過去數十年間，人們利用自動化技術代替人力勞動和提升生產效率，并獲得了更高的價值回報。而今天，這種自動化的提升空間越來越少，面對市場需求新的變化，制造商需要融合機器人、大數據、人工智能等多項技術，以創造一個更靈活，能夠快速響應市場需求的制造系統，這樣才能獲得優勢競爭力。

從當前的制造業環境來看，市場需求在不斷的變化，企業追求快速創新以尋求更多的機遇，工廠的生產計劃可能隨時會被打斷。隨著個性化需求和服務開始增長，傳統的制造模式將無法滿足多樣化生產的需求，所以必需升級到具有個性化定制能力的智能制造模式。

未來，人工智能將在提升企業優勢競爭力方面變得越來越重要，制造企業的下一個重要任務將是思考如何利用人工智能提升機器效率，以及怎樣改善業務的整體運營效率。設備和生產系統加入了人工智能后將變得更自主化，這樣就可以自動處理一些變化的生產任務需求。

例如在一些工業集團，管理者使用人工智能加強設備的維護流程，分析和預測設備的使用壽命，合理制定停機維護的時間，以減少生產資源的損耗。在汽車產業，制造商正在利用人工智能解決駕駛車輛的諸多挑戰，從繪制最佳路線到保證乘客安全。這些應用完全可以創造一個全新的市場，為企業創造更多的收益

制造業重新思考業務流程

對于未來制造業，人工智能將帶來許多變化，首先是業務流程上，可能使得整個業務和運營流程得到重塑。通過使用更多的傳感器和人工智能算法進行數據分析和決策，生產系統獲得自適應的能力，可以自我優化生產流程，從而改善生產效率。

人工智能的使用將顛覆性整個業務環境，使得制造系統變得更敏捷，能夠滿足快速變化的市場需求。在此變革過程中，機器人將充當一個重要的角色，未來制造業將是人類和機器一起工作，徹底解放低端勞動力，轉化為更高的效率和產能，同時使公司獲得比同行更好的競爭力。

此外，大量的數據從生產系統中采集和存儲，企業將可以最大限度利用這些數據，來創造新的價值增長。數據是驅動智能生產的關鍵，利用機器學習從數據是找到隱藏的價值，從未使用的信息找到更好的解決方案，做出更好的決策并能為客戶提供新的產品和服務。

在智能制造系統中，人工智能將是不可缺少的角色，采用機器學習算法可以幫助企業挖掘數據，以前無法解決的問題將得到解決。企業可以針對市場的需求，靈活制定最優的生產計劃，并能適應不斷變化的需求，為用戶提供定制化服務等。

工廠里人的角色在發生轉變

不管是機器人還是人工智能，實際上都是在取代人，從體力勞動到腦力勞動，生產系統將變得越來越智能，使人管理起工廠的時候變得越來越輕松。但在未來制造業中，人還是一個重要的角色，只是這個角色可能發生一些轉變。

首先，人工智能的成功與人們的投資密不可分，企業需要愿意為人工智能做出改變，包括對工人進行轉型升級培訓，讓他們能最大限度發揮出創造性技能和判斷力，從而在當今的數字世界中發揮其全部潛力。

其次，在智能制造的時代，無論是銷售主管還是維護問題，都在發生變化，數據驅動的流程中發揮不可或缺的作用，從而有助于提高績效和增長。工人必需快速應對機器實時發現的機遇，為企業創造價值增長，這些對于運營改進將是至關重要。

數字化機遇帶來的沖擊是巨大的，制造業將發生前所未有的變化，而工業企業也將面臨著一個選擇的窗口，無論是追求全自動化還是提升人工智能、人力和機器協作的方式，對于在高速變化的工業市場中，更加個性化的數字產品將是客戶的期望，最終制造業要走向綠色節能、高效和智能化，而帶來人們的將是更高品質的服務。