Rockwell Automation的新研究聚焦于阻碍人工智能（AI）落地并产生可衡量业务影响的因素。

密尔沃基，2026年10月28日 /PRNewswire/ -- Rockwell Automation, Inc.（NYSE: ROK）今天发布新的分析，探讨食品和饮料制造商如何超越孤立的AI试点项目，在更大规模上获得可衡量的商业成果。该分析基于Rockwell 2026年智能制造现状报告的结论，指出企业要将AI投资转化为全公司范围内的积极影响，必须应对数据、技术和劳动力方面的挑战。

AI在整个食品饮料行业的采用正在加速。根据2026年智能制造现状报告，近90%的食品和饮料制造商已经在使用AI和机器学习，或计划在不久的将来使用。与此同时，制造商表示，他们有效利用的数据仅约占所收集数据的45%，这成为AI项目扩大规模并释放全部潜力的一大障碍。

Rockwell Automation CPG Global Industry副总裁Greg Schmidt表示：“许多制造商不再问AI是否能创造价值。现在的重点是如何把成功的试点项目在企业内部规模化部署。这需要的不只是新技术，还需要互联的数据、整合的运营，以及AI项目与商业结果之间清晰的联系。”

研究结果显示，AI应用最成功的企业，会把AI纳入更广泛的数字化转型战略。它们不再只关注孤立的应用场景，而是投资于运营系统与管理系统之间更强的连接，提升数据可访问性，并让AI项目与提高质量、提升生产率、降低成本和减少风险等关键目标保持一致。

分析还强调，随着制造商扩大AI应用，IT/OT整合的重要性日益上升。业内参与者预计，AI辅助的制造流程占比将从目前的约37%上升到2030年的60%以上，因此获取互联且具备上下文的数据将变得越来越关键。

除了技术之外，研究还指出，劳动力准备情况是长期成功的关键因素。报告显示，93%的制造商预计智能制造举措将改变其劳动力结构，而40%的受访者表示，他们在过去一年里对员工进行了再培训。将人员、流程和技术相协调的企业，往往更有能力扩大创新规模，并在较长时间内维持可持续成果。

完整FAQ《从AI试点到企业影响：食品和饮料制造商如何规模化部署AI以获得可衡量的商业成果》可通过以下链接查看：[LINK]

常见问题

为什么食品和饮料生产商难以将AI从试点项目扩大到规模化部署？

尽管AI的采用已相当普遍，但许多企业缺乏实现规模化部署所需的互联数据、标准化流程和集成系统。食品和饮料生产商表示，他们有效利用的数据仅约占所收集数据的45%，这限制了AI在企业层面产生成果的能力。

为什么数据连通性对AI成功如此重要？

只有在能够访问高质量、具备上下文的数据时，AI才能生成有意义的洞察。将运营系统和业务系统连接起来的制造商，可以提升可视性、减少信息孤岛，并让AI支持更快、更充分的信息化决策。

制造商希望借助AI实现哪些商业成果？

食品和饮料生产商越来越关注可衡量的结果，包括提升质量、提高生产率、降低成本和减少运营风险。将AI举措与这些目标对齐的企业，通常更有可能获得投资回报，并获得支持进一步扩大部署的动力。

哪些因素让能够规模化部署AI的制造商与未能做到这一点的企业区分开来？

领先企业将AI视为整体转型战略的一部分，而不是一组独立项目。它们建立稳固的数据基础，整合信息技术（IT）与生产技术（OT）系统，创建可复制的流程，并投资于劳动力准备，以支持长期采用和企业影响。

关于Rockwell Automation

Rockwell Automation, Inc.（NYSE: ROK）是工业自动化和数字化转型领域的全球领导者。公司致力于将每个人的想象力与技术潜力相连接，拓展可能性边界，推动世界更具生产力和可持续性。Rockwell Automation总部位于威斯康星州密尔沃基，按2025财年口径拥有近2.6万名员工，为100多个国家和地区的客户提供服务。有关公司如何在工业企业中推动“The Connected Enterprise”落地的更多信息，请访问www.rockwellautomation.com。