> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 智能制造现状报告（第11版）总结 ## 核心内容概述 本报告由罗克韦尔自动化与Sapio Research联合发布，基于全球1,500多家制造业领先企业的调研数据，探讨了智能制造在当前工业环境中的应用现状与未来趋势。报告强调，智能制造已从试点阶段进入大规模执行阶段，成为现代工业企业的核心操作系统。 ## 主要观点 - **数字化转型是行业基础要求**：90%的制造商认为数字化转型是保持竞争力的必要条件，表明转型已从选择性举措转变为战略优先事项。 - **从技术采用到运营执行**：领先企业正在构建能够预判状况、自动决策并释放实时洞察的运营体系，不再将数字化转型视为技术项目，而是作为运营流程的一部分。 - **AI与自动化推动智能运营**：AI和机器学习正在成为质量保障、网络安全和过程优化的核心工具，预计到2030年，AI增强的运营比例将从当前的34%上升至54%。 - **运营智能是竞争优势**：尽管企业采集了大量数据，但仅有43%的数据被有效利用，说明运营智能的关键在于跨系统数据的连接、关联和行动。 - **网络风险随连接性上升**：随着制造系统日益互联，网络安全风险显著增加，IT与OT的集成点成为最易受攻击的领域。 - **劳动力正在被重新定义**：93%的受访者预计将在未来重塑劳动力结构，再培训已成为企业应对技术变革的核心策略。 - **竞争差异化取决于综合能力**：竞争优势不仅来自技术，还依赖于技能、创新、速度和产品质量等多方面因素的协同作用。 ## 关键信息 ### 技术采用现状 - **AI/ML**：65%的受访者已投资AI/ML，预计未来五年AI将成为推动业务成果的首要因素。 - **机器人**：74%的受访者已投资机器人技术。 - **自动化**：83%的受访者已投资自动化技术。 - **智能制造技术应用**：仅有18%的受访者仍处于试点阶段，表明技术正在快速普及。 ### 成果驱动因素 - **提升质量**：46%的受访者将其列为首要目标。 - **降低成本**：40%的受访者将其列为首要目标。 - **减少风险**：36%的受访者将其列为首要目标。 ### 运营挑战与应对 - **外部挑战**：供应链中断（28%）、原材料价格波动（30%）、通货膨胀/经济不稳定（33%）、能源成本上涨（34%）、网络安全风险（34%）、劳动力短缺和技能缺口（34%）是主要的外部挑战。 - **内部挑战**：数据采集与利用（37%）、执行资本项目（36%）、内部预算限制（38%）是主要的内部挑战。 ### 网络安全现状 - **网络事件**：46%的受访者在过去一年中经历过网络安全事件。 - **关键风险点**：IT与OT之间的集成点是仅次于IT系统/企业网络的第二大网络安全风险区域。 - **OT安全风险**：根据Dragos与Marsh McLennan报告，OT网络安全事件的平均年度全球风险为127亿美元。 ### 劳动力转型 - **再培训比例**：40%的制造商在过去一年中对员工进行了再培训。 - **劳动力变化方向**：主要通过重新利用现有员工（50%）、招聘不同职位（42%）和提升现有员工技能（35%）来应对劳动力变化。 ## 能力框架 1. **AI和自动化正在塑造智能运营** - AI和自动化正推动从固定能力向自优化系统的转变。 - 34%的运营目前由AI增强，预计到2030年将增至54%。 - AI将成为2027年商业决策的重要增强工具，高管AI素养高的企业财务表现更优。 2. **运营智能成为新的竞争优势** - 数据量增加，但数据利用效率不足，仅有43%的数据被有效利用。 - 运营智能是实现自主性、弹性和员工赋能的关键。 3. **网络风险随连接性增加而上升** - IT与OT集成点是网络安全的薄弱环节。 - 安全是实现自主化的前提条件，企业需构建安全、集成的基础架构。 4. **劳动力正在被重新定义** - 智能制造正在重塑岗位角色和技能组合。 - 93%的受访者预计将在未来重塑其劳动力结构，再培训是核心能力之一。 5. **竞争差异化** - 竞争优势来源于技术、员工能力、创新、速度和产品质量的综合表现。 - AI被广泛认为是缓解外部风险的首要策略，但不同地区有不同优先事项。 ## 行动计划与建议 - **推动价值、取得成功**：企业应通过具体数字用例证明技术价值，并规划可扩展的技术集成方案。 - **学习与迭代**：保持战略灵活性，不断优化数字化愿景与执行路径。 - **定义并应用治理**：确保数据和流程的标准化，以保护持续价值。 - **短期回报投资**：建立快速、稳定的价值流，以推动自筹资金和持续采用。 - **促进企业协作**：通过OT/IT的协作与连接，释放指数级价值。 - **通报进展和成功**：传播成功案例，激励更多变革。 - **装备并支持员工**：提升员工技能和思维模式，以适应智能制造带来的新工作方式。 ## 受访者信息 - **国家/地区分布**：美洲（30%）、欧洲、中东和非洲（41%）、亚太（28%）。 - **行业分布**：高科技与电子（19%）、金属制造（15%）、汽车与电动汽车（10%）、CPG（10%）、能源转型（8%）、生命科学（7%）等。 - **受访者角色**：主要决策者（54%）、分担决策责任（36%）、其他（10%）。 ## 总结 智能制造正从概念走向现实，成为工业企业的核心驱动力。企业正在通过AI、自动化、数据智能和网络安全等能力，构建更具弹性、敏捷性和可持续性的运营体系。劳动力转型和技能再培训是实现这一目标的关键，而竞争差异化则依赖于技术、人才、创新和治理的综合能力。报告强调，数字化转型不再是选择，而是必须，企业需要将战略转化为可执行的行动计划，以在快速变化的市场中保持领先地位。