制造商正面临前所未有的压力，无论是成本上升、劳动力限制、网络安全威胁，还是持续的供应链波动。第11届《智能制造现状报告》明确指出：这已不再是以试验为特征的阶段，而是执行时代。在各行业和地区，制造商现在专注于如何大规模构建过程智能。
对许多人而言，实施人工智能（AI）正是这一转变的核心。数字化转型已融入日常运营，并支持决策能力提升质量、优化运营和降低风险。事实上，2026年报告中的受访者将人工智能和机器学习列为推动业务成果的首要驱动力，超越了所有其他智能制造能力。
制造商如今面临的问题不再是是否使用人工智能，而是如何负责任、安全且大规模地部署它。组织如何才能将洞察转化为行动，实现持续绩效？
多年来，制造业中的人工智能主要局限于概念验证和封闭系统。如今，这一阶段正在结束，转变已成定局。制造商正迅速超越试验阶段，将人工智能直接嵌入运营工作流程。
到2026年，超过三分之一的运营已通过人工智能增强，预计到本十年末，这一比例将超过50%。
能够在运营和日常决策能力中可靠扩展人工智能的组织，将超越碎片化数据、孤立系统和断开连接的技术，帮助防范外部威胁，同时优化自身生产过程。
这一转变反映了数字化转型的更广泛演进。制造商不再质疑人工智能是否有效；他们关注的是人工智能能够多快、多一致地创造价值。
随着制造商从试点项目转向生产规模部署，人工智能正作为日常执行的一部分证明其价值。《智能制造现状报告》显示，领先的组织正在将人工智能应用于质量、运营和风险职能，帮助团队更快、更有信心地采取行动。
其中一个例子来自Eastern Municipal Water District (EMWD)，加利福尼亚州第六大水务机构，应用人工智能和机器学习提升污水处理最复杂且能耗最高的环节之一：曝气。
曝气性能会随着流量和氨负荷在一天内波动而不断变化。传统的基于规则的控制系统难以跟上变化，需要操作员频繁人工干预。EMWD与Rockwell Automation合作，试点部署了一个人工智能驱动的控制系统，该系统可持续监测运行状况，并在条件变化时自动调整控制响应。该系统不再在性能偏移后被动响应，而是能够预测需求并实时优化气流。
结果立竿见影且可量化。EMWD将曝气池的气流量减少了高达31%，在降低能耗的同时提升了质量并减少了化学品用量。更重要的是，该人工智能解决方案可直接集成到现有系统中，使其具备可重复性和可扩展性，适用于未来更多场景。
制造运营产生的数据比以往任何时候都多。传感器、驱动器、机器和控制系统在整个生产过程中持续生成数据。尽管如此，《智能制造现状报告》显示，只有43%的收集数据被有效利用。要取得成功，我们必须提升所收集数据的可用性。
那么，我们如何弥合这一差距？又如何将合适的数据实时传递给合适的人？
将情境化数据安全地传递给合适的人，有助于做出更好、更快的决策。人工智能成为工厂车间、运营中心及整个组织的能力倍增器。团队现在可以减少对复杂数据的解读，将更多时间用于改善结果。
然而，信任至关重要。随着制造商越来越依赖人工智能驱动的洞察，我们需要确保数据和底层系统真正可靠，从而让共享智能消除不确定性。
人工智能并不取代制造业领先企业的决策能力，而是增强它。通过将专家的人类判断与实时数据洞察结合，制造商能够实现更敏捷、更有信息支撑、更具韧性的运营。
在执行时代，将智能视为共享资源的组织将拥有竞争优势。
《智能制造现状报告》明确指出，人工智能已进入现代制造运营的核心。对于领先的组织而言，人工智能已融入决策制定、工作执行和绩效提升的全过程。
执行力将影响力与雄心区分开来，制造商认识到需要互联、可互操作的系统，将数据转化为日常运营能力。
同样重要的是，只有当人工智能支持最接近实际工作的人员时，才能真正产生成效。当团队获得及时、可信的情境信息时，他们的行动会更快、更一致。问题更早暴露，人们从被动转为主动。
执行时代奖励那些将智能视为精心设计、广泛可访问基础设施并将其嵌入日常工作的制造商。这些公司不追逐人工智能潮流，而是持续且大规模地将智能付诸实践。
本博客中的发现来自我们第11版年度《智能制造现状报告》。这份年度出版物提供了来自全球各阶段数字化转型制造商的基准数据、最佳实践和关键见解。请访问rok.auto/sosm下载完整报告。
发布时间 2026年6月23日
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