AI成为现代制造业中枢：大规模提升运行时间、效率与员工绩效

制造商正超越实验阶段，大规模设计用于运行时间、效率和员工绩效的AI。

作者：Russ Ford，Honeywell流程自动化解决方案总裁

工业自动化已跨越拐点。

过去十年大部分时间，制造商通过专用且孤立的用例探索自动化和AI——常局限于单条产线、单一工厂或单一职能。2026年，这一思维正在转变。自动化正成为建立在数据、领域专长和以人为本设计之上的主要运营模式。

这一演变由确定性自动化触发。如今，AI、云和连接技术的进步使系统能实时适应——稳定运营、指导操作员、并提升整个网络的运行时间。

数据说明一切：根据Gartner预测，2026年全球制造业IT支出将增长10.8%，总计6.15万亿美元。这反映了C-suite领导者的更深层认知——AI赋能的自动化已成为工厂设计工作流、部署劳动力和证明资本分配合理性的核心。

同时，Honeywell研究显示，94%的工业领导者表示其领导团队致力于AI采用，但仅有极小比例全面启动了初步计划。许多仍卡在扩展或原型阶段。投资与影响之间的差距现已成为董事会级议题。

将自动化推向测试阶段之外

倾听现代COO和CIO的心声，共同主题浮现：曾在边缘测试的自动化举措，如今被期望跨网络规模化。

这一关键转变映射了许多全球制造商在更广泛数字化转型中的体验。正如CEO Vimal Kapur所言，“物理AI”是当今正在形成的自主经济的核心。机遇在于直接嵌入设备、机器人和控制系统的智能。

实际层面，这意味着：

• 嵌入过程控制系统的AI，加速生产优化
• AI主导的机器人系统，适应多变需求和物料流
• 基于AI代理约束自我纠正的仓库自动化平台

自动化从第一天起就必须为规模化设计。孤立构建的试点——未集成到控制系统、维护工作流和企业数据架构——更可能停滞。设计纪律决定AI是否带来持续的运行时间和吞吐量改进，还是陷入实验泥沼。

AI时代的角色重塑

随着自动化从试点走向全服务集成，劳动力战略成为核心。工业5.0重新定义对话：自动化旨在将人类判断与AI驱动洞察结合，实现可衡量的业务成果。

在先进工厂，自动化承接常规、重复和安全敏感任务。这表明C-suite正将人力劳动力引向更高价值职责：异常管理、系统监督和数据驱动决策。

这需要有意规划，迫使制造商追问：

• 哪些工作应由机器承担？
• 哪些以可重复性、高产量、低变异性为特征的任务是自动化的最佳候选？
• 哪些决策应由AI增强？

AI擅长模式识别和预测建模，能比传统分析更快识别工艺偏差、维护风险和需求波动。

来源：Honeywell

人类在哪里创造最大价值？

战略权衡、情境判断和跨职能协调——内在的人类特质——仍是提供杠杆价值的关键优势，超越人工对应物。

在能源密集型行业，这种平衡尤为明显。关于AI在能源转型中作用的讨论强调，该工具可实时优化资产性能和能源使用——减少排放和运营成本——而工程师专注于战略韧性和长期资产规划。Honeywell近期的C-suite行业视角也指出，AI是工业部门能源转型战略的关键赋能者。

对高管的启示明确：自动化预算必须与以人为本的劳动力预算配对。

区分利润驱动因素与成本中心

随着支出增加，来自投资者和内部领导的审视加剧。董事会和CFO不再满足于宏大的创新叙事——他们渴望财务清晰度。

2026年，自动化投资倾向于分为两类：

1. 利润驱动因素：这些举措共有特征：

• 与损益结果明确挂钩（废品减少、节能、劳动力优化）
• 与运营系统集成（MES、ERP、供应链平台）
• 企业数据可视性，支持跨工厂基准对比
• 明确的投资回收期

例如，机器人赋能的传输系统提升设施吞吐量，可直接改善订单履约率和营运资金效率。

2. 停滞投资：相比之下，自动化项目停滞当它们：

• 在孤岛中运行
• 缺乏标准化KPI
• 依赖碎片化数据架构
• 由单一职能驱动，缺乏高管层面对齐

最常见陷阱之一是低估集成纪律。将AI叠加在断联的遗留系统上而无协调数据，产生的是噪音而非洞察。教训清晰：技术选择不如设计严谨性和与运行时间、吞吐量、成本控制挂钩的高管赞助重要。

教训：技术选择不如设计纪律和高管赞助重要。

超越试点阶段的新基准

随着更多工厂成熟超越试点部署，新的绩效基准正在浮现。

领先工厂报告：

• 通过预测性维护，非计划停机时间减少两位数百分比（据Deloitte）
• 自动化物料搬运环境中劳动力变异性降低
• 通过AI赋能优化，能源强度可衡量地降低

企业领导者正在标准化框架，以跨站点复制成果——将孤立胜利转化为网络层面的绩效提升。复制正是定义自动化为运营模式的特征。

这种复制是自动化作为运营模式的决定性特征。组织不再在每个工厂重新发明解决方案，而是构建可跨地理位置和业务单元扩展的可复用架构——加速回报并降低部署风险。

领导力的当务之急

然而，从试点向运营模式的转变需要刻意的领导力和协调。C-suite对齐对自动化成功至关重要。当CEO、COO、CIO和CHRO对自动化角色达成统一视角，投资更可能带来财务回报并立即规模化。当自动化孤立于IT或运营中，动力会消散。

在这一集成过程中，透明度同样重要。清晰沟通角色如何演变的组织能建立信任、减少阻力、加速采纳。

2026年，竞争优势属于那些已将技术运营化并规模化、以契合人力劳动力需求的人。

工业自动化已超越概念验证阶段。行业领导者现在是那些重新设计工作流、重新定义角色、并围绕AI支持的运营模式调整资本分配的人。

制造业的下一阶段将由公司如何有效地将自动化从试点转化为跨资产、流程和人员的可预测绩效来定义。

作者简介：
Russ Ford是一位高影响力高管，拥有业务管理、运营管理、业务开发和资本项目的广泛经验。他曾在国内和国际工作，交付成果并建立关系。