原本備受期待的2020新(xin)年(nian)代(dai)
，在(zai)某(mou)些(xie)國(guo)家(jia)並(bing)沒(mei)有(you)出(chu)現(xian)我(wo)們(men)所(suo)期(qi)望(wang)的(de)華(hua)麗(li)開(kai)局(ju)，製(zhi)造(zao)業(ye)企(qi)業(ye)沒(mei)有(you)看(kan)到(dao)經(jing)濟(ji)增(zeng)長(chang)和(he)繁(fan)榮(rong)，反(fan)而(er)因(yin)為(wei)新(xin)冠(guan)疫(yi)情(qing)帶(dai)來(lai)的(de)消(xiao)極(ji)影(ying)響(xiang)一(yi)直(zhi)苦(ku)苦(ku)支(zhi)撐(cheng)，尤(you)其(qi)是(shi)供(gong)應(ying)鏈(lian)不(bu)穩(wen)定(ding)、運輸問題、工人短缺和通貨膨脹等問題。

　　雖sui然ran對dui於yu大da多duo數shu製zhi造zao業ye企qi業ye而er言yan，此ci次ci疫yi情qing是shi百bai年nian難nan遇yu的de挑tiao戰zhan，但dan它ta也ye迫po使shi許xu多duo製zhi造zao業ye企qi業ye通tong過guo加jia快kuai數shu字zi化hua轉zhuan型xing的de腳jiao步bu適shi應ying這zhe一yi挑tiao戰zhan。雲yun計ji算suan、機器人流程自動化


、低代碼開發等技術是這一數字化轉型的核心

，它們給製造業企業創造了無數探索新解決方案的機會。

　　以下列出的2022年全球製造業的七大趨勢，或許一定程度上能夠反映出當下的真實現狀。

　　1. 消費者驅動型製造

　　正如當今的技術發展速度
，消費者的需求日新月異，這使得製造業企業難以迅速提供消費者所需的產品和服務。

　　如今，客戶寄予製造業企業的最低期望是能夠當天交付、提ti供gong個ge性xing化hua的de產chan品pin和he服fu務wu，並bing實shi現xian透tou明ming的de交jiao付fu流liu程cheng。但dan如ru果guo製zhi造zao業ye企qi業ye想xiang要yao讓rang自zi己ji的de業ye務wu脫tuo穎ying而er出chu並bing保bao持chi全quan球qiu範fan圍wei內nei的de競jing爭zheng力li，就jiu需xu要yao具ju備bei高gao度du敏min捷jie性xing和he靈ling活huo性xing，但dan傳chuan統tong的de業ye務wu模mo式shi顯xian然ran無wu法fa做zuo到dao這zhe一yi點dian。

　　消費者驅動型製造側重於預測產品使用者的需求。但如何預測？答案是將各種新技術和功能，例如數據分析
、物聯網（IoT）、人工智能（AI）等集成到現有的係統和軟件中。

　　製造業企業可以實施諸如數字化質量控製
、資(zi)產(chan)位(wei)置(zhi)監(jian)控(kong)和(he)物(wu)料(liao)自(zi)動(dong)補(bu)給(gei)等(deng)策(ce)略(lve)來(lai)提(ti)高(gao)運(yun)營(ying)效(xiao)率(lv)並(bing)更(geng)快(kuai)地(di)將(jiang)產(chan)品(pin)送(song)到(dao)消(xiao)費(fei)者(zhe)手(shou)中(zhong)。這(zhe)些(xie)技(ji)術(shu)讓(rang)用(yong)戶(hu)和(he)利(li)益(yi)相(xiang)關(guan)者(zhe)可(ke)以(yi)自(zi)主(zhu)選(xuan)擇(ze)數(shu)字(zi)互(hu)動(dong)體(ti)驗(yan)。

　　2. 穩定、可預測的供應鏈

　　製造業企業正處於一個市場供需不斷波動的時期。德勤（世界四大會計師事務所之一）指出，大多數采購經理將繼續麵對高消費者需求、材料和運費成本上升以及交貨緩慢所引起的係統性問題。

　　供應中斷已成為“家常便飯”，而且代價高昂。但許多製造業企業正在研究使供應鏈和物流變得更加可預測的模式。使用AI
、數據分析和傳感器等技術取代人工

，可以幫助供應鏈管理者識別規律
、預測采購需求並更好地管理庫存。正如德勤所指出

，“數字化供應網絡和數據分析能夠有效幫助製造業企業采取更加靈活的多層措施來應對供應鏈的意外中斷。”

　　3. 互聯服務

　　技術在增強製造業企業經營水平的同時，也在改變它們為客戶提供的服務。

　　互聯服務是基於工業產品的可聯網設備所提供的額外服務。Capgemini（凱捷谘詢）在評估製造業互聯服務時表示：“製造業的業務模式正在轉向按使用量付費和按生產量付費

，客戶並不為實際的產品付費，而是為產品所帶來的收益付費。”

　　互聯服務帶來了無窮的可能性，其中的一些最著名的例子包括：

• 車輛遠程信息處理
• 設備和機器遠程控製
• 預測性維護
• 智能家居解決方案和自動化

　　互hu聯lian服fu務wu為wei客ke戶hu創chuang造zao了le更geng好hao的de體ti驗yan，也ye使shi製zhi造zao業ye企qi業ye能neng夠gou在zai競jing爭zheng中zhong脫tuo穎ying而er出chu。製zhi造zao業ye企qi業ye可ke以yi在zai客ke戶hu業ye務wu環huan節jie的de每mei一yi個ge關guan鍵jian點dian采cai集ji數shu據ju，然ran後hou使shi用yong這zhe些xie數shu據ju不bu斷duan提ti高gao產chan品pin及ji相xiang關guan服fu務wu的de質zhi量liang。互hu聯lian服fu務wu也ye為wei製zhi造zao業ye企qi業ye創chuang造zao了le固gu定ding的de收shou入ru來lai源yuan和he更geng高gao的de利li潤run率lv。

　　4. 智能工廠

　　zhinenggongchangyebeichengweishuzigongchanghuozhihuigongchang。zhinenggongchangshiyonggaoduzidonghuahezishiyingshebeiyujiqilaitigaogongzuoxiaolvhelinghuoxing，tongguochuanganqizhuizongchanpinhekucun
，bingtongguozhichiyunjisuandejiqishishilejieweihuxuqiu。

　　阿迪達斯是一家具有前瞻性的製造業企業。為了打造一座未來工廠，阿迪達斯為其“高速工廠”配備了3D打印機
、機械臂、jiguangqiegejiqirenhewulianwanggongju，shizhezuogongchangnenggoukuaisuchuangjiangezhongmoxingbingqiexunsupiliangshengchan。edidasishiyongzidonghuajishuhejiqirenlaixiezhuyuangongkuaisudayinchanpinmoban
，tongguosuoduanjiaohuoshijianmanzuxiaofeizhedexuqiubianhua。

　　5. 工業4.0和數字經濟

　　我們正處於第四次工業革命（工業4.0）。第三次工業革命給我們帶來了數字技術
，而工業4.0將帶來超級自動化、物聯網
、智能工廠和大數據。這些技術的進步使得數字經濟實現了質的飛躍。

　　根據TechTarget的解釋：“第四次工業革命建立在數字革命的基礎上
，目前的技術將不斷深化物理世界和網絡世界的連接。”技術正在迅速發展，製造業企業需要不斷調整業務模式、提高經營水平並比以往更快、更好地完成各項任務。

　　數字經濟催生了一批高度依賴現代數字技術的公司、產品和服務
，比如國外的網飛
、聲田


、愛彼迎、優(you)步(bu)和(he)來(lai)福(fu)車(che)等(deng)。而(er)隨(sui)著(zhe)技(ji)術(shu)的(de)發(fa)展(zhan)，競(jing)爭(zheng)環(huan)境(jing)也(ye)在(zai)發(fa)生(sheng)變(bian)化(hua)。例(li)如(ru)網(wang)飛(fei)通(tong)過(guo)提(ti)供(gong)流(liu)媒(mei)體(ti)服(fu)務(wu)走(zou)在(zai)了(le)數(shu)字(zi)化(hua)的(de)前(qian)沿(yan)
，而(er)曾(zeng)經(jing)占(zhan)據(ju)美(mei)國(guo)影(ying)片(pian)出(chu)租(zu)市(shi)場(chang)龍(long)頭(tou)位(wei)置(zhi)的(de)百(bai)視(shi)達(da)，正(zheng)是(shi)在(zai)數(shu)字(zi)化(hua)交(jiao)鋒(feng)中(zhong)失(shi)利(li)，才(cai)落(luo)寞(mo)“神壇”。試問在當今幾乎人人都有網飛賬戶的時代還有多少人記得百視達？

　　除此之外，醫療設備製造領域也取得了巨大的進步。血糖儀曾經是一種依靠電池供電、不(bu)具(ju)備(bei)聯(lian)網(wang)功(gong)能(neng)的(de)檢(jian)測(ce)設(she)備(bei)。現(xian)在(zai)，大(da)多(duo)數(shu)此(ci)類(lei)設(she)備(bei)已(yi)經(jing)完(wan)全(quan)與(yu)數(shu)字(zi)世(shi)界(jie)連(lian)接(jie)。製(zhi)造(zao)業(ye)企(qi)業(ye)可(ke)以(yi)獲(huo)得(de)更(geng)好(hao)的(de)洞(dong)察(cha)
，用(yong)戶(hu)可(ke)以(yi)追(zhui)蹤(zong)自(zi)身(shen)的(de)健(jian)康(kang)狀(zhuang)況(kuang)，醫(yi)療(liao)機(ji)構(gou)可(ke)以(yi)更(geng)好(hao)地(di)滿(man)足(zu)病(bing)人(ren)的(de)需(xu)求(qiu)。

　　6. 可持續發展

　　製造業企業希望能夠在全球快速、大規模地交付產品，而這不可避免地給我們的環境造成了壓力。根據世界經濟論壇的報告，美國製造業占到該國直接碳排放量的23%，歐洲製造業每年排放8.8億噸二氧化碳。

　　這是因為製造業企業過去一直采取“獲取-製造-浪費”的線性模式，這種模式依賴於化石燃料、過度生產和過度浪費。但越來越多的製造業企業正在轉向循環經濟。

　　循環經濟運用AI和機器學習等技術實現流程自動化、簡化運營並提高效率。每個製造階段均遵循回收-翻新-zaizhizaodemoshiyijianshaolangfeibingjiangdichengben，jinerjianshaogongsizaishengchanguochengzhongdetanpaifang。shuzihualiuchengnenggouweizhizaoyeqiyetigongshishidongcha，bangzhutamenkuaisuzuochujuece，buduanchaotamendekechixufazhanmubiaomaijin。

　　7. 超級自動化

　　超級自動化是Gartner 2022年重要戰略技術趨勢之一
，指的是“一種規範且業務驅動的方法
，可以快速識別
、審查和自動執行盡可能多的業務和IT流程。”

　　超級自動化需要通過協調AI、傳感器
、機器學習、機器人流程自動化（RPA）、低代碼開發平台和業務流程管理（BPM）工具等技術的使用來實現。

　　zhizaoyezaimouzhongchengdushangchuyugaodugulidehuanjingzhizhong，xuduoqiyejigourengranyilaihaoshiderengongliucheng。chaojizidonghuanenggoujietirengongrenwubingshiyunyingguochengbiandegengjiatouming。zhizaoyeqiyekeyijiangzhongfudanguanjiandegongzuoliuchengjiaogeizidonghuajishu，zheyangyuangongjiukeyiquanliwanchenggengfuzaderenwu
，lirutuidongchuangxin。

　　製造業企業如何加速數字化轉型

　　任何企業都不可能在一夜之間實現超級互連和數字優先。數字化轉型對任何企業而言都是一項重要的舉措
，尤其是有人工流程、遺留係統以及孤立業務和數據的製造業企業。而低代碼開發和多重體驗平台可以快速推動轉型流程。

　　西門子低代碼Manufacturing Industries為製造業企業提供各種工具、服務和支持
，幫助製造業企業快速開發自定義應用
、門戶、核心係統和其他特定領域的解決方案。由於西門子低代碼對核心係統產生的影響小於其他解決方案，所以能夠迅速加快人、機器、設備、係(xi)統(tong)和(he)工(gong)作(zuo)流(liu)程(cheng)的(de)連(lian)接(jie)過(guo)程(cheng)。製(zhi)造(zao)業(ye)企(qi)業(ye)還(hai)可(ke)以(yi)使(shi)用(yong)西(xi)門(men)子(zi)低(di)代(dai)碼(ma)平(ping)台(tai)對(dui)遺(yi)留(liu)係(xi)統(tong)進(jin)行(xing)現(xian)代(dai)化(hua)改(gai)造(zao)並(bing)增(zeng)強(qiang)自(zi)定(ding)義(yi)軟(ruan)件(jian)開(kai)發(fa)和(he)係(xi)統(tong)集(ji)成(cheng)項(xiang)目(mu)。