1、第 9 版年度智能制造现状报告:1智能制造现状报告：生命科学版第 9 版年度 生命科学行业如何利用新兴技术降低风险，管理供应链并最大程度地发挥劳动力的潜力 第 9 版年度智能制造现状报告:2:智能制造现状:生命科学领域面临的 障碍和未来展望在生命科学领域，劳动力短缺甚至比通货膨胀和经济增长更令人担忧。劳动力问题位居外部障碍榜首 比涵盖各行业的完整报告中的排名高出四位。气候变化及其对供应链的影响也是生命科学制造商最关心的问题。对于其他行业来说，气候变化的排名要靠后得多，在我们的汇总结果中仅勉强进入前 10 名。最大的内部障碍显示，各组织正在经历相当混乱的时期；他们需要平衡质量与发展，同时要整合所

2、收购的智能制造技术并管理组织变革。36%31%最大的 外部 障碍最大的 内部 障碍劳动力平衡质量 和获利能力 发展2024 年的外部障碍2024 年的内部障碍问题：您认为 2024 年组织发展面临的最大外部障碍是什么？选择所有适用选项。基数：1567问题：您认为 2024 年组织发展面临的最大内部障碍是什么？选择所有适用选项。基数：1567劳动力36%34%29%27%27%27%通货膨胀和经济增长气候变化供应链中断网路安全风险消费者/监管机构要求平衡质量和可获利的发展31%23%23%23%23%23%23%合并/连接智能制造技术寻找并采用一般员工 可操作/可使用的技术组织变革管理(OCM)

3、使用老化/老旧设备和技术保护新技术和/或老旧技术技术瘫痪第 9 版年度智能制造现状报告:3:智能制造现状:本报告基于 15 个国家或地区生命科学制造商的 111 名管理人员和高层主管所做的回复。本报告是第 9 版年度智能制造现状报告的一部分，完整报告共对多个行业的 1,567 名制造主管进行了调查。关于调查与其他行业一样，技术投资也在增加与其他行业类似，生命科学领域的技术投资也在增加，已经占运营预算的 31%。根据我们的完整报告，该行业预计能从云技术和 SaaS 解决方案投资中获得最高回报率。不过，在这个领域供应链的重要性相比其他领域更为突出，供应链规划(SCP)的投资回报率位居第二（在行业汇

4、总结果中排名第五）。问题：过去 12 个月内，您所在公司投资的哪些技术获得了最高的投资回报率？选择投资回报率最高的 3 项技术。供应链规划(SCP)云技术/SaaS生成式人工智能或因果型人工智能企业资源规划(ERP)质量管理体系(QMS)机器学习/人工智能高级分析5G机器人制造执行系统(MES)31%22%20%20%19%18%17%15%15%15%基数：1562最高投资回报率31%技术投资 第 9 版年度智能制造现状报告:4:智能制造现状:受访者认为，对于处于行业前沿的企业，数据最重要的两种用途是工艺优化和销售信息分析。受访者表示，这两种用途也是其所在组织使用从技术和联网设备中收集的数据

5、的主要方式。不过，在可持续性追踪方面，主管对数据的利用程度（排名第 3）远高于受访者所在组织（排名第 14）。涉及到自己的数据时，生命科学领域的受访者认为，对于所收集的数据，他们的组织有效利用的比例不到一半(45%)。数据推动工艺优化与销售分析不到 一半的数据得到有效利用问题：您认为您所在行业的主管将他们从目前应用的技术、制程、联网设备等收集的数据用于哪些用途？选择所有适用选项。基数：1567主管使用数据的方式37%35%35%45%33%33%33%工艺优化改善供应商 绩效/关系人工智能/应用型人工智能/生成式人工智能/机器学习销售和 运营规划销售分析改进/监控 产品质量可持续性追踪第 9

6、版年度智能制造现状报告:5问题：以下哪一项最能描述您所在组织目前针对 ESG（环境、社会和治理/可持续发展）所做的努力？请选择一项。A1.我们已在全公司范围内制定正式的 ESG 或可持续发展政策。A2.我们的部分分支机构已经制定正式的 ESG 或可持续发展计划。A3.我们制定了非正式计划，但未制定正式的政策。*仅显示来自这些行业的受访者的回复*是指作出以下回复的制造商：“我们制定了非正式计划，但未制定正式的政策。”基数：91790%能源转型/可再生能源89%汽车与轮胎、汽车轮胎、供应商、电动车和电池88%高科技电子/半导体84%CPG83%制药我们研究对受访者的 ESG 或可持续发展计划最重要