工业4.0推动制造业发展及技术趋势展望

当前，全球工业正处于新一轮变革周期，以工业4.0为引领的新一代智能化技术正在改变不同行业领域的发展进程。对于制造业而言，工业4.0重新定义了制造企业的生产和运营模式，也为行业的数字化进程带来了时代的机遇。

工业4.0赋能制造业

工业4.0结合自动化、大数据和连接性等关键要素，为制造行业带来显著影响，将推动其发展步入前所未有的现代化时代。

首先，自动化由机器人、人工智能（AI）等技术进步所驱动，使复杂任务的执行变得高效。麦肯锡发布的报告显示，中国制造商对工业4.0抱有极大的热情和期待，认为技术革命有利于提升竞争力。因此，中国制造要抓住工业4.0的机遇，关键之一在于主动适应自动化的发展趋势，打造自动化的生产线和数字化的管理系统等，降低人力成本，提高生产效率，进而提升产品的质量和利润。

其次，对于制造企业而言，大数据的应用可以帮助他们制定更明智的决策。基于收集、分析和使用海量数据的能力，大数据优化了运营效率，降低了成本，并为其提供竞争优势。同时，智能传感器和扫描仪等技术的发展所带来的连接性使企业能够创建更智能、更互联的生产环境，改善内部协作和供应链管理。

最后，技术的发展是持续的，例如5G、生成式人工智能、元宇宙等，在原本的技术基础上，越来越多的领域会被发现和开拓出来，应用到制造业工业4.0的转型升级过程，为整个行业赋能。

2024年伊始，我们已经见证了生成式人工智能等新兴技术的高速发展，为加速包括制造业在内的各行业生产力发展带来的更多可能性。在今年接下来的时间里，制造业的发展可能还会有哪些趋势？

2024行业技术发展预测

据毕马威中国预计，“十四五”期间，制造强国仍将是主线，在5G、工业互联网、大数据中心等为代表的新基建的带动下，制造业将迎来新一轮的转型升级。展望2024年，制造业的技术发展可能将呈现以下五大趋势：

1、数字化转型和IT/OT融合将加速
IT/OT（信息技术/操作技术）融合就是利用新技术并推动“组合式创新”，将较新的技术结合采用以提高生产力。在IT方面，如今有各种AI工具和不同的应用程序，如ChatGPT。而在OT（运营）方面，也有机器视觉和机器人技术（包括机械臂技术和自主机器人）等较新的应用。采用组合式的方法，使团队能够更灵活地对合适的解决方案进行组合和匹配，从而提供制造价值。

利用机器人技术推动“质量4.0”和下一代生产力提高的新用例将促进物联网（IoT）、智能边缘和云技术领域的投资。此外，5G还将加速机器视觉（MV）、人工智能和机器学习（AI/ML）的应用。这些数字化技术通过增强或替代常规任务，非常有望改善甚至改造人工流程较多的运营体系。下一波人机融合浪潮将成为帮助制造商驾驭复杂性、价格压力和需求波动的关键推动因素。事实上，大多数行业决策者都认为数字化转型是自身的战略重点，并认识到数据驱动型文化对企业是至关重要的。

2、自动化将帮助制造商应对头号难题——劳动力流失
培训现有工人、提高技能、培训新员工、管理员工离职率/流动率等因素造成的劳动力流失是制造商在2024年将面临的头号难题。此外，培训和留住员工的需求是一个永恒的循环：新员工入职后接受培训，工作了一段时间之后离职，于是公司又要开始下一批新员工的培训，而这些新员工也可能很快就会离职。制造业员工长期雇佣的时代已经一去不复返了。

为应对劳动力挑战，制造商将聚焦于为员工赋能。他们将寻找能够提供先进软件解决方案（甚至游戏化）的技术合作伙伴，激发员工的竞争精神。他们还将寻求建立一种更具吸引力的文化，应用社交媒体来实现车间决策的民主化。利用合适的技术工具和软件（包括智能手持设备）赋能员工，从而克服这些劳动力市场趋势带来的挑战。

制造商向智能化、数字化运营的转型至关重要。他们将采取切实可行的措施来创建智能工厂（其中一些具有工业5.0功能），让互联的一线员工能够推动决策，从而实现可持续、及时的生产和履约。制造商将转而利用技术和自动化来赋能员工，以改善流程并提高效率，而非专注于建立更庞大的劳动力队伍。

3、AI/ML技术将再上一层楼——边缘智能
制造商将更多地在边缘开展业务。没有必要将数据从网络边缘的原点传输到中央或基于云的系统，然后再发回边缘使用。斑马技术的光学字符分辨率（OCR）解决方案就是开箱即用型AI机器视觉解决方案的一个很好的例子。它无需数据传输，减少了从数据传输回中央位置之前快速从中获取洞察的时间。

制造商也愿意顺应并响应整体供应链中的数字化趋势，以优化运营并保持竞争力。根据斑马技术2023年《汽车生态系统愿景研究报告》，七成受访决策者在跟上技术创新的步伐过程中将实现运营和供应链数字化转型以提高制造速度视为自身面临的首要运营挑战。根据德勤发布的报告，AI在中国制造业市场表现突出，AI在中国的制造业市场规模从2019年开始每年保持40%以上的增长率，并有望在2025年超过20亿美元。此外，由于许多行业已经利用AI/ML实现了转型，因此制造商利用AI/ML以提高劳动效率、设备效率和正常运行时间的时机已经成熟。

4、提高整体供应链和冷链的透明度
当今的制造业，尤其是食品和制药业，对健康和安全问题是零容忍的。制造商必须利用技术来降低对人类的风险，并维护积极正面的品牌形象。

在食品和饮料生产过程中，减少整体冷链中的食品损耗将日益成为目标。在通过冷链产品从农场送到餐桌的过程中，不仅需要可追溯性，还要确保最大限度地减少食品损耗。需求规划将持续在提高效率方面发挥重要作用，能实现食品和饮料的品类、交付地点和交付时间、有效期、货架可用性的实时可见性，以便采取必要行动，及时纠正任何异常情况。

（图片来源：斑马技术）

5、RFID和机器视觉运用于定位解决方案
为减少浪费并明确设备、库存和人员相关的漏洞和故障点位置，制造商将转而采用定位和机器视觉技术。这些扩展的解决方案应用将优化定位技术投资的商业案例，并提高其投资回报（ROI）。与此同时，制造商也需要关注其他最新的技术进步。每天都有新的专用标签问世，业界也在致力于提高其在密集区域或其他困难环境中的可读性。
 
未来，RFID和机器视觉预计将在汽车电池制造中发挥核心作用。从质量保障的角度来看，机器视觉是一项关键的推动因素；而从可追溯性的角度来看，RFID是一项关键的推动因素。随着行业再度开始关注极高的成本效益和减少浪费，RFID将成为实现可追溯性的高性价比解决方案。

来源：荣格-《智能制造纵横》

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