制造业的机遇：为什么是人工智能，为什么是现在？
如今，人工智能不再只是一个流行词或遥远的承诺，而是制造商释放新价值、提高效率和增强未来韧性的实用工具。
在 2025 年微软 Ignite 大会上，我们的团队探讨了工业人工智能如何重塑制造业的经济格局。我们将结合真实的客户案例和最新研究成果，深入剖析哪些领域真正实现了投资回报率，其背后的驱动因素是什么，以及您如何才能在人工智能之旅中迈出下一步。
利用人工智能推动可衡量的成果
智能回报：利用工业人工智能提升业务价值
从孤立的数据到唾手可得的情报
每个制造商都深知其中的痛点：计划外停机、效率低下侵蚀利润，以及供应链盲点导致交付中断。而这些问题往往因系统碎片化和缺乏实时数据可见性而雪上加霜。最终结果？决策缓慢，错失良机。
但形势正在发生变化。根据 Forrester Consulting 受委托开展的 2025 年“全面经济影响™”研究，该研究探讨了微软人工智能 对工业转型带来的经济影响，投资于统一数据平台并将 IT 和运营技术 (OT) 系统中的数据整合在一起的制造商可能会获得以下收益¹：
- 缺陷率最多可降低50%。
- 库存短缺减少高达50%
- 设备故障频率最多可降低40%
- 预计三年内投资回报率高达457%。
以全球自动化领导者KUKA为例。面对系统碎片化和日益严重的机器人技术技能缺口，KUKA 转而使用Microsoft Azure AI和Microsoft Foundry Models。结果如何？编程时间缩短了高达 80%，实现了机器人技术的普及化，并加速了工作流程的部署。借助预测性洞察和实时分析，KUKA 打破了数据孤岛，并赋能团队更快地进行创新。
可持续发展：一条更绿色、更盈利的道路
如今，制造商面临着来自监管机构、客户以及自身董事会的越来越大的压力，要求他们减少排放、提高能源效率并消除浪费。然而，许多可持续发展方面的挑战都源于同一个根本问题：系统脱节，导致难以衡量、优化和推广跨设施的改进措施。
但形势正在转变。根据Forrester 关于微软工业人工智能能力经济影响的研究，制造商将人工智能视为推动可衡量的环境和经济效益的关键杠杆，其作用在于优化能源利用、改进流程和减少碳排放。接受调查的微软 Azure 客户（即制造商）期望借助微软人工智能解决方案实现以下目标：
- 78%的人预计会减少能源消耗
- 88%的人希望提高能源效率
- 53%的人预计会减少二氧化碳排放
以施耐德电气为例，这家全球领先的能源管理公司拥有雄心勃勃的可持续发展目标，旨在减少环境影响并提高运营效率。通过将Azure OpenAI和Azure 机器学习集成到其 EcoStruxure 平台中，施耐德电气获得了关于能源使用、碳排放绩效和优化机会的实时洞察。其影响是什么？人工智能驱动的模型能够提供效率提升建议，加速可持续发展决策，并帮助工厂大规模减少浪费。由于 EcoStruxure 为数千家客户的部署提供支持，这些人工智能驱动的洞察也使客户能够以更快的速度、更高的精度和更可衡量的运营改进来实现自身的可持续发展目标。
赋能于人：人工智能作为劳动力倍增器
劳动力短缺、工作量日益复杂以及持续存在的培训瓶颈，使得制造团队疲于奔命。许多一线员工和知识型员工花费大量时间搜索信息、使用过时的系统或执行重复性任务，这不仅降低了生产力，也打击了员工士气。
但人工智能正在改变这种格局。制造商正在采用智能助手、预测工具和自动化工作流程，使员工能够专注于更高价值的工作。根据近期行业数据，企业已经获得了显著收益：
- 66%的重复性任务实现了自动化
- 70%的组织报告生产力有所提高
- 入职培训时间缩短75%
以全球汽车巨头奥迪股份公司为例，该公司正面临着日益增长的内部支持和流程指导需求。为了缓解人力资源和IT部门的压力，奥迪推出了首个基于Foundry平台的AI自助服务助手，并在短短两周内完成部署。其效果如何？信息获取速度更快，日常查询更少，团队可以腾出更多时间专注于更有意义的高价值工作。奥迪的案例表明，AI并非取代人，而是增强人的能力。
智能体时代：接下来会怎样？
制造商正从任务级自动化转向一种全新的运营模式，在这种模式下，人工智能与团队协同工作，协调决策、优化工作流程并实时适应不断变化的环境。下一个时代不再是边缘实验，而是将人工智能视为一项核心能力，以增强企业的各个环节。
Azure OpenAI、Microsoft Fabric、Foundry Models 和Microsoft 365 Copilot等平台已经在帮助企业实现这种转变。而且，经济信号也十分强劲。Forrester 的《总体经济影响》研究将更广泛的工业人工智能价值链带来的经济效益归因于运营、生产力和供应链绩效的提升：
- 预计三年内投资回报率高达457%。
随着人工智能在企业各个环节的嵌入，这些优势将不断累积，智能系统承担更多日常工作、更快地挖掘洞察并支持团队在生产的每个阶段做出更明智的决策，从而加速其影响力。未能将人工智能应用于实际运营的制造商，将面临落后于那些直接将智能融入流程、产品和客户体验的同行的风险。
切实可行的前进方向：如何开始
要充分实现下一个阶段，制造商需要一份清晰、可操作的路线图，该路线图以受监管的数据、可扩展的人工智能系统和可衡量的业务成果为基础。
以下是从愿景到行动的实用路线图：
- 确定高影响力用例：重点关注预测性维护、供应链优化和质量控制等领域，在这些领域，人工智能可以带来快速、可衡量的成功。
- 明确成功指标：设定清晰的关键绩效指标 (KPI)，以追踪各团队和设施的投资回报率和影响。衡量才能管理。
- 利用成熟的平台和合作伙伴：不要重复造轮子。使用像 Azure 这样成熟的 AI 平台，并与既了解技术又了解制造的合作伙伴合作。
- 从小规模入手，快速扩展：首先解决紧迫且可操作的业务挑战。基于成熟的框架构建，并针对规模化进行设计。正如奥迪股份公司所展示的那样，运营型人工智能可以在几周内而非几年内实现企业级部署。
- 投资数据基础：将传统系统迁移到云端并打破数据孤岛至关重要。统一的、可用于人工智能的数据是成功实施工业人工智能计划的基石。
了解工业人工智能如何改变您的业务
工业人工智能不再是遥不可及的未来愿景，而是如今已被证实能够带来可衡量价值的切实来源。领先的制造商们正将人工智能融入到他们的运营、规模化和竞争方式中。无论您是正在奠定基础还是加速推进现有项目，现在都是将势头转化为实际影响的最佳时机。
