AI技术对制造运营的影响将继续扩大。率先采用这些技术将助力制造企业保持竞争力优势。
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先进技术对制造业的影响是不可否认的。对技术进行负责任的投资对于实现长期战略目标意义重大。像人工智能（AI）这样的新技术可以帮助制造企业简化流程、提高效率并降低成本。AI技术还可以通过提供创新和适应不断变化的市场条件所需的工具来帮助企业领先于竞争对手。
数字技术与互联互通正在推动诸如先进的计算解决方案、云计算和远程计算、物联网（IoT）以及联网设备、智能和实时数据传感器、数据捕获、软件分析和处理以及AI和机器学习的采用等有影响力的技术。为了保持竞争力，特别是考虑到劳动力短缺和提高生产力的需求，制造企业需要拥抱工业4.0及其补充技术。
根据杜克大学富卡商学院的“2025年首席财务官调查”显示，近三分之二的首席财务官报告称，他们的公司将自动化通常由员工执行的任务作为战略重点。在计划在未来 12 个月内实现自动化的公司中，大多数公司预计采用AI 来执行各种任务。此外，在过去一年中，近 60% 的公司（其中大型公司中占84%）采用了软件、设备或技术来自动化以前由员工完成的任务。
持续的运营改进始于从机器资产中获取数据。这些数据可为人员和系统提供即时的洞察力，使他们能够做出更好、更快的决策，并推动自动化的发展。
通过数据分析优化运营
在自动化程度不断提高、智能设备与智能工厂广泛应用的背景下，依托有价值的数据，整条供应链的制造效率得以显著提升。通过在现场采集更多数据，并将其与企业其他运营数据整合，智能工厂可实现信息透明化并做出更优决策。精准、实时的生产数据对于车间运营以及每台机器资产的高效运转至关重要。
数据和分析的应用是工业 4.0 的基础。在整个企业中收集、分析和共享数据是利用制造技术创造更多价值的切入点。由此带来的附加效益包括：生产率提升、生产成本降低、资源管理优化及盈利能力增强。
制造业数据分析的主要优势之一是能够访问实时数据。通过利用这些数据，公司可以实时监控其运营的各个方面——从机器性能到供应链物流。这些实时数据提供了对瓶颈、低效率和潜在故障的即时洞察，允许快速调整以保持最佳性能。
尽管精准、实时数据对运营至关重要，但要真正发挥数据价值，还需先进的技术与强大的分析能力。例如，为了行业报告、预测性维护及安全提升，企业会采集海量数据，却可能面临管理与分析难题。对历史数据的分析能帮助运营管理层发现原本难以察觉的模式、趋势与异常，从而将企业从被动应对转向主动规划，并与运营战略保持一致。
▲显示关键绩效指标的控制面板使用可配置的目标，以“一目了然”的方式显示警报系统的运行状况。
将数据转化为可操作信息
报告可提供这些历史过程信息的可视化，并关联相关的过程变量，对这些数据进行指标计算，并以图形方式直观地展示这些数据，以便更容易地检测模式和异常。这些报告是通过能够无缝集成到可编程逻辑控制器（PLC）、监控与数据采集（SCADA）和历史系统中的第三方软件创建的。先进的报告解决方案甚至可以从远程报警通知软件中提取信息，以便进一步分析和优化条件响应时间。
先进的软件使制造企业能够将原始过程数据转化为可操作的信息，从而提高效率并降低成本。此外，自动化的报告解决方案通过从SCADA、实验室信息管理系统（LIMS）、手动输入等不同来源收集数据，简化了合规性监管。随着数据的收集，它被总结为关键指标——流量总计或浊度阈值分析。最终输出被发布成监管机构接受的格式化文件。
集成制造执行系统和 AI
先进的制造执行系统（MES）直接从机器和操作员那里捕获数据，以易于使用的格式提供实时生产指标和分析。集成AI的软件可通过高级数据收集来加速数字化转型，以实现整体设备效率（OEE）和 MES，使工厂人员能够获得对运营的宝贵见解，并帮助他们做出更好、更明智的决策。
普华永道的一份报告指出，数据集成是实施工业 4.0 计划（包括 MES部署）面临的主要挑战之一。然而，有效的数据收集需要采用超越传统方法的先进解决方案。现代方法使公司能够将数据馈送到 3 到 5 级系统，这超越了传统的瓶颈分析。
此外，还有低代码和无代码技术可以消除 PLC 数据收集的问题，并可以识别相关警报以进行更丰富的分析。这种方法检查来自生产线的数据，并在出现问题时提供智能的根本原因分析，将事件和警报数据关联起来，提前化解潜在生产风险。
通过部署第三方先进软件，制造工厂可以加速和推动 OEE 提升，在问题发生之前避免问题，并将工程停机时间减少多达 70%。对于一家市值 10 亿美元的公司来说，OEE 每提高 1%，每年可节约成本约 700 万美元，从而帮助企业进一步降本增效。
随着行业不断朝着更高的效率迈进，AI与 MES 的集成正在彻底改变制造商的运营方式，带来前所未有的自动化、预测分析和决策水平。AI 驱动的 MES 通过实现更智能的工厂、优化生产周期、减少停机时间和帮助制造商实现更高水平的生产力来推动创新。
根据麦肯锡的一份报告，该技术预计将开启运营效率的新时代：仅在制造业和供应链中，它就可能将成本降低多达5000亿美元。AI 技术可基于根因分析预测故障、降低缺陷；动态生成易操作的作业指导书；并通过实时 AI 支持的故障排查与操作指南，增强操作站功能，使企业更灵活、高效、直观地满足终端用户需求。
工业 4.0、工业物联网和 AI 正在重塑制造业。试图通过手动密集型流程和过时的技术来应对这些挑战是很困难的。但是，通过利用尖端软件解决方案等先进技术，企业可以提高生产力和效率并降低成本。优先考虑卓越运营不仅可以促进增长，还可以帮助组织在不断发展的业务和制造环境中持续保持领先。