2026年智能体AI如何重塑工业制造 | Infor行业洞察

数字化转型：制造企业为何必须立即行动

回顾2025：在波动中运营

纵观全球制造业，2025年的对话始终围绕一个主题：波动不再是需要规划的外部变量，而是企业日常运营的内在常态。地缘政治不确定性、供应链持续中断、监管压力加剧以及客户期望攀升，正以前所未有的方式考验生产周期的每一个环节。

事实已经证明，拥有强大数字基础的企业——统一数据、更高程度的流程自动化以及实时运营可见性——能够更从容地吸收冲击并快速调整。而那些仍受制于数据碎片化、系统孤岛和人工操作的企业，则难以以保持竞争力所需的速度、韧性和一致性做出响应。

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展望2026：从试验走向规模化部署

如果说2025年带给我们什么启示，那就是对话的焦点正从数字与人工智能（AI）试验转向规模化部署。制造企业日益认识到，成功越来越取决于智能与韧性如何嵌入日常运营的核心，而非仅仅附加在边缘层。

这一转变的中心是AI在制造业中角色的演进。过去以探索为主的应用正走向工业化，企业要求展示实实在在的投资回报。尤其值得关注的是，超越预测性AI和生成式AI，智能体AI（Agentic AI）正获得强劲发展势头——技术不再仅仅用于分析数据、生成洞察或提出建议，而是通过协调决策、采取行动并编排规划、生产与执行流程，主动追求既定目标。

智能体AI的崛起

我们看到，针对特定任务或职责的AI智能体正引发越来越多的兴趣——在许多案例中已进入早期采用阶段。企业领导者告诉我们，他们需要的系统不只是通知问题，更要帮助解决问题。在早期采用者中，智能体驱动的工作流已能识别偏差、调整排程、更新工单或自动触发供应商跟进。

制造企业将这种变化描述为微妙而强大：不再要求人员监控、解读并响应流程中的每一次变动，大量常规决策现在自动在后台完成。正如Gellert Global Group首席信息官沈璐（Shen Lu）所言：“Infor的行业AI智能体有潜力显著增强ERP（企业资源计划）功能——提供更快的信息访问、更迅速的问题解决和更高的客户满意度。通过自动化重复性任务，这些智能体使员工能够专注于推动组织增长和竞争优势的高价值工作。”

其结果是工作方式的转变。团队在需要人类判断的环节介入，但不再承担无休止的琐碎任务。相反，他们可以将更多时间投入到人类最擅长的事情上——创造性问题解决、创新和持续改进。劳动力不再被流程压垮，反而被流程赋能，花更少的时间被动响应，用更多的时间主动塑造更好的成果。在这个新时代，技术不是主导者，而是赋予人们以更清晰的视野和更强的信心去引领。

根据我们的经验，最大的障碍往往不是技术，而是思维模式。在传统上偏于保守的行业中，将决策权委托给自主系统可能令人感到陌生，即便市场压力持续加剧。通过将智能直接嵌入运营工作流，AI有助于弥合这一鸿沟——它不是人类的替代品，而是值得信赖的协作者。

构建基础：从集成到智能

如果我们的讨论有一个一致的结论，那就是：AI只有在数字基础稳固时才能成功。

投资于集成平台——将工厂车间的机器与供应网络、物流系统和服务运营连接起来——的制造企业，正是那些能够在规模上激活AI能力的企业。这些组织告诉我们，一旦数据孤岛被消除，跨部门、跨职能、跨生产环境的可见性自然转化为行动。预测性库存短缺自动补货，库存实现自我平衡，生产计划实时调整。

领导者日益将这种集成与韧性联系起来。他们深知供应链波动不会消失，正在寻求精益运营的同时保持灵活性的方法。我们反复听到“恰到好处”运营的价值——在无需多余缓冲的情况下满足客户承诺，这由实时智能驱动。只有当制造企业能够实时适应变化并迅速转向以减轻影响时，这一切才成为可能。

赋能互联的员工队伍

随着各类AI（预测性、生成式、智能体）更深入地嵌入运营，一个原则始终处于我们与制造企业讨论的核心：这不是要取代人——而是要赋能一支更互联、更知情的员工队伍。现代企业应用正通过熟悉、直观的界面提供实时洞察和指导——无论是车间平板电脑、仓库自助终端，还是增强现实眼镜等新兴技术。

AI正通过提供情境化指导并实时触发行动来发挥重要作用，帮助减轻认知负荷，同时保持人员问责。其结果是员工在当下获得更好的支持——情境化安全检查、清晰的工作指令和内置质量措施，能够适应不断变化的条件，而非依赖静态流程。

技能提升仍然是一个明确的优先事项。我们看到跨岗位对数据素养和AI素养的需求日益增长，但这一旅程不必是颠覆性的或一蹴而就的。对许多机器操作员而言，第一步可能只是数字化引导的工作流，确保无论技能水平如何都能一致地满足质量要求。随着时间的推移，同一个人可以开始使用分析工具识别效率机会或质量趋势。这种分阶段的方法帮助组织今天解决紧迫的运营需求，同时培养未来所需的技能和信心——确保员工队伍与技术同步演进。

驱动可持续、可盈利的增长

在与制造企业的对话中，另一个持续浮现的趋势是两大战略优先事项的融合——可持续性与盈利能力。制造企业日益认识到，智能化的自动优化是实现两者的关键。

许多企业正应对双重使命：在推动增长的同时以更负责任的方式运营。日益收紧的环境、社会和治理（ESG）要求，加上更知情、更有意识的客户，正对运营和供应链的透明度提出更高要求。

使用AI的组织已被要求将可持续发展愿景转化为日常运营决策。通过实时优化生产流程、减少浪费和提高资源效率，AI和机器学习正在帮助制造企业降低能耗和材料损耗——在带来可衡量的环境效益的同时，直接改善利润率。

我们还看到深度可追溯性能力正获得越来越多的关注。使企业能够追踪材料来源、监控道德采购并展示合规性的平台正变得不可或缺——不仅用于监管报告，更用于维护品牌信任。同样的可见性正在支持向更循环运营模式的转变，即材料可被追踪以供再利用和回收，在制造企业展望2026年及未来时强化长期韧性。

2026：实现AI价值之年

在所有对话中，一个共识正在浮现：2026年不是关于遥远的转型，而是关于规模化推广已被验证有效的方案，同时交付价值和投资回报率（ROI）。

将AI、人类能力和互联数字平台相结合的制造企业，正在构建能够持续学习、适应和改进的运营体系。它们正在降低复杂性、加速决策周期，并为创新创造空间。

优势不在于技术本身，而在于如何应用技术。成功将智能融入日常工作流的制造企业，正在将数据转化为行动、将复杂性转化为清晰度，同时将人牢牢置于决策的中心。

根据我们的经验，为未来几年做好最佳准备的制造企业，是那些愿意重新思考人与智能系统如何协作的企业——强化韧性、加速学习并解锁新的盈利增长来源。对它们而言，2026年与其说是一个里程碑，不如说是一个延续已建立领先优势的时刻。

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