据roboticsandautomationnews.com报道，哈廷（Harting）全球行业细分经理Johnpeter Rodriques在2026年5月22日发表署名评论指出：当前工业自动化竞争格局中，决定胜负的关键不是谁提出最宏大的创新蓝图，而是谁能在现有产线上实现可衡量、低风险的落地执行。
超三分之二工厂为老旧产线，无法承受停机改造
全球制造业正面临多重现实压力——供应链波动、通胀压力与劳动力短缺，同时还要将AI与自动化嵌入原本并非为数字技术设计的工厂。据原文报道，全球超过三分之二的工厂仍为棕地（brownfield）设施，其建筑年代早于互联网普及，设备以遗留机器（legacy machines）、异构控制系统及数十年间反复打补丁形成的脆弱集成架构为主。这类环境几乎不支持延长停机时间或整条产线“推倒重来”式的数字化转型，导致大量数字战略在实施阶段悄然失效。
绿色幻想破灭：真正绿地产线罕见，执行聚焦小步快跑
文中指出，“绿色幻想”（greenfield illusion）是常见误区，即假设转型可从传感器完备、连接统一、数据管道标准化的全新起点开始。但现实是，真正的绿地项目极为稀少。执行导向的领先制造商转而采用增量式升级路径，所有部署均围绕明确业务目标展开，例如将非计划停机时间降低15%，或将某条装配线吞吐量提升8.2%。这种策略强调持续提升可见性、可靠性与柔性，而非押注于遥不可及的全面翻新。
三大落地障碍：互操作性、数据质量、人才断层
当机器人、自动化平台或AI分析系统进入老旧环境时，互操作性通常成为首个瓶颈。新设备如视觉系统、边缘控制器往往无法原生对接旧PLC、现场总线或专有传感器网络，形成集成“死亡区”，拖慢甚至中止部署进程。原文数据显示，绝大多数制造商将连接性与互操作性列为规模化部署AI的首要障碍，常被迫采购昂贵中间件或更换整套硬件以弥合鸿沟。
数据成熟度构成第二重摩擦。据原文报道，54%的工业领导者将数据质量与可用性列为阻碍AI规模化应用的头号挑战。工厂虽产生海量运行数据，但这些数据分散于不同系统、存储格式互不兼容，或被锁定在厂商专属平台内，导致AI模型训练前需投入大量清洗与转换工作。更严峻的是，获取稳定、可信的数据流而不影响生产排程，已成为工程与运维团队的日常难题；数据孤岛亦被多次点名为阻碍企业级可视化的首要因素。结果便是典型的“垃圾进、垃圾出”：模型在实验室测试中表现优异，却在真实产线噪声、缺失值与偏差数据下失效。
文化与技能错配则构成第三道关卡。运营与维护团队以保障设备连续运行为核心KPI，常将试验性技术视为风险源；IT团队则倾向云优先架构，却忽视产线对低延迟、高安全与强韧性的硬性要求。若OT、IT与生产管理层缺乏共同所有权，项目极易陷入无限试点循环。同时， workforce development（员工能力发展）普遍滞后于技术迭代，造成复合型故障排查、AI建议解读及软件定义设备维护等关键技能缺口。这也是大量工业AI项目始终无法走出试点阶段的主因之一。
真正见效的技术路径：数字孪生+即插即用基础设施
突破棕地限制的制造商，普遍聚焦能带来量化价值且无需系统级替换的技术。供应链、产线或关键资产的数字孪生是典型代表：团队可在虚拟环境中测试调度变更、优化物流流向、预测设备失效，再将验证后的方案导入实际产线。此类模型已帮助多家客户在维护决策、产能规划与排程优化中实现单项目成本降低12%至27%的实绩。
同样关键的是向“即插即用”基础设施的转变。模块化、标准化的连接方案——包括智能连接器、柔性线缆与可扩展I/O系统——使工程师能在现有电气与网络架构上快速接入新机器人、传感器或边缘设备，大幅缩短调试周期并降低风险。该路径天然契合“价值先行”逻辑：自动化与AI仅被引入以解决明确定义的问题，例如将换型时间缩短40%、将废品率压降3.5个百分点或实现能源消耗可视化管理。
从战略层面看，领先企业正以开放标准与互操作架构作为每项新部署的“护栏”。通过优先选用跨厂商兼容的硬件组件与软件平台，他们不仅规避未来技术锁定，也确保资本支出（CAPEX）具备长期复用性与可扩展性。据原文披露，采用该策略的企业在三年内平均将单条产线AI功能上线周期压缩了68%，同时将二次集成成本降低52%。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
