2024年制造行業(yè)技術(shù)趨勢的五大預(yù)測

2024年伊始，我們見證了生成式人工智能等新興技術(shù)的高速發(fā)展，為加速包括制造業(yè)在內(nèi)的各行業(yè)生產(chǎn)力發(fā)展帶來了更多可能性。畢馬威中國預(yù)計，“十四五”期間，制造強國仍將是主線，在5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)中心等為代表的新基建的帶動下，制造業(yè)將迎來新一輪的轉(zhuǎn)型升級。展望2024年，我們預(yù)期制造業(yè)的技術(shù)將呈現(xiàn)以下五大發(fā)展趨勢：

數(shù)字化轉(zhuǎn)型和IT/OT融合將加速

IT/OT （信息技術(shù)/操作技術(shù)）融合就是利用新技術(shù)并推動 “組合式創(chuàng)新” ，將較新的技術(shù)結(jié)合采用以提高生產(chǎn)力。在 IT 方面，如今有各種 AI 工具和不同的應(yīng)用程序，如 ChatGPT。而在 OT（運營）方面，也有機器視覺和機器人技術(shù)（包括機械臂技術(shù)和自主機器人）等較新的應(yīng)用。采用組合式的方法，使團隊能夠更靈活地對合適的解決方案進行組合和匹配，從而提供制造價值。

利用機器人技術(shù)推動“質(zhì)量 4.0”和下一代生產(chǎn)力提高的新用例將促進物聯(lián)網(wǎng) (IoT)、智能邊緣和云技術(shù)領(lǐng)域的投資。此外，5G 還將加速機器視覺 (MV)、人工智能和機器學習 (AI/ML) 的應(yīng)用。這些數(shù)字化技術(shù)通過增強或替代常規(guī)任務(wù)，非常有望改善甚至改造人工流程較多的運營體系。下一波人機融合浪潮將成為幫助制造商駕馭復(fù)雜性、價格壓力和需求波動的關(guān)鍵推動因素。事實上，大多數(shù)行業(yè)決策者都認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型是自身的戰(zhàn)略重點，并認識到數(shù)據(jù)驅(qū)動型文化對企業(yè)是至關(guān)重要的。

自動化將幫助制造商應(yīng)對頭號難題——勞動力流失

培訓現(xiàn)有工人、提高技能、培訓新員工、管理員工離職率/流動率等因素造成的勞動力流失是制造商在 2024 年將面臨的頭號難題。此外，培訓和留住員工的需求是一個永恒的循環(huán)：新員工入職后接受培訓，工作了一段時間之后離職，于是公司又要開始下一批新員工的培訓，而這些新員工也可能很快就會離職。制造業(yè)員工長期雇傭的時代已經(jīng)一去不復(fù)返了。

為應(yīng)對勞動力挑戰(zhàn)，制造商將聚焦于為員工賦能。他們將尋找能夠提供先進軟件解決方案（甚至游戲化）的技術(shù)合作伙伴，激發(fā)員工的競爭精神。他們還將尋求建立一種更具吸引力的文化，應(yīng)用社交媒體來實現(xiàn)車間決策的民主化。利用合適的技術(shù)工具和軟件（包括智能手持設(shè)備）賦能員工，從而克服這些勞動力市場趨勢帶來的挑戰(zhàn)。

制造商向智能化、數(shù)字化運營的轉(zhuǎn)型至關(guān)重要。他們將采取切實可行的措施來創(chuàng)建智能工廠（其中一些具有工業(yè) 5.0 功能），讓互聯(lián)的一線員工能夠推動決策，從而實現(xiàn)可持續(xù)、及時的生產(chǎn)和履約。制造商將轉(zhuǎn)而利用技術(shù)和自動化來賦能員工，以改善流程并提高效率，而非專注于建立更龐大的勞動力隊伍。例如斑馬技術(shù) 2023年《汽車生態(tài)系統(tǒng)愿景研究報告》指出，大多數(shù)汽車業(yè)決策者都計劃增加在技術(shù)和制造基礎(chǔ)設(shè)施方面的支出。

AI/ML技術(shù)將再上一層樓——邊緣智能

制造商將更多地在邊緣開展業(yè)務(wù)。沒有必要將數(shù)據(jù)從網(wǎng)絡(luò)邊緣的原點傳輸?shù)街醒牖蚧谠频南到y(tǒng)，然后再發(fā)回邊緣使用。斑馬技術(shù)的最佳光學字符分辨率 (OCR) 解決方案就是開箱即用型 AI 機器視覺解決方案的一個很好的例子。它無需數(shù)據(jù)傳輸，減少了從數(shù)據(jù)傳輸回中央位置之前快速從中獲取洞察的時間。

制造商也愿意順應(yīng)并響應(yīng)整體供應(yīng)鏈中的數(shù)字化趨勢，以優(yōu)化運營并保持競爭力。根據(jù)斑馬技術(shù) 2023年《汽車生態(tài)系統(tǒng)愿景研究報告》，七成受訪決策者在跟上技術(shù)創(chuàng)新的步伐過程中將實現(xiàn)運營和供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型以提高制造速度視為自身面臨的首要運營挑戰(zhàn)。根據(jù)德勤發(fā)布的報告，AI在中國制造業(yè)市場表現(xiàn)突出，AI在中國的制造業(yè)市場規(guī)模從2019年開始每年保持40%以上的增長率，并有望在2025年超過20億美元。此外，由于許多行業(yè)已經(jīng)利用 AI/ML 實現(xiàn)了轉(zhuǎn)型，因此制造商利用 AI/ML 以提高勞動效率、設(shè)備效率和正常運行時間的時機已經(jīng)成熟。

提高整體供應(yīng)鏈和冷鏈的透明度

當今的制造業(yè)，尤其是食品和制藥業(yè)，對健康和安全問題是零容忍的。制造商必須利用技術(shù)來降低對人類的風險，并維護積極正面的品牌形象。

在食品和飲料生產(chǎn)過程中，減少整體冷鏈中的食品損耗將日益成為目標。在通過冷鏈產(chǎn)品從農(nóng)場送到餐桌的過程中，不僅需要可追溯性，還要確保最大限度地減少食品損耗。需求規(guī)劃將持續(xù)在提高效率方面發(fā)揮重要作用，能實現(xiàn)食品和飲料的品類、交付地點和交付時間、有效期、貨架可用性的實時可見性，以便采取必要行動，及時糾正任何異常情況。

RFID和機器視覺運用于定位解決方案

為減少浪費并明確設(shè)備、庫存和人員相關(guān)的漏洞和故障點位置，制造商將轉(zhuǎn)而采用定位和機器視覺技術(shù)。這些擴展的解決方案應(yīng)用將優(yōu)化定位技術(shù)投資的商業(yè)案例，并提高其投資回報 (ROI)。與此同時，制造商也需要關(guān)注其他最新的技術(shù)進步。每天都有新的專用標簽問世，業(yè)界也在致力于提高其在密集區(qū)域或其他困難環(huán)境中的可讀性。

未來，RFID 和機器視覺預(yù)計將在汽車電池制造中發(fā)揮核心作用。從質(zhì)量保障的角度來看，機器視覺是一項關(guān)鍵的推動因素；而從可追溯性的角度來看，RFID 是一項關(guān)鍵的推動因素。隨著行業(yè)再度開始關(guān)注極高的成本效益和減少浪費，RFID 將成為實現(xiàn)可追溯性的高性價比解決方案。