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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

發布《智能制造新工具：自動持續優化》白皮書

時間：2022-07-14來源：白英瀏覽數：212次

制造企業孜孜不倦尋求產品設計、生產流程、供應鏈的優化。當數字技術和數字治理成為制造企業管理未來工廠、理解數據、并保持競爭力的必要工具時，自動持續優化概念應運而生。本報告提出的制造業的自動持續優化在原有的制造業優化概念基礎上，更強調基于數據分析洞察找到最佳替代方案，借助數字孿生、深度學習、智能化設備等實現精準執行，其核心為更加高效、無人為干預、可持續的優化能力。

疫情加快智能制造發展進程，工業互聯網、大數據分析、人工智能等技術與先進制造技術深度融合，全球智能制造市場預計將在2028年達到5,762億美元， 2021年到 2028年復合年增長率預計將達 12.7% 。智能制造進入關鍵“窗口期”，并呈現出自動化、數字化、規模化、生態化、綠色化的發展趨勢。同時，在智能化轉型路上，制造業企業面臨多重挑戰：提升敏捷性以應對勞動力短缺和供應鏈不穩定，縮短產品上市周期同時保障并提升產品質量，打造技術的產品化和集成化能力以部署智慧工廠，實現上下游之間的連接與協同，以及滿足日益嚴格的ESG合規要求。

面對上述挑戰，制造企業孜孜不倦尋求產品設計、生產流程、供應鏈的優化。當數字技術和數字治理成為制造企業管理未來工廠、理解數據、并保持競爭力的必要工具時，自動持續優化概念應運而生。本報告提出的制造業的自動持續優化在原有的制造業優化概念基礎上，更強調基于數據分析洞察找到最佳替代方案，借助數字孿生、深度學習、智能化設備等實現精準執行，其核心為更加高效、無人為干預、可持續的優化能力。

自動持續優化不僅可以減少人力、能耗和設備運維成本，也更新了商業價值的定義與框架，我們可以從財務指標、運營指標、績效改善三個維度思考自動持續優化所開啟的商業價值和機會。結合制造業面臨的挑戰和以上三個維度的分析，自動持續優化的商業價值可以體現為效率優化、質量優化、成本優化、供應鏈優化和品牌優化。

本報告還討論了一組賦能自動持續優化的技術，展示了基于這些技術的優化創新解決方案如何創造價值：當物聯網傳感器收集數據時，結合工業知識和人工智能算法，全面分析大數據集并利用豐富的數字環境實現制造業效率、成本、質量、供應鏈、品牌的優化。