Rockwell Automation的新研究聚焦於阻礙人工智能（AI）落實並產生可衡量業務影響的因素。

密爾沃基，2026年10月28日 / PRNewswire / -- Rockwell Automation ，Inc。（NYSE : ROK）今天發布了一項新的分析，探討食品和飲料製造商如何超越孤立的AI試點項目，在更大規模上獲得可衡量的商業成果。該分析基於Rockwell 2026年智能製造現狀報告的結論，指出企業若要將AI投資轉化為全公司範圍內的積極影響，必須應對數據、技術和勞動力方面的挑戰。

AI在整個食品飲料行業的採用正在加速。根據2026年智能製造現狀報告，近90%的食品和飲料製造商已經在使用AI和機器學習，或計劃在不久的將來使用。同時，製造商表示，他們有效利用的數據僅約佔所收集數據的45%，這成為AI項目擴大規模並釋放全部潛力的一大障礙。

Rockwell Automation CPG Global Industry 副總裁 Greg Schmidt 表示：「許多製造商不再問 AI 是否能創造價值。現在的重點是如何將成功的試點項目在企業內部規模化部署。這需要的不僅是新技术，還需要互聯的數據、整合的運營，以及 AI 項目與商業結果之間清晰的聯繫。」

研究結果顯示，AI應用最成功的企业，會將AI納入更廣泛的數字轉型戰略中。它們不再只關注孤立的應用場景，而是投資於運營系統與管理系統之間更強的連接，提升數據的可訪性，並讓AI項目與提高質量、提升生產力、降低成本和減少風險等關鍵目標保持一致。

分析還強調，隨著製造商擴大AI的應用，IT／OT整合的重要性日益上升。業內參與者預計，AI輔助的製造流程佔比將從目前的約37%上升到2030年的60%以上，因此獲取互聯且具備上下文數據將變得越來越關鍵。

除了技術之外，研究還指出，勞動力準備情況是長期成功關鍵因素。報告顯示，93%的製造商預計智能製造舉措將改變其勞動力結構，而40%的受訪者表示，他們在過去一年裏對員工進行了再培訓。將人員、流程和技術相協調的企業，往往更有能力擴大創新規模，并在較長時間內維持可持續成果。

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常見問題

為何食品和飲料製造商難以將 AI 從試點項目擴大到規模化部署？

儘管 AI 的採用已相當普遍，但許多企業缺乏實現規模化部署所需的互連數據、標準化流程和集成系統。食品和飲料製造商表示，他們有效利用的數據僅約佔所收集數據的45%，這限制了 AI 在企業層面產生成果的能力。

為何數據連通性對 AI 的成功如此重要？

只有當能夠接觸到高品質、具備上下文關聯的數據時，AI 才能產生有意義的洞察。將運營系統和業務系統連結起來的製造商，能夠提升可視性、減少資訊孤島，並讓AI支持更快、更充分的信息化決策。

製造商希望藉助 AI 實現哪些商業成果？

食品和飲料生產商越來越關注可衡量的結果，包括提升品質、提高生產力、降低成本和減少運營風險。將 AI 措施與這些目標對齊的企業，通常更有可能獲得投資回報，並獲得支持進一步擴大部署的動力。

是哪些因素讓能夠大規模部署 AI 的製造商與未能做到這一點的企業區分開來？

領先企業將 AI 觀為整體轉型戰略的一部分，而不是一組獨立項目。它們建立穩固的數據基礎，整合資訊技術（IT）與生產技術（OT）系統，創造可複製的流程，并投資於勞動力準備，以支持長期採用及企業影響。

關於 Rockwell Automation

Rockwell Automation、Inc。（NYSE：ROK）是工業自動化和數字轉型領域的全球領導者。該公司致力於將每個人的想像力與技術潛力相連結，拓展可能性邊界，推動世界更具生產力和可持續性。Rockwell Automation的總部位於威斯康星州的密爾沃基，截至2025財年擁有近2.6萬名員工，為100多個國家和地區的客戶提供服務。有關該公司如何在工業企業中推動“The Connected Enterprise”落地的更多信息，请訪問www.rockwellautomation.com。