近年來的全球新冠大流行使得制造業遭受到較為嚴重的發展阻礙，值得慶幸的是，2022年聯合國工業發展組織(the UN lndustrial Development Organization）的數據顯示，全球制造業正在進入強勁復蘇階段，其增長率達到18.2%。而一項針對全球制造公司200多名最高決策者的調查發現，68%的人將提高“彈性”(resilience)和“敏捷性”(agility)列為未來幾年的首要業務重點。在此，與大家分享影響制造業未來發展的關鍵趨勢。

   “智能工廠”（smart factory）的概念由來已久，而近年來，人們對它的興趣激增。在過去十年中，“智能工廠”的網絡搜索量增加了 93%

      正如第一次和第二次工業革命分別與蒸汽驅動的機械化和裝配線的興起有關，“工業4.0”所采用的物聯網、大數據、機器學習、人工智能和高級分析等技術，則見證了計算機在制造業中的應用，而“智能工廠”正是屬于“工業4.0”中的關鍵運行部分，它正在改變歐洲、北美和中國制造業的生產環境和車間運營方式。以汽車行業為例，據汽車制造商預測，到2023年初，全球大約四分之一的工廠將成為“智能工廠”，而到2025年，這一數字將急劇上升至50%，“智能工廠”將在2023年為汽車行業創造1600億美元的價值。

     利用“預測性維護”(Predictive Maintenance)和數字孿生技術(Digital TwinTechnology)來減少生產錯誤。

     在制造業中，設備故障的代價往往極其昂貴，例如石油廠的壓縮機故障可能造成每天100-200萬美元的損失，再如計劃外停機每年給制造商造成500億美元的損失。而利用物聯網與大數據分析相結合的方式，可以非常準確地預測此類故障。數據表明，“預測性維護”可以將停機時間減少30%-50%，將機器壽命提高20%-40%，并將生產成本降低30%以上。目前美國35%的大型制造商已經采用了“預測性維護”技術，空客（Airbus）便是早期使用者之一，2022年，空客與通用電氣合作，部署基于人工智能和機器學習的復雜預測性維護軟件，以預測飛機。

      而“智能工廠”的另一個重要子趨勢就是數字孿生技術，它可以通過對數據驅動虛擬物體的模擬行為實施，來影響和制定針對制造對象的決策。“數字孿生”可以是單個組件（(如汽車輪胎）或產品（如整輛汽車及其所有子系統，包括軟件和數千個組件)，也可以是一個完整的制造過程(如一個包含諸多裝配線和零件商店的工廠），“數字孿生”的應用范圍則從基于設計預測產品的壽命(如對飛機噴氣發動機的壽命預測)，到管理整個工廠并通過模擬和假設來分析優化生產運營。