川海智库

报告概述

本报告基于2025年MES与工业4.0峰会研讨会的受访者调查，由凯睿德制造战略顾问Jeff Winter主导。研究对象为参与研讨会的制造商，旨在衡量其在工业4.0旅程中的进展并促进相互学习。报告覆盖工业4.0实施方法、领军企业标杆管理、应用实践、面临挑战、IT/OT割裂、成功衡量标准、IT基础设施、数据采集与管理、AI应用（传统机器学习、生成式AI、自主智能体AI）及当前重点工作等领域。报告采用问卷调查与分组讨论相结合的方法，并借助AI辅助数据汇总与解读。对于希望了解行业领先实践、评估自身阶段并规划优先事项的制造企业管理者，本报告提供了宝贵的参考。

报告的核心结论

仅约半数制造商拥有正式的工业4.0企业级战略。

调查显示，约三分之一的受访企业由跨职能团队主导工业4.0工作，近四分之一由C级高管主导。尽管许多企业已具备数字化意识，但许多战略尚不完整或仅以口头形式传达。报告认为，工业4.0战略最好作为整体业务战略的一部分加以推进，而明确的战略文档化有助于统一方向、确保资源投入。

工业4.0应用落地广泛，但企业间发展不均衡。

大多数企业已实施若干工业4.0技术，其中实时生产监控和数字化绩效仪表盘在超过三分之二的受访企业中已投入使用。机器视觉、协作机器人和自主移动机器人等应用也较为普遍。然而，在AI领域，成功将AI应用于生产运营的案例仍属罕见，IT/OT协同不足成为大多数企业推进的主要阻碍。

IT与OT团队在数字化举措上缺乏强力协同。

调查中无任何企业表示已建立完全整合的数字化IT/OT团队。仅约三分之一的企业拥有联合目标的高度协同，近一半处于部分共同项目阶段，约四分之一刚刚开始协作或仍各自为政。报告预计，在IT与OT真正顺畅整合前，大部分企业将持续面临工业4.0推进难题。

制造商当前重点聚焦MES和数据基础建设。

约半数受访企业将未来一年的最大工作重心放在MES相关事项上，包括部署、推广、集成及功能扩展。数据相关的举措（如数据结构准确性、情境化、建立数据可信度）也相当普遍。相比之下，AI项目虽热度高，但列为优先重点的受访者较少。报告认为，这种务实的基础夯实策略是明智的。

报告回答的关键问题

工业4.0战略如何制定才能有效推动企业转型？

报告指出，约一半的受访企业拥有文档化的工业4.0战略，但许多尚不完整。理想的做法是将工业4.0战略作为整体业务战略的一部分，明确愿景、目标与优先级。领先企业通常由跨职能团队或C级高管主导，确保战略与运营紧密结合。此外，标杆管理（如SIRI、SEMI框架或同行对标）有助于企业了解自身位置、识别差距。

制造企业推动工业4.0面临哪些主要挑战？

报告归纳了六大主题：战略与优先级（如项目排序、AI应用场景识别）、商业论证与财务（价值识别、投资回报）、组织与文化（跨职能协作、变革阻力）、数据（从设备提取价值、统一数据模型）、技术与IT/OT（网络安全、机器连接性、自动化复杂性），以及综合问题（标准化、从试点扩展）。其中IT/OT团队缺乏协同被认为是多数企业的根源性障碍。

AI在制造业的实际应用中取得了哪些进展？

报告显示，传统机器学习在制造业中最常见的成功应用是机器视觉或光学检测（近四分之一受访企业使用），其次用于废品率降低、流程优化等。生成式AI和Copilot多数仅用于办公职能，仅极少数企业在全企业范围部署了专属GenAI工具。自主智能体AI更为罕见，仅三家企业表示在使用，多数仍处于探索阶段。

如何衡量工业4.0项目的成功？

受访企业衡量成功的方式多样，按使用频率排序为：战略价值（增长、敏捷性）、运营指标（效率、正常运行时间）和财务指标（ROI、利润率）。部分企业综合运用多类KPI，也有少数仍在使用项目级指标或尚在摸索。报告强调，坚持持续衡量与业务战略一致的指标，有助于维持旅程动力。

报告中的代表性数据

超过三分之二的受访企业已在生产中使用

实时生产监控使用率

2025年，在工业4.0制造与生产领域，实时生产监控是应用最广泛的技术之一，属于已投产使用场景。

约一半的受访企业

拥有文档化工业4.0战略的企业比例

2025年，在关于工业4.0定义的调查中，约一半受访者表示拥有文档化的工业4.0战略，但许多战略尚不完整。

30%

IT与OT团队高度协同的比例

2025年，在IT与OT团队数字化举措一致性调查中，30%的受访企业表示目标高度一致，无企业拥有完全整合的数字化团队。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 完整报告包含工业4.0实施方法案例：详细展示了不同制造商在定义工业4.0战略时的不同方式，包括正式文档化、口头传达或无明确战略等多种情形，并引用多位受访者的真实回答，帮助企业对照自身。
  • 报告提供丰富的工业4.0应用实践数据：涵盖制造与生产、质量管理、设备维护、仓储与库存、供应链管理、设计与工程、售后与客户服务等多个领域的试点与投产案例，并以图表形式列出超过70项具体应用场景的采用数量。
  • 深入分析IT/OT长期割裂问题：图4清晰展示了IT与OT团队在数字化举措上的一致性分布，并基于此提出预测：在IT/OT真正顺畅整合前，大部分企业将持续面临推进难题。
  • 报告详解衡量工业4.0成功的多种方式：列出战略价值、运营指标、财务影响等多维度指标的使用频率，并引用实际企业经验说明如何通过KPI组合（如废品率、交货可靠性、OEE、ROI）衡量成效。
  • IT基础设施与网络安全建设现状：提供安全远程访问、OT资产盘点、工业数据湖、数据运营等技术的部署比例，并给出网络安全防护建议和供应商评估策略。
  • 数据采集与管理架构详解：展示从Excel传统方式到企业级数据湖、MES+Power BI、事件流处理等多种数据管理路径的真实案例，包括正在向OpenShift、ClickHouse等技术架构转型的具体描述。
  • AI应用的三个层面——传统机器学习、生成式AI与Copilot、自主智能体AI：报告分别给出每种AI类型的成功应用案例、企业实际反馈以及实施建议，包括对风险控制和可解释性的强调，帮助读者安全采用新技术。
  • 制造商当前重点工作方向：以图8和文字说明展示MES相关事项、数据基础、机器联网、AI应用等领域的优先级排序，并指出优先夯实基础是成功推进工业4.0和AI的明智之举。
  • 主持人笔记与峰会背景：会议主持人Jeff Winter记录的四点深刻感悟，包括人们对“你能做什么”和“别人在做什么”的强烈兴趣，以及普遍愿意相互帮助的态度，体现了行业协作氛围。

本页内容由川海智库整理，用于帮助读者快速了解报告主题、核心观点和主要内容。由于报告量大、人工能力有限，部分观点、数据、统计口径或表述可能存在偏差，具体内容请以完整报告原文为准。

相关报告