2024年制造行業(yè)技術(shù)趨勢的五大預測

2024年伊始，我們見(jiàn)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)在內的各行業(yè)生產(chǎn)力發(fā)展帶來(lái)了更多可能性。畢馬威中國預計，“十四五”期間，制造強國仍將是主線(xiàn)，在5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數據中心等為代表的新基建的帶動(dòng)下，制造業(yè)將迎來(lái)新一輪的轉型升級。展望2024年，我們預期制造業(yè)的技術(shù)將呈現以下五大發(fā)展趨勢：

數字化轉型和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(dòng) “組合式創(chuàng )新” ，將較新的技術(shù)結合采用以提高生產(chǎn)力。在 IT 方面，如今有各種 AI 工具和不同的應用程序，如 ChatGPT。而在 OT（運營(yíng)）方面，也有機器視覺(jué)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(jìn)行組合和匹配，從而提供制造價(jià)值。

利用機器人技術(shù)推動(dòng)“質(zhì)量 4.0”和下一代生產(chǎn)力提高的新用例將促進(jìn)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(jué) (MV)、人工智能和機器學(xué)習 (AI/ML) 的應用。這些數字化技術(shù)通過(guò)增強或替代常規任務(wù)，非常有望改善甚至改造人工流程較多的運營(yíng)體系。下一波人機融合浪潮將成為幫助制造商駕馭復雜性、價(jià)格壓力和需求波動(dòng)的關(guān)鍵推動(dòng)因素。事實(shí)上，大多數行業(yè)決策者都認為數字化轉型是自身的戰略重點(diǎn)，并認識到數據驅動(dòng)型文化對企業(yè)是至關(guān)重要的。

自動(dòng)化將幫助制造商應對頭號難題——勞動(dòng)力流失

培訓現有工人、提高技能、培訓新員工、管理員工離職率/流動(dòng)率等因素造成的勞動(dòng)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(gè)永恒的循環(huán)：新員工入職后接受培訓，工作了一段時(shí)間之后離職，于是公司又要開(kāi)始下一批新員工的培訓，而這些新員工也可能很快就會(huì )離職。制造業(yè)員工長(cháng)期雇傭的時(shí)代已經(jīng)一去不復返了。

為應對勞動(dòng)力挑戰，制造商將聚焦于為員工賦能。他們將尋找能夠提供先進(jìn)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，應用社交媒體來(lái)實(shí)現車(chē)間決策的民主化。利用合適的技術(shù)工具和軟件（包括智能手持設備）賦能員工，從而克服這些勞動(dòng)力市場(chǎng)趨勢帶來(lái)的挑戰。

制造商向智能化、數字化運營(yíng)的轉型至關(guān)重要。他們將采取切實(shí)可行的措施來(lái)創(chuàng )建智能工廠(chǎng)（其中一些具有工業(yè) 5.0 功能），讓互聯(lián)的一線(xiàn)員工能夠推動(dòng)決策，從而實(shí)現可持續、及時(shí)的生產(chǎn)和履約。制造商將轉而利用技術(shù)和自動(dòng)化來(lái)賦能員工，以改善流程并提高效率，而非專(zhuān)注于建立更龐大的勞動(dòng)力隊伍。例如斑馬技術(shù) 2023年《汽車(chē)生態(tài)系統愿景研究報告》指出，大多數汽車(chē)業(yè)決策者都計劃增加在技術(shù)和制造基礎設施方面的支出。

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(kāi)展業(yè)務(wù)。沒(méi)有必要將數據從網(wǎng)絡(luò )邊緣的原點(diǎn)傳輸到中央或基于云的系統，然后再發(fā)回邊緣使用。斑馬技術(shù)的最佳光學(xué)字符分辨率 (OCR) 解決方案就是開(kāi)箱即用型 AI 機器視覺(jué)解決方案的一個(gè)很好的例子。它無(wú)需數據傳輸，減少了從數據傳輸回中央位置之前快速從中獲取洞察的時(shí)間。

制造商也愿意順應并響應整體供應鏈中的數字化趨勢，以?xún)?yōu)化運營(yíng)并保持競爭力。根據斑馬技術(shù) 2023年《汽車(chē)生態(tài)系統愿景研究報告》，七成受訪(fǎng)決策者在跟上技術(shù)創(chuàng )新的步伐過(guò)程中將實(shí)現運營(yíng)和供應鏈數字化轉型以提高制造速度視為自身面臨的首要運營(yíng)挑戰。根據德勤發(fā)布的報告，AI在中國制造業(yè)市場(chǎng)表現突出，AI在中國的制造業(yè)市場(chǎng)規模從2019年開(kāi)始每年保持40%以上的增長(cháng)率，并有望在2025年超過(guò)20億美元。此外，由于許多行業(yè)已經(jīng)利用 AI/ML 實(shí)現了轉型，因此制造商利用 AI/ML 以提高勞動(dòng)效率、設備效率和正常運行時(shí)間的時(shí)機已經(jīng)成熟。

提高整體供應鏈和冷鏈的透明度

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

在食品和飲料生產(chǎn)過(guò)程中，減少整體冷鏈中的食品損耗將日益成為目標。在通過(guò)冷鏈產(chǎn)品從農場(chǎng)送到餐桌的過(guò)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。需求規劃將持續在提高效率方面發(fā)揮重要作用，能實(shí)現食品和飲料的品類(lèi)、交付地點(diǎn)和交付時(shí)間、有效期、貨架可用性的實(shí)時(shí)可見(jiàn)性，以便采取必要行動(dòng)，及時(shí)糾正任何異常情況。

RFID和機器視覺(jué)運用于定位解決方案

為減少浪費并明確設備、庫存和人員相關(guān)的漏洞和故障點(diǎn)位置，制造商將轉而采用定位和機器視覺(jué)技術(shù)。這些擴展的解決方案應用將優(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(shí)，制造商也需要關(guān)注其他最新的技術(shù)進(jìn)步。每天都有新的專(zhuān)用標簽問(wèn)世，業(yè)界也在致力于提高其在密集區域或其他困難環(huán)境中的可讀性。

未來(lái)，RFID 和機器視覺(jué)預計將在汽車(chē)電池制造中發(fā)揮核心作用。從質(zhì)量保障的角度來(lái)看，機器視覺(jué)是一項關(guān)鍵的推動(dòng)因素；而從可追溯性的角度來(lái)看，RFID 是一項關(guān)鍵的推動(dòng)因素。隨著(zhù)行業(yè)再度開(kāi)始關(guān)注極高的成本效益和減少浪費，RFID 將成為實(shí)現可追溯性的高性?xún)r(jià)比解決方案。