2040年最具竞争力的工厂会有哪些优势？答案不仅是高效与质量，更在于弹性、可持续性与智能化水平，这些能力将决定工厂是否能超越传统自动化，实现先进机器人、数据、AI和数字化工具的无缝集成。我们称这一愿景为“超自动化”。
埃森哲近期在全球开展了一项深度调研，参与调研的552名工厂管理者表示，超自动化不仅是一个可实现的目标，更是工厂确立竞争优势的必由之路。不过，若想达成这一目标并非易事。因为大多数工厂都面临着一系列挑战，例如劳动力短缺、复杂的既有环境以及缓慢的AI流程部署。
2040年愿景：超自动化工厂
技术进步一直是制造业转型当之无愧的驱动力，如今的不同之处在于，变革的速度远超以往。企业需要前瞻布局下一场已初现端倪的革命，全面规划并妥善处理所有相关事项，包括技术与人才投入，以及数字核心，即推动持续革新的关键技术能力。
如果企业能够切实采取行动，那么到2040年，其工厂的格局将与今日大相径庭——具备自我优化的能力，由AI赋能，并且能够将机器人、数字孪生和人工监督无缝融入一个智能化、超自动化的制造生态体系。这样的制造生态体系将远不只是能够规模化执行流程，更能实时预见潜在干扰、灵活应变并优化生产，实时高度自主运行（见图一）。
四大驱动因素可以助力实现超自动化工厂：劳动力、自动化、AI驱动的优化和数字化。工厂管理者深知这些因素的重要性，挑战在于，如何将这种理解转化为切实有效的行动，既能应对当前环境，又能为长期愿景提供支持，尤其考虑到2040年波动性与不确定性必将日益严峻。为此，需要企业深刻反思工厂的运营模式、技术应用的部署以及人机协同工作方式，重点在以下四个领域采取行动。
行动一：劳动力转型，夯实和强化关键知识技能
制造业在人才断层问题上正面临双重挑战：一方面，资深技术工人退休潮来临；另一方面，受人口结构变迁及年轻群体职业偏好变化的影响，新生代劳动力的补充持续乏力，导致劳动力供给急剧萎缩。鉴于此，工厂管理者需要将知识管理、数据分析以及实现数据驱动的决策列为重中之重。这些行动目前已成为AI驱动的变革的关键，其对于实现2040年愿景亦颇为重要。
然而，将行动付诸实践却极具挑战。问题之一在于培训成本，近半数（49%）的受访者认为培训投入是一个主要障碍。另一个问题是员工参与度。埃森哲2024年全球变革调研发现，70%的员工在组织变革中缺乏参与感。1 部分原因在于，他们不了解自身的工作能为未来做出哪些贡献（见图二）。
1. 《重塑变革》，埃森哲，2024年7月23日，https://www.accenture.com/us-en/insights/consulting/change-reinvented 。
为此，企业急需为员工明确规划未来职业机遇，并提供相应的职业发展通道，同时还需建立新型人才发展模式，支持持续且实时的技能培训。未来的大部分工厂职工将从直接生产转向间接生产，这意味着他们将从体力劳动转向流程监管、决策和优化等职能。随着工作性质的演变，这些人还需要融入一个人机互动与共进的循环，既要向AI学习、与AI共同进步，也要训练AI。他们需要适应与AI协作、操作自主系统及监督复杂的自动化流程的工作常态。
以生产运营为例，未来的工作岗位或将包含超自动化系统集成师和数字化流程协作师。从业人员需要监督去中心化的AI驱动的生产网络、优化实时工艺流程，并解决各类集成问题。另一个新兴职位是AI辅助的机器人工程师，其职责为设计和维护AI驱动的机器人设备及装配线。
行动二：实现自动化，大力提升效率和精准度
高达63%的受访工厂管理者将自动化作为中期优先要务，然而，仅有60%的工厂管理者同时也在优先考虑实现2040年愿景所需的关键创新，例如，正在变革内部物流和物料搬运的自动导引车（AGVs），以及自主移动机器人（AMRs）。此外，在规划新生产单元时，只有38%的受访管理者将超自动化工厂视为理想模式。绝大多数管理者的目光仍聚焦于相对初级的目标，比如实现仓库自动化，以及与生产过程实时同步。
企业的当今要务是将愿景落实到行动上，而第一步就是必须更细致地规划迈向未来工厂的路线图。在这方面，我们确定了可作为超自动化工厂基础的五种重要模型：
大规模量产工厂：全自动化、全数字化产线，能够大规模量产高度标准化的产品，且几乎无差异。
模块化工厂：装配独立可互换AMR模块的柔性生产线，可无缝适配高效制造部分定制化产品，并实现最大产能。
矩阵式工厂：生产在灵活、独立的单元中进行，支持多种生产路径，不局限于固定顺序。这能减少瓶颈，支持在不重新设计工厂的情况下也能生产定制产品。
机器直出产品型工厂：这种模型与大尺寸产品高度相关，在这里，专用AMR与人形机器人协同工作，现场组装单一产品。
车间工厂：以小批量甚至单件生产高度定制化的产品，其特点是通过先进的自动化和人形机器人加速灵活、车间式的生产流程。
产品的性质、可变性以及定制程度将决定公司应选择何种模式。无论在何种情况下，若要选对路径，则首先需确定改造既有设施还是投资新建工厂，以选取最为经济可行的方案。在所有模式下，工厂车间都可以完全自动化，但在协同、监督、支持和维护自动化运营方面，人类依然发挥着至关重要的作用，且这一作用正日益凸显。
值得注意的是，相较于从零打造全新生产线，借助AI和人形机器人对现有的设备完善、基础设施良好的生产基地进行智能化改造，往往更具成本效益。目前，汽车行业的先行者已率先开展人形机器人应用测试，并取得了显著成效。多家中国整车厂已借助人形机器人实现车身车间近全自动化生产。蔚来先进制造合肥一工厂（F1工厂）设有冲压、车身、涂装以及总装四大工艺车间，共使用超700台机器人，整体自动化率达到97.5%。2
2. 《安徽冲刺中国造车第一省》，界面新闻，2025年9月27日，https://m.jiemian.com/article/13410231.html
行动三：利用AI优化，实现从辅助到自主的跃升
高达62%的受访工厂管理者认为，AI是推进工厂运营全方位发展的关键因素。然而在短期内，多数管理者优先考虑的是维护、修理和大修（MRO）流程、物流优化及生产效率提升（见图三）。这种思路不无道理，但前提是企业只需确保工厂在未来几年繁荣发展。
工厂运营很快便将全面围绕弹性、敏捷性和适应速度以及效率展开。这就要求AI自主连接设备、智能分配任务以平衡工作负荷，并优化作业顺序。工厂中基于预测性分析流程的运营体系将通过实时监控传感器和视觉数据，提前检测或预测设备故障和产品缺陷，实现维护排程和质量检测的自动化。
要实现这样的跃升，工厂管理者必须加快AI的应用步伐。然而，38%的工厂管理者仍对在工厂内部署生成式AI技术犹豫不决。究其原因，既有工厂管理者长期以来对技术的不信任，也有对其在制造业的应用效果的认知局限，但最关键的障碍在于数据质量低下且参差不齐。
实时分析与AI驱动的洞察有赖于可靠的数据支撑，如果数据质量不达标，工厂就难以实现主动管理。因此，若要建设面向2040年的强大工厂，工厂管理者当前需要加强数字核心，以支持更优的数据采集、整合和利用。例如，企业需要确保能够部署边缘计算和工业物联网（IIoT），以实现在工厂直接就地处理数据，即时调整流程，从而预防质量缺陷、优化工作流程并缩短工作周期。3
未来，AI驱动的模拟模型可预测需求波动、瓶颈或延误等风险，支持企业相应调整产能并协同供应链。目前已有超过半数（53%）的工厂管理者预见到这一变革，当下的关键在于如何落地。
多家制造业龙头企业已率先布局。以凯傲集团（KION）为例，4 他们联合埃森哲与英伟达（NVIDIA），通过融合先进AI、机器人及数字孪生技术优化供应链效率，不但能确定新仓库的理想配置，又可持续强化现有工厂。这一转型的关键在于物理AI技术，它通过模拟现实行为来改进智能仓库的绩效，此类仓库在运营中将运用自动叉车、智能摄像头及先进自动化和机器人解决方案。借助英伟达Omniverse的大规模工业数字孪生蓝图Mega，凯傲集团能够创建虚拟仓库模型，在实施实体改造前对车队配置、自动化策略及工作流程优化方案进行模拟验证。
这一系统不仅是模拟工具，更能训练仓储机器人应对需求波动、库存变化及布局调整。它预示着更广泛的变革：AI不再只是自动化的辅助工具，而是正在成为主导工业运营的智能决策层。针对每个生产环节，企业都将依靠专业的智能助手，这些智能体将分管工厂的特定职能。
随着工厂采用这种多智能体模式，协调整合各类智能体将成为工厂管理者及员工的核心技能。同时，企业还需构建多智能体AI架构，让执行常规高频任务的“基础智能体”与整合多重功能的“超级智能体”协同完成特定生产作业，并通过AI协同模型确保这些智能助手协作并共享关键洞见。5
为此，企业需要训练AI模型，使其能够整合内部数据与外部洞察。方法之一就是重新定义岗位职责并提升工人技能，使其从手动操作转向监督AI智能体、排查系统低效问题，并优化AI驱动的工作流程。
3. 《构建数字核心，推进全面重塑》，埃森哲，2024年11月6日，https://www.accenture.com/us-en/insights/technology/building-reinvention-ready-digital-core 。
4. 《凯傲集团携手英伟达和埃森哲，利用AI赋能型机器人和数字孪生优化供应链》，埃森哲，2025年1月6日，https://newsroom.accenture.com/news/2025/kion-teams-with-nvidia-and-accenture-to-optimize-supply-chains-with-ai-powered-robots-and-digital-twins 。
5. 《利用生成式AI实现真正重塑》，埃森哲，2025年，https://www.accenture.com/us-en/insights/consulting/making-reinvention-real-with-gen-ai 。
行动四：数字化铸就未来工厂
数字化是打造超自动化工厂的基石。然而，我们的调研显示，大多数工厂管理者仍在关注那些本应早已到位的数字化措施。就目前而言，优先级最高的是网络安全措施（77%），其次是制造执行系统（70%）和云平台的实施，这反映出制造业整体数字化成熟度仍处于较低水平。
更令人担忧的是，近半数受访工厂管理者并未对数字孪生、工业物联网乃至边缘计算等未来工厂的关键能力给予足够重视。然而，这些技术恰恰构成了现代工厂的数字化基石，它们能在虚拟环境中模拟、分析和优化生产系统。这些技术的缺失会导致信息孤岛，造成设计与生产环节脱节，并制约基于模拟的决策与生产敏捷性。
因此，工厂管理者首先应当着力打造数字核心，以支撑数字孪生、工业物联网和边缘计算等关键技术。唯有依靠更强大的数字核心，企业方能成功消除信息孤岛，提升面向制造的设计（DfM）能力，从而在产品设计阶段更全面地融入制造考量，降低复杂度、减少浪费并节约生产成本（见图四）。
此外，从预测型生产规划转向需求驱动型制造，将成为工厂动态适应需求波动、供应链中断和运营约束的关键。超过半数的受访管理者认同这一趋势，他们相信需求驱动型制造将取代传统的预测型生产规划；而在大型工厂受访者中，这一比例更升至62%。对企业而言，向能持续优化运营的动态事件驱动系统转型将大有裨益，但首要任务仍是夯实企业的数字核心。
最终，要实现这种实时适应能力，必须从根本上重新审视制造系统的架构与集成方式。当今的传统单体式制造执行系统（MES）已难以适应这种高速多变的生产环境。这些旧系统专为线性生产模式设计，无法满足需要动态调整配置的工厂需求。
由于需求驱动型制造的成效取决于其支持系统，企业需要采用事件溯源微服务架构，这种模块化、可扩展的软件架构将制造运营工作拆分为多个独立的小型服务单元，这些服务单元既能相互通信又可协同运作。该架构使生产线能够实时响应需求变化与供应链波动。
另一个关键要素则是3D模型，它能够支持精确自动化、实时自适应及人机无缝协作。这类模型能让机器人按照精确尺寸执行作业，在部署前优化运动轨迹并模拟工作流程，从而减少误差和人工再编程。这些模型还能提升质量控制水平、实现自适应生产规划并提高可扩展性，确保在跨多厂区执行时仅需最小调整即可保持操作一致性。
下一步是将数字孪生技术从孤立试点扩展到整个工厂生态系统。数字孪生通过构建制造环境的实时数字化副本，将DfM原则从设计阶段延伸至实际生产环节。借助这项技术，制造商能够模拟、监控和优化工厂运营，并基于实时数据持续调整生产工作流程。宝马（依托“iFactory”）6 和梅赛德斯-奔驰（Mercedes-Benz）（凭借“数字优先”计划）7 等企业正利用数字孪生技术，确保生产敏捷性、减少停工时间并优化能效。
在AI赋能的2040年工厂中，这些技术将不再各自为政，而是形成无缝互联的生态系统，使设计、模拟与生产形成持续的闭环反馈机制。
6. 《BMW iFactory：精益、环保、数字化⸺未来总体生产规划》，宝马，2022年4月29日，https://www.press.bmwgroup.com/global/article/detail/T0384893EN/bmw-ifactory-lean-green-digital-master-plan-for-the-production-of-the-future?language=en 。
7. 《“数字优先”型生产》，梅赛德斯-奔驰，2023年9月20日，https://group.mercedes-benz.com/innovation/digitalisation/industry-4-0/digital-first.html 。
打造全数字化、自适应生态系统的三项举措
工厂管理者可采用一套结构化的转型路径：首先统筹技术部署与员工团队协作，继而借助虚拟化技术实现实时模拟，最后形成闭环运营，即利用数据持续改进并优化生产流程。
协同运作：随着工厂整合日益复杂的软件、芯片与硬件组合，系统协同能力将成为关键。要应对这种复杂性，既要具备先进的系统，也要确保工程、IT及生产团队之间无缝协作。投资建设跨职能数据平台有助于确保数字化和实体运营之间的顺畅沟通，是实现这一目标的良策。
虚拟化：虚拟化将带来更高水平的灵活性。通过构建零部件、系统乃至整条生产线的数字孪生，制造商可以在实际改造前，完成运营的模拟、测试和优化。
闭环：闭环是转型的最后一步。面向未来的工厂不仅能采集数据，更善于利用数据。通过持续将实时洞察反馈到设计、生产和售后环节，制造商能够有效杜绝低效、提升质量并加快创新。打通数据壁垒、实现全周期信息流转是实现自主优化、超高效生产生态系统的关键所在。
静态生产线将成为历史。未来工厂将实现自主优化、自主纠错和自主学习，确保整个供应链、生产网络和客户触点之间的无缝协同。自动化、AI或数字化将不再是2040年制造企业争论的焦点，因为这些能力都将成为未来工厂的标配。真正的竞争优势将取决于企业无缝整合这些技术，并将其扩展为一体化智能系统的能力。
帕特里克·沃尔默（Patrick Vollmer）
埃森哲资深董事总经理、全球工业行业主管
恩诺·丹凯（Enno Danke）
埃森哲工业X事业部董事总经理，奥地利、瑞士和德国
生产与运营、能力与交付部门主管
马蒂亚斯·瓦伦多夫（Matthias Wahrendorff）
埃森哲商业研究院总监，全球工业、运输及物流行业研究主管
杰夫·惠利斯（Jeff Wheless）
埃森哲商业研究院高级总监、全球工业行业与工业X研究主管
余鸿彪
埃森哲大中华区工业X事业部总裁
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