與此同時，“先進制造”涵蓋了這一時期制造領域的許多互補性發展，包括高科技產品和工藝以及清潔、綠色和柔性制造。它還體現了高績效勞動力在創建敏捷生產系統方面的重要性，該系統可以根據客戶需求在大規模生產和定制制造之間靈活切換。

  展望2024年，多米諾印刷科學公司英國運營總監卡爾·海考克考慮了下一階段的變化，并確定了未來一年需要監控的5個關鍵趨勢。

  用于優化的數字工具

  包括云計算和自動化在內的數字工具越來越多地用于跨生產設施提供實時洞察和優化，幫助制造商提高效率、減少浪費并增強彈性。

  與許多制造商的看法相反，數字化不一定要采用“吃掉大象”的方式。事實上，通過使用易于訪問的數字工具，以小規模的方式針對生產過程的特定領域，可以輕松解決常見且成本高昂的生產問題，從而有助于提高整體生產效率。

  例如，簡單添加自動編碼解決方案和視覺檢測系統。可以使企業簡化產品轉換、限制手動數據輸入、優化產品和編碼的質量控制。以及改進報告——所有這些都可以促進獲取更多有關產品的信息。生產流程和對生產線的更好理解，這反過來又可以為未來更具創意的解決方案鋪平道路。

  自動化提高制造彈性

  在過去的幾年里，我們看到了相當大的波動，制造商在面臨利潤縮水的同時努力保持生產力，而消費者則感受到價格上漲和交貨時間延長的壓力。在這種環境下，越來越明顯的是，自動化工具在幫助制造商提高生產流程的運營彈性方面越來越有價值。

  從管理勞動力和技能短缺、將現有工人重新部署到增值改進活動，到降低運營成本和消除錯誤，自動化在幫助企業保護自己免受過去幾年制造業面臨的眾多挑戰方面發揮了重要作用。

  有證據表明，持續投資和優化可以使這些企業在未來經濟的不確定性中處于有利地位。事實上，貝恩公司的研究表明，企業在經濟不確定時期的收益和損失比穩定時期更為顯著，這強調了企業在調整策略以應對經濟衰退時，對自動化的投資是一個重要的優先事項。

  通過協作實現可擴展性和可持續性

  先進制造業尋求解決的重大全球挑戰之一是可持續性，特別是如何確保增長和進步在經濟和環境上都可持續。

  可持續發展之路涉及解決許多經濟、社會和環境挑戰，需要與具有潛在競爭性短期目標的各個利益相關者協調努力和合作，以確保某一領域的增長和創新不會對其他領域產生不可預見的負面影響。

  以可持續包裝解決方案的開發為例，它需要整個價值鏈的協作——從制造商、包裝供應商、編碼和標記供應商，到零售商、最終用戶以及廢物和回收公司。這些新系統要求包裝設計、管理和技術發生重大變化。在所有情況下，品牌、包裝供應商、零售商和技術合作伙伴之間的合作都變得至關重要。

  未來幾年，隨著公司越來越多地尋求開發新的系統和解決方案來實現可持續發展、協作，特別是開放式創新，即開放地共享和接收信息，并與個人、企業和機構合作圍繞共同目標，以推動進步，將有助于確保企業能夠以惠及所有人的方式做出重大改變。

  人機交互

  世界經濟論壇創始人兼執行主席卡爾·施瓦布教授在其著作《第四次工業革命》中呼吁領導人和公民共同努力，“通過以人為本、賦予他們權力并不斷提醒人們，塑造一個造福所有人的未來”。我們自己認為，所有這些新技術首先都是由人們為人們制造的工具。

  今天圍繞人工智能的討論不可避免地引發了對人類工人被取代的擔憂——這種情況在人類成長的每個時期都可以追溯到第一次工業革命。然而，至少在短期內，情況可能會相反。確實如此，企業應該為體力勞動者和數字工具之間增加互動做好準備。

  事實上，《福布斯》表示，人工智能將使員工在未來幾年能夠專注于更有意義和高價值的活動，包括設計和管理任務。與此同時，麻省理工學院和Statista都認為，人機協作將是制造業的未來——麻省理工學院2016年的一項研究發現，由人類和機器人組成的團隊的生產力可能比由人類或機器人獨自組成的團隊高出85%。

  為人工智能項目準備勞動力將是一個持續的過程。隨著技術的發展，企業必須投資于學習和發展，以確保員工始終具備進步所需的技能和知識。

  預測性思維方法

  正如該行業正在邁向數字化、自動化和智能解決方案一樣，當今的服務和維護技術人員和工程師也在邁向數字化、自動化和智能解決方案。這些人一直在制造運營中發揮著關鍵作用；當出現機器故障或問題導致生產停止時，服務或維護工程師通常是首選人員，他們相信可以識別并解決問題以使系統恢復在線狀態。

  然而，這種傳統的“破壞和修復”服務和支持模式無法滿足現代制造的要求。機器的正常運行時間對于確保有效滿足客戶服務水平至關重要，同時最大限度地減少多余庫存和其他形式浪費的投資。最壞的情況是，等待專業服務技術人員跨越國家前往現場可能會造成極大的破壞、成本高昂且對環境有害。只有通過服務和支持的根本轉變才能實現準備，專注于預測性正常運行時間監控和主動質量改進。

  未來的服務工程師將擁有多樣化的技能，將遠程咨詢能力以及對數據分析的知識和理解添加到他們的技術知識和面對面的交互技能中。這種新型的數據驅動服務工程師將能夠在機器出現問題之前，甚至在制造商意識到存在問題之前，識別并修復潛在的機器問題。

  過去幾十年來，由于新冠疫情、地緣政治緊張局勢以及全球對可持續發展的關注，制造業生產線的快速發展進一步加速。在這個新的先進制造環境中，數字工具——從編碼自動化和自動視覺檢測系統到數據可見性和基于云的遠程監控系統——支撐著生產線優化和業務彈性，支持可持續解決方案的發展，并支持新一代勞動力 ，通過自動化支持和增強技能。