亚太地区是世界上最大的制造业和消费中心，尽管面临全球经济低迷、利率上升、材料成本通胀和保护主义贸易政策等挑战，但预计该地区将继续增长。
该地区的政府，包括中国、印度、韩国、台湾、新加坡、马来西亚和泰国的政府，都在积极支持制造业。他们正在推出加速数字化转型、改善连接基础设施和促进绿色经济实践的举措，为制造商和技术供应商开辟新的机会。
着眼于该地区的这些市场动态和技术采用趋势，IDC 发布了《FutureScape 2025 年全球制造业预测 – 亚太地区（不包括日本）影响》报告，为组织决策者提供关于技术作为可行推动因素的可行投资计划。
每个预测都是根据时间线预测、复杂性评估和组织影响呈现的。它还包括对区域用例和示例的见解，以及未来五年的区域制造业前景。
以下是对亚太地区（不包括日本）制造业的一些主要预测：
AI 和自动化：释放更高水平的生产效率
随着制造商面临越来越大的成本压力，亚洲的供应链复杂性和竞争正在加剧。在全球供应受限、大宗商品价格波动和区域需求激增等因素的推动下，原材料成本持续上涨。不断变化的客户偏好导致交货时间缩短和订单量波动，使本已错综复杂的供应链进一步增加复杂性。
为了克服这些挑战，制造商必须优先考虑灵活性和生产力效率，以实现卓越运营并提高完美订单 （PO） 率，这是履行成功的关键指标。
这激发了人们对采用技术解决方案将生产流程与供应链管理相结合的新兴趣。根据 IDC 的制造业核心调查，2024 年 7 月;30% 的亚太地区制造商表示，高级规划和调度 （APS） 解决方案对帮助其组织实现运营 KPI 做出了重大贡献。AI/GenAI 可以显著提高性能和不同系统和流程之间的集成。
因此，IDC预测，到2027年，韧性压力和AI机会将推动超过30%的亚洲前2000名（A2000）制造商投资于新的高级规划和调度部署，从而使PO率超过95%。
现代制造中复杂性与质量的交汇点
确保无可挑剔的产品质量是制造商始终如一的追求，需要时刻保持警惕和适应。制造工艺和材料日益复杂，导致了一系列新挑战的出现。潜在缺陷的种类迅速增加，加上实际检测数据的局限性，可能会阻碍传统检测系统的有效性。这些限制可能导致遗漏缺陷，最终影响产品质量、消费者信任，并可能导致潜在的违规风险。
GenAI 可以通过多种方式改进质量计划。GenAI 可以通过高效地收集、组织和汇总来自不同来源（包括设计、制造、供应链、分销、客户反馈和服务支持）的大量结构化和非结构化数据来显著简化数据管理。这个集中式数据存储库支持 AI 驱动的分析，以识别潜在风险、为决策提供信息并优化流程。
此外，通过合成数据增强，GenAI 可以促进全面和准确的仿真，使产品开发与严格的要求和客户偏好保持一致，同时节省时间和资源。因此，IDC 还预测，到 2028 年，40% 的 APeJ 制造商将利用 GenAI 实现产品质量管理的自动化，并将开发时间/成本缩短 10%。
例如，著名的行业领导者博世已经成功实施了 AI 驱动的图像识别以进行质量控制。然而，鉴于他们已经很高的制造标准，获得足够的产品缺陷数据来训练他们的 AI 系统被证明是具有挑战性的。为了克服这一限制，Bosch 求助于 GenAI，这使他们能够从相对较少的真实示例中创建一个巨大的合成缺陷图像数据集。这种创新方法加快了其自动光学检测系统的培训，从而可以更早地发现生产过程中的潜在问题。
利用生态系统联盟实现可持续增长
波动的市场需求和地缘政治紧张局势导致原材料供应链严重中断。不断上升的物流成本和劳动力短缺进一步导致了成本和生产力挑战。该地区的制造商被迫重新评估和调整其供应链战略，以确保业务连续性。在此背景下，供应链可靠性已成为一个关键的竞争优势，特别是对于依赖及时交付服务零件的行业。
如今，客户需要高水平的正常运行时间和高效的支持，如其服务等级协议 （SLA） 中所述。延迟采购必要的零件可能会导致代价高昂的运营中断。为了满足这些严格的期望，制造商正在扩展其备件生态系统。通过确保关键组件的现成供应，制造商可以加快维修速度，最大限度地减少停机时间，并最终提高客户满意度。客户现在寻求主动服务，而不仅仅是被动维修。他们希望确保他们的设备得到及时维修，从而实现持续运营并降低风险。
因此，IDC 预测，由于制造商无法满足全球维修 SLA，到 2028 年，40% 的 A2000 制造商将在整个供应链中扩展其备件生态系统合作伙伴，以自信地提供解决方案和客户成果。
例如，三星电子推出了一个在线供应商门户，以吸引潜在的新供应商，旨在加强其供应链并降低相关风险。三星的专门内部团队国际采购中心作为中央采购中心运作，其任务是在全球具有重要战略意义的地区确定顶级供应商。
扩展备件生态系统为收入增长提供了机会，因为公司可以提供具有优先服务级别的高级支持包，从而吸引重视可靠性的客户。这种方法通过确保高标准的服务和减少设备停机时间，加强了客户关系，建立了忠诚度，并使制造商与竞争对手区分开来。
行动呼吁：
- 对业务和运营点进行全面评估，并制定分阶段自动化战略，使 GenAI/AI 投资与业务优先事项保持一致，以产生最大影响。
- 组织需要评估其现有的技术基础设施并确定连接差距，以构建互联生态系统，从而提高流程可见性并确保互作性和兼容性，从而成功部署。选择正确的架构（本地或基于云的）和数据平台非常重要，这些架构和数据平台应符合其特定要求并牢记可扩展性。
- 建立跨职能数据治理团队来定义数据质量标准，实施自动化数据清理管道，并在数据输入、集成和模型输入阶段实施严格的验证检查点，确保 AI 和 GenAI 模型始终接收高完整性数据，以实现最佳决策准确性。
- 制定战略并建立强大的数据治理框架。考虑实施具有严格访问控制和数据隐私政策的集中式数据管理平台。定期进行定期数据质量检查和审计，以审查绩效并监控该计划的好处和结果。