGenAI 或因果
15、关系人工智能5G人工智能/机器学习供应链规划(SCP)高级分析(使用人工智能/机器学习)机器人流程自动化(RPA)机器人制造执行系统(MES)企业资源规划(ERP):10:智能制造的现状:第九版年度智能制造现状报告连续两年,制造商一直认为缺乏技能娴熟的员工是他们难以超越竞争对手的主要原因。受访者计划使用新兴技术扩大员工队伍,填补技能缺口,并在员工流失的背景下保持质量。通过增加智能制造技术的使用,94%的企业预计会雇佣更多工人,或将工人重新调到新的或不同的职位。技能差距会降低竞争力:11问题:请阅读以下声明,并选择适用于贵组织的答案选项:“我的组织在未来12个月内缺乏超越竞争对手的_。”选择所有
16、适用项。基数:1567问题:通过在未来12个月内增加智能制造技术的使用,哪项最能说明贵公司劳动力的变化?我们将 基数1567由于技术采用而维持或增加劳动力2024202389%94%技术娴熟的员工技术速度创新能够利用数据做出决策竞 争 劣 势:智能制造的现状:第九版年度智能制造现状报告受访者认为,处于制造业前沿的受访者正在使用数据来推动人工智能/机器学习发展和优化过程。但是,受访者认为,他们自己的组织有效使用所收集数据的比例还不到一半。行业领导者正在获取情景化数据,以推动明智的实时决策。需要更好的数据管理来推动人工智能发展并增强团队能力:12只有44%的数据得到有效利用人工智能/机器学习和应用
17、人工智能/GenAI问题:您如何看待您所在行业的领导者正在使用从其当前采用的技术、过程、互联设备等收集的数据?选择所有适用项。基数:1567过程优化改善/监控产品质量网络安全保护能源管理:智能制造的现状:随着IT和OT领域的不断融合,以及许多领域的客户需求低迷,通货膨胀率持续高于历史平均水平,能源成本不断上升,制造业劳动力不断变化,在OT环境中采用IT技术和新的即服务产品是获得竞争优势的关键。”MarkWatson|Omdia政府与制造业高级总监,Omdia 2024 年技术趋势观察领导者如何使用数据第九版年度智能制造现状报告在过去的一年里,我们看到可持续发展和ESG政策的采用率不断提高。实施
18、某种形式政策的组织数量从 2023 年的 78%增至 98%,实施正式政策的组织数量为 86%。可持续发展和ESG政策日益受到能源问题的推动:1348%的企业制定了正式的全公司可持续发展或ESG政策98%的企业制定了某种形式的可持续发展或ESG政策39%的企业制定了正式的局部可持续发展或ESG政策11%的企业有非正式政策,但没有正式立场能源管理健康与安全回收利用产品质量/安全致力于“环保”流程减少制造浪费碳补偿/碳中和35%33%29%33%32%32%29%问题:什么对贵组织的可持续发展/ESG政策最为重要?选择所有适用项。基数:1567问题:以下哪项最能说明贵组织目前围绕可持续发展/ESG
19、(环境、社会和治理)所做的努力?选择一项。基数:15672024 年最重要的事项:智能制造的现状:第九版年度智能制造现状报告制造商正在升级其网络基础设施,并投资于更多联网硬件设备。来自系统的更多数据使公司能够充分利用其软件投资,并通过信息进一步增强员工的能力,从而实时优化运营。工厂车间流程实现了大多数智能制造应用:14制造商受益于模块化、可扩展的智能制造解决方案,这些解决方案可以以比高度复杂、僵化的传统系统更低的成本快速部署。这些实际应用需要的资源更少,更易于集成和部署,并能更快地实现投资回报。:智能制造的现状:硬件/设备智能 制造 采用百分比软件问题:贵公司已采用或计划采用以下哪些智能制造硬
20、件/智能设备?基数:1567网络硬件传感器和仪表可编程逻辑控制器(PLC)联网设备工业计算机84%79%82%79%73%问题:贵公司已采用或计划采用以下哪些智能制造软件解决方案?基数:1567生产监控供应链规划(SCP)企业资源规划(ERP)质量管理系统(QMS)能源管理82%78%80%78%76%第九版年度智能制造现状报告:15第九版年度智能制造现状报告制造商面临的最大 挑战当今全球劳动力短缺和技能差距的严重性加剧了吸引、管理和留住熟练工人的问题,但还是有希望解决此问题的。GenAI、机器人和可穿戴设备等新兴技术正在填补技能差距,增强工作力度,而不是取代工人。第九版年度智能制造现状报告工
21、业4.0技能短缺1.成本/费用 2.缺乏实施技能 3.缺乏优化技能 4.员工对变革的抵触5.更换/升级既有系统6.技术基础设施就绪/数据就绪7.缺乏对组织变革管理(OCM)的承诺或了解8.领导层对变革的抵触:16问题:采用智能制造的障碍是什么?选择所有适用项。基数:1567采用智能制造的障碍技能短缺阻碍了制造商的发展。吸引技术熟练的员工并培训员工以适应新的系统和软件,对于2024年的成功至关重要。今年的沟通/团队合作、智能技术知识以及网络安全实践和标准是雇主们寻求的头号技能。沟通/团队合作网络安全实践和标准STEM(科学、技术、工程、数学)技能智能技术知识分析性思维问题:在未来12个月内,下列
22、知识和/或技能对贵组织招聘下一代员工的重要性如何?基数:156779%77%:制造商面临的最大挑战:第九版年度智能制造现状报告问题:2024年,您计划在哪些领域使用人工智能/机器学习?选择所有适用项。基数:1567美洲地区43%拉丁 美洲67%40%欧洲、中东和非洲43%亚太 地区提高质量是受访者希望从现有的智能制造技术中获得的首要成果。质量控制在2024年计划的人工智能/机器学习用例图表中位居榜首。质量是智能制造的第一要务:17质量控制网络安全过程优化供应链管理机器人45%40%39%34%33%问题:您希望通过智能制造技术取得哪些积极的业务成果?选择所有适用项。基数:1567提升质量降低成
23、本提升整体设备效率改善整体财务状况/收入增长拓展新市场/新产品/国际扩张智能制造正在推动全球的业务成果按地区:制造商面临的最大挑战:第九版年度智能制造现状报告随着技术环境变得越来越复杂,OT系统进一步融入企业IT网络,网络攻击的机会也迅速增加。面对这一日益严重的问题,制造商们正在寻求将人工技能和新兴技术相结合,以加强其安全态势。对网络安全的关注日益增强:18在针对工业组织的所有勒索软件攻击中,超过71%的攻击集中在制造业,勒索软件仍然广泛针对许多制造业和子行业。随着勒索软件活动的增加,OT网络面临的风险也越来越大,尤其是分段不佳的网络。”Dragos,2023 OT 网络安全年度回顾:制造商面
24、临的最大挑战:网络安全在通过智能制造技术推动最大成果方面排名第三请参见第 10 页网络安全在未来三年内排在人工智能/机器学习用例的第2位,仅次于质量控制请参见第 17 页网络安全被列为雇主在2024年寻求的头号技能请参见第 16 页网络安全首次跻身前5大外部风险,总体排名第三请参见第 8 页第九版年度智能制造现状报告帮助员工适应行业内的重大变化将使成功的制造商脱颖而出。变革管理和对员工进行更新流程培训是与劳动力相关的两大障碍。列表中的第3项也是相互联系的:帮助员工保持敬业度,让他们感到自己的价值所在。员工正在应对重大变革:1932%31%31%28%34%劳动力/熟练员工成本不断上涨留住员工员
25、工敬业度(感受到自己的工作目标/价值)对现有员工进行更新流程培训变革管理问题:贵组织在未来12个月内面临的与劳动力相关的最大障碍是什么?选择所有适用项。基数:1567:制造商面临的最大挑战:第九版年度智能制造现状报告减少能源使用、再利用/回收以及最大限度地利用资源,这些都是必须做到的,因为我们正在利用技术从运营中榨取每一丝效率。制造商正在转向智能制造技术来实现其可持续发展和 ESG 目标,重点是提高质量、降低成本和提升整体设备效率。提高效率是追求可持续发展和ESG的主要原因:20竞争差异化追求可持续发展/ESG 的十大动机问题:下列哪项推动或促使贵组织追求可持续发展/ESG?选择所有适用项。基
26、数:1567123解决压制劳动力中人才的社会不平等问题45678910123智能制造技术可 提高效率:提升质量降低成本提升整体设备效率问题:您希望通过智能制造技术取得哪些积极的业务成果?选择所有适用项。基数:1567培养协作环境政府法规渴望做好事情建立我们在社区的影响力供应商/客户需求有利于盈利提高效率在潜在的环境问题出现之前就予以解决:制造商面临的最大挑战:第九版年度智能制造现状报告年收入低于 5 亿美元的制造商只有效使用了 38%的数据,而年收入超过300亿美元的制造商则有效使用了一半以上的数据(51%)。数据划分:21虽然ARC认为近期的生成式人工智能突破是工业人工智能领域的进化步骤,但
27、它对工业软件解决方案的用户交互模式以及人工智能普及化的影响可能具有革命性意义。ColinMasson|ARC咨询集团研究总监 领导者如何拥抱工业人工智能 ARC 咨询集团问题:您收集的数据中有多大比例得到了有效利用?选择一项。基数:1567收入低于5亿美元的制造商51%38%在有效使用数据方面,制造商的规模至关重要收入超过300亿美元的制造商:制造商面临的最大挑战:第九版年度智能制造现状报告绝大多数制造商(83%)表示,他们所面临的障碍正在加速数字化转型。逆境将加速转型:22鉴于过去几年供应链中断的情况,仓储和履单行业的数字化转型加速速度最快,紧随其后的是可再生能源和化工行业。问题:内部和外部
28、障碍是否加速了贵组织的数字化转型需求?选择一项。基数:156794%巴西91%阿联酋、沙特阿拉伯91%印度92%中国91%日本83%的受访者表示,他们所面临的障碍正在加速数字化转型在巴西、中国、印度、日本、沙特阿拉伯和阿联酋(UAE),这一数字超过了90%。:制造商面临的最大挑战:第九版年度智能制造现状报告:23第九版年度智能制造现状报告今天的新兴技术将成为明天的取胜筹码,而成为早期采用者的组织将为未来的成功奠定基础。平衡人员、技术和可持续发展以及ESG实践将是行业领先的关键。智能 制造 的未来第九版年度智能制造现状报告:23第九版年度智能制造现状报告利用人工智能的竞争:24制造商已经采用Ge
29、nAI和因果关系人工智能、协作机器人和自主移动机器人来增强和补充劳动力,同时减少错误、加快价值实现速度并提高质量。GenAI 或因果关系人工智能Cobot(协作机器人)自动移动机器人(AMR)和自动导引车(AGV)未来 12 个月的十大投资领域问题:贵公司对以下哪些技术进行了投资?受访者选择:计划在未来12个月内从四个选项中选择进行投资。基数:156712345678910零信任架构生成式设计人工智能/机器学习 工业元宇宙射频识别/地理位置标注语音识别/自然语言 处理(NLP)技术数字主线AI:智能制造的未来:今年,85%的企业已经投资或计划投资 人工智能/机器学习。第九版年度智能制造现状报告
30、自动化、智能制造技术和人工智能/机器学习的使用将在未来 5 年内增加,以推动积极的业务成果,同时投资于员工培训和计划,以加速技术的成功采用和优化。自动化对成功至关重要问题:您计划如何在未来五年内推动积极的业务成果?选择所有适用项。基数:1567问题:您如何解决制造业的劳动力短缺和技能差距问题?选择所有适用项。基数:1567制造商解决行业劳动力短缺和技能差距的主要方式是提高自动化水平并引入 人工智能/机器学习。42%34%34%37%33%提高自动化水平 引入人工智能/机器学习技术增加/使用技术来创造更具吸引力的工作岗位通过远程办公访问更广泛的人才库引入灵活的日程安排(工作时间视情况而定、短时轮
31、班等)提高自动化程度增加人工智能/机器学习的使用增加培训和员工计划采用智能制造技术更好地利用实时数据制定决策43%42%37%36%41%:25在微软,我们看到未来由人工智能和生成式人工智能驱动的智能工厂将成为常态,而不是例外。通过合作生态系统提供的新兴技术有助于为重新定义生产力的可持续自主运营铺平道路。想象一下,通过数据洞察优化生产线,机器人无缝协作,材料来源可靠。这不仅仅是一个愿景,也是我们正在共同构建的现实。让我们通过一次次稳步创新,开启制造业的未来。”GaryNafus|美国制造副总裁:智能制造的未来:25第九版年度智能制造现状报告可持续发展和ESG是风险降低的核心:26无论您处于哪个
32、阶段,信息技术都是实现(可持续发展)转型和通过企业可持续发展实践创造价值的重要推动力,了解如何最好地利用技术进入下一阶段非常重要。”BjoernStengel,IDC可持续发展战略与技术部全球可持续发展研究负责人 IDC FutureScape:2024 年全球可持续发展/ESG 预测制造商已表明他们打算将可持续发展和ESG作为核心优先事项。除了提升现有人才的技能外,受访者降低内部风险的首要方法是采用技术来跟踪和量化可持续发展实践,这一排名比去年的第三位有所上升。采用技术跟踪/量化可持续实践提升现有人才技能采用智能制造技术123问题:贵组织如何缓解上一个问题中提到的内部风险?选择所有适用项。基
33、数:1567缓解内部风险的三大方法:智能制造的未来:第九版年度智能制造现状报告技术投资可推动企业的长期复原力尽管当前面临挑战和挫折,制造商仍应从长远角度审视其业务。通过对技术的投资,他们期望提升竞争优势,建立面向未来的业务复原力。与此同时,三分之一的受访者因技术故障、无法运行而选择了紧急/迫切需求,这凸显了企业在 2024 年面临的全球淘汰问题。62%对业务产生长期影响57%顶级业务目标/成果31%因技术故障、无法运行而产生的紧急/迫切需求问题:您进行技术投资的主要驱动因素是什么?选择所有适用项。基数:1567技术投资的主要驱动因素 :27:智能制造的未来:第九版年度智能制造现状报告人工智能将
34、提高质量并降低风险:28在未来三年内,受人工智能影响最大的领域将成为制造业面临的两大常态问题:保持质量和降低风险,特别是网络安全。制造商 将人工智能视为对 劳动力 挑战影响最大的 技术。5G供应链规划(SCP)制造执行系统(MES)GenAI 或因果关系人工智能 高级分析(使用人工智能/机器学习)人工智能/机器学习 应对劳动力挑战的十大技术问题:贵公司投资的哪些技术将在未来12个月内对劳动力挑战产生最大影响?选择前3。基数:1562123机器人云/SaaS机器人流程自动化(RPA)45678910自动移动机器人(AMR)和自动导引车(AGV)问题:到2027年,人工智能将在哪些领域对制造业产生
35、最大影响?选择所有适用项。基数:1567质量机器人网络安全过程优化供应链管理39%36%37%35%31%到 2027 年人工智能的最大影响“到2026年,超过80%的企业将在生产环境中使用生成式人工智能API、模型和/或部署基于人工智能的生成式应用程序,而现在这一比例不到5%。”2024年顶级战略技术趋势,普及化的生成式人工智能,Gartner,2023年2024 年 Gartner 顶级战略技术趋势:详细指南(电子书):智能制造的未来:GARTNER是Gartner,Inc.和/或其附属公司在美国和国际上的注册商标和服务商标,事先征得许可后方可使用。保留所有权利。Gartner表示:第九版
36、年度智能制造现状报告领导者将在人员、流程和技术之间取得平衡:29当被问及领导力障碍时,制造商指出了两个相互关联的领域:评估业务和技术/人才的契合度,以及有效管理人员和资源。受访者认识到,这并不是一种非此即彼的情况。采用正确的技术来补充他们的团队,以及管理他们的团队以充分利用资源,这两方面都同样至关重要。31%将技术和人才与业务需求相匹配问题:贵组织在未来12个月中面临的最大领导障碍是什么?选择所有适用项。基数:156731%有效管理人员和资源领导力障碍:智能制造的未来:2019年的劳动力尚未恢复。制定可持续的劳动力战略对于成功应对严峻的制造业挑战至关重要。领导者要想赢得人才争夺战,就必须接受这
37、一新的现实,并将注意力集中在三个必要条件上:1.员工总体体验2.服务型领导3.互联一线劳动力(CFW)应用AllisonKuhn,LNSResearch首席分析师利用未来工业工作计划吸引并留住一支高质量的员工队伍第九版年度智能制造现状报告:23第九版年度智能制造现状报告智能制造技术通过将业务连接起来并实现自动化,使制造商能够保持竞争力、提高敏捷性并开启长期机遇。使用本报告中的信息,规划或继续您的数字化转型之旅。采取 措施第九版年度智能制造现状报告:30第九版年度智能制造现状报告我已准备好开始评估并制定战略我已经制定了战略,并准备开始试点计划的实施制造商从以下两个方面之一开始数字化转型之旅:21
38、:采取措施:第九版年度智能制造现状报告:31第九版年度智能制造现状报告实现数字化转型的承诺确定 您的最大需求召集与变革相关的人员。从不同的视角阐明了关键机会领域,无论是断开系统、人员、流程、供应链、意外停机、质量不佳、缺乏可见性、控制和/或其他方面。在平衡价值创造与价值实现时间之间的关系时,优先考虑能够解决机会领域问题的用例。根据业务需要制定业务案例,并制定战略和路线图,以协调和集中精力。用例启用需要企业级OT/IT架构。确定未来状态愿景,找出差距,并选择潜在的解决方案来弥补差距。根据路线图,将重点放在优先级MVP上,在特定领域提供全套功能,以尽早实现价值。目标是每90-100天实施额外的MV
39、P,以快速奠定扩展基础。通过更新功能、最终确定架构、设置系统规范和定义工厂特定的定制规则来强化解决方案。将核心功能扩展到新的资产、生产线和工厂,同时扩展以增加其他用例。维护并持续改进解决方案、架构和人员基础设施,以持续且广泛地实现价值。扩展 最小可行产品确立 最小可行产品确定 OT/IT架构确定优先次序、说明理由 并绘制路线图优化管理变革、衡量价值、沟通结果、迭代和改进我已准备好开始评估从这里开始我已经制定了战略从这里开始:采取措施:32第九版年度智能制造现状报告:33第九版年度智能制造现状报告推动价值、取得成功的 8 个步骤证明价值与技术学习、迭代和改进短期回报投资 通报进展和成功可扩展性计
40、划定义并应用治理 促进企业协作 装备并支持员工技术行之有效。查找并优先处理可解决制造和运营问题的具体数字用例。长期规划有所帮助,但缺乏灵活性可能意味着错失良机。在学习和调整您的战略和执行时,关注您的数字化愿景,以便在其出现时建立成熟的价值。当投资回报缓慢时,转型就会停滞。建立快速、稳定的价值流,以推动采用和自筹资金。势头至关重要。将消息传播到受影响的群体之外,以建立和保持对可能实现的目标的热情。要大规模交付预期成果,请规划与现有主干网集成的一系列最佳技术。关注整个企业的通用工作流程。保护持续价值。采用新的工作方式,包括遵守流程和数据标准。孤立的解决方案是死路一条。企业(OT/IT)数字连接和协
41、作可释放指数级价值。要想从数字技术中获得投资回报,除了引进新技术外,还要增强人员的能力。支持新工作方式的技能和思维模式是成功和推动自助服务的关键。:采取措施:第九版年度智能制造现状报告:23第九版年度智能制造现状报告 人口统计/企业统计结构:34第九版年度智能制造现状报告第九版年度智能制造现状报告17%1亿美元-4.99亿美元19%5亿美元-9.99亿美元美洲地区31%41%欧洲、中东和非洲28%亚太 地区在决策过程中提供意见12%受访者角色54%主要决策者分担决策责任34%英国13%德国6%法国6%意大利5%西班牙5%阿联酋4%沙特阿拉伯2%中国6%日本6%澳大利亚5%印度5%韩国5%新西兰
42、1%巴西6%美国13%加拿大5%墨西哥6%公司位置职称区域行业经理43%17%部门负责人20%总监9%副总裁/高级副总裁12%高管:35汽车和轮胎行业,汽车行业各级供应商,电动汽车,电池12%金属,金属制造商,精密金属成型12%能源转型、可再生能源10%CPG-食品和饮料、家庭和个人护理10%生命科学-制药、医疗设备7%石油与天然气5%化工3%航空航天2%仓储和履单7%纸浆和造纸1%矿业1%水/污水处理1%高科技、电子器件、半导体27%我们的 调查 对象:人口统计/企业统计结构:31%10亿美元-149亿美元21%150亿美元-300亿美元12%300亿美元以上年收入第九版年度智能制造现状报告
43、:23第九版年度智能制造现状报告 附录:36第九版年度智能制造现状报告第九版年度智能制造现状报告人工智能正在从根本上改变制造业生态系统人工智能(AI)应用高级分析和基于逻辑的技术,包括机器学习,来解释事件、支持和自动化决策并采取行动。因果关系人工智能(Causal AI)能够识别并利用因果关系,超越基于相关性的预测模型,转向能够更有效地制定措施并更自主采取行动的AI系统。它包括因果图和模拟等不同技术,有助于揭示因果关系,从而改善决策。深度学习是机器学习算法的变体。它通过从原始数据中提取知识,并在各个层面对其进行转换,从而利用多个层来解决问题。这些层从原始数据中逐渐获得更高级别的功能,从而能够以
44、更高的准确性和更少的手动调整来解决更复杂的问题。工业 AI*是人工智能在工业环境中的应用,侧重于利用实时数据为学习过程提供信息,从而预测、自动化和解释来自大型复杂数据集的行动。生成式 AI(GenAI)是指从数据中学习人工制品表征的AI技术,并利用它生成与原始数据相似但不重复的全新、独特的人工制品。这些人工制品既可用于良性目的也可用于恶性目的。GenAI可以生成全新的内容(包括文本、图像、视频、音频、结构)、计算机代码、合成数据、工作流程和物理对象模型。GenAI还可用于艺术、药物发现或材料设计。高级机器学习(ML)算法由许多技术(如深度学习、神经网络和自然语言处理)组成,这些技术用于无监督和
45、有监督学习,在现有信息的经验教训的指导下运行。:37人工智能相关术语表为清楚起见,本报告中使用了许多与人工智能相关的术语(如下面的定义)。Gartner 术语表*术语未在Gartner术语表中定义GARTNER是Gartner,Inc.和/或其附属公司在美国和国际上的注册商标和服务商标,事先征得许可后方可使用。保留所有权利。第九版年度智能制造现状报告Allen-Bradley和expandinghumanpossibility是罗克韦尔自动化有限公司的商标。不属于罗克韦尔自动化的商标是其各自所属公司的财产。出版物 INFO-BR027C-ZH-P-2024年3月2024罗克韦尔自动化有限公司版权所有。保留所有权利。美国印刷。联系我们。