虽然对于大多数制造业企业而言，此次疫情是百年难遇的挑战，但它也迫使许多制造业企业通过加快数字化转型的脚步适应这一挑战。云计算、机器人流程自动化、低代码开发等技术是这一数字化转型的核心，它们给制造业企业创造了无数探索新解决方案的机会。

       以下列出的2022年全球制造业的七大趋势，或许一定程度上能够反映出当下的真实现状。

       正如当今的技术发展速度，消费者的需求日新月异，这使得制造业企业难以迅速提供消费者所需的产品和服务。

       如今，客户寄予制造业企业的最低期望是能够当天交付、提供个性化的产品和服务，并实现透明的交付流程。但如果制造业企业想要让自己的业务脱颖而出并保持全球范围内的竞争力，就需要具备高度敏捷性和灵活性，但传统的业务模式显然无法做到这一点。

       消费者驱动型制造侧重于预测产品使用者的需求。但如何预测？答案是将各种新技术和功能，例如数据分析、物联网（IoT）、人工智能（AI）等集成到现有的系统和软件中。

       制造业企业可以实施诸如数字化质量控制、资产位置监控和物料自动补给等策略来提高运营效率并更快地将产品送到消费者手中。这些技术让用户和利益相关者可以自主选择数字互动体验。

       制造业企业正处于一个市场供需不断波动的时期。德勤（世界四大会计师事务所之一）指出，大多数采购经理将继续面对高消费者需求、材料和运费成本上升以及交货缓慢所引起的系统性问题。

       供应中断已成为“家常便饭”，而且代价高昂。但许多制造业企业正在研究使供应链和物流变得更加可预测的模式。使用AI、数据分析和传感器等技术取代人工，可以帮助供应链管理者识别规律、预测采购需求并更好地管理库存。正如德勤所指出，“数字化供应网络和数据分析能够有效帮助制造业企业采取更加灵活的多层措施来应对供应链的意外中断。”

       技术在增强制造业企业经营水平的同时，也在改变它们为客户提供的服务。

       互联服务是基于工业产品的可联网设备所提供的额外服务。Capgemini（凯捷咨询）在评估制造业互联服务时表示：

       制造业的业务模式正在转向按使用量付费和按生产量付费，客户并不为实际的产品付费，而是为产品所带来的收益付费。

       互联服务带来了无穷的可能性，其中的一些最著名的例子包括：

       车辆远程信息处理

       设备和机器远程控制

       预测性维护

       智能家居解决方案和自动化

       互联服务为客户创造了更好的体验，也使制造业企业能够在竞争中脱颖而出。制造业企业可以在客户业务环节的每一个关键点采集数据，然后使用这些数据不断提高产品及相关服务的质量。互联服务也为制造业企业创造了固定的收入来源和更高的利润率。

       智能工厂也被称为数字工厂或智慧工厂。智能工厂使用高度自动化和自适应设备与机器来提高工作效率和灵活性，通过传感器追踪产品和库存，并通过支持云计算的机器实时了解维护需求。

       阿迪达斯是一家具有前瞻性的制造业企业。为了打造一座未来工厂，阿迪达斯为其“高速工厂”配备了3D打印机、机械臂、激光切割机器人和物联网工具，使这座工厂能够快速创建各种模型并且迅速批量生产。阿迪达斯使用自动化技术和机器人来协助员工快速打印产品模板，通过缩短交货时间满足消费者的需求变化。

       我们正处于第四次工业革命（工业4.0）。第三次工业革命给我们带来了数字技术，而工业4.0将带来超级自动化、物联网、智能工厂和大数据。这些技术的进步使得数字经济实现了质的飞跃。

       根据TechTarget的解释：

       第四次工业革命建立在数字革命的基础上，目前的技术将不断深化物理世界和网络世界的连接。

       技术正在迅速发展，制造业企业需要不断调整业务模式、提高经营水平并比以往更快、更好地完成各项任务。

       数字经济催生了一批高度依赖现代数字技术的公司、产品和服务，比如国外的网飞、声田、爱彼迎、优步和来福车等。而随着技术的发展，竞争环境也在发生变化。例如网飞通过提供流媒体服务走在了数字化的前沿，而曾经占据美国影片出租市场龙头位置的百视达，正是在数字化交锋中失利，才落寞“神坛”。试问在当今几乎人人都有网飞账户的时代还有多少人记得百视达？

       除此之外，医疗设备制造领域也取得了巨大的进步。血糖仪曾经是一种依靠电池供电、不具备联网功能的检测设备。现在，大多数此类设备已经完全与数字世界连接。制造业企业可以获得更好的洞察，用户可以追踪自身的健康状况，医疗机构可以更好地满足病人的需求。

       制造业企业希望能够在全球快速、大规模地交付产品，而这不可避免地给我们的环境造成了压力。根据世界经济论坛的报告，美国制造业占到该国直接碳排放量的23%，欧洲制造业每年排放8.8亿吨二氧化碳。

       这是因为制造业企业过去一直采取“获取-制造-浪费”的线性模式，这种模式依赖于化石燃料、过度生产和过度浪费。但越来越多的制造业企业正在转向循环经济。

       循环经济运用AI和机器学习等技术实现流程自动化、简化运营并提高效率。每个制造阶段均遵循回收-翻新-再制造的模式以减少浪费并降低成本，进而减少公司在生产过程中的碳排放。数字化流程能够为制造业企业提供实时洞察，帮助他们快速做出决策，不断朝他们的可持续发展目标迈进。

       超级自动化是Gartner 2022年重要战略技术趋势之一，指的是“一种规范且业务驱动的方法，可以快速识别、审查和自动执行尽可能多的业务和IT流程。”

       超级自动化需要通过协调AI、传感器、机器学习、机器人流程自动化（RPA）、低代码开发平台和业务流程管理（BPM）工具等技术的使用来实现。

       制造业在某种程度上处于高度孤立的环境之中，许多企业机构仍然依赖耗时的人工流程。超级自动化能够接替人工任务并使运营过程变得更加透明。制造业企业可以将重复但关键的工作流程交给自动化技术，这样员工就可以全力完成更复杂的任务，例如推动创新。

转载自：先进制造业