對於工業製造業而言，第四次工業革命 (Industry 4.0) 要求更高的敏捷性和即時決策能力。AI已經成為一種必需品，而非一種選擇，能夠實現預測性維護、智慧型自動化和數據驅動的優化能力。然而，智慧製造不僅僅是採用AI，而是要轉換工業生態系統，以發揮AI的巨大價值、推動營運效率和彈性，並創造新的競爭優勢。
關鍵焦點
工業製造業中的AI領導力：變革轉移
工業產業領域的AI領導者認為擁抱AI不再是可有可無而是策略必要性，93%的受訪者認為企業要全面整合AI，將比未採用AI的企業更具競爭優勢。
AI為商業策略的核心組成
AI正迅速融入營運中：20%製造商認為AI是所有部門的核心組成成分。此外，26%已將AI嵌入組織文化和運營，利用AI來驅動創新、打造新的商業模式並探索尚未開發的市場。
敏捷和混合組織模型推動AI成功發展
為了支持AI採用，製造商正重新思考其企業組織架構。19%已採用敏捷方法，即團隊跨職能、適應性強並專注於特定專案或目標，以確保快速更迭與交付。然而，50%企業已實施了混合模式，融合了功能性和敏捷性等多種方法，以優化靈活性和效率。
雲端、地端以及AI驅動的數據基礎
雖然60%製造商主要採用雲端基礎的資訊系統，但AI的採用仍基於雲端和地端基礎設施；事實上，84%企業正在利用內部的AI解決方案，有效管理和整合資料的能力也是優先事項，其中52%企業實施跨平台資料整合或智慧資料結構，74%企業大量使用AI數據平台。
AI的成熟度和發展方法
工業製造業的AI成熟度不斷提升，其中62%企業已使用AI超過三年。開源AI工具在生態系統中發揮重要的作用，其中70%正大幅且延伸的使用。此外，高達84%的企業正積極投入內部開發AI解決方案，顯示出公司對於產業挑戰，將量身打造AI創新方案的決心。
製造業先進的AI技術
AI應用正在工業製造業中快速發展，74%企業正利用機器學習，72%企業正利用預測分析。流程自動化也是重點之一，其中67%將AI和RPA結合。值得注意的是67%正使用代理式AI，亦有20%計畫擴大其使用範圍。信任AI決策能力的信心很高：91%願意讓AI為特定流程做出端到端的自主決策。
