辽宁
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全球四大会计事务所之一的毕马威（KPMG）对全球183位知名制造企业的高管进行了深度调查。
以查看AI在制造业的应用现状，并提出完整转型框架，为制造业从工业4.0向5.0跨越提供清晰路径。
AI成竞争关键，价值向增收延伸
调查结果显示，93%的受访高管认为完全整合AI的企业，将比未整合AI的同行获得显著竞争优势；
96%的高管相信所在行业中拥抱AI的企业，比拒绝AI的企业更具竞争力。这表明在制造业领域，应用AI已成为关乎企业生存的必答题。
从应用目标看，企业对AI的期待高度聚焦：72%的企业计划通过AI提升运营效率，77%的企业希望借助AI驱动业务增长，52%的企业将AI视为流程自动化的核心工具。
值得关注的是，AI的价值已从降本向增收延伸，45%的受访企业表示AI应用带来了可衡量的财务改善，其中62%的企业AI投资回报率超过10%，部分领先企业甚至突破30%。
技术落地层面，制造业AI应用呈现基础技术普及、前沿技术突破的特点。74%的企业规模化应用机器学习，用于生产参数优化、质量缺陷预测等场景；
72%的企业利用预测分析进行供应链需求预测、设备故障预警，减少库存积压与停机损失；
67%的企业系统性部署智能体AI，凭借其自主决策、目标导向能力重塑生产调度、供应链管理等核心流程；
67%的企业通过AI+RPA实现采购订单处理、生产报表生成等重复性工作全自动化。
企业对AI决策能力的信任度也显著提升，91%的受访高管愿意让AI为特定流程做出端到端自主决策，这一比例较3年前提升40%，标志着制造业正从人机协作向人机协同决策迈进。
投资方面，AI的价值潜力正转化为实际投入。36%的制造业企业将超过10%的IT总预算投入AI领域，且投入还在快速增长：77%的企业计划未来12个月增加AI投资，其中71%的企业计划将AI预算增幅提升至10%以上。
资金主要流向数据基础设施升级，如工业数据湖、实时数据中台、AI人才培养与引进，以及智能体AI、数字孪生等前沿技术研发。
某中国制造业企业CIO表示，为支撑AI实时决策，仅边缘计算设备的投入就超过千万元，这种投入在3年前难以想象，但如今已成为企业发展的必要举措。
智能体成制造业全链路的智能核心引擎
传统AI局限于单一任务处理，如通过图像识别检测产品缺陷、通过数据分析预测设备故障，决策依赖人工设定的规则，难以应对复杂多变的生产环境。
而智能体AI具备三大核心能力：一是自主推理与决策，无需人工干预，可基于最小化生产成本最大化生产效率等目标自主分析数据、制定策略；二是动态适应，能实时感知原材料短缺、设备突发故障等生产环境变化，并调整决策方案；
三是跨系统协同，可与生产执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）、供应链管理系统（SCM）等多个平台无缝对接，实现数据互通与流程协同。
简单来说，传统AI是精准的工具，而智能体AI是自主的协作者，能作为数字员工融入生产全流程，推动制造业从被动响应向主动优化转型。
智能体AI在制造业有五大核心应用场景，且均在领先企业中落地验证，价值提升显著。
在自主生产线场景，智能体AI可基于需求波动、设备状态、原材料库存自主优化生产调度，某英国消费品制造企业借此实现200多个生产参数自主决策，生产效率提升25%，单位产品成本下降18%；
自优化供应链场景中，智能体AI能动态调整采购策略，某全球能源技术企业借助其快速识别59家新供应商，供应链响应速度提升60%，库存成本降低20%；
自主维护与资产管理场景下，智能体AI通过实时监测与数字孪生技术减少设备停机时间，某德国汽车零部件企业设备意外停机时间减少40%，维护成本降低25%；
人机协同决策场景中，智能体AI为管理人员提供实时支持，某日本电子企业设计效率提升67%，新产品上市时间缩短；循环经济与可持续制造场景里，智能体AI助力降耗减排，某中国钢铁企业每吨钢能耗降低8%，年碳排放减少15万吨。
数据与AI人才成主要落地障碍
尽管AI前景广阔，制造业企业在落地过程中仍面临诸多难题。56%的企业将数据问题列为AI实施的最大障碍。
制造业数据具有碎片化、多源异构、所有权分散的特点，生产车间的传感器数据、研发部门的设计数据、售后部门的产品故障数据常存储在独立系统中，形成数据孤岛，难以支撑AI模型训练。
人才缺口同样严峻，40%的企业表示AI人才短缺，尤其是同时掌握AI技术与制造业知识的复合型人才制约了AI应用规模；
20%的企业面临员工对AI的抵触情绪，部分生产一线员工担心AI会替代自身岗位，不愿配合AI系统部署与使用。
对此，80%的企业已启动AI技能培训计划，通过内部培养+外部引进的方式缓解人才压力。
此外，可持续性与风险管控也成为企业关注重点。78%的受访高管认为实现可持续发展目标比推进AI应用更重要。
因此企业部署AI时需兼顾技术效率与能源消耗，85%的企业已制定策略缓解AI设备带来的能源需求增长。
风险管控方面，65%的企业建立了结构化的AI风险管理体系，重点关注数据隐私（57%）与合规性（44%），确保AI应用符合GDPR、ISO27001等国际标准。
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