汽车行业版2025智能制造现状报告第１０版RockwellRAAuromarionexpandn
欢迎使用汽车、轮胎和电池行业的全球制造商们都分享了如何利用智能制造和新兴技术来推动长期业务影响、运营效率提升。质量优化、创新突破以及员工潜能释放。关于本研究本报告基于对全球15个国家/地区的130名汽车及轮胎制造商、原始设备制造商(OEM、工程采购公司(EPC)及系统集,成商的经理和高管的调研反馈。这是3版年度新能制造现状报告的一部分，对备行各业的1,500多名决策者进行了调查。RockwellAutomation
汽车行业的障碍和前景对于汽车制造商而言，通货膨胀、经济增长不确定性及人员相关问题是阻碍其增长的主要外部障碍，其次则是消费者需求与法规要求带来的挑战。从行业内部来看,业务增长面临的4与去年的汽车行业报告相比，一个显着外部障碍大制约因素包括:的变化是对劳动力的担忧增加而对网络2025安全作为外部挑战的关注有所下降。网络安全风险·部署、集成并连接新型或智能通货膨胀和经济增长制造技术克服由专业知识人才退休与新兴数据科能源危机/能源成本上涨人员学技能需求激增带来的人员压力，对于吸引具备合适技能的员工帮助汽车和轮胎制造商在竞争中脱颖而通货膨胀和经济增长消费者需求/法规要求出并有效部署新技术以实现长期业务影应对内部预算限制供应链中断供应链中断响至关重要。有效利用数据来改善业务成果人员竞争第10版年皮督能制造现状报告
技术投资仍然强劲汽车、轮胎及电池制造商持续加大在人工智能、生产监控及网络安32%全领域的投入。的企业指出,新技术的部署与集成是当前业务增长面临的最大内部障碍超过62%的受访者认为长期业务影响是技术投资的主要驱动因素,其次是扩张或产能坏加（58%),这一趋势与2025年的总体调研结论一致。为缓解外部和内部风险，汽车和轮胎制造商正重点布局以下领域:人员发展(对现有人才进行再培训/技能提升,并招聘新人才)变革管理规范化质量管理系统(QMS)智能制造技术人工智能采用网络安全平台人工智能在智能制造能力中排名最高，预计将推动最大的业务成果。云/SaaS人工智能/机器学习/生成尽管成本削减是首要目标，但初期投资门槛依然很高，有41%的受访者将式人工智能或因果关系人工成本列为主要障碍。克服这种投资犹豫，是企业充分释放智能技术红利所必智能须攻克的关键挑战。
人工智能应用势头强劲汽车行业领军企业均认为采用人工智能的风险较低,自2023年起这一看法上升了10个百分点。质量控制、机器人技术和过程优化逐渐成为热门用例。在生成式人工智能、机器人过程自动化(RPA)及数字化工具的规划投资方面，汽车企业的投入力度领跑全行业。未来12个月内人工智能/机器学习技术的主要用途对于汽车和轮胎制造商而言，质量控制(56%)、过程优化(45%)与机器人技术(45%)构成人工智能三大核心应用场景:56%45%45%３７％有助于减少生产错误和生产异常以及缩短停机时间40%降低运行成本质量控制机器人过程优化网络安全物流提高效率和生产灵活性支持人员发展在质量控制方面，汽车行业对人工智能的应用比例显著高于其他行业(56%对比50%），同时机器人技术取代网络安全脐身应用前三甲。这种转变可能反映了该行业去年对网络安全的强烈关注，这表明制造商在采用网络技术方面可能处于领先地位。1乐年度智能制造现状报告
业务成果推动转型技术采用的首要目标历年保持一致，即提高质量、降低成本并降低与安全、网络安全和合规性如何使用所收集的数据相关的风险。改善/监控产品质量48%人工程院/农用人工幅院/生成式人工性院/揭器学》40%6汽车及轮胎行业的技术应用率显著高于31%的总体平均水平，且较去年提升了6个百分点。生产规划/调度37%然而，各行业普遍存在数据利用低效的问题,仅有9%的受访者表示能有效运用其采集数据过程优化36%的75%以上。而在汽车行业,这一数字降至5%,不过有37%的受访者表示能有效利用超网络安全保护32%过50%的数据。尽管数据采集能力与行业数据赋能水平(决策支持及运营优化）之间的差距正逐步缩小，但仍有提升30的受访者表示其采集的数据得到有效利用空间。第10版年皮智能制造现状报售
人员技能转型已全面展开为了填补预计到2030年将高达790万的人员...
