2024年全球机械设备行业报告

Acknowledgments 本报告由贝恩公司全球机械与设备实践领域的领导者迈克尔·斯塔贝以及由实践总监凯瑟琳·萨法亚-詹姆斯和实践顾问弗朗切萨·曼弗雷迪领衔的团队共同编制。 本报告各章由贝恩合伙人阿德里安·布隆（Adrien Bron）、尼尔·马利克（Neil Malik）、努曼·瓦希德（Numan Waheed）、迈克·科xon（Mike Coxon）、海伦·刘（Helen Liu）、迈克尔·斯塔比（Michael Staebe）、乔什·亨克尔（Josh Hinkel）、特莎·比斯龙（Tessa Bysong）、李昂·卢（Leon Lu）、博多·科埃尔伯（Bodo Koerber）、比尔·拉兹维奇（Bill Radzevych）、本杰明·格兰特（Benjamin Grant）、卡珀顿·弗lood（Caperton Flood）、安迪·卡潘亚洛（Andy Capanyola）、内藤光彦（Fumihiko Nishiwaki）、约尔格·格纳姆（Jörg Gnamm）和迈克尔·杜瓦尔（Michael DuVall）撰写；专家合伙人帕特里克·侯伊（Patrick Hui）、古德奥·维特（Guido Vetter）、托马斯·弗罗斯特（Thomas Frost）、夏熙·侯奥特（Xavier Houot）和金·晟淳（Sehoon Min）；资深顾问丽萨·卡布斯（Lisa Kabus）；专家资深顾问普拉沙恩特·帕特萨里（Prashanth Parthasarathy）和莱昂内德斯·德奥科波（Leonides De Ocampo）；专家高级经理斯坦·席尔伯斯坦（Stefan Silberstein）；以及外部顾问迪恩斯·库斯特尔斯（Dennis Kuesters）。作者们感谢各章节的贡献者：Bain Partners的Hernan Saenz、Mary Stroncek、Prashant Iyer和ThomasKwasniok；Expert Partners的Frank Lesmeister和Lokesh Payik；Expert Associate Partner的Brian Kiefer；Associate Director的Marian Zoll；Practice Director的Simone Doms；以及Practice Senior Manager的Christian Ruehl。 作者感谢Bain Partners的Thomas Lustgarten、Hugo Parkinson、Prashant Sarin和Greg Gerstenhaber；Bain Practice执行副总裁Martin Nilvall；Leila Kunstmann-Seik和Anna Civilini在规划和营销方面提供的支持；以及Gail Edmondson、Aili McConnon和Paul Judge在编辑方面的支持。 本研究基于二级市场调研、分析可供 Bain & 公司或由 Bain & 公司获得的财务信息以及与行业参与者广泛访谈所得。Bain & 公司未独立验证任何此类提供的或可获取的信息，并不对这些信息的准确性或完整性做出明示或默示的保证。本文件中包含的市场和财务预测、分析及结论基于上述信息以及Bain & 公司的判断，不应被视为确定性的预测或对未来表现或结果的保证。本文件中的信息和分析不构成任何形式的建议，无意用于投资目的，且 Bain & 公司及其子公司及其各自的董事、股东、员工或代理均不对因使用或依赖本文件中包含的任何信息或分析而产生的任何责任或后果承担任何责任。本作品版权归属于 Bain & 公司，未经 Bain & 公司明确书面许可，不得以任何形式全部或部分复制、转载、广播、出版或重印。 2024 年全球机械设备报告 Contents 。。 A Overlooked Ace: 在你的安装基数中寻找价值...................................................................................10机械设备 ： 价值的循环路径.............. 。。。。。。。。 反馈机器 ： 魔术 24 人工智能火箭登顶的制造优先清单。。。。。。。。。 30 未来工厂可以将生产率提高 30% 或更多 36 客户想要什么 A Overlooked Ace ： 在您的安装基础中寻找价值............................................................. 4机械中的数字解决方案 ： 不要落后。。。。机械设备 ： 价值的循环路径.............. 客户想要什么 被忽视的王牌 ： 在您的安装基础中寻找价值 已安装机械的数字模型可以提高产品性能并预测必要的维护。 作者 ： Leonides De Ocampo ， Bodo Koerber ， Andy Capanyola 和 Nishiwaki Fumihiko 一瞥 主要机械设备公司正利用现有基础管理，向软件定义系统靠拢，将硬件生命周期与其功能分离。 新的远程监控和诊断技术，如数字孪生，将是创造新服务和产生收入的关键。 到 2028 年 ， 数字双胞胎的市场预计将增长十倍 ， 达到 1100 亿美元。 “安装基数管理”不是一个经常出现在商业新闻头条的术语。但这一常被忽视的过程通过更有效地管理产品生命周期，为机械设备公司提供了巨大的潜在价值。 领先公司已经开始采用新的数字技术，这些技术能够实现对设备的远程监控和诊断。使用数字孪生（即设备和机器的虚拟表示）的公司正在获得竞争优势。整体的数字孪生市场 预测到2028年，数字孪生市场规模将增至原来的十倍，从2023年的100亿美元增长至1100亿美元，根据Research and Markets的数据。预计为机械设备的预测性维护开发数字孪生将是数字孪生最广泛的应用领域。 远程管理已安装的基础设备通常要求客户始终保持机器连接状态。分级功能允许客户控制共享的数据类型。他们分享的数据越多，可以访问的服务也越多，例如根因分析，该服务能够精准定位机械故障的根本原因。 新兴的安装基础管理领导者正在创建一个集中式的工业云平台，通过增加额外数据来丰富其数字孪生，并利用高级分析从整个产品生命周期中收集和分析的数据中获得商业利益。 机会 传统的产品管理方法往往侧重于原材料的采购和生产阶段，而忽视了基础设备管理。数字孪生在从基础设备持续获取数据流时能发挥最大价值，这要求机械设备必须连续在线，而不仅仅是为了定期更新。 基础设备管理，也称为连接资产管理，始于客户对特定机器或设备在实际使用中的使用情况和性能进行跟踪。机械和设备生产商可以在维护或产品退货期间实时收集数据。通过这些数据，他们可以创建特定机器的数字孪生（而非通用的数字模型），从而优化服务提供、提升产品性能，并预测必要的产品维护需求。 许多机械设备 executives 认为，基础设备管理将通过新增收入流来创造显著价值。 许多机械行业高管认为，基础设备管理将通过新增收入流来创造显著价值。例如，半导体公司ASML预计其基础设备收入将以约12%的复合年增长率增长，并在2025年产生超过60亿欧元的收入，而2020年的收入略低于40亿欧元。 一些公司，如领先的欧洲机械设备制造商GEA，已经开始使用远程监控来更好地管理其安装基础。公司的客户可以通过手机与GEA的技术人员进行连接。远程眼镜使服务技术人员能够看到客户所看到的内容。 2024 年全球机械设备报告 技术人员可以使用这些工具远程进行维修或工厂检查，从而显著缩短响应时间并减少旅行需求。 数据的重要性 持续的数据流动对于从现有基础管理中创造价值至关重要。成功的企业会分析产品生命周期各阶段的数据。这些数据不仅提供了有价值的见解，还驱动了各种数字孪生模型，以支持决策制定。 第一个主要挑战是创建一个集中式的基础设施，能够托管产品生命周期内所有相关数据。(见图 1)这种基础设施通常托管在云端，负责收集、存储和分析数据。随着安装基础的增长，该系统会相应扩展，因此它被设计成能够容纳不断增加的数据量和复杂性。超大规模提供商——例如亚马逊AWS、谷歌或微软Azure等拥有大量计算资源的大数据中心——主导着存储基础设施市场，主要提供云解决方案服务。 一家领先的制药和食品行业加工与包装技术供应商利用安装基础管理的力量创造了新的增值服务。通过软件分析机器交易数据中观察到的使用和需求模式。该软件与安装基础管理工具集成。 并且提取和映射数据。这有助于创建特定市场的可视化表示，可能为推出新产品和服务或改进现有服务提供机会。 投资数字孪生技术 一旦数据和计算基础设施到位，下一步是制定数字孪生战略，包括数字孪生的类型以及其与实际机器或设备的关系。一个全面的战略将涵盖产品生命周期中的所有数据，例如从设备垂直传输到云端的数据流。 持续的数据流动对于从现有基础管理中创造价值至关重要。成功的企业会分析产品生命周期各阶段的数据。 一些客户对向第三方透露内部数据表示担忧。成功的机械公司沟通了基础安装管理和数字孪生的优势，并解释了持续数据对这些工具的重要性。他们还强调了数字孪生如何保护隐私。 例如，机械工程公司Krones提供包装饮料生产线的全连接数字孪生。该公司通过增强现实支持和VPN连接到机器进行远程诊断。这条互联的生产线帮助客户减少停机时间、规划可靠的维护、降低资源消耗并改善材料管理。其他公司则更倾向于与云端平台连接而非点对点连接。 卡特彼勒已为其下一代挖掘机创建了数字孪生模型，以提高其性能。这些虚拟模拟可视化了空气在机器散热器中流动和温度的变化情况，同时通过改变风扇速度来模拟不同客户应用场景下的性能表现。数字孪生优化了机器冷却、在其整个生命周期内监控性能，并优化能源使用。 转向软件定义的方法来获得商业价值 通过采用基础软件管理，公司更接近于一个软件定义的系统，在该系统中硬件生命周期与其功能分离。在软件定义的系统中，公司可以进行远程技术更新而不会影响生产线。他们还可以使用虚拟化技术、可移植控制和开放的应用程序编程接口来构建 可重构、模块化的生产线与刚性、线性的生产线相比，这使得能够即时进行更改并适应未来的转型。硬件组件不再限制系统的寿命。 表现卓越的公司利用高级分析和机器学习从数字孪生包含的大量数据中提取洞察，这些洞察可以在产品生命周期的各个环节指导决策，从设计改进到预测性维护。为了成功构建服务销售管道，领导者利用收集的数据来识别客户的服务需求，定制服务方案，并创建有针对性的客户接触活动，如销售campaign或客户电话。(见图 2). GE拥有智能机器，例如，这些机器可以运行高级机器应用程序，并能够独立运行或与其他机器以同步方式连接。传感器将智能和计算能力直接集成到这些GE机器中，从而使它们能够连接到以云计算为中心、分布式环境。这些智能机器可以在多种情况下找到，从喷气发动机到医疗成像设备。 使用已安装的基础管理的领导者遵循三个关键原则 集成:确保您的数字孪生技术与现有系统和流程实现无缝集成。这种集成能够提供对现有基础设备的全面视角，并消除可能阻碍数据流动和协作的孤岛。 图 2:先进服务模型，包括由基础安装管理启用的服务模型，预计将在2024年及以后成为服务收入的重要且快速增长的部分。 持续学习 ：机械设备行业中的客户需求和技术迅速演变。承诺持续学习和适应。这包括更新监控和诊断技术，并将客户反馈纳入产品改进中。 数据主权 ：许多新的举措正在创建和使用智能服务，这些服务在共享数据的同时也确保了数据所有者的数字主权。例如，工业数据空间是一个虚拟数据空间，通过使用标准和共同的治理模型来实现数据在商业生态系统中的安全交换和便捷链接。 客户想要什么 机械数字解决方案 ： 不要落后 到解决方案。行业已经到了从产品转变的转折点 作者 ： 阿德里安 ·