最新智能制造现状 – 汽车版揭示了行业在经济压力、劳动力缺口和技术快速变革中前行。报告收集了全球汽车和轮胎制造商、原始设备制造商（OEM）、工程采购公司（EPC）和系统集成商的130位经理和高管的反馈，显示智能制造和技术将成为推动长期业务影响、运营效率和劳动力潜力的关键，但也面临一些挑战。
技术投资对业务成果至关重要
为实现质量提升、成本降低、安全性提升、网络安全和合规等长期业务目标，企业报告投资技术极为重要。通过生成式AI等智能技术，企业能够通过更优的决策能力、质量控制、生产计划等提升业务成果。然而，调查中有41%受访者将成本列为首要障碍，其次是部署和集成新技术。
劳动力技能需求上升
通胀、经济不确定性和市场波动仍是制造商关注重点，但今年劳动力问题已超越网络安全成为增长的主要障碍。在汽车、轮胎和电池行业，组织正面临专家退休带走数十年知识的挑战，同时又需要数据科学和AI等数字化新技能。
为保持竞争力，他们必须更快部署新技术，并吸引具备正确技能的员工。报告中，受访者一致认为沟通、分析思维和灵活性等软技能依然重要，77%受访者表示，掌握新兴技术知识在招聘下一代员工时同样重要。
利用数据提升决策能力
制造商需要数据用于质量控制、生产计划、确保网络安全和过程优化，但许多企业难以充分利用现有数据。目前，仅有5%的汽车行业受访者使用了超过75%的收集数据，尽管有37%使用了超过一半的数据。凭借合适的技术、员工技能和组织流程，Auto和轮胎制造商可轻松将未充分利用的数据转化为实际的工厂改进。
制造商当前如何使用其数据：
- 质量控制：48%
- AI/ML/GenAI应用：40%
- 生产计划：37%
- 过程优化：36%
- 网络安全：32%
AI带来的显著转变
报告中与往年数据相比的一个突出发现是Auto和轮胎行业发生了重大转变。领导者报告称，他们认为采用AI的风险降低，自2023年以来，对AI技术的信心提升了10个百分点，因为他们逐步理解AI实施如何为运营带来价值，包括：
- 帮助减少错误、生产异常和停机时间
- 降低运营成本
- 提升效率和生产灵活性
- 支持劳动力发展
调查报告中三大AI应用包括质量控制（56%）、过程优化（45%）和机器人（45%）。
总体来看，未来12个月内，汽车行业在生成式AI/因果AI技术投资方面预计将领先其他行业，34%制造商计划投资，而整体平均为31%。五年内，这一比例大幅提升——95%受访者表示，他们已在AI/ML和GenAI或因果AI方面投资，或计划在未来五年内投资。
未来展望
其他计划投资包括数字主线（43%）、机器人流程自动化（39%）、数字孪生、仿真/模拟（39%）和可穿戴设备（36%）。这些技术在汽车和轮胎行业的排名也连续第二年显著高于制造业整体（32%）。
这些发现强化了适应新技术对于希望解决关键劳动力和生产力挑战的组织的重要性。智能制造工具、AI、自动化和变革管理实践将是应对内外部压力的关键。
要点总结
最终，2025年数据显示，汽车、轮胎和电池制造商正越来越多地将智能制造和AI视为长期增长的机遇。
Yes，挑战依然存在——经济不确定性、劳动力动态变化以及新技术的复杂性。但该行业已准备好重新思考可能性，打造新一代互联、智能且面向未来的运营。
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