疫情加快智能制造发展进程，工业互联网、大数据分析、人工智能等技术与先进 制造技术深度融合，全球智能制造市场预计将在2028年达到5,762亿美元， 2021 年到 2028年复合年增长率预计将达 12.7% 。 智能制造进入关键“窗口期”，并呈现出自动化、数字化、规模化、生态化、绿 色化的发展趋势。同时，在智能化转型路上，制造业企业面临多重挑战：提升敏 捷性以应对劳动力短缺和供应链不稳定，缩短产品上市周期同时保障并提升产品 质量，打造技术的产品化和集成化能力以部署智慧工厂，实现上下游之间的连接 与协同，以及满足日益严格的ESG合规要求。 面对上述挑战，制造企业孜孜不倦寻求产品设计、生产流程、供应链的优化。当 数字技术和数字治理成为制造企业管理未来工厂、理解数据、并保持竞争力的必 要工具时，自动持续优化概念应运而生。本报告提出的制造业的自动持续优化在 原有的制造业优化概念基础上，更强调基于数据分析洞察找到最佳替代方案，借 助数字孪生、深度学习、智能化设备等实现精准执行，其核心为更加高效、无人 为干预、可持续的优化能力。 自动持续优化不仅可以减少人力、能耗和设备运维成本，也更新了商业价值的定 义与框架，我们可以从财务指标、运营指标、绩效改善三个维度思考自动持续优 化所开启的商业价值和机会。结合制造业面临的挑战和以上三个维度的分析，自 动持续优化的商业价值可以体现为效率优化、质量优化、成本优化、供应链优化 和品牌优化。 本报告还讨论了一组赋能自动持续优化的技术，展示了基于这些技术的优化创新 解决方案如何创造价值：当物联网传感器收集数据时，结合工业知识和人工智能 算法，全面分析大数据集并利用丰富的数字环境实现制造业效率、成本、质量、 供应链、品牌的优化。

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