智能制造要求工人掌握AI与网络安全技能

快速阅读: 罗克韦尔自动化报告显示，56%的制造商正试点智能制造项目，20%已大规模部署，20%计划未来投资。制造商面临网络安全、竞争和劳动力挑战，计划利用AI和机器学习提升质量控制、网络安全和过程优化。

制造业正进入数字化转型的新阶段。罗克韦尔自动化发布的第10届年度智能制造状态报告显示，56%的制造商正在试点智能制造项目，20%已经大规模部署，另有20%计划未来进行投资。

尽管能源成本对制造商的担忧有所减轻，网络安全风险、竞争和劳动力挑战却变得更加突出。这些因素与通货膨胀和经济不确定性一起，成为制造商在未来一年面临的主要障碍。

制造商们正专注于降低风险，寻求将自动化、人工智能和安全系统从边缘到云端相结合的解决方案，以确保运营顺畅，减少网络和合规风险，增强应对不确定性的能力。

调查中，50%的制造商表示计划在接下来的12个月内使用人工智能和机器学习支持质量控制。企业正在寻找更智能的方法来管理供应链，以应对动态市场条件、内外部障碍和紧张的利润率。28%的组织正在积极评估关键供应商，以应对外部风险，这意味着它们正在重新考虑采购、定价和总体成本。

根据81%的受访者反馈，制造商面临的内部和外部挑战正在加速数字化转型。云计算和SaaS平台以及人工智能继续位居技术投资首位，其次是网络安全和质量管理。云计算和人工智能在支持智能制造方面发挥了重要作用，而网络安全和质量管理被视为提高韧性和投资回报的关键。

尽管公司收集的数据比以往任何时候都多，但只有44%的数据被有效利用。这表明收集数据相对容易，但将其转化为可操作的洞察力则较为困难。尽管如此，许多组织正在利用数据加强安全性和运营韧性。37%的组织利用来自技术和设备的数据保护网络安全，29%使用分析监测供应链风险。

制造商继续指出缺乏技术工人是他们可能难以保持竞争优势的主要原因。为解决这一问题，41%的制造商转向人工智能和机器学习及自动化，以填补技能缺口和应对劳动力短缺。向智能制造的转变增加了对具备人工智能和网络安全技能人才的需求。制造商认为人工智能将在解决劳动力挑战方面发挥最大作用。通过投资技术，公司可以将技术工人转移到更高价值的任务上，从而提高生产率。过程优化是组织计划在未来12个月内使用人工智能和机器学习的三大方式之一。

制造决策者预计，到2027年，这些技术将通过减少手动工作量和释放员工时间来专注于更重要的活动，从而节省时间。

网络安全风险今年已成为增长的第二大外部障碍。随着人工智能的使用增加，潜在的网络攻击威胁也在上升。制造商正在寻找合适的技能和技术组合来加强安全性。因此，网络安全正成为员工所需的关键技能之一。未来五年内，最重要的劳动力技能将结合人工智能知识、网络安全专长和强大的解决问题及批判性思维能力。

近一半的制造商（49%）计划使用人工智能和机器学习进行网络安全，高于2024年的40%。同时，38%的制造商利用来自技术和流程的数据保护网络安全，高于去年的31%。

“在接下来的12个月里，人工智能和机器学习将塑造质量控制、网络安全和过程优化，确保我们能够充分利用准确及时的数据，”罗克韦尔自动化首席执行官布莱克·莫雷特说。

(以上内容均由Ai生成)