毕马威2025全球技术报告之工业制造业洞察互操作性混合模式AI创新工业制造数字化决胜点英文版14页_957kb

KPMG全球科技报告指出，工业制造领域在数字化转型中处于领先地位，其企业在人工智能（AI）应用、数据成熟度和技术创新方面表现突出。报告基于对26个国家2450名技术高管的调研，其中368名为工业制造领域从业者，揭示了该行业在技术采纳和战略实施上的显著进展。

核心发现

1. AI应用成效显著
   工业制造企业中76%表示愿意采用先进技术，是所有行业中比例最高的。34%的企业已通过多个人工智能用例实现投资回报率（ROI），远高于其他行业。AI在预测性维护、质量检测和环境优化等场景中发挥关键作用，例如通过实时数据分析提升设备可靠性，利用图像识别技术改进产品质量评估，并通过机器学习优化生产流程节能降耗。

2. 数据成熟度领先
   工业制造企业在数据管理方面表现优于其他行业，其组织在数据成熟度的前两个层级占比最高（53%及56%）。企业建立了高质量的数据基础设施，如传感器、云平台等，确保数据的实时性和准确性。但部分企业仍面临数据整合不足和成熟度差距问题，需进一步优化数据治理和跨系统互联。

3. 技术采纳与战略成熟度
   工业制造在多数技术类别中处于战略成熟度的最高阶段，包括云计算、网络安全、AI与自动化、边缘计算、低代码开发等。其中，近五分之一企业已进入“主动”阶段，即完成战略设计、获得领导层资金支持并实施调整。然而，部分领域如供应链、采购和财务依然存在技术应用断层，限制了整体潜力释放。

4. 人才与组织文化挑战
   尽管76%的工业制造企业员工对技术有高接受度，但AI导致的技术与人力技能断层仍需解决。企业需通过培训提升员工的分析决策能力，并培养以数据为中心的文化。同时，需关注AI对生产流程的优化，例如减少工厂员工日常决策数量，使其聚焦高价值任务。

关键建议

• 强化数据策略：构建可靠、定制化的数据基础设施，确保多源数据整合与实时分析，提升AI应用效果。
• 培养数字人才：通过培训计划弥补技能缺口，尤其注重数据分析和科技素养，同时引入新人才以平衡现有团队。
• 推动创新文化：以客户为中心，利用技术快速响应市场需求，缩短交付周期并增强产品定制能力。
• 提升系统互操作性：解决跨系统数据孤岛问题，将AI与工程系统深度融合，实现更全面的运营洞察。
• 加强网络安全：保障内部数据传输安全，尤其是实现与外部伙伴的实时数据共享时。

报告指出，工业制造虽已取得AI应用的显著成果，但需持续优化数据治理和系统连接，以维持转型 momentum。KPMG建议企业通过系统化方法加速技术落地，同时平衡数字化与传统制造优势，构建可持续竞争优势。