制造行业对创新并不陌生。在过去十年中，第四次工业革命已经拉开序幕，带来了强大的新技术，包括物联网、高级分析、流程自动化和人工智能（AI）等。如今，工厂变得智能化、高度互联和以数据为中心。它们比以往任何时候都更高效，运营人员能够根据数据驱动的洞察力做出最佳决策。

　　然而，这个故事还没有结束。2024 年，制造企业将迎来另一次运营模式的转变。强调人机协同合作和人的主导地位的第五次工业革命（或称工业 5.0），将带领制造企业向更智能化和可持续发展的方向迈进，使人类员工能够以最高效的方式工作。

　　在接下来的几年里，我们将看到越来越多的制造企业希望拥抱AI、机器人和物联网。他们将专注于人与机器的联系，以推动可持续性、效率和更敏捷的生产方法。生成式人工智能（GenAI）的出现也加速了这一趋势。制造商已经在寻求将创新整合到他们的工厂中，以提高生产力和收入。根据最近的一项研究显示，法国35%的企业正在使用AI技术，72%的受访者表示对员工绩效有积极影响。

　　AI将改变制造业的三种方式

　　考虑到新技术带来的明显优势，从简化整条生产线到加速决策过程和加强质量控制，投资的快速增长并不令人惊讶。然而，尽管企业现在拥有大量可用的AI和机器学习工具，但制造业的许多部门仍然与处理数据和文档的传统方式密切相关，分散的技术和复杂的流程给该行业的企业带来了挑战。

　　随着行业通过采用新技术和集成系统进行改进，是时候评估哪些方面运作良好，哪些方面被忽视了。与物流不确定性相关的成本上升，以及基本原材料供应的脆弱性，让企业领导者头疼不已。如果再加上混乱的信息，就会造成灾难，包括文件追踪和流程延误等。数字化转型对于在竞争激烈的市场中生存和发展越来越重要。

　　1. 效率提升

　　AI将为人类员工腾出更多时间。在有些工作中，员工在完成行政任务时浪费了无数时间，而这些任务很容易得到数字化系统的支持。

　　数字化和自动化解决方案节省了大量时间，这些时间可以重新定向到支持客户。此外，制造企业可以实施由 AI驱动的流程，简化业务领域并集成经常遇到延迟的流程，增强与合规文档相关的高成本流程，以创建更好的流程周期。

　　在最近一项对 300 多名制造业专业人士进行调查的中小企业研究中，三分之一的受访者表示每周在各种运营流程中遇到几次工作延误。

　　随着AI增强了流程自动化的能力，生产流程中耗时较长的部分可以配置为基于规则和决策驱动的流程。这意味着，在这些流程中，员工将能够用机器辅助取代人工作业。将传统上由熟练劳动力管理的任务分配给AI，并不会消除对人类员工的需求。相反，它可以充当数字同事，将组织中的人才解放出来，从事需要直觉、干预和创造力的任务。

　　有了充足的数据可供分析，实施和整合新技术的计划将根据特定组织决定的扩展和细化程度而变化。在较小的范围内，这可能是利用AI来集中管理客户信息和订单历史。在更大的范围内，AI可用于收集涉及数百甚至数千个部件的产品信息，其中每个部件都有自己的唯一识别码。

　　另一个例子是分析与供应商表现相关的数据，使制造组织能够更好地了解预期情况，并提前为潜在隐患做好准备。

　　AI技术还被用于解决互操作性问题，使计算机系统和软件能够跨平台交换和使用信息。允许不同软件和技术之间共享数据将有助于简化流程。通过利用流程自动化和提高数据处理速度，企业的运营效率将得到提高。这些改进后的系统将在降低成本的同时，提高可扩展性和灵活性，实现整个企业的简化数据共享。

　　这不仅是为了紧跟技术潮流，也是制造商的必需品，目的是：及时做出关键决策、有效解决高成本功能、简化运营、确保合规文档的准确性、扩大创新范围、提高投资回报率和改善可持续性。

　　2. 减少错误

　　对AI的投资将减少出错的可能性。尽管AI的一些好处似乎与物联网集成所提供的好处相似，但真正的影响却大不相同，AI提供了更广泛的机会。

　　物联网专注于支持机器和网络支持，而AI则支持传统上局限于人类责任和智能领域的功能。虽然物联网的重点是通过互联网连接物理对象，但AI致力于协调整个过程并构建非结构化数据。

　　AI的优势在于它的准确性。它有可能通过消除延误、减少繁琐的手动任务和缩小错误范围来改变员工的生活。利用数字化工具在业务部门之间无缝移动数据，不仅可以提高效率，还有助于创造一个更快乐的工作场所，吸引和留住顶尖人才。

　　3. 吸引新人才

　　新技术将吸引新人才。技术技能的差距不仅损害了生产力，在许多情况下还限制了增长并扼杀了创新。随着如此快速的发展，制造业必须吸引必要的人才以跟上时代的步伐，并培训必须适应这种现代化的现有员工。如果他们不这样做，他们就有可能在交付合同时遇到问题。

　　AI和机器学习为制造业提供了机会，可以将效率提升到新的水平，并为未来的增长和创新奠定坚实的基础。从销售和供应链管理到质量检查和库存控制，AI正在简化复杂的流程，预测潜在问题并确保及时交付项目。

　　它提供的高度准确的信息符合年轻劳动力的愿望，正在改善该行业几乎每个人的工作生活，帮助他们快速做出更明智的决策。通过将人类的直觉与AI技术的速度和规模相结合，制造商可以在未来几年保持竞争力，并继续发展壮大。

　　AI与人类的高效协作

　　通过将AI视为增强员工能力和提高生产力的一种手段，而不是低价值任务的低成本替代品，制造商将能够解决一些最棘手的挑战。

　　供应链弹性就是一个很好的例子。近年来，这个问题从未远离头条新闻。还记得新冠疫情、影响巴拿马运河的干旱或最近在红海发生的对航运的袭击吗？

　　有了正确的AI解决方案，人类决策者就可以利用实时数据分析和AI衍生的洞察力来推动他们的决策。这将帮助他们预测并减轻供应链冲击。物联网传感器和设备在这一使用案例中发挥着关键作用。它们可帮助企业持续监控供应链事件，并就任何延误或短缺发出预警。同时，先进的算法可以分析历史和当前数据，预测需求并改善制造商管理库存和准时生产流程的方式。

　　此外，人类与AI的协作也将有助于解决长期存在的劳动力短缺问题。人类员工发挥他们的适应能力、创造力和解决问题的能力。AI 模型和机器人技术可提高任务处理速度和精度。这种方法有很多好处，包括提高工作满意度和生产力，并且可以减少整体生产错误。

　　另一个重要的好处是，更多地使用智能机器可以降低健康和安全风险，因为机器人可以在危险环境中使用或承担体力要求高或有风险的任务。工业5.0有望改变制造业，推动突破性的生产率提升，充分释放工人的全部潜力。

　　构建正确的技术骨干网

　　然而，只有企业建立正确的集成管理系统和技术基础架构，才能实现人类与AI协作带来的诸多好处。这种技术骨干网是当今新兴的制造和分销行业成功的基础。

　　首先，它在设计上具有可扩展性和灵活性，使工厂和配送中心能够根据情况需要进行调整。该骨干网作为一个组织范围的平台，促进对运营的实时可见性，同时促进各个团队之间的协作。利用 GenAI 算法，敏捷性和响应能力贯穿整个系统，并通过简单的任务管理和调度帮助顺利完成关键操作。

　　云计算也将是一个关键的技术推动者，消除制造商和分销商投资资本密集型硬件的需要。因此，以前用于维护数据基础设施的 IT 资源可以用于更高价值的项目，这些项目在客户体验、运营生产力或成本效益方面具有切实的好处。事实证明，云在实施安全措施以保护敏感的工厂和分销数据方面也至关重要。

　　与任何事情一样，人类与AI的协作只有在其基础牢固的情况下才会发挥更大的效果。工业5.0只会让那些了解这一事实并据此做出正确技术决策的企业获得更多优势。这些企业将能够超越效率节约，并解锁突破性的创新和适应性，而其他企业将难以模仿。简而言之，他们将成为明天的成功故事。