擴大物聯網、企業連接和分析等數字技術的使用是解決制造商在2024年面臨的主要挑战的關鍵。

整個世界，特別是制造業，似乎已經超越了疫情期間發生的問題和幾年前的重大供應鏈中斷。然而，到2024年，制造商將面臨新的挑战，其中許多挑战可以通過採用更多數字技術來緩解。

最近的行業研究使制造商今年面臨的問題以及他們計劃如何解決這些問題成爲焦點。其他研究也得出了類似的結論。德勤在其《2024年制造業展望》中指出，制造商面臨經濟不確定性、供應鏈中斷以及填補熟練勞動力職位的困難。在所有情況下，德勤都相信技術在向前發展中發揮着重要作用。

具體來說，包括物聯網(IoT)、自動化、支持數據驅動決策的分析等技術可以幫助制造商提高運營效率、控制成本等。這些技術用於生產環境，提供流程的實時洞察和端到端可見性。這些見解和可見性使制造商能夠識別生產瓶頸、低效率和浪費。一旦發現這些問題，就可以採取措施幫助減少停機並改善運營。

從長遠來看，大多數制造商將通過全面擁抱工業4.0和智能制造來加倍數字化投資。例如，德勤發現83%的制造商認爲智能工廠解決方案將在五年內改變產品的制造方式。但在短期內，物聯網、自動化和分析的引入和使用可以帶來立竿見影的顯着效益。

數字供應鏈和其他技術

盡管制造業從疫情期間大規模供應鏈問題的影響中大幅反彈，但問題仍然存在。許多制造商正試圖通過將通過物聯網設備和分析獲得的生產线洞察與企業連接相結合，來解決其供應鏈問題，從而使工廠車間運營技術(OT)數據可用於ERP、CRM等傳統企業IT系統。

德勤在展望中指出，通過採用數字工具，制造商可以提高供應鏈的透明度。這是怎么做到的？通過結合OT和IT系統，制造商可以在訂購流程中變得主動。這些數據與供應商的數據相結合，使制造商能夠將其供應鏈流程數字化。

GenAI進入場景

制造過程中引入更多技術正在推動對熟練工人的需求。然而，德勤等企業表示，制造商在尋找熟練勞動力方面遇到了困難。

這個問題並非制造業所獨有。幸運的是，在所有行業中，許多人都在關注生成式人工智能(GenAI)、自動化和其他工具來提供幫助。

GenAI可用於協助技術工人並幫助他們提高效率。例如，GenAI可用於快速總結大型設備用戶手冊、查找設備規格表中的特定設置或搜索設備日志輸出中的異常情況。

通過卸載這些常見任務，GenAI解放了技術工人，使他們可以在給定時間內完成更多的專業雜務。這可能會減少在一個很難找到技術工人的市場中僱用更多技術工人的需要。

GenAI的另一個常見用途是幫助技術上可能不如經驗豐富的工人成熟的工人。例如，制造生產线設備的OEM可能會在其管理控制台上放置GenAI前端。GenAI可以允許工作人員鍵入或說出請求（例如，將運行速度設置爲X），而不必了解神祕的命令行指令。GenAI會將鍵入或表達的請求轉換爲機器可以理解的命令。在這裏，這種技術的應用再次減少了僱用那些難以找到的技術工人的需要。

同樣，基於實時狀態數據的制造流程智能自動化可以節省工人的時間。同樣，通過擺脫死記硬背的任務，員工有更多的時間花在重要的家務上。例如，自動化可以像當某台設備的健康監測數據超過閾值時發送自動警報一樣簡單，而不是讓工人定期走過工廠車間並評估某台設備的健康狀況。

總結

擴大使用物聯網、企業連接和分析等已使用多年的技術是解決制造商在2024年面臨的主要挑战的關鍵。

目前正在採用的其他技術和更廣泛的舉措肯定會在未來發揮重要作用。其中包括全面採用工業4.0和轉向智能工廠。爲這些努力提供動力的基礎技術正是當今帶來好處的技術。

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標題：2024年制造業現狀：全面數字化

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