汽车行业版
2025
智能制造现状报告
第10版
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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。
这是罗克韦尔自动化第十版年度智能制造现状报告的一部分,对各行各业的1,500多名决策者进行了调查。
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汽车行业的障碍和前景从行业内部来看,
汽车行业的障碍和前景
从行业内部来看,业务增长面临的4大制约因素包括:
?部署、集成并连接新型或智能制造技术
?吸引具备合适技能的员工
?应对内部预算限制
?有效利用数据来改善业务成果
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。
与去年的汽车行业报告相比,一个显著的变化是对劳动力的担忧增加而对网络安全作为外部挑战的关注有所下降。
克服由专业知识人才退休与新兴数据科学技能需求激增带来的人员压力,对于帮助汽车和轮胎制造商在竞争中脱颖而出并有效部署新技术以实现长期业务影响至关重要。
外部障碍
2024
网络安全风险
能源危机/能源成本上涨
通货膨胀和经济增长
供应链中断
人员
2025
1通货膨胀和经济增长
2
人员
3消费者需求/法规要求*
4供应链中断
5竞争
*可持续/ESG实践、网络安全、电动汽车/电池
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第10版年度智能制造现状报告
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第10版年度智能制造现状报告
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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、生产监控及网络安全领域的投入。
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,其次是扩张或产能增加(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:
32%
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
?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
?智能制造技术
?人工智能采用
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。
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须攻克的关键挑战。
质量管理系统(QMS)投资回报最高的智能制造技术
网络安全平台
云/SaaS
人工智能/机器学习/生成式人工智能或因果关系人工智能
人工智能应用势头强劲
未来12个月内人工智能/机器学习技术的主要用途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
未来12个月内人工智能/机器学习技术的主要用途
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56%
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40%
37%
?有助于减少生产错误和生产异常以及缩短停机时间
质量控制网络安全物流机器人过程优化?降低运行成本
质量控制
网络安全
物流
机器人
过程优化
?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跻身应用前三甲。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。
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第10版年度智能制造现状报告
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第10版年度智能制造现状报告
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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
相关的风险。
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。
然而,