日前，贝恩公司发布了《2024年全球机械设备报告》。该报告基于二手市场研究、财务信息分析及行业访谈，探讨了机械设备行业在客户需求、安装基础的价值、数字化解决方案、循环经济、未来工厂、人工智能的崛起、闭环产品生命周期管理、数字化挑战、数据的重要性等9个方面的现状与发展趋势。

一、客户需求

1．个性化定制需求强烈：68%客户期望更快收到与三年前同等质量产品，70%期望更个性化或定制化产品。

2．对产品交付速度要求高：缩短产品上市时间是机械设备公司未来三年工程研发的首要任务之一。

3．关注产品质量与成本：希望产品在保证质量的同时降低成本，企业需优化设计、迭代和验证阶段，应对复杂系统和定制化挑战。

二、安装基础的价值

1．管理现状与市场潜力：安装基础管理常被忽视，但可提升产品生命周期管理效率。数字孪生市场预计到2028年增长十倍，达1100亿美元，其在预测性维护方面应用广泛。

2．价值创造机会

l  增加收入来源：如半导体公司ASML预计安装基础收入复合年增长率约12%，2025年达60亿欧元以上。

l  优化服务与性能：通过实时数据收集创建数字孪生，优化服务、改进性能并预测维护需求。

l  提升响应速度与效率：如GEA利用远程监控和诊断技术，通过手机和远程眼镜实现远程维修和检查，减少响应时间和差旅需求。

3．面临的数据挑战与应对措施

l  挑战：创建能容纳产品全生命周期数据的集中式基础设施，确保数据持续流动，处理客户对数据隐私的担忧。

l  措施：采用云存储，利用大数据中心服务；成功企业分析全生命周期数据，以数据驱动数字孪生并支持决策；企业向客户解释管理优势和数字孪生隐私保护措施，如Krones和Caterpillar的相关举措。

三、数字化解决方案

1．行业变革加速：工业对芯片和物联网技术需求大增，消费超其他行业且支出增速更快，推动行业向解决方案转变，利润池和市场动态发生变化。

2．企业发展策略与成果

l  重新定义市场：从生产标准产品转向为特定行业定制解决方案，聚焦特定垂直市场客户，减少供应链碎片化，如John Deere从拖拉机制造商转型为精准农业解决方案提供商，推出自动驾驶设备和云服务。

l  遵循发展准则：包括瞄准少数客户细分市场、成为数字化合作伙伴、采用客户单位经济效益、投资技术型业务、使用开放技术架构，如Danfoss为食品超市提供温控和能源管理解决方案，Hilti通过收购和投资构建数字化能力，Tesla提供汽车全生命周期数字解决方案，Schneider Electric整合软件提升集成和互操作性。

3.发展前景与竞争优势：数字化领导者在股东总回报方面表现出色，未来市场将由客户细分市场定义，成功实施数字化转型的企业将获竞争优势。

四、循环经济

1．企业承诺与发展趋势：47%大型机械公司有循环性承诺，但多数举措范围窄；近60%机械高管认为行业未来是循环的，循环策略将带来新商业模式和重塑利润池。

2．价值创造与业务模式创新

l  新价值来源：循环操作可提高效率、降低成本、减少资源依赖和排放，未来新机器销售和服务合同仍重要，但企业将结合循环材料模型创造价值，如Wilo通过重用组件和材料降低成本，某工业设备制造商用金属箱替代木箱包装节省成本并减排。

l  新业务模式：包括设计长寿命产品、产品即服务、利用循环市场，如Trumpf的按件付费模式，客户支付零件生产费用，公司负责维护等，提高客户财务灵活性，公司获取数据优化管理，后期回收翻新设备。3.实施步骤与战略意义：企业应探索价值创造机会、构建合作伙伴生态系统、采用敏捷方法部署，循环策略可增强企业韧性、效率、收入和客户忠诚度，降低资源消耗，提前布局的企业将在竞争中占优。

五、未来工厂

1．发展现状与面临挑战：多数机械公司未充分利用提升生产力的手段，依赖传统精益制造，数字工具、工业4.0和可持续性措施实施分散，存在思维孤立、IT与OT整合不足、可持续性与业务目标脱节等问题。

2．构建未来工厂的策略与步骤- 明确未来战略：融入总体业务战略，考虑市场、客户、经济、社会和环境需求，确定发展路径和目标。

l  构建生产系统：采用新工作方式和标准，融合传统精益方法与可持续性和数字工具。

l  确定技术推动因素：IT/OT系统支持生产，具备参考结构、数据架构、数据库和接口，实现跨功能和灵活性，支持供应链交互。

l  以员工为核心：组织结构以员工为中心，提升员工技能，招聘具备新技能的员工，融入技术和可持续性理念。

3．不同成熟度企业的发展路径与收益

l  低成熟度企业：如某低成熟度公用事业设备供应商通过实施未来工厂逻辑，实现库存和交付时间大幅改善，销售增长，产品服务按时交付率提高。

l  高成熟度企业：某全球制造商利用人工智能优化生产，提高产量，保证质量，预警设备故障，未来需跨工厂推广经验以进一步提升。

六、人工智能的崛起

1．行业投资趋势与原因：机械和设备公司大量投资人工智能，预计2028年工业机械人工智能市场达54.6亿美元，因其可应对供应链波动、成本压力和劳动力短缺等挑战。

2．应用领域与效益

l  供应链管理：实时报告瓶颈、预测中断、主动规划，增强供应链弹性和可持续性，推动商业模式向设备即服务转变。

l  生产过程优化：解决劳动力短缺问题，提高员工生产力，如通过AI助手提升编程效率，减少停机成本，提高产品质量。

l  质量控制与检测：实时识别装配错误，提高质量和效率，如采用AI视频处理和计算机视觉技术，大幅降低装配失败率和检测误差。

l  仓库管理：确保库存合理，优化作业规划，如某设备公司采用AI库存管理系统减少库存积压，同时满足订单需求。

3．实施挑战与应对措施

l  挑战：包括数据利用不足、遗留软件和碎片化数据问题、人才短缺、技术更新快、企业文化差异等。

l  措施：确定高价值应用领域，整合AI与现有系统，标准化数据分析平台，培养数据文化，采用敏捷方法，引入外部专家培训员工，建立专家团队处理复杂问题，优化工作任务分配。

七、闭环产品生命周期管理

1.管理系统及其优势：闭环产品生命周期管理（PLM）涵盖产品全生命周期流程和技术，实时收集数据实现持续优化，可缩短上市时间、降低成本、提高质量和支持定制化，领先企业在按时交付、上市时间和研发成本方面有显著改善。

2.实施要点与挑战应对

l  实施要点：明确业务目标，如降低成本、加快上市速度等；建立跨职能组织架构，提升员工技能；分析产品数据使用情况，确定高优先级用例，确保设备在线连接；选择合适技术系统，保持透明度，明确数据收集和使用方式。

l  挑战应对：应对客户对速度和定制化的高要求，解决硬件和软件集成困难，克服复杂系统和协作挑战，利用PLM提高并行开发能力，减少工程变更，增强数据驱动决策，提高供应链透明度，实现缺陷反馈自动化，如Olbrich通过PLM系统缩短报价准备时间、加快工厂设计和项目创建，Kampf建立产品数据管理系统降低成本、提高生产率。

八、数字化挑战

1.发展现状与挑战：工业数字化解决方案发展虽加速，但仍面临诸多挑战，包括明确公司数字化战略、聚焦目标客户群体、构建可持续数字业务模式等。

2.应对策略

l  明确战略目标：避免盲目跟风，明确数字化投资目的，针对未解决的客户需求创新解决方案，否则可能在竞争中落后。

l  聚焦目标客户：狭窄目标市场有助于应对不同行业需求差异，避免因需求多样而无法规模化盈利，企业应基于自身领域知识选择客户群体，如机器人制造商需深入理解不同行业应用需求。

l  构建数字业务模式：避免在组织外孤立开展数字业务，确保与核心业务整合，形成互补的技术型业务引擎，如John Deere和Hilti通过投资和收购构建数字业务能力，同时保持对客户业务的掌控。

九、数据的重要性

1.数据对安装基础管理的关键作用：连续数据流是安装基础管理创造价值的关键，成功企业通过分析全生命周期数据优化服务、改进产品性能和预测维护，如利用软件分析机械交易数据中的使用和需求模式，为客户提供新服务或改进现有服务。

2.数据基础设施与管理挑战：创建能容纳全生命周期数据的集中式基础设施（常基于云）是首要挑战，企业需应对数据量和复杂性增长，选择合适存储基础设施，如亚马逊、谷歌或微软等提供的云服务。

3.数据安全与隐私保护：客户对数据隐私有担忧，企业需在利用数据创造价值的同时确保数据主权，采用如工业数据空间等虚拟数据空间，通过标准和治理模型实现数据安全交换和链接。

4.数据驱动的决策与业务模式创新：数据为数字孪生提供支持，帮助企业在产品生命周期各阶段做出决策，如GE的智能机器通过传感器连接云端，实现自主运行或同步协作，提高设备性能和服务能力，推动业务模式向高级服务模型转变，增加服务收入份额。