2024年製造業現況：全面數位化

世界各地，尤其是製造業，似乎逐漸克服了疫情期間的困難和幾年前的供應鏈中斷。然而，預計到2024年，製造商將面臨新的挑戰，許多挑戰可以透過更廣泛地應用數位技術來解決。

近期產業研究專注於製造商今年所面臨的挑戰，以及他們計劃如何應對。根據《製造業狀況報告》的一項研究發現，在2023年，製造業正面臨經濟不確定性和勞動力挑戰，急需採用新技術來解決這些問題。

Deloitte在《2024年製造業展望》中提出了類似觀點，指出製造業將面臨經濟不確定性、供應鏈中斷以及招募熟練勞動力的挑戰。不論情況如何，Deloitte都認為科技將在未來扮演關鍵角色。這也與其他研究的結論相符，強調了科技在製造業發展中的重要性。

具體來說，包括物聯網(IoT)、自動化、支援數據驅動決策的分析等技術可以幫助製造商提高營運效率、控製成本等。這些技術用於生產環境，提供對流程的即時洞察和端到端可見度。這些見解和可見性，使製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，並改善營運。

長期來看，大多數製造商將透過全面採用工業4.0和智慧製造來增加數位化投資。根據Deloitte的調查顯示，83%的製造商相信智慧工廠解決方案將在未來五年內改變產品的製造方式。然而，在短期內，引進和應用物聯網、自動化和分析技術可以立即帶來顯著的效益。

數位供應鏈和其他技術

儘管製造業在疫情期間受到了嚴重影響，但在大規模供應鏈問題的挑戰下取得了顯著的復甦。然而，仍存在一些問題需要解決。許多製造商正在尋求透過整合物聯網設備和生產線數據分析來改善供應鏈的可靠性。他們希望將工廠車間營運技術（OT）數據與傳統企業IT系統如ERP、CRM等相連接，以更好地應對挑戰。這種整合可以為製造商提供更全面的洞察力，幫助他們更好地管理和優化生產流程，進而提高效率並降低成本。

Deloitte在其展望報告中指出，透過採用數位工具，製造商可以提高供應鏈的透明度。這是怎麼做到的？透過結合OT和IT系統，製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，使製造商能夠將其供應鏈流程數位化。

GenAI登場

在製造業不斷引進新科技的同時，對人才的需求也逐漸增加。然而，根據Deloitte和其他機構的調查，製造商在尋找熟練勞動力方面正面臨一些困難。

這個挑戰不只限於製造業。幸運的是，在各行各業，許多人都在研究生成式人工智慧(GenAI)、自動化和其他工具，以提高工作效率。

GenAI可用於協助技術員工，並協助其提高效率。例如，GenAI可用於快速總結大型設備使用手冊、尋找設備規格表中的特定設置，或搜尋設備日誌輸出中的異常情況。

透過卸載這些常見任務，GenAI解放了技術員工，使其可以在給定時間內完成更多的專業事務。這可能會減少在一個很難找到技術人才的市場中僱用更多技術員工的需求。

GenAI的另一個常見用途是，幫助那些在技術上不如經驗豐富的員工的人。例如，製造生產線設備的原始設備製造商可能會在其管理控制台上放置GenAI前端。 GenAI可以允許工作人員輸入或說出請求，例如將運行速度設定為X，而不必了解神秘的命令列指令。 GenAI會將輸入或表達的請求轉換為機器可以理解的命令。在這裡，這種技術的應用再次減少了僱用那些難以找到的技術人才的需要。

同樣，基於即時狀態資料的製造流程智慧自動化可以節省員工的時間。同樣，透過擺脫死記硬背的任務，員工有更多的時間花在重要的事務上。例如，與其讓工作人員例行地在工廠車間走動並評估設備的健康狀態，不如讓自動化簡單到在設備的健康監測數據超過閾值時發送自動警報。

技術前景如何？

擴大使用物聯網、企業連接和分析等已使用多年的技術，是解決製造商在2024年面臨的主要挑戰的關鍵。

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和轉向智慧工廠。為這些努力提供動力的基礎技術，正是現今帶來效益的技術。

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