通过云辅助数字化提高机械行业的盈利能力

工业与电子实践 通过云辅助数字化提高机械行业的盈利能力 机械和设备制造商可以通过大规模数字化实现运营、竞争和可持续性增长。利用云解决方案可以显着简化扩展。 本文是Marie El Hoyek，Dorothee Herring，Florian Homann，Tarek Kasah和Rafael Westinner的共同努力，代表了麦肯锡工业与电子实践的观点。 广泛的数字化转型。但是，零碎的数字化方法可能会使机械设备制造商陷入困扰许多公司工业4.0努力的“试点炼狱”陷阱：公司从新数字方法的早期试验中看到了有希望的结果，但由于技术，组织或能力限制，无法扩大成功。 数字化转型提供为机械和设备制造商提供了巨大的机会，以抵御挫折和中断，同时仍在创新和改善运营。 实施组织范围内的数字化的想法似乎令人生畏。但是可用的基于云的解决方案为各种规模的组织提供了他们大规模数字化所需的可定制服务、专业知识和连接性。大型云服务提供商-被称为超级缩放者-已经建立了公司的生态系统 数字化转型不再是机械行业企业的选择 在这些生态系统中，HyperScalers的解决方案与合作伙伴的解决方案无缝集成，为公司在实施过程中提供系统集成商和独立软件供应商的支持。 区分自己并在竞争中获得优势。根据VDMA和麦肯锡2020年对机械工程中以客户为中心的数字平台的调查，机器可用性 和机器性能是最终用户和机械公司的首要任务。1而且，虽然以足够的规模应用数字方法来实现对息税前利润的重大影响并不是一项微不足道的任务，但整体数字化正是实现这一影响所需要的。 这些好处是领先的制造公司使用云支持的数字化来应对机械行业面临的相同挑战的原因：通货膨胀；长期的人才短缺；以及更高的能源，材料和劳动力成本。数字技术还帮助公司推进其净零目标。 完全数字化的公司实现的洞察力、效率、生产力、沟通和客户满意度是共生的，而不是独立的。 数字化使分析能够提供见解，从而为决策和创新提供信息，从而实现高效率，更高的生产等。 在本文中，我们说明了机械和设备制造商如何通 过基于云的 服务。我们重点介绍了领先组织的例子，这些组织通过数字化增强的供应链，生产，产品开发，售后等来优化运营并增强弹性。 大规模实施数字用例需要一个涵盖整个公司、忠诚的高级管理层领导和 坚持不懈地关注快速和有意义的业务影响。成功的转型强调创造一个能够支持和维持数字计划的环境-例如，通过强大的技术基础设施，系统地获取和发展数字技能，以及创建数字优先的组织文化和心态。 数字化转型：充分发挥工业4.0的优势 在机械行业中可用的数据，连接性，分析，人机交互和机器人解决方案的扩展，不断发展的阵列是有希望的，并且具有潜在的益处。制造商经常受到诱惑将他们的脚趾伸入工业4.0池，而不是与一个组织一起潜入最深处- 事实上，利用麦肯锡在各个领域进行大规模数字化转型的经验，通过云应用程序和数字工具组合实施全组织的数字化，可以将机械制造商的息税前利润提高多达5％至8％ 点（附件1）。自动化、数据分析的改进等等可以提高效率，并让员工专注于更高层次的改进，从而进一步节约成本和产品创新。这些效率可以在某些功能领域节省高达20％的成本。通过实施数字支出控制塔（SCT）或用于企业资源规划（ERP）的机器人过程自动化（RPA），一般和管理费用可以减少10％至20％。 收入。通过使用云辅助数字系统为制造的机械和设备提供预测性维护作为服务，也可以创建新的收入流。机械和设备行业参与者探索以服务为中心的产品的时机已经成熟 正如麦肯锡2022年全球工业机器人调查所示，对于许多公司来说，自动化系统将在未来五年内占资本支出的25％。2 机器学习和人工智能驱动的流程可以提高生产和产品质量，这两者都可以导致 数字化转型可以采取不同的形式，但它们往往会带来共同利益。 典型机械设备制造商的数字化运营利润率提高，指数（基准收入= 100），% 伙伴关系补充和增加内部资源，创造更多的能力和扩大规模的机会。 三大维度：业务聚焦、数字化能力和跨职能可扩展性。 提高数字解决方案的业务重点成功扩展数字化的公司将数字化视为对其未来增长和盈利能力的投资，而不是IT项目。 一旦核心要素到位，机械设备制造商就可以加快他们的数字化努力，发现并抓住多个机会来提高他们的业绩。掌握数字工具箱可以解锁未来增长的来源。例如，有效的远程监控和诊断功能可以实现向新的机器即服务业务模式的转变，在这种模式下，公司代表客户拥有、运营和维护设备。 这些组织应用了由各自业务驱动的广泛用例组合，根据业务影响、可行性和实施的难易程度，仔细确定优先级。 例如，数字化自动化可以产生更高的生产率，从而抵消更高的材料成本和经济波动。自动化重复、单调的任务可以通过减轻员工压力来帮助留住制造业的人才；它还可以通过吸引数字原住民的机会来吸引新人才。 云应用程序可以简化和优化数字化转型 基于云的解决方案平台可以使参与数字化转型的组织更容易优先考虑帮助他们与竞争对手区分开来的努力(图表2)。例如，使用云解决方案管理供应链可以提高效率。或者更确切地说 增强组织的数字化能力数字化转型需要整个组织的系统性变革。成功的数字化公司将其转型视为多年旅程。领导者推动转型，但他们得到了一个中央转型引擎的支持，该引擎指导各个单位的变革努力，监测进展，并确保普遍采用最佳实践。公司通过雇用具有特定技能的新员工以及运行大规模的能力建设计划来迅速提高现有员工的技能来投资数字人才。由此产生的组织效率更高，生产力更高，并且能够进行积极的创新和改进，并做出反应，以适应外部因素，并在需要时进行正确的课程。 制造商可以应用云解决方案提供商的算法来应对其挑战，而不是适应与软件即服务（SaaS）提供商的生态系统合作或将其集成到他们的系统中，制造商可以利用具有 与几个组织进行了大规模整合。 云功能在机器和设备领域开辟了重要的潜在收入来源：设备即服务（EaaS）模式。这种业务模式为原始设备制造商提供了一种方法，以满足客户对运营其设备费用的日益增长的偏好并减少其资本支出。EaaS模式通过向客户提供租用的设备作为服务的一部分而使客户受益，该服务包括软件更新，备件更换和预测性维护。OEM和制造商受益于对机器数据和客户的访问增加，这可以带来额外的收入。 跨功能的更大可扩展性因为数字化转型需要全组 织的技术方法， 扩大数字化规模的公司成功开发了数十种不同的数字工具用例，并在可扩展、经济实惠且安全的通用基础设施上构建了最有效的应用程序。为了实施、维持和开发这种基础设施，公司通常与关键技术参与者建立战略合作伙伴关系。这些 响应中断，无论是由自然灾害，供应商问题还是市场波动引起的中断。例如，可以通过基于AI的供应商基准测试来实现材料成本的节省，该基准测试将供应商的绩效与对给定制造商最重要的指标进行比较，或者通过使用AI来预测对备件的需求。 As companies increased their efforts to hit increasinglyaggressive Scope 3 emission - reduction targets, they putpressure on their mechanical and equipment providers todemonstrate a clear roadmap for net - zero operations衡量和支持其整个价值链的可持续性(请参阅侧栏“云驱动的可持续性解决方案”)。 例如，一家全球电子产品制造商使用了数字供应链风险管理 数字供应链提高透明度并最大限度地减少中断 数字供应链通过在当今互联的环境中提供无与伦比的优势，彻底改变了业务运营。在云计算，AI和区块链等技术的支持下，数字供应链提供了实时从采购到交付的可见性。这种透明度使组织能够识别瓶颈，优化库存并做出数据驱动的决策。此外，数字供应链使 在COVID - 19大流行期间最大限度地减少供应中断的工具。该制造商拥有由大约12家工厂组成的全球制造网络。它创建了整个供应链的数字模型-以及拥有5, 000多家供应商的大型多层供应基地-并使用该模型评估了供应链在多个因素中的相对脆弱性，例如交货时间，供应商集中度，COVID - 19特定国家风险和财务弹性。这项工作确定了一百多个优先的高风险供应商，其中大约有10％。 云驱动的可持续性解决方案 此外，基于云的平台可以更好地跟踪和跟踪产品，使公司能够在整个价值链中监控和管理其对环境的影响。 产品开发 基于云的工具和服务正在帮助公司减少 其对环境的影响 以多种方式进行制造操作。例如，供应链数字化使精确定位排放源成为可能，从而减少废物，排放以及能源消耗和生产。反过来，最佳数字化供应链可以实现更快，更便宜的生产，同时支持而不是牺牲可持续性。在数字化的帮助下，更智能的产品开发产生了新一代。 —通过设计故障检测减少废料 云可以帮助机械行业参与者实现的众多可持续性收益中的一些如下所述。 —碳跟踪纳入研究阶段 销售和市场营销 供应链 of inherently more sustainable products.是丰富的。 —动态定价中考虑的可持续性变量 —路线和装载优化 —面向客户的供应链透明度 通过迁移到基于云的系统，机械行业公司可以减少对物理基础设施的依赖 —运输方式的碳跟踪 售后服务 生产 —通过远程监控减少服务访问次数 —为生产设备提供预测性维护，以延长设备寿命 —通过从预防性维护过渡到预测性维护来减少维护停机时间 —将绿色能源的可用性纳入生产计划的能源管理因素 财务困境或先前未知的二级供应商。对这些供应商 的详细审查 人工智能使组织能够在生产的各个方面编译强大的数据集。数字孪生可以复制整个工厂现场，提供关键见解，如设备停机时间和产品组装时间。然后，这些信息可以用于定制机器，并实现人工智能驱动的预测性维护，机械和设备制造商可以将其作为增值服务提供给客户。 供应商允许制造商实施缓解计划，将其在高风险供应商的支出减少40%以上。 云计算为企业提供了可扩展性和增强的系统互操作性-例如，与供应商系统。并通过利用 在云服务提供商的现有网络和技术资源中，机器和设备制造商可以更轻松地集成新的供应链增强功能，例如数据湖或预先训练的机器学习模型。 利用基于云的平台的数字化转型极大地扩展了定价策略的效率和敏捷性。 一家大型工业公司使用先进的生产调度优化工具，在生产线之间运行各种设备并共享库存存储，从而提高了生产吞吐量。为了改善其计划和调度过程，该公司开发了整个生产过程的数学模型。该模型包括所有相关的约束和成本驱动因素— — 45个节点、80个流程和50个技术约束— —并用于构建一个优化工具，帮助公司实现了25%的吞吐量增长。云可以打破数据孤岛，并提供模型所需的统一数据源，以及运行它所需的计算能力。 发电设备领域的一家公司正在使用AI优化水力发电厂的大型涡轮机的设计。在一个试点项目中，该公司的工程团队与外部专家合作创建了一个深度学习模型（通过强大的基于云的计算实现），该模型模拟了涡轮机中四个主要组件的性能。该模型被设计为接受所需的操作点作为输入，并考虑不同的约束-从每个部分的可接受的质量和强度到流体流动问题，如空化或压力脉动。使用这种方法，该公司将创建新涡轮机设计所需的工程时间减少了50％，并将端到端设计过程减少了25％。更好的是。 这种方法产生的涡轮机的效率比传统设计高0.4个百分点，这一改进可能在发电厂的整个生命周期中为运营商带来数百万美元的价值。 利用AI进行更智能的产品开发数字化产品开发使组织能够加速产品和服务创新。基于云的平台通过提供跨系统数据来增强数字化改进 透明度和模拟不受限制的计算能力。公司可以利用数字孪生，远程计算机辅助设计（CAD）和桌面，以及按需的高性能计算；使用生命周期数据来优化产品；并通过基于AI和机器学习的设计价值（DtV）流程优化产品设计。公司还可以从基于AI的产品复杂性管理中