2024年制造业趋势展望
智能制造作为制造业未来的关键驱动力和核心发展脉络，经历了机械化、电气化、信息化阶段，目前正全面进入工业40 智能时代。
来自工业 10 到 2在0时代，我们成功地实现了从传统依靠手工技能的生产模式向标准化、标准化的机械生产的重大转变。 自工业 20 到 3在0时期，通过数控机床、机器人、可编程逻辑控制器（PLC）和工业控制系统的广泛应用，制造业实现了更精密、更复杂的自动化生产，同时也显著提高了生产系统的灵活性和响应速度。
进入工业 40、基于新一代信息通信技术与先进制造技术的深度融合，智能制造全面渗透到设计、生产、管理、服务等制造各个环节，具有自我感知、自我学习、自我决策、自我执行、自我适应等特点。
智能制造通过五层结构体系实现渐进式优化：设备层执行生产并收集数据，产线层对数据进行预处理并上行传输，工厂层整合信息并将生产状态反馈给企业层，企业层利用软件分析制定计划，然后下行到设备层，精准调节生产。 协作层横跨企业内外，实现实时信息共享协同，形成“万物互联”数据平台，助力全产业链优化升级。
以下是基于行业洞察对未来几年智能制造趋势的预览**
整合平台和生态建设
展望2024年，企业将加大对智能制造领域集成平台的投入，致力于构建一个能够跨越不同系统和设备之间信息壁垒的集成平台，实现高效互联和协同工作。 该策略可以帮助企业消除数据孤岛，打通从产品研发、采购、生产、销售到服务的全流程信息流，确保企业内部、上下游合作伙伴之间数据的无缝对接和实时共享。
这样的一体化平台和生态圈，不仅可以帮助企业提高自身运营效率、降低成本、增强创新能力，还可以在全球范围内推动智能制造产业的集群化、网络化发展，产生更多的产业协同效应和价值共创机会，从而进一步推动全球制造业转型升级到更高层次， 更高的质量，更可持续的方向。
智能汽车和智能工厂引领增长
2024年，智能汽车和智能工厂将继续发挥制造业增长引擎的作用，带动整个行业向更高的智能化阶段跃升。 在智能汽车领域，随着自动驾驶技术、车联网、人工智能等核心技术的日益成熟和商业化，智能汽车销售收入有望保持强劲势头，持续推动汽车产业向电动化、智能化、网联化、服务化转型升级。 也将带动电池技术、车载电子、传感器、高精度地图等相关产业链的协同发展。
依托工业 40、智能工厂的理念和技术体系，大量采用物联网、云计算、大数据分析、人工智能等先进技术，构建高度自动化、柔性化的生产体系。 自主决策体系将大大提高生产效率，减少人为干预，实现按需生产、精益管理和质量追溯，有效推动制造业向绿色、低碳、高效、可持续的现代化模式转型。
资产的大规模定制和代币化
在2024年的智能制造领域，大规模定制生产模式将达到一个新的普及高度，企业可以通过引入数字产品护照等先进技术，实现产品从设计、生产、流通到极致的全生命周期精细化管理，在满足消费者个性化需求的同时，大幅提升生产效率和资源利用率。
作为一种新兴的资产形态，代币化资产将在智能制造的背景下发挥更加重要的作用。 通过将实物资产或服务转换为区块链上的代币，企业可以实现资产透明化，增强流动性和所有权划分，这不仅可以简化第一链融资并降低交易成本，还可以促进多方协作和优化资源配置，特别是在知识产权保护、零部件可追溯性、资产管理等方面将释放巨大潜力。
例如，智能工厂中使用的特定设备或生产线上产生的独特数据可以被代币化、记录和交易，从而提高整个智能制造生态系统的运营效率和价值创造。
可持续性和循环经济
面对环境挑战，制造商将更加关注可持续发展，并利用全球生态系统中的大数据来做出环境决策，例如中国领先的制造商计划通过相关举措大幅减少碳排放。
在2024年的智能制造趋势中，可持续发展和循环经济的概念将成为制造商战略的核心。 各大厂商将不遗余力地采用和实施绿色制造战略，积极利用全球生态产生的大数据资源，以科学严谨的态度做出环保决策，力争在保证经济效益的同时，将对环境的影响降到最低。
中国和其他国家的主要制造商正在应对这一趋势，计划通过一系列有针对性的措施来大幅减少碳排放，例如改进生产工艺、提高能源效率、使用可再生材料和实施废物回收利用。
此外，借助智能制造技术，企业可以更有效地跟踪和管理产品全生命周期的碳足迹，推动碳中和目标，并在行业内推广循环经济的成功案例和最佳实践。
安全性和合规性强化
在推进智能制造的过程中，企业将加大网络安全防护和合规投入，确保数字化转型的安全稳定。
2024 年，对安全性和合规性的关注从未如此之大。 随着智能制造的深入发展，网络化、数字化程度越来越高，企业也意识到安全防护不仅是保证生产连续性和数据完整性的重要防线，也是保证企业竞争优势和品牌形象的关键。 在此背景下，企业在推进智能制造的过程中，将大幅增加对网络安全防护设施、技术和策略的投入，以确保生产网络、工控系统、智能装备乃至整个价值链的安全。
同时，随着法律法规对数据安全和隐私保护的日益严格，合规成为企业必须高度重视并有效实施的要素。 公司将持续完善内部制度，遵循国内外相关数据保护法规和行业标准，确保在智能制造全过程中遵守信息安全和数据治理的最佳实践，规避潜在的法律风险，赢得客户信任，提升企业声誉。
技术创新与集成应用
AI和ML技术在工业机器人和自动化控制中的深度融合，将显著提高生产效率，减少停机时间。 同时，企业将持续加大对IT与OT融合、数据分析、人工智能等关键技术的投入。
在2024年的智能制造领域，技术创新和集成应用的趋势尤为明显。 人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在工业机器人和自动化控制系统中的深度融合已成为提高生产效率的关键手段。 这种深度集成意味着机器人和自动化设备将具有更强的自学习、自优化和智能决策能力，并能根据实时数据和历史经验动态调整作业策略，从而显著提高生产效率，并通过一流的维护等方式有效减少计划外停机时间，确保产线的持续稳定运行。
随着技术创新的加速，企业越来越意识到信息技术（IT）与运营技术（OT）融合的重要性，并加大了在该领域的资金和技术投入。 IT OT融合可以打破传统的信息孤岛，实现企业各层级数据的自由流动和实时分析，使企业能够在统一的平台上做出决策，提高决策的及时性和准确性。
企业还利用大数据工具和高级分析，深入挖掘生产过程的隐性价值，优化生产流程，降低运营成本，提高产品质量。 人工智能、数据分析等关键技术的深度应用和融合，正在塑造智能制造新格局，带动整个制造业向更加高效、智能、可持续的方向发展。
生态级解决方案正在兴起
展望2024年，更多华为“工业智能孪生”等生态级解决方案将涌现于智能制造领域。 该解决方案参考架构揭示了智能制造的未来发展趋势，即将形成覆盖全产业链的生态系统。
未来，智能制造将不仅仅是单一技术或产品的升级，而是整个产业链的重构和生态圈的构建。 制造业将实现从孤立封闭到开放共享、从低效粗放到高效精准、从产品中心到服务中心的根本转变。
2024年及以后的智能制造将呈现出显著的成熟度和立体特征。 智能制造不仅将进一步提高生产效率和灵活性，还将彻底改变传统制造业的运营模式，促进产业链协调，践行可持续发展理念，继续向高效、智能、绿色迈进。