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(guó)預(yù)計(jì)，“十四五”期間，制造強(qiáng)國(guó)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(dòng)下，制造業(yè)將迎來新一輪的轉(zhuǎn)型升級(jí)。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(shì)：
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(dòng) “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(yùn)營(yíng))方面，也有機(jī)器視覺和機(jī)器人技術(shù)(包括機(jī)械臂技術(shù)和自主機(jī)器人)等較新的應(yīng)用。采用組合式的方法，使團(tuán)隊(duì)能夠更靈活地對(duì)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(jī)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(jī)器視覺 (MV)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí) (AI/ML) 的應(yīng)用。這些數(shù)字化技術(shù)通過增強(qiáng)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(yùn)營(yíng)體系。下一波人機(jī)融合浪潮將成為幫助制造商駕馭復(fù)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(shù)行業(yè)決策者都認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型是自身的戰(zhàn)略重點(diǎn)，并認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型文化對(duì)企業(yè)是至關(guān)重要的。
自動(dòng)化將幫助制造商應(yīng)對(duì)頭號(hào)難題——勞動(dòng)力流失
培訓(xùn)現(xiàn)有工人、提高技能、培訓(xùn)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(hào)難題。此外，培訓(xùn)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(xùn)，工作了一段時(shí)間之后離職，于是公司又要開始下一批新員工的培訓(xùn)，而這些新員工也可能很快就會(huì)離職。制造業(yè)員工長(zhǎng)期雇傭的時(shí)代已經(jīng)一去不復(fù)返了。
為應(yīng)對(duì)勞動(dòng)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(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(jìng)爭(zhēng)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(shí)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(dòng)力市場(chǎng)趨勢(shì)帶來的挑戰(zhàn)。
制造商向智能化、數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的轉(zhuǎn)型至關(guān)重要。他們將采取切實(shí)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(dòng)決策，從而實(shí)現(xiàn)可持續(xù)、及時(shí)的生產(chǎn)和履約。制造商將轉(zhuǎn)而利用技術(shù)和自動(dòng)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(dòng)力隊(duì)伍。例如斑馬技術(shù) 2023年《汽車生態(tài)系統(tǒng)愿景研究報(bào)告》指出，大多數(shù)汽車業(yè)決策者都計(jì)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(diǎn)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(xué)字符分辨率 (OCR) 解決方案就是開箱即用型 AI 機(jī)器視覺解決方案的一個(gè)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(shí)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(shì)，以優(yōu)化運(yùn)營(yíng)并保持競(jìng)爭(zhēng)力。根據(jù)斑馬技術(shù) 2023年《汽車生態(tài)系統(tǒng)愿景研究報(bào)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(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)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(yùn)營(yíng)挑戰(zhàn)。根據(jù)德勤發(fā)布的報(bào)告，AI在中國(guó)制造業(yè)市場(chǎng)表現(xiàn)突出，AI在中國(guó)的制造業(yè)市場(chǎng)規(guī)模從2019年開始每年保持40%以上的增長(zhǎng)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(shí)現(xiàn)了轉(zhuǎn)型，因此制造商利用 AI/ML 以提高勞動(dòng)效率、設(shè)備效率和正常運(yùn)行時(shí)間的時(shí)機(jī)已經(jīng)成熟。
提高整體供應(yīng)鏈和冷鏈的透明度
當(dāng)今的制造業(yè)，尤其是食品和制藥業(yè)，對(duì)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(duì)人類的風(fēng)險(xiǎn)，并維護(hù)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(biāo)。在通過冷鏈產(chǎn)品從農(nóng)場(chǎng)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(shí)現(xiàn)食品和飲料的品類、交付地點(diǎn)和交付時(shí)間、有效期、貨架可用性的實(shí)時(shí)可見性，以便采取必要行動(dòng)，及時(shí)糾正任何異常情況。
RFID 和機(jī)器視覺運(yùn)用于定位解決方案
為減少浪費(fèi)并明確設(shè)備、庫存和人員相關(guān)的漏洞和故障點(diǎn)位置，制造商將轉(zhuǎn)而采用定位和機(jī)器視覺技術(shù)。這些擴(kuò)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(bào) (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。每天都有新的專用標(biāo)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(jī)器視覺預(yù)計(jì)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(jī)器視覺是一項(xiàng)關(guān)鍵的推動(dòng)因素;而從可追溯性的角度來看，RFID 是一項(xiàng)關(guān)鍵的推動(dòng)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(fèi)，RFID 將成為實(shí)現(xiàn)可追溯性的高性價(jià)比解決方案。（作者：斑馬技術(shù)大中華區(qū)技術(shù)總監(jiān) 程寧）
（來源：斑馬技術(shù)）
