与此同时，“先进制造”涵盖了这一时期制造领域的许多互补性发展，包括高科技产品和工艺以及清洁、绿色和柔性制造。它还体现了高绩效劳动力在创建敏捷生产系统方面的重要性，该系统可以根据客户需求在大规模生产和定制制造之间灵活切换。

  展望2024年，多米诺印刷科学公司英国运营总监卡尔·海考克考虑了下一阶段的变化，并确定了未来一年需要监控的5个关键趋势。

  用于优化的数字工具

  包括云计算和自动化在内的数字工具越来越多地用于跨生产设施提供实时洞察和优化，帮助制造商提高效率、减少浪费并增强弹性。

  与许多制造商的看法相反，数字化不一定要采用“吃掉大象”的方式。事实上，通过使用易于访问的数字工具，以小规模的方式针对生产过程的特定领域，可以轻松解决常见且成本高昂的生产问题，从而有助于提高整体生产效率。

  例如，简单添加自动编码解决方案和视觉检测系统。可以使企业简化产品转换、限制手动数据输入、优化产品和编码的质量控制。以及改进报告——所有这些都可以促进获取更多有关产品的信息。生产流程和对生产线的更好理解，这反过来又可以为未来更具创意的解决方案铺平道路。

  自动化提高制造弹性

  在过去的几年里，我们看到了相当大的波动，制造商在面临利润缩水的同时努力保持生产力，而消费者则感受到价格上涨和交货时间延长的压力。在这种环境下，越来越明显的是，自动化工具在帮助制造商提高生产流程的运营弹性方面越来越有价值。

  从管理劳动力和技能短缺、将现有工人重新部署到增值改进活动，到降低运营成本和消除错误，自动化在帮助企业保护自己免受过去几年制造业面临的众多挑战方面发挥了重要作用。

  有证据表明，持续投资和优化可以使这些企业在未来经济的不确定性中处于有利地位。事实上，贝恩公司的研究表明，企业在经济不确定时期的收益和损失比稳定时期更为显着，这强调了企业在调整策略以应对经济衰退时，对自动化的投资是一个重要的优先事项。

  通过协作实现可扩展性和可持续性

  先进制造业寻求解决的重大全球挑战之一是可持续性，特别是如何确保增长和进步在经济和环境上都可持续。

  可持续发展之路涉及解决许多经济、社会和环境挑战，需要与具有潜在竞争性短期目标的各个利益相关者协调努力和合作，以确保某一领域的增长和创新不会对其他领域产生不可预见的负面影响。

  以可持续包装解决方案的开发为例，它需要整个价值链的协作——从制造商、包装供应商、编码和标记供应商，到零售商、最终用户以及废物和回收公司。这些新系统要求包装设计、管理和技术发生重大变化。在所有情况下，品牌、包装供应商、零售商和技术合作伙伴之间的合作都变得至关重要。

  未来几年，随着公司越来越多地寻求开发新的系统和解决方案来实现可持续发展、协作，特别是开放式创新，即开放地共享和接收信息，并与个人、企业和机构合作围绕共同目标，以推动进步，将有助于确保企业能够以惠及所有人的方式做出重大改变。

  人机交互

  世界经济论坛创始人兼执行主席卡尔·施瓦布教授在其著作《第四次工业革命》中呼吁领导人和公民共同努力，“通过以人为本、赋予他们权力并不断提醒人们，塑造一个造福所有人的未来”。我们自己认为，所有这些新技术首先都是由人们为人们制造的工具。

  今天围绕人工智能的讨论不可避免地引发了对人类工人被取代的担忧——这种情况在人类成长的每个时期都可以追溯到第一次工业革命。然而，至少在短期内，情况可能会相反。确实如此，企业应该为体力劳动者和数字工具之间增加互动做好准备。

  事实上，《福布斯》表示，人工智能将使员工在未来几年能够专注于更有意义和高价值的活动，包括设计和管理任务。与此同时，麻省理工学院和Statista都认为，人机协作将是制造业的未来——麻省理工学院2016年的一项研究发现，由人类和机器人组成的团队的生产力可能比由人类或机器人独自组成的团队高出85%。

  为人工智能项目准备劳动力将是一个持续的过程。随着技术的发展，企业必须投资于学习和发展，以确保员工始终具备进步所需的技能和知识。

  预测性思维方法

  正如该行业正在迈向数字化、自动化和智能解决方案一样，当今的服务和维护技术人员和工程师也在迈向数字化、自动化和智能解决方案。这些人一直在制造运营中发挥着关键作用；当出现机器故障或问题导致生产停止时，服务或维护工程师通常是首选人员，他们相信可以识别并解决问题以使系统恢复在线状态。

  然而，这种传统的“破坏和修复”服务和支持模式无法满足现代制造的要求。机器的正常运行时间对于确保有效满足客户服务水平至关重要，同时最大限度地减少多余库存和其他形式浪费的投资。最坏的情况是，等待专业服务技术人员跨越国家前往现场可能会造成极大的破坏、成本高昂且对环境有害。只有通过服务和支持的根本转变才能实现准备，专注于预测性正常运行时间监控和主动质量改进。

  未来的服务工程师将拥有多样化的技能，将远程咨询能力以及对数据分析的知识和理解添加到他们的技术知识和面对面的交互技能中。这种新型的数据驱动服务工程师将能够在机器出现问题之前，甚至在制造商意识到存在问题之前，识别并修复潜在的机器问题。

  过去几十年来，由于新冠疫情、地缘政治紧张局势以及全球对可持续发展的关注，制造业生产线的快速发展进一步加速。在这个新的先进制造环境中，数字工具——从编码自动化和自动视觉检测系统到数据可见性和基于云的远程监控系统——支撑着生产线优化和业务弹性，支持可持续解决方案的发展，并支持新一代劳动力 ，通过自动化支持和增强技能。