當(dāng)前的行業(yè)特點是經(jīng)濟(jì)不確定性和勞動力挑戰(zhàn)，但制造技術(shù)(尤其是人工智能驅(qū)動的技術(shù))正在開辟新的成功途徑。

定制制造操作系統(tǒng) Fictiv近日宣布發(fā)布第八份年度制造狀況報告，該報告是與技術(shù)市場研究公司 Dimensional Research 合作進(jìn)行的。該報告跟蹤了數(shù)百家美國制造公司決策者的情緒，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前的行業(yè)特點是經(jīng)濟(jì)不確定性和勞動力挑戰(zhàn)，但制造技術(shù)(尤其是人工智能驅(qū)動的技術(shù))正在開辟新的成功途徑。

幾乎所有制造業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者 (93%) 都在采取積極措施解決勞動力缺口，以應(yīng)對技術(shù)工程人才的嚴(yán)重短缺。超過一半 (51%) 正在投資技術(shù)解決方案以提高生產(chǎn)力，而 85% 的人表示他們的公司已經(jīng)采用人工智能解決方案。97% 的領(lǐng)導(dǎo)者預(yù)計人工智能將影響產(chǎn)品開發(fā)和制造功能，因為技術(shù)對于領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)對充滿挑戰(zhàn)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境、緊張的勞動力市場和勞動力生產(chǎn)力障礙變得越來越重要。"Fictiv首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Dave Evans說："宏觀環(huán)境的一線曙光是，它把技術(shù)推到了制造業(yè)的前沿。"領(lǐng)導(dǎo)者定位于加速增長和產(chǎn)品創(chuàng)新，但也認(rèn)識到他們需要更好的數(shù)字工具，以增強員工的能力和保護(hù)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險。業(yè)界已準(zhǔn)備好看到硬件開發(fā)加速到軟件開發(fā)的速度，而人工智能是一個主要的催化劑。"值得注意的是，2023 年的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，領(lǐng)導(dǎo)層對加快新產(chǎn)品創(chuàng)新速度的關(guān)注度增加了 11 個百分點(現(xiàn)在為 49%，而 2022 年為 38%)，這標(biāo)志著從生存到繁榮的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變。雖然確實存在需要克服的挑戰(zhàn)(94% 的人表示新產(chǎn)品創(chuàng)新面臨障礙)，但 78% 的人正在積極評估技術(shù)解決方案，以實現(xiàn)更高效的產(chǎn)品開發(fā)。

2023業(yè)務(wù)重點：

加速創(chuàng)新和加強供應(yīng)鏈?zhǔn)鞘滓蝿?wù)

到 2023 年，有一點很明確：對于各種規(guī)模的公司來說，提高新產(chǎn)品創(chuàng)新速度(49%，同比增長 11%)變得更加重要，特別是對于工程領(lǐng)導(dǎo)力而言。這意味著企業(yè)需要性能更高、更有彈性的供應(yīng)鏈來跟上創(chuàng)新的步伐。這就是為什么“提高制造和供應(yīng)鏈可視性”(55%)連續(xù)第二年成為大多數(shù)領(lǐng)導(dǎo)者的首要業(yè)務(wù)優(yōu)先事項，盡管對于公司來說，情況已不再如此。小公司主要關(guān)注改善客戶體驗和滿意度 (52%) 以及減少運營效率低下 (45%)。而中型企業(yè)更注重提高供應(yīng)鏈的彈性和敏捷性;至于最大的企業(yè)，他們的首要任務(wù)在過去 12 個月里沒有改變。如下圖所示：

該報告對大中小型公司的定位如下：

面對經(jīng)濟(jì)不確定性：大公司最有可能裁員、小公司最不可能減少員工人數(shù)或研發(fā)支出然而，調(diào)查受訪者在這一點上存在分歧。到目前為止，大公司最有可能在 2023 年進(jìn)行裁員或凍結(jié)招聘。另一方面，規(guī)模較小的公司最不可能減少員工人數(shù)或研發(fā)支出——它們可能已經(jīng)沒有多少多余的開銷可以削減了。相反，他們推遲或取消新的和現(xiàn)有的產(chǎn)品線，以專注于現(xiàn)有的優(yōu)勢。盡管存在這些差異，各種規(guī)模的公司都在重新評估其供應(yīng)商關(guān)系，并尋求技術(shù)來幫助推動創(chuàng)新。

對AI的期望：

質(zhì)量控制和檢查受影響最大，

采購受影響最小

盡管每個人都同意人工智能將做出重大貢獻(xiàn)，但對于它將在哪些領(lǐng)域產(chǎn)生最大影響卻存在不同意見。工程師更傾向于相信人工智能將影響質(zhì)量控制和檢查，該技術(shù)已經(jīng)廣泛使用了幾年。

但與非工程職位相比，工程師不太可能相信人工智能在產(chǎn)品設(shè)計中發(fā)揮作用(36% 比 51%)，因為人工智能的使用仍然是一種新穎的方法。同樣，非工程師對AI在供應(yīng)鏈管理上發(fā)揮的作用更加樂觀(51%比38%)有趣的是，采購在所有選項中最不被看好——也許是因為感覺這是不可能的。與其他所有工作職能相比，采購花費的時間越來越長，但隨著人工智能和大型語言模型的興起，采購也一定會變得比歷史上更加簡化。

美國制造業(yè)回流需求增加71% 的公司希望增加其在美國的制造業(yè)，超過一半的公司希望增加其北美供應(yīng)商基礎(chǔ)。但他們不僅僅尋找任何供應(yīng)商來加速新產(chǎn)品開發(fā)。為了推動他們尋求的創(chuàng)新收益，超過一半的公司在選擇采購合作伙伴時將原型組件的質(zhì)量放在首位。到 2023 年，越來越多的公司認(rèn)識到數(shù)字制造平臺的優(yōu)勢。按需制造商可以在美國提供多種生產(chǎn)選擇，同時快速交付優(yōu)質(zhì)零件，這就是為什么 88% 的公司要么已經(jīng)與按需制造商合作，要么正在將其整合到采購策略中。