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时间：2022-07-14来源：白英浏览数：113次
制造企业孜孜不倦寻求产品设计、生产流程、供应链的优化。当数字技术和数字治理成为制造企业管理未来工厂、理解数据、并保持竞争力的必要工具时，自动持续优化概念应运而生。本报告提出的制造业的自动持续优化在原有的制造业优化概念基础上，更强调基于数据分析洞察找到最佳替代方案，借助数字孪生、深度学习、智能化设备等实现精准执行，其核心为更加高效、无人为干预、可持续的优化能力。
疫情加快智能制造发展进程，工业互联网、大数据分析、人工智能等技术与先进制造技术深度融合，全球智能制造市场预计将在2028年达到5,762亿美元， 2021年到 2028年复合年增长率预计将达 12.7% 。智能制造进入关键“窗口期”，并呈现出自动化、数字化、规模化、生态化、绿色化的发展趋势。同时，在智能化转型路上，制造业企业面临多重挑战：提升敏捷性以应对劳动力短缺和供应链不稳定，缩短产品上市周期同时保障并提升产品质量，打造技术的产品化和集成化能力以部署智慧工厂，实现上下游之间的连接与协同，以及满足日益严格的ESG合规要求。
面对上述挑战，制造企业孜孜不倦寻求产品设计、生产流程、供应链的优化。当数字技术和数字治理成为制造企业管理未来工厂、理解数据、并保持竞争力的必要工具时，自动持续优化概念应运而生。本报告提出的制造业的自动持续优化在原有的制造业优化概念基础上，更强调基于数据分析洞察找到最佳替代方案，借助数字孪生、深度学习、智能化设备等实现精准执行，其核心为更加高效、无人为干预、可持续的优化能力。
自动持续优化不仅可以减少人力、能耗和设备运维成本，也更新了商业价值的定义与框架，我们可以从财务指标、运营指标、绩效改善三个维度思考自动持续优化所开启的商业价值和机会。结合制造业面临的挑战和以上三个维度的分析，自动持续优化的商业价值可以体现为效率优化、质量优化、成本优化、供应链优化和品牌优化。
本报告还讨论了一组赋能自动持续优化的技术，展示了基于这些技术的优化创新解决方案如何创造价值：当物联网传感器收集数据时，结合工业知识和人工智能算法，全面分析大数据集并利用丰富的数字环境实现制造业效率、成本、质量、供应链、品牌的优化。
