当今的制造企业正在经历一场深刻的变革，数字化转型已成为企业持续竞争力和实现经济增长的关键。通过数字化，制造业可以实现生产流程的自动化、智能化和灵活化，提高生产效率，减少浪费，提升产品质量和市场反应速度。数字化转型不仅关系到企业的技术更新，更是企业文化、组织结构和业务模式全面转型的重要组成部分。在此背景下，拥抱数字化已经成为制造业企业的必然选择，关乎企业能否在未来市场中脱颖而出。

数字化转型是利用先进技术来使企业运营更加高效和生产性的一种实践。这不仅仅是对现有工艺的简单替换，而是一场涉及业务流程、企业文化及市场策略全面变革的过程。在当前制造业的数字化转型中，我们可以看到，尽管大多数制造企业对数字化转型保持积极态度（71%的受访者表达了积极情绪），但实际上在采纳和应用先进技术方面仍然存在显著的差距。例如，尽管近三分之一（31%）的企业声称已经完成了他们的数字化转型，但他们中的许多人仍然依赖于模拟方法收集大部分或全部数据。

当前的统计数据显示，73%的制造商已经开始了数字化转型的过程，其中40%的企业报告说已经取得了显著进展。尽管如此，仍有42%的制造商大部分或全部采用非数字化过程收集数据。这一对比突显了制造业在理论上对数字化转型的接受与实际上采用高级技术之间的差异。

这些数据表明，许多制造商可能没有充分利用技术或低估了技术的能力。为了缩小这一差距，制造业需要不仅仅是采用新技术，更要在全公司范围内深化理解技术的潜力，并将其融入企业文化和业务运营中去。通过这样的转型，制造商能够在保持竞争力的同时，实现更可持续的增长和发展。

制造执行系统（MES）是制造企业数字基础设施的一个基本组成部分。MES平台为企业运营的每一个方面提供了关键洞察和控制，从原材料管理到生产、质量、分销和审计跟踪。MES通过自动化手动流程，帮助制造商提升生产力、优化成本效率、降低排放并提高产品质量。然而，令人惊讶的是，超过四分之一（27%）的受访者表示他们之前从未听说过MES。

尽管对MES的认识存在差距，但在已经采纳MES的企业中，有三分之四（75%）的企业对结果感到非常或极其满意，他们指出MES在提高效率、质量和运营成本方面有显著改进。这表明，尽管MES技术的采纳率为53%，但许多企业对于MES如何为他们的业务带来益处仍然缺乏足够的信息。

为了充分发挥MES的潜力，技术提供商需要更多地与制造商接触，展示MES解决方案的好处。通过这种方式，MES可以帮助企业在激烈的市场竞争中保持领先地位，同时提升整个制造流程的透明度和响应能力。

数字化转型对于制造业来说既是一个机遇也是一个挑战，尤其是在劳动力领域。调查显示，近半数（46%）的制造商面临着在采用和拥抱先进技术方面的挑战，这主要是由于熟练劳动力的短缺。为了推动技术的进步，制造企业需要有能力的工人来操作复杂的系统和机械，而这种技能的短缺正在阻碍数字化转型的步伐。实际上，50%的受访者表示，找到具备必要技能的人才是他们面临的最大劳动力问题。

为了解决这一挑战，制造商必须采取策略来吸引和留住熟练人员。其中包括适应劳动力市场的双重干扰，调整招聘策略以保持竞争力，并吸引和留住人才。提供专业发展和培训计划是留住人才的关键策略，这些计划可以帮助员工提升对AI/ML等高级技术的理解和使用能力。此外，制造商还应该强调内部培训的重要性，以确保员工能够适应并有效利用先进技术。

最终，制造商必须认识到，持续的投资于人力资源的发展是实现数字化转型成功的一个不可或缺的组成部分。通过这种方式，他们不仅能够填补技能缺口，还能够提高员工的满意度和忠诚度，从而推动整个行业向前发展。

供应链的稳定性对于制造商至关重要，然而许多制造商仍在应对供应链的持续挑战。这些挑战可能影响从原材料采购到分销网络，再到库存管理的各个环节。超过三分之一（36%）的受访者将他们的组织面临的供应链挑战描述为非常或极其具有挑战性。这突显了在供应链管理方面，尽管已有数字化转型的理论实践，但在实际的高级技术应用和优化上仍有很大的提升空间。

另外，超过一半（53%）的制造商表示，他们的组织对应对供应链挑战几乎或有些准备好。这表明许多制造商在防范和应对潜在的供应链中断方面仍缺乏足够的准备。

在不同的制造业子部门中，离散型制造商似乎面临着更多的供应链挑战，其中48%的受访者表示这些挑战极大或非常大。相比之下，批量型制造商在应对供应链挑战方面表现得更好，只有28%的受访者认为挑战非常大或极大。

为了提高应对供应链挑战的能力，制造商必须采取措施提高供应链的可见性，使用分析工具识别对单一供应商的依赖并多元化来源以降低风险，建立应急计划以便在中断发生时快速响应，利用数字平台加强供应商、制造商和物流提供商之间的合作，以及鼓励持续监控和改进的文化。通过这些措施，制造商可以建立更为弹性的供应链，以应对现代商业环境中的挑战。

人工智能（AI）和机器学习（ML）在制造业中具有巨大的潜力，可以提升生产效率、优化操作和强化决策过程。然而，尽管这些技术的应用可能带来显著的商业价值，许多制造商在采纳这些技术时面临着一系列挑战。

46%的受访者表示，缺乏经验和知识是阻碍他们公司采用AI/ML的主要原因。这突显了一个事实：要在制造业中成功实施AI和ML，不仅需要高级技术的知识，还需要对这些技术的深入理解和适当的技能。此外，39%的受访者对AI/ML技术的可信度表示怀疑，这可能与对技术结果的不确定性或对新技术普遍的犹豫有关。

在制造商准备采用AI/ML技术方面，仅有34%的受访者表示他们的业务非常或极其准备好利用这些技术。这表明尽管对AI和ML的需求在增加，但许多企业在实际准备上还有很长的路要走。

面对这些挑战，制造商可以通过多种方式提高他们的准备程度。这包括接受AI/ML在现代制造中的必要性，投资于员工培训和发展，以及开展针对特定挑战的小规模AI/ML试点项目，从而在扩大其在更广泛操作中的应用之前，先理解其潜在的益处和陷阱。通过这样的措施，制造商可以逐步克服采用AI和ML技术的障碍，最终利用这些先进技术来提升他们的竞争力。

在数字化转型的过程中，教育和重新评估是至关重要的。随着技术的快速发展，制造商需要通过参加研讨会、研讨班甚至在线课程来保持对最新技术趋势的了解。基准测试，即与行业标准和特定行业的领先公司比较自身的数字化进展，可以帮助企业确定他们所处的位置以及哪些运营领域需要更多关注。此外，进行端到端评估，即审查制造链中的每个手工过程并识别数字化的机会，是确定优先改进项目的关键。变革管理也是必不可少的一环，包括培训员工、解决顾虑，并确保技术对用户友好，以确保从手工过程到数字过程的平稳过渡。

持续改进是数字化转型的核心。即使在数字化之后，也要始终寻找增强和改进过程的方法。创建反馈循环以收集日常使用新数字系统的员工反馈，为优化和改进提供宝贵见解。同时，培养一个鼓励创新并勇于承担计算风险的公司文化对于整个转型过程的顺利进行至关重要。此外，对每个数字化转型倡议进行投资回报率分析，有助于确保必要的投资，并有助于确定哪些项目应该优先考虑。

在数字化转型的领域内，有许多成功的案例研究和行业示例可以提供洞察和启示。这些例子不仅展示了转型的可能性，还提供了宝贵的经验教训，有助于其他制造商在自己的数字化旅程中避免相同的挑战。

一项有意义的观察是技术高管开始认识到“双重干扰”的劳动力市场如何影响他们当前的能力和IT人才。过去几年中，适应招聘策略以在劳动力市场中保持竞争力，以及保留和吸引人才的重要性已被突显。这对于数字化转型尤为重要，因为它强调了组织需要在寻找和培养适合未来技术需求的人才方面进行战略性调整。

在制造业的2023年状态报告中，有提到制造商可以通过解决这些领域来加速他们迈向真正的数字化转型，确保他们能够充分利用技术的潜力。这包括识别和采纳新技术，调整组织结构和流程，以及重新审视人力资源策略，以适应快速变化的市场和技术环境。

通过研究这些成功案例，制造商可以获得关于如何有效地整合新技术、管理组织变革以及提升员工技能和参与度的宝贵洞察。这些教训不仅对于正在进行数字化转型的企业至关重要，对于那些即将开始这一旅程的企业也同样重要。

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