制造质量是卓越运营、客户满意和长期盈利的基石。但根据第 10 期年度《智能制造现状报告》，全球制造商正面临着难以兼顾质量管控与盈利增长的困境。
制造商面对的市场环境复杂多变，人工流程与自建系统已经无法确保生产的可重复性、结果的可预测性与运营的合规性。在返工成本、安全风险和品牌声誉全面承压这一背景下，越来越多的制造商开始采用质量管理体系 (QMS) 软件解决方案来应对其业务中的质量挑战。但这在实际应用中如何体现？
罗克韦尔自动化发布的第 10 期《智能制造现状报告》全面揭示了制造商如何运用最新制造技术提升质量、韧性和竞争力。该报告基于 17 个国家和地区 1,500 余家制造商的洞察，为读者提供有关制造质量的核心发现：
1. AI 与机器学习成为质量提升的关键
人工智能 (AI) 与机器学习 (ML) 技术已从实验工具转变为制造质量管理的核心组件。报告显示，50% 的制造商计划在 2025 年运用 AI/ML 技术来支持产品质量提升。该应用场景已连续两年位居 AI 用例榜首。AI 与 ML 技术在缺陷检测、维护需求预测和产品标准一致性保障方面成效显著。
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2. 数字化转型加速质量管理
多达 81% 的制造商表示，数字化转型的加速受内外双重压力驱动。投资主要流向云/SaaS 解决方案、AI、网络安全和质量管理系统。这样的转变实现了实时监测、数据驱动型决策和增强的可追溯性，而这些都是维持和提升质量标准的关键要素。
3. 员工技能提升是持续改善质量的基础
随着制造业数字化程度加深，培养能管理和解读新技术的专业人才至关重要。报告指出，48% 的制造商因智能制造投资而调整员工岗位或聘用新员工，41% 已经开始利用 AI 与自动化技术弥补技能缺口。员工技能提升不仅能确保质量改善措施落地，更可保障这些措施的持续推进。
结论：AI 与 ML的整合、数字化转型的加速和员工技能升级正在共同重塑制造质量。在变幻莫测的行业环境中，若制造商能够积极拥抱这些趋势，必将在提升产品质量、运营效率和保持竞争力方面占据优势。
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