變化的組成部分:到 2022 年的主要工業製造趨勢

已發表: 2017-09-27

在商業壓力、市場趨勢和新技術的推動下,工業製造業處於動蕩之中。

到 2022 年,工業機械和零部件 (IM&C) 公司應預測和規劃將直接影響其生存能力和優先事項的趨勢。

工業製造趨勢和戰略重點

為了確定主要的 IM&C 趨勢,我們考慮了與業務研發/工程、銷售和營銷、供應鏈、製造和售後服務等領域相關的所有趨勢。

我們將這些趨勢分為五個趨勢類別:

  1. 以客戶為中心

  2. 智能產品

  3. 數字化供應鏈與智能工廠

  4. 服務和訂閱業務模式

  5. 提高生產力

據 IDC 稱,到 2020 年,50% 的全球 2000 強企業將看到他們的大部分業務取決於他們創造數字增強產品、服務和體驗的能力。

基於 IM&C 公司希望:

  • 增加收入

  • 提高盈利能力

  • 改善客戶體驗和滿意度

  • 提高業務和市場的透明度

  • 提高員工滿意度

員工體驗如何影響業務績效?

帶有太陽和棕櫚樹的圖像,從財務和社會角度說明為什麼積極的員工體驗有助於推動公司的成功。 從財務和社會角度來看,積極的員工體驗有助於推動公司的成功。

確定的大多數趨勢屬於“數字供應鍊和智能工廠”類別,而前 10 位趨勢屬於“服務化和訂閱業務模式”領域,如下所示:

預計到 2022 年工業製造的主要趨勢

以下是我們在與 SAP 行業專家、IM&C 公司和業務顧問的討論中確定的十大趨勢。

我們還考慮了來自 Gartner 等分析師的寶貴資源,並假設從現在到 2022 年,這些趨勢將會起飛並對更多的 IM&C 公司非常重要:

  1. 增加售後服務收入

  2. 全渠道客戶參與和消費級購買體驗

  3. 跨行業網絡可提高整個資產生命週期的運營效率

  4. 按使用付費的商業模式

  5. 即插即用以提高製造敏捷性

  6. 智能產品,具備邊緣智能和物聯網能力

  7. 物聯網通過新服務增加收入

  8. 產品中的更多軟件和固件

  9. 日常運營中的虛擬現實和增強現實

  10. 製造計劃和調度中的大數據和機器學習

B2B 行業如何應對 COVID 挑戰並贏得勝利

企業對企業 COVID_1200x375 了解大流行期間製造業和高科技等 B2B 行業如何轉型。 製造商有一個重要的認識:即使您的產品不簡單,您的購買體驗也應該簡單。 這對每個行業來說都是寶貴的收穫。

IM&C 公司的 10 大趨勢細分

  1. 增加售後服務收入:通過擴展服務產品組合(包括物聯網驅動的服務產品)、進入新市場、與自由職業者和其他服務提供商合作針對特定市場和產品以及提供售後服務,將收入組合轉向售後服務收入競爭對手的產品,包括全方位服務合同。
  2. 全渠道客戶參與:在 IM&C 公司客戶的推動下,他們期望 B2B 銷售的消費化和具有消費​​級購買體驗的簡化銷售流程,原始設備製造商將通過數字化銷售流程過渡到真正的全渠道客戶參與。 您可以在此處和此處閱讀有關這些趨勢的更多信息。
  3. 跨行業網絡提升資產全生命週期運營效率: IM&C公司將現有的商業模式從最初的設計到最終處置,延伸至超越經典價值鏈,打造跨行業網絡,提升資產全生命週期的運營效率. “管理構建和使用的數字孿生”,包括構建階段的模擬,在這裡發揮著重要作用,向所有相關方提供所有資產信息,例如資產供應商以及客戶、運營商和服務提供者。
  4. 按使用付費的商業模式: IM&C 公司將提供按使用付費作為軟件和數字服務及其機器和設備的附加商業模式。 輔助產品以及客戶核心業務產品的設備即服務合同將變得司空見慣。
  5. 即插即用提高製造敏捷性:作為工業 4.0 之旅的一部分,製造公司正在利用即插即用方法來提高製造敏捷性,例如將新機器帶到車間的生產線上,系統集成更容易。 具有邊緣智能的智能即插即用產品將成為自我優化或熄燈製造系統的組成部分。
  6. 配備邊緣智能和物聯網能力的智能產品: IM&C 公司已經在為其產品配備邊緣技術、物聯網能力和集成機器學習技術,並且這一趨勢將在未來 5 年內繼續增長。
  7. 物聯網通過新服務增加收入:製造公司希望利用物聯網技術和基礎設施為銷售和營銷業務線提供新服務,以增加產品和數字服務產生的收入,推動數據和數據相關服務的新收入,以及售後服務業務線,包括增加的備件業務,以及新的專業服務帶來的收入。
  8. 產品中更多的軟件和固件:在未來幾年,更多的軟件和固件將嵌入到產品中,以提供新的特性和功能,啟用數字功能,或通過自動化替換現有的物理功能。
  9. 日常運營中的虛擬現實和增強現實:工業製造商將繼續在日常運營中利用虛擬現實和增強現實,特別是在現場服務管理中,服務技術人員可以在某些國家/地區的遠程環境中使用虛擬現實和增強現實技術進行指導維修或針對特定產品。
  10. 製造計劃和調度中的大數據和機器學習:工業製造商已經開始利用機器學習算法(人工智能的關鍵組成部分)來利用所有可用的、有價值的數據源和大數據技術來改進製造計劃和調度流程。

當然,除了上面列出的趨勢之外,還有許多更重要的趨勢,但目前,行業專家和我們的一些頂級客戶正專注於我們今天所涵蓋的趨勢。