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　　原本備受期待的2020新年代，在某些國家并沒有出現我們所期望的華麗開局，制造業企業沒有看到經濟增長和繁榮，反而因為新冠疫情帶來的消極影響一直苦苦支撐，尤其是供應鏈不穩定、運輸問題、工人短缺和通貨膨脹等問題。

　　雖然對于大多數制造業企業而言，此次疫情是百年難遇的挑戰，但它也迫使許多制造業企業通過加快數字化轉型的腳步適應這一挑戰。云計算、機器人流程自動化、低代碼開發等技術是這一數字化轉型的核心，它們給制造業企業創造了無數探索新解決方案的機會。

　　以下列出的2022年全球制造業的七大趨勢，或許一定程度上能夠反映出當下的真實現狀。

　　1. 消費者驅動型制造

　　正如當今的技術發展速度，消費者的需求日新月異，這使得制造業企業難以迅速提供消費者所需的產品和服務。

　　如今，客戶寄予制造業企業的最低期望是能夠當天交付、提供個性化的產品和服務，并實現透明的交付流程。但如果制造業企業想要讓自己的業務脫穎而出并保持全球范圍內的競爭力，就需要具備高度敏捷性和靈活性，但傳統的業務模式顯然無法做到這一點。

　　消費者驅動型制造側重于預測產品使用者的需求。但如何預測？答案是將各種新技術和功能，例如數據分析、物聯網（IoT）、人工智能（AI）等集成到現有的系統和軟件中。

　　制造業企業可以實施諸如數字化質量控制、資產位置監控和物料自動補給等策略來提高運營效率并更快地將產品送到消費者手中。這些技術讓用戶和利益相關者可以自主選擇數字互動體驗。

　　2. 穩定、可預測的供應鏈

　　制造業企業正處于一個市場供需不斷波動的時期。德勤（世界四大會計師事務所之一）指出，大多數采購經理將繼續面對高消費者需求、材料和運費成本上升以及交貨緩慢所引起的系統性問題。

　　供應中斷已成為“家常便飯”，而且代價高昂。但許多制造業企業正在研究使供應鏈和物流變得更加可預測的模式。使用AI、數據分析和傳感器等技術取代人工，可以幫助供應鏈管理者識別規律、預測采購需求并更好地管理庫存。正如德勤所指出，“數字化供應網絡和數據分析能夠有效幫助制造業企業采取更加靈活的多層措施來應對供應鏈的意外中斷。”

　　3. 互聯服務

　　技術在增強制造業企業經營水平的同時，也在改變它們為客戶提供的服務。

　　互聯服務是基于工業產品的可聯網設備所提供的額外服務。Capgemini（凱捷咨詢）在評估制造業互聯服務時表示：“制造業的業務模式正在轉向按使用量付費和按生產量付費，客戶并不為實際的產品付費，而是為產品所帶來的收益付費。”

　　互聯服務帶來了無窮的可能性，其中的一些最著名的例子包括：

• 車輛遠程信息處理
• 設備和機器遠程控制
• 預測性維護
• 智能家居解決方案和自動化

　　互聯服務為客戶創造了更好的體驗，也使制造業企業能夠在競爭中脫穎而出。制造業企業可以在客戶業務環節的每一個關鍵點采集數據，然后使用這些數據不斷提高產品及相關服務的質量。互聯服務也為制造業企業創造了固定的收入來源和更高的利潤率。

　　4. 智能工廠

　　智能工廠也被稱為數字工廠或智慧工廠。智能工廠使用高度自動化和自適應設備與機器來提高工作效率和靈活性，通過傳感器追蹤產品和庫存，并通過支持云計算的機器實時了解維護需求。

　　阿迪達斯是一家具有前瞻性的制造業企業。為了打造一座未來工廠，阿迪達斯為其“高速工廠”配備了3D打印機、機械臂、激光切割機器人和物聯網工具，使這座工廠能夠快速創建各種模型并且迅速批量生產。阿迪達斯使用自動化技術和機器人來協助員工快速打印產品模板，通過縮短交貨時間滿足消費者的需求變化。

　　5. 工業4.0和數字經濟

　　我們正處于第四次工業革命（工業4.0）。第三次工業革命給我們帶來了數字技術，而工業4.0將帶來超級自動化、物聯網、智能工廠和大數據。這些技術的進步使得數字經濟實現了質的飛躍。

　　根據TechTarget的解釋：“第四次工業革命建立在數字革命的基礎上，目前的技術將不斷深化物理世界和網絡世界的連接。”技術正在迅速發展，制造業企業需要不斷調整業務模式、提高經營水平并比以往更快、更好地完成各項任務。

　　數字經濟催生了一批高度依賴現代數字技術的公司、產品和服務，比如國外的網飛、聲田、愛彼迎、優步和來福車等。而隨著技術的發展，競爭環境也在發生變化。例如網飛通過提供流媒體服務走在了數字化的前沿，而曾經占據美國影片出租市場龍頭位置的百視達，正是在數字化交鋒中失利，才落寞“神壇”。試問在當今幾乎人人都有網飛賬戶的時代還有多少人記得百視達？

　　除此之外，醫療設備制造領域也取得了巨大的進步。血糖儀曾經是一種依靠電池供電、不具備聯網功能的檢測設備。現在，大多數此類設備已經完全與數字世界連接。制造業企業可以獲得更好的洞察，用戶可以追蹤自身的健康狀況，醫療機構可以更好地滿足病人的需求。

　　6. 可持續發展

　　制造業企業希望能夠在全球快速、大規模地交付產品，而這不可避免地給我們的環境造成了壓力。根據世界經濟論壇的報告，美國制造業占到該國直接碳排放量的23%，歐洲制造業每年排放8.8億噸二氧化碳。

　　這是因為制造業企業過去一直采取“獲取-制造-浪費”的線性模式，這種模式依賴于化石燃料、過度生產和過度浪費。但越來越多的制造業企業正在轉向循環經濟。

　　循環經濟運用AI和機器學習等技術實現流程自動化、簡化運營并提高效率。每個制造階段均遵循回收-翻新-再制造的模式以減少浪費并降低成本，進而減少公司在生產過程中的碳排放。數字化流程能夠為制造業企業提供實時洞察，幫助他們快速做出決策，不斷朝他們的可持續發展目標邁進。

　　7. 超級自動化

　　超級自動化是Gartner 2022年重要戰略技術趨勢之一，指的是“一種規范且業務驅動的方法，可以快速識別、審查和自動執行盡可能多的業務和IT流程。”

　　超級自動化需要通過協調AI、傳感器、機器學習、機器人流程自動化（RPA）、低代碼開發平臺和業務流程管理（BPM）工具等技術的使用來實現。

　　制造業在某種程度上處于高度孤立的環境之中，許多企業機構仍然依賴耗時的人工流程。超級自動化能夠接替人工任務并使運營過程變得更加透明。制造業企業可以將重復但關鍵的工作流程交給自動化技術，這樣員工就可以全力完成更復雜的任務，例如推動創新。

　　制造業企業如何加速數字化轉型

　　任何企業都不可能在一夜之間實現超級互連和數字優先。數字化轉型對任何企業而言都是一項重要的舉措，尤其是有人工流程、遺留系統以及孤立業務和數據的制造業企業。而低代碼開發和多重體驗平臺可以快速推動轉型流程。

　　西門子低代碼Manufacturing Industries為制造業企業提供各種工具、服務和支持，幫助制造業企業快速開發自定義應用、門戶、核心系統和其他特定領域的解決方案。由于西門子低代碼對核心系統產生的影響小于其他解決方案，所以能夠迅速加快人、機器、設備、系統和工作流程的連接過程。制造業企業還可以使用西門子低代碼平臺對遺留系統進行現代化改造并增強自定義軟件開發和系統集成項目。