制造业的近期和长期未来都将由一系列不断发展和突出的趋势的发展来决定. 这些趋势将在2021年(和2020年)产生重大影响, 在很多情况下, 除了), 因此，对于制造商来说，对它们是什么有一个敏锐的理解是至关重要的, 它们将如何随着时间的推移而增长, 以及它们将如何影响这个行业及其所服务的客户.

考虑到这一点，让我们来看看2021年值得关注的五大制造业趋势:

COVID-19与员工安全

毫无疑问，随着2021年的到来，工作场所的安全和遵守CDC指南和OSHA法规(以及当地的安全措施)将继续成为制造商的首要考虑因素. 随着COVID-19病例在世界许多地区呈上升趋势, 组织需要继续保持警惕，努力保护员工. 这样做, 然而, 这需要公司领导投入大量的时间、精力和资源.

虽然有效推出有效的COVID-19疫苗对制造业最终恢复正常是一个好兆头, 这种推出的影响在一段时间内不会被感觉到. 在此期间, 各组织将需要继续在工作场所实行社交距离, 限制访客使用设施, 鼓励员工保持良好的卫生习惯，确保员工身体健康，适合工作，然后才允许他们上岗.

自COVID-19大流行在美国肆虐以来已经快一年了.S.这对全国乃至全世界的制造商来说仍然是一个重大挑战. 虽然公司确实有应对病毒的计划和协议, 遵守这些原则，确保员工的健康和福祉，现在是——而且将继续是——一项艰巨的任务.

连接的劳动力

长期以来，为工人提供能够保持联系和远程协作的技术的愿望在制造业中一直呈上升趋势. 随着老一辈人陆续离开职场，取而代之的是年轻员工, 制造业大数据时代的兴起初具规模, 寻找工具和技术，使日益分散和远程的员工尽可能高效，是当今公司的首要任务.

正如麦肯锡最近的一篇文章所解释的那样, 持续的COVID-19大流行导致越来越依赖数字协作来建立和维持一支互联的制造业劳动力队伍. 更加强调安全和工作流程的变化, 为了保持社交距离，尽量减少身体接触, 领导各种类型和规模的组织采用尖端的方式，允许员工进行虚拟交流和互动.

虽然大流行病的广泛影响导致这一趋势(以及相关工具和技术的采用率)增长, 对于制造商来说，为员工提供培训和资源仍然至关重要，因为他们试图最大限度地提高远程生产效率. 为什么? 因为这样做会随着时间的推移而得到回报. 根据麦肯锡, 通过数字化流程来改善设备管理和优化实物资产, 数字协作工具为制造商提供了在提高质量的同时提高生产率的方法.“那些最先做到这一点的人——而且做得好——将获得显著的竞争优势.

物联网(IOT)

物联网(IoT)长期以来一直是制造业关注的一个趋势, 今年也不例外. 随着时间的推移，它变得越来越突出，越来越普遍, 物联网技术将通过允许组织进行衡量，从而为行业带来价值, 利用实时数据做出明智的决策，努力提高效率并积极影响他们的底线.

根据MPI集团最近进行的一项研究, 目前，大约31%的制造业生产过程采用了智能设备和嵌入式智能. 此外, 超过三分之一的制造商已经制定了在其流程中实施物联网技术的计划, 32%的企业计划将物联网技术嵌入其产品中.

物联网技术提供远程监控和预测性维护功能(有关预测性维护的更多信息，请参见下文), 对于那些希望保持远程设备性能可见性的组织来说，这更有价值. 随着2019冠状病毒病大流行在2021年继续影响该行业, 物联网技术将继续成为寻求保持效率和生产力的制造商的首选.

本地化生产和近外包

定制化和个性化的兴起为制造商提供了巨大的机会——也许更重要的是, 能够在当地经济中取得成功. 通过重新思考产品走向公众的方式, 组织可以创建一个更小的生态系统, 灵活的工厂位于现有和潜在客户附近.

制造商习惯于从全球的角度考虑问题. 然而, 将他们的关注点转移到地方层面, 他们也许能更好地满足不断变化的需求, 他们所服务的市场的需求和偏好. 消费者非常清楚地表明，产品的真实性很重要, 事实证明，本地化生产方法是组织做出相应反应的最有效方法之一.

COVID-19的影响也不容忽视. 大流行导致制造商重新评估和重新考虑采购, 主要是由于供应链中断(特别是在COVID-19的早期). 结果是, 制造商们已经齐心协力，使他们的业务更接近他们产品的销售地, 而且，许多公司越来越希望从国内供应商那里采购原材料. 所有这一切都是为了避免与大流行有关的中断，并支持美国的行动.S. 经济在这个不确定的时期.

预见性维护

众所周知，制造商预测即将发生的设备故障的能力，更重要的是，防止设备停机对他们的底线产生了难以置信的影响. 现在，技术的进步使组织能够做到这一点(以及更多)。.

的好处, 根据EAM-Mosca公司最近的一篇博客文章, 展示为什么预测性维护(PM)对今天的组织如此有价值. PM帮助公司:

• 降低成本
• 更少的失败
• 尽量减少计划停机时间
• 优化零件交付

然而，有效地进行预测性维护并非易事. 采用(成功的)预测性维护模型要求制造商深入了解他们正在收集的变量，更重要的是，了解这些变量在工厂车间出现的频率. 因此, 制造商必须掌握有关其设备的准确和相关知识. 他们必须知道以前发生过什么失败, 他们需要围绕交货期做出决定. 因为, 机器越接近故障，就允许其运行, 预测就越准确.