2024年智能制造现状报告生命科学版-罗克韦尔自动化_11页_6mb

生命科学行业智能制造现状报告（第9版）
劳动力短缺为最大外部障碍
生命科学领域面临的最大外部挑战为劳动力短缺，其关注度高于通货膨胀、经济增长及气候变化等问题。在1567名受访者中，36%认为劳动力平衡质量与盈利能力是核心难题，29%指出气候变化对供应链的影响尤为突出，而供应链中断等其他行业常见问题在该领域排名仅为第5位。同时，生命科学制造商面临内部障碍，如组织变革管理（OCM）、整合收购的智能制造技术、以及平衡质量与盈利压力，显示出行业在数字化转型中的复杂性。

技术投资趋势与回报率
技术投资在生命科学领域占比达运营预算的31%，其最高投资回报率来源于供应链规划（SCP）和云技术/SaaS解决方案，分别位列前两位。尽管生成式人工智能、因果型AI、机器学习等技术在行业汇总中表现突出，但生命科学行业在供应链管理上的投入强度更高，凸显其对稳定供应链的依赖性。

数据应用的核心领域与局限性
受访者表示，当前数据主要应用于工艺优化（37%）和销售分析（35%），但仅45%的组织能有效利用收集的数据。相比之下，可持续性追踪的数据应用仅占33%，表明行业在环保数据利用方面存在明显短板。同时，数据驱动的决策在提高设备综合效率（OEE）和监控产品质量方面也有较高需求。

ESG实践的挑战与优先级
生命科学行业在ESG政策实施上落后于其他领域，仅约14%的企业制定非正式计划，而90%以上企业未建立正式的ESG政策。受访者认为，贯穿产品生命周期的环保工艺（33%）为最重要的ESG因素，其次为碳抵消、能源管理及供应链标准。然而，缺乏统一的ESG措施可能导致行业在可持续发展方面面临更严峻的挑战。

智能制造对质量与成本的影响
96%的生命科学制造商已使用或评估智能制造技术，显著高于行业平均水平。受访者普遍认为该技术有助于提升质量（54%）、降低成本（40%）及推动业务增长。但成本上升和技能缺口成为主要应用障碍，同时内部沟通不畅（排名高于其他行业8位）也影响技术实施效果。

员工技能需求与招募挑战
生命科学企业未来招聘优先考虑STEM知识（83%）、分析思维（81%）、智能技术操作能力（80%）、编码与软件开发（80%）等技能。然而，63%的受访者认为劳动力成本上涨和难以找到适配人才是首要挑战，这促使企业增加对培训和员工激励的投入。

未来技术投资方向
生成式设计（45%）和生成式AI/因果型AI（40%）被列为未来12个月最重要的技术投资领域，紧随其后的是协作机器人（Cobot，38%）。其他高需求技术包括自动化移动机器人、RPA、5G及边缘计算设备。

战略优先级与领导力挑战
生命科学制造商未来计划通过提高自动化水平（56%）、采用智能制造技术（50%）及扩展AI/ML应用（43%）实现增长。但领导力相关障碍突出，包括人才评估、管理层沟通不畅、技术实施困难及目标不明确等问题。企业需通过技术与员工能力的协同优化，克服供应链和劳动力双重压力，推动可持续发展。

（全文共计约998字）