最新的智慧製造現狀 – 汽車產業版揭示了產業正面對經濟壓力、勞動力缺口與快速技術變革。報告收集了來自全球汽車與輪胎製造商、原始設備製造商（OEM）、工程採購公司（EPC）及系統整合商的130位經理與高階主管的回應，顯示智慧製造與技術將成為推動長期業務影響、營運效率與勞動力潛力的關鍵，但未來仍有挑戰待克服。
技術投資對業務成果至關重要
為實現品質提升、成本降低、安全性提升、資安與合規等長期業務目標，組織普遍認為技術投資極為重要。透過生成式AI等智慧技術，組織能以更佳決策、品質控管、生產規劃等提升業務成果。然而，調查中41 %受訪者認為成本是最大障礙，其次為新技術的部署與整合。
勞動力技能需求提升
通膨、經濟不確定性與市場波動仍為製造商關注重點，但今年勞動力議題已超越資安成為成長的主要障礙。在汽車、輪胎與電池產業，組織面臨專家退休帶走數十年知識，同時需新型數位優先技能，如資料科學與AI。
為保持競爭力，必須更快導入新技術並吸引具備正確技能的員工。報告中，受訪者一致認為溝通、分析思維與彈性等軟技能仍不可或缺，77 %受訪者表示對新興技術的認知在招募新世代員工時同等重要。
運用資料提升決策品質
製造商需依賴資料進行品質監控、生產規劃、資安與流程最佳化，但許多企業難以充分利用現有資料。目前僅5 %汽車業受訪者使用超過75 %所收集資料，雖有37 %使用超過一半資料。若具備正確技術、員工技能與組織流程，汽車與輪胎製造商可輕鬆將未充分利用的資料轉化為實用的現場改善。
製造商目前如何運用資料：
- 品質監控：48 %
- AI/ML/GenAI應用：40 %
- 生產規劃：37 %
- 流程最佳化：36 %
- 資安：32 %
AI帶來的顯著轉變
報告中一項與往年資料不同的發現，是汽車與輪胎產業內出現重大轉變。領導者表示他們對AI採用的風險感降低，對AI技術的信心自2023年以來提升10點，因為他們逐漸理解AI導入可為營運帶來的價值，包括：
- 協助減少錯誤、生產異常與停機時間
- 降低營運成本
- 提升效率與生產彈性
- 支持勞動力發展
調查中報告的前三大AI應用為品質控管（56 %）、流程最佳化（45 %）與機器人（45 %）。
整體而言，汽車產業預計未來12個月在生成式AI/因果AI技術投資將領先其他產業，34 %製造商計劃投資，高於整體平均31 %。五年內，該比例大幅提升——95 %受訪者表示已投資或計劃於未來五年內投資AI/ML與GenAI或因果AI。
未來展望
其他規劃投資項目包括數位線程（43 %）、機器人流程自動化（39 %）、數位分身、模擬/仿真（39 %）與穿戴式裝置（36 %）。這些技術在汽車與輪胎產業的排名也連續第二年顯著高於整體製造業（32 %）。
這些發現再次強調，對於希望解決關鍵勞動力與生產力挑戰的組織而言，適應新技術至關重要。智慧製造工具、AI、自動化與變革管理實踐將是應對內外部壓力的關鍵。
重點
最終，2025年數據顯示，汽車、輪胎與電池製造商愈發將智慧製造與AI視為長期成長的契機。
沒錯，挑戰依然存在——經濟不確定性、勞動力結構變化與新技術的複雜性。但本產業已準備好重新定義可能性，打造新一代連網、智慧且具未來韌性的營運。
如需深入了解調查結果，請閱讀完整產業報告here.
