2023 年产业政策继续释放效能，加快国内新旧动能转换，叠加信贷支持政策发力，将利好高技术制造业投资的快速发展。展望未来，我们预期制造业技术将呈现以下几大趋势：

　　尽管对制造业来说并非新鲜事，自动化将以不同于以往的规模和理由得以采用。制造商将采取切实措施来打造智能工厂，其中一些工厂将具备工业5.0 功能，赋能互联的一线员工能够做出决策，在运营方面实现具有可持续性的适时生产和订单履行。

　　制造商将通过技术和自动化来提升员工能力，完善流程并提高效率，而非着力于扩大员工队伍。

　　数字化转型和IT/OT（信息技术/ 操作技术）融合将加速。在物联网IoT）、智能边缘和云技术以及5G方面的支出将加速机器视觉（MV）、人工智能机器学习AI/ML）的采用，新的用例将通过机器人技术，推动质量4.0和订单生产力水平迈向新高。

　　这些数字化技术为运营的改善及转型带来了重大机遇；高等级的人工处理、新的物联网技术和传感器也有望取代常规任务和检查。

　　新一轮人机融合的浪潮将作为一项关键性的推动因素，助力制造商应对复杂性、价格压力和需求波动。

　　随着制造商转而采用更具响应能力和预测性的运营方式以实现韧性和灵活性，AI/ML 技术将加速发展。制造商希望在整体供应链中都能接收到数字信号并作出反应，以此优化并保持竞争力。

　　德勤咨询《2021 年制造业+ 人工智能创新应用发展报告》中提到，中国作为制造业大国，为AI 提供了丰富的应用场龙8游戏唯一官方网站景。

　　据估算，AI 在中国制造业的市场规模有望在 2025 年超过140 亿人民币。许多行业都已借助AI/ML 实现了转型，制造商也是时候大力采用AI/ML，以改善员工效率、设备效率和运行时间。

　　制造商将扩展运营范围并提升整体价值链内的供应链可视性和监测。许多制造商正在为质量方面遇到的挑战而付出代价。对于健康和安全问题，这绝对是零容忍的。

　　在整体行业范围内，制造商将寻求通过技术来减少对人们的风险以及对品牌的负面影响。

　　事实上，根据斑马技术《全球医药供应链愿景研究报告》显示，医药制造商将实施的五大技术分别是定位技术（97%）、温度监测器、传感器和热敏标签（94%）、预测性分析（93%）和机器学习（89%）。

　　这些技术的优势在于：1）能够检测和应对假货或不合格产品带来的风险；2）使患者免受不达标药物或其他产品的损害；3）提高团队生产效率和工作流程一致性；4）提高产品/ 资产的可视性和利用率；5）基于充分的信息来实时制定决策并遵守法规。

　　随着制造商致力于减少浪费，明确漏洞和故障点，以及清晰了解设备、库存和人员的位置，他们将转而采用定位技术。

　　这些解决方案应用经扩展后，将强化定位相关的商业用例，提升在定位方面支出的投资回报。

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