现代化并非紧急情况下的权宜之计，也不是技术故障后的补救手段，而是一种积极的增长策略。
未来五年，对于计划推动积极业务成果的食品和饮料企业而言，向互联的智能技术转型是首要方式。绝大多数（95%）此类组织都在以不同的程度，积极评估、试行或使用智能制造技术。
但有效的现代化举措需要的不仅仅是简单地升级到智能制造技术。在食品和饮料行业，生产商面临着独特的压力，这些压力来自于劳动力挑战、高度的运营复杂性，以及来自电商初创公司和自有品牌的日益激烈的竞争。这些因素要求采取一种全面的、以人为本的现代化方法，以实现长远影响。
为了解食品和饮料制造商如何在高度动态的环境中进行现代化改造，我们在最新一期《智能制造现状报告：包装消费品篇》中分析了他们的反馈。从最大的内部障碍和员工挑战，到顶尖的技术投资，探索领先的生产商如何重点推进能为整个企业创造价值的现代化举措。
1. 长期的业务影响是推动食品和饮料企业现代化的主要动力。
面对日益多样化的消费者偏好、不断演变的网络威胁以及日益增长的技术需求，制造商们深知，现代化对于维持安全且可扩展的运营至关重要。他们还认识到，其作用不止于化解当下风险。食品和饮料组织将长期业务影响列为技术投资的首要驱动因素，其次是提高产能和保护运营技术 (OT) 资产。
当被问及生产商希望通过其智能制造技术实现哪些积极的业务成果时，财务健康位列前三，成为一个突出的诉求。改善整体财务状况和实现收入增长并列第一。在提高质量之后，削减成本和提高整体设备效率 (OEE) 并列第三。制造商将采用智能技术视为实现运营成本节约的一项战略——在消费者对价格日益敏感、公司寻求提高利润率的背景下，这是一个高度优先的事项。
这些洞察指向了一种思维模式的转变，即重视长期、变革性的技术投资，而非追求短期利益和临时解决方案。 一种积极主动的现代化方法通过更强劲的财务表现、更优质的产品以及更安全且旨在支持增长的环境，来提高长期竞争力。例如，生产商如果采取大规模、主动的方法来升级老化设备时，就可以显著改善设备功能、减少停机时间并节约成本。
2. 对变革的抵制仍然是数字化转型的一个主要障碍。
尽管各组织普遍认识到现代化的重要性，但他们认为，对变革的抵制以及领导或指导有意义的变革，是领导层面临的两大障碍。然而，即便变革管理是一项突出的挑战，大多数（82%）生产商表示，内部和外部的障碍正在促进他们对数字化转型的需求。
为了管理内部风险（从确保技术可及性到部署符合现代网络安全标准的基础设施），领导者们将智能技术投资视为一个强大的工具。企业称，采用智能制造技术是他们规避内部风险的首要方式。这也是他们在未来五年内计划推动积极业务成果的首要方式。
尽管智能制造是许多生产商选择的前进道路，但投资的成功与否取决于其组织的变革能力。 领导者正面临一个关键的决策点，在这个决策点上，思维模式和组织就绪度与集成新技术同等重要。为最大限度地发挥现代化投资的效用，领导团队必须实施一个框架，以获得多层级的支持，并执行有效的变革管理策略。本次按需网络研讨会将实操讲解制造商如何编制现代化转型商业论证，并获得必要的组织支持。
3. 劳动力方面的挑战表明，现代化路线图中需要包含技能提升和知识体系搭建。
业界或许对先进技术的潜力充满热情，但制造商们表示，普遍存在的劳动力挑战和现有基础设施的局限性是其日常应用的障碍。除了成本之外，生产商认为，缺乏实施智能技术和优化其使用所需的技能，以及技术基础设施和数据就绪度不足，是阻碍技术应用的三大障碍。
展望未来 12 个月，制造商表示，阻碍发展的重大内部难题是难以找到和采用普通员工易于上手的技术。深入探究后，制造商认为，在未来一年里面临的与劳动力相关的三大障碍是：对现有员工进行新流程培训、员工留任和知识留存。
制造商深知，老化的设备会阻碍增长，但实施智能制造技术伴随着一个学习曲线。基础设施的局限性、技能差距、劳动力短缺以及其他劳动力挑战可能会减缓现代化进程，并使关键的机构知识难以留存。
成功的现代化路线图会优先注重以人为本——通过技能提升、加强沟通、结构化知识留存和简化工作流程——以确保智能制造投资能够带来持久的价值。 了解互联员工解决方案如何通过加强知识共享、标准化入职培训、简化任务协调和优化工作流程来赋能一线员工。
4. 尽管在智能技术方面投入了大量资金，但食品和饮料机构报告称，其收集的数据中只有不到一半得到有效利用。
借助智能技术产生的海量数据，生产者就有望实施可落地的、以数据为依据的改进计划。制造商认识到数据的价值——这种心态反映在他们的投资中。几乎所有食品和饮料企业（96%）都已投资或计划投资于生成式人工智能或因果式人工智能，以及机器学习（93%）。在软件方面，大多数（95%）食品和饮料制造商已经采用或计划采用企业资源规划系统，以及供应链规划（94%）和质量管理系统（93%）。
尽管已在极大程度上利用智能制造技术，许多公司在处理、组织和应用运营数据方面仍然困难重重。各组织表示，平均而言，他们通过当前采用的技术和流程收集的数据中，得到有效利用的不到一半 (44.97%)。对于许多运营团队来说，仅仅访问数据已不再是问题。如果没有合适的工具和数据策略，工业技术所产生的大部分数据都会被孤立地存储，且格式杂乱，从而导致数据“梳理”变得耗时且耗费资源。
采用智能技术并利用随之而来的数据，是实现现代化的核心支柱。为了指明一条通往可行数据洞察的清晰道路，各组织可以在单一的 Integrated Architecture® 系统上统一控制与信息 。这种方法可以整合跨学科的数据，并促进系统级智能。集成式解决方案还提供多种工具来分析数据、在不同来源之间一致地组织数据结构，以及形成预测性建议。对于原始设备制造商 (OEM)，DataReady™ 解决方案可增强智能机器的能力，使其能够整理、标准化数据，并将数据输出到任何亟需的地方。客户可以消除复杂性并在机器层面实现数据可视化，从而支持战略分析、规划和企业级改进。
5. 制造商将人工智能视为应对劳动力挑战和释放运营价值的关键杠杆。
在智能制造技术中，企业尤其看重人工智能，即生成式人工智能、因果人工智能和机器学习，并将其视为提高韧性和实现差异化竞争优势的工具。当被问及哪些智能制造能力能带来卓有成效的业务成果时，人工智能和机器学习与实时资产性能可见性及在线质检并列第一。生产商还表示，采用和使用人工智能是他们减轻内部风险的第二大策略，仅次于普遍采用智能制造技术。
这些观点有结果支持。在过去 12 个月里，多家组织表示，生成式人工智能和因果式人工智能跻身投资回报率最高的三大技术投资之列。在当今的工业环境中，需求瞬息万变，价值链错综复杂，这已是常态。因此，工业 AI 正在推动重大的业务成果也就不足为奇了。无论是填补技能差距、简化工作流程，还是纠正产量损失，工业 AI 都为制造商提供了一个数字化工具包，以克服工艺障碍并适应市场波动。
对于已经投资或计划投资人工智能的组织而言，坚实的数据基础能够快速缩短价值实现时间。这可以表现为通过工业数据运营打破数据孤岛，利用统一的控制和信息系统，或整合过程与电源控制，以实现广泛的数据智能。 在规划集成策略时，探索工业 AI 的实际用例也会有所帮助。从利用软传感器减少产品损耗，到采用模型预测控制来调节含水率，请通过本次点播网络研讨会探索行业特定的 AI 应用。
设计你的路线图，创造持久影响力
那些投资于高级技术及其用户的现代化路线图更有可能成功。通常，这包括优先部署那些深度集成、模块化且可扩展的解决方案，从而使团队能够更轻松地共享知识、交叉培训员工以及跨领域重新部署资源。这些解决方案还能生成更具实境化的数据洞察，助力企业迈向自主运营。
作为食品和饮料行业的全球市场领导者，Rockwell Automation 深知您所面临的挑战。我们理解，平衡短期目标和长期目标并非易事，因此我们创建了一份实用指南，旨在帮助您实现组织协同，并启动变革性举措。此资源可帮助您跳出短期需求来制定现代化目标，以产生全面、持久的影响。此外，我们的行业专家随时可以帮助您规划现代化进程。立即联系我们，迈出您的第一步。
