製造業正處於變革的邊緣。技術進步、不斷變化的客戶期望以及人員挑戰要求我們採取新的方法。製造商越來越多地利用生成人工智慧的潛力來優化流程、提高效率、推動創新並增強競爭力。

凱捷顧問公司所進行的一項國際研究同樣對德國企業進行調查的調查顯示：74%的製造業將其視為一項變革性技術，將有助於未來擴大收入和創新。僅在一年前，即 2023 年，這一比例仍為 44%。因此，根據Google Cloud 的另一項調查，，全球製造業和汽車業幾乎三分之二的公司在生產過程中使用生成式人工智慧。在德國，人們似乎已經意識到了人工智慧的重要性，但在實施方面，企業更加謹慎。

在實施該技術時公司應該考慮什麼？以下是製造業主管在 2025 年應該關注的三個重要趨勢。

1. 製造業的未來是多式聯運

人工智慧的多模式功能有可能顯著改變我們所知的製造業。多模式人工智慧代理可以透過持續監控和分析各種資料來源來充當生產中的“守護者”，使企業的營運既高效又有效。

多模式人工智慧是指能夠處理和分析多種類型資料輸入（例如文字、圖像和視訊、音訊和振動）的結構化和非結構化資料的模型。這使得生成式人工智慧能夠提供以下功能：

• 描述性洞察：為製造商提供有關其營運中具體發生情況的洞察

• 預測性洞察：預測未來可能出現的問題

• 規範性行動：針對製造商可採取的解決預測問題的行動建議

了解機器何時會發生故障對於企業來說非常重要。透過多模態性，系統可以監聽機器的振動或噪音，從而推斷機器即將發生故障。透過分析各種資料來源，包括市場趨勢和天氣數據，多模式人工智慧可以識別模式、相關性和趨勢。這有助於製造商更準確地預測需求並做出數據驅動的決策，最終提高供應鏈的彈性。

在未來幾年，越來越多的製造商將嘗試這些功能並找到解決現代生產設施眾多挑戰的用例，從工作場所安全到改善客戶體驗。

2. 生成式人工智慧將推動以客戶為導向的製造業

近年來，人們的購物方式已從實體零售轉向線上購物：顧客在網路上購買所有商品，從消費品到汽車。2024 年郵政銀行數位化研究顯示：四分之一的人已經主要在網上購物。

這種發展也塑造了客戶的需求，因為他們越來越期望他們尋求的產品盡可能地可客製化。這反過來導致供應鏈被迫適應製造商的需求——而不是相反。可以預見，未來傳統的倉儲銷售模式將演變為複雜的訂單生產銷售模式。為了推動這項變革，製造商必須對其營運有可靠的即時概覽。這一切都從數據開始。生產商需要統一他們的 IT 和 OT 數據，然後才能透過應用分析和 AI 工具獲得可操作的見解，最終優化流程——從產品設計和生產效率到有針對性的行銷計劃和主動的客戶服務。

在商業營運中，不確定性是利潤的大敵。缺乏透明度會導致非計劃性停機，進而導致損失並在滿足需求、管理庫存和應對供應鏈挑戰方面產生進一步的不確定性。透過 OT-IT 數據整合實現的營運即時透明度是減少這種不確定性和最大限度地減少成品過剩或不足的關鍵。

3. 生成式人工智慧有助於彌補製造業的技能差距

隨著經驗豐富的員工退休以及製造商難以吸引和留住具備必要技能的新人才，該行業熟練工人的短缺問題變得更加嚴重。IW調查利用牛津經濟研究院的全球經濟模型計算生產潛力的報告顯示：2024年，德國經濟因缺乏熟練工人而損失了524.3億美元的生產能力。

尤其是在當今時代，生產第一線的員工需要配備有助於即時解決問題的工具。因為生成式人工智慧透過改變知識共享和應用的方式，為製造業熟練勞動力短缺的挑戰提供了強而有力的解決方案。想像一下，人工智慧代理能夠捕捉經驗豐富的員工的專業知識，並為新員工提供個人化的培訓計畫。這些代理商可以充當虛擬導師，提供指導、回答問題並提供即時回饋。

由於重複性任務的自動化和人類能力的增強，生成性人工智慧還可以幫助經驗不足的員工承擔更艱鉅的任務，同時有效地幫助現有勞動力提陞技能。此外，生成式人工智慧可以優化工作流程、預測維護需求和翻譯語言，進而提高製造業的效率和包容性。這不僅提高了生產力，還創造了更具吸引力、更容易獲得的就業機會，並吸引新的人才進入該行業。

逐步擴大人工智慧應用範圍

展望2025年，人工智慧在製造業的應用將加速，應用領域也將拓展到更廣大的領域。為了最大限度地減少干擾並確保技術成功實施，製造商應逐步引入人工智慧工具並讓員工適應營運的變化。

成功整合的先決條件是透明的內部溝通、全面的訓練和持續的支援。另外，讓員工能夠自行排除故障並優化新技術使用的資源也同樣重要。從小型試點計畫開始是有意義的——允許製造商逐步擴大人工智慧的實施並了解什麼真正適合他們的營運。因此，工業領域的決策者可以以可控的方式利用技術優勢，同時努力實現自己公司的願景。