90%的制造商认为数字化转型对保持竞争力不可或缺，34%的运营已由AI增强，但仅有43%的采集数据得到有效利用——智能制造正从“试点阶段”全面迈向“执行时代”。罗克韦尔自动化发布的这份报告基于全球17个国家1,560位制造业决策者的调研，揭示了制造商如何在成本、劳动力、网络安全等多重压力下，通过AI、运营智能与劳动力转型构建竞争优势，并提供了从洞察到执行的8步行动框架。

2026年，制造商在成本上升、劳动力限制、市场波动和供应链脆弱等多重压力下运营，使得数字化转型从“可选项”变为“必选项”。调查显示，90%的制造商表示需要通过数字化转型来保持竞争力，这一比例较往年显著提升。连续第二年，近三分之一的运营预算（28%）仍专门用于采用工业技术，表明投资不再是探索性的，而是执行层面的战略承诺。智能制造正从试点阶段迈向生产阶段。今年，仅有18%的受访者表示仍处于智能制造技术的试点阶段，而59%的受访者报告称这些工具已被积极用于支持运营。即使在尚未采用智能制造的企业中，也有70%计划在未来12个月内进行投资，这表明发展势头强劲且不可逆转。 制造商正将数字化转型的目标聚焦于可量化的成果：提升质量（46%）、降低成本（40%）、减小风险（36%）。无论行业领域、地理位置或企业成熟度如何，这些优先事项始终存在，表明转型的根本原因始终保持不变。

人工智能正在制造环境中快速推动运营智能的发展。如今，三分之一的运营已由人工智能增强，受访者预计这一数字在未来四年内将超过50%。AI和机器学习已成为质量保障、网络安全及过程优化领域的核心工具。48%的制造商将AI/ML列为首要成果驱动因素，在提升业务影响方面远超其他技术。这一转变标志着从将自动化视为固定能力，向增强日常运营的智能转变，并逐步实现更具适应性、自我导向的系统。到2027年，预计50%的商业决策将通过AI代理进行增强或自动化。注重高管人工智能素养的企业，其财务报表将比不注重的企业高出20%。

受访者的数据比以往任何时候都多，但仅有43%的采集数据得到了有效利用。真正的竞争分水岭不在于数据采集，而在于跨系统连接、关联数据并据此采取行动的能力。运营智能是一种架构层，可以实现人工智能、自主性、弹性和员工赋能。当数据在各项操作中可靠流动时，决策速度加快，性能提升，竞争优势随之而来。企业持续收集更多数据，但缺乏有效利用数据的能力。在这一差距弥合之前，AI与自主系统将无法充分发挥其潜力。53%的受访者将内部数据和系统集成视为未来12个月发展的最大内部障碍，这凸显了数据可操作性的紧迫性。

随着制造运营日益数字化和集成化，网络风险敞口正在不断扩大。46%的受访者报告称在过去一年中经历过网络安全事件，这进一步印证了安全已不再是偶发事件，而是随着系统日益数字化而成为运营要求。IT与OT之间的集成点被受访者视为仅次于IT系统/企业网络的最易遭受攻击的薄弱环节。弹性取决于可见性、安全可信的架构以及发生中断时快速恢复的能力。随着制造商在AI、闭环控制、高级分析和自主工作流程方面不断扩展规模，一个原则变得愈发清晰：安全是实现自主化的先决条件。如果没有跨IT和OT环境的安全集成基础，高级功能就无法安全扩展，自主系统也无法可靠运行。

制造商正在积极重塑岗位角色、重新培训人才，并利用AI来增强员工能力，而非取代他们。93%的受访者预计将重塑其劳动力结构。40%的企业在过去一年中对员工进行了再培训。随着智能系统融入日常运营，工作正在被重新定义。尽管技术和分析能力仍然是基础，但沟通与协作的重要性正日益凸显。角色在不断变化，定义角色的技能也随之不断变化。成功的企业将是那些在劳动力转型方面投入与数字化能力建设同等力度的企业。

绩效不再取决于谁拥有技术，因为几乎每个人都有。受访者报告称，要获得竞争优势，需要多个因素共同作用。技术、技能娴熟的员工队伍、创新、速度和产品质量被列为未来一年超越竞争对手的主要挑战，这凸显了战略、人员和平台之间保持一致的重要性。在所有地区，受访者均表示，运用AI是他们应对外部成功障碍的首要策略。

报告提出了从洞察到执行的8个步骤，帮助制造商将数字化投资转化为可量化的业务成果：1. 定义战略优先事项——明确数字化转型的核心目标，聚焦质量提升、成本降低和风险控制三大成果领域。 2. 评估当前能力成熟度——识别组织在数据利用、AI应用、网络安全和劳动力技能方面的现状与差距。 3. 建立可扩展的数据基础——解决数据采集后无法有效利用的瓶颈，确保数据跨系统可靠流动。 4. 部署AI与自动化能力——从质量保障和过程优化等高频场景入手，逐步扩展至全运营链条。 5. 构建安全可信的IT/OT架构——在扩展智能系统之前，先确保网络安全的基础架构到位。 6. 投资劳动力再培训——将再培训定位为核心能力，赋能员工适应人机协作的新角色。 7. 建立持续监测与迭代机制——通过可量化的绩效指标追踪进展，实现持续改进。 8. 从试点扩展到规模化执行——跨越试点陷阱，将成功案例系统性地推广至整个组织。

智能制造正从“试点验证”阶段全面迈入“执行落地”时代。领先企业不再将数字化转型视为一项举措，而是将其视为现代工业企业的操作系统。过去11年间，转型已从试点项目逐步演变为战略优先事项。2026年的标志性转变是从“采用”到“执行”的跨越。 智能自主系统将推动未来发展，推动运营改进，赋能人们追求更大的创新，同时提升弹性、敏捷性和可持续性。制造商不仅是在采用技术，更是在掌握如何运用技术来执行——构建能够预判状况、自动决策并释放实时洞察的运营体系。他们不仅投资于AI和先进技术，还致力于构建安全、可互操作的环境，使智能真正具备可操作性。执行时代需要的不仅仅是工具。它要求系统、团队和决策之间保持一致。领先的制造商正在设计旨在缩小数据与决策之间差距的运营体系，做好人员准备，迎接人类洞察与机器精准协作的新时代。正如报告所言：“智能、自主性、弹性和适应性是新的绩效基础。”