기계 제조업체가 디지털 서비스로 수익을 증대하는 4가지 방법

주요 기계 제조업체는 5년 안에 수익의 20%가 디지털 서비스에서 나올 것으로 추정합니다. 비전과 계획은 무엇인가요?

디지털 제품 제작 및 판매 기계 제작자가 새로운(반복적인) 수익원을 창출할 수 있는 최고의 기회 중 하나입니다. 5년 후에는 기계 제조업체 수익의 최소 20%가 디지털 서비스에서 발생할 것으로 예상됩니다. 5년 후 당신은 어디에 있습니까?

IXON은 기계 제조업체가 이러한 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다. 새로운 비즈니스 모델을 위한 기회로 공을 굴릴 뿐만 아니라 최소한의 투자와 빠른 ROI로 구체적인 아이디어와 실질적인 솔루션을 제공함으로써.

이 기사에서는 기계 제조업체의 과제에 대해 논의하고 새로운 비즈니스 기회를 소개합니다. 기존 비즈니스 모델을 붕괴시킬 것입니다. 이러한 새로운 비즈니스 모델 중 하나를 구현하면 기록된 데이터를 지능적으로 사용하여 비용을 절감할 수 있습니다. .

디지털 서비스 - 기계 제작자를 위한 수익 기회

오늘날 기계 제조업체가 직면한 과제

오늘날 기계 제작자가 디지털 혁신 여정과 관련하여 직면하고 있는 몇 가지 과제가 있습니다.

경쟁이 치열한 기계 제작 산업에서 운영 어렵다. 대부분의 기계 제작업체는 매우 복잡할 수 있는 자체 성공 경로를 만드는 대신 고객의 요구에 따라 움직입니다. 비용 최적화된 기계를 생산하려면 디지털 여정을 시작하는 방법과 어디로 가야 하는지 결정해야 합니다.

거대한 투자에 얽매이지 않고 기계 최적화를 활용할 수 있는 디지털 가능성 탐색 , 도전할 수 있습니다. 지식 부족, 디지털 기술의 과부하, 기계 수명 주기 동안의 잠재적인 보안 위험으로 인해 이를 더욱 어렵게 만듭니다.

이는 주요 질문으로 이어집니다. 귀하와 귀하의 고객 모두에게 혜택을 줄 수 있는 비즈니스 모델을 사용하여 5년 안에 디지털 서비스에서 수익의 20%를 생성하는 것을 어떻게 달성할 수 있습니까? , 그리고 귀하의 고객은 어떤 비용을 지불할 의사가 있습니까?

기계 제조업체를 위한 수익원 기회

VPN을 넘어선 새로운 매출 잠재력

원격 액세스를 넘어 디지털 서비스로 돈을 버는 것은 모두 마인드의 변화에서 시작됩니다. . 기존 서비스에 대한 비판적 시각과 고객과 아이디어를 논의하고 조정하는 것은 새로운 기회로 이어질 것입니다.

우리는 생산 라인의 서로 다른 기계를 기반으로 하는 4가지 비즈니스 기회를 다룰 것입니다. 모든 아이디어는 데이터를 기반으로 합니다. 새로운 수익 성장을 주도하거나 비용을 절감하여 시장에서 기계를 더 잘 포지셔닝할 수 있습니다.

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소모성 전략을 통한 반복적인 수익 모델

마모 부품에 대한 모니터링 서비스

머신 러닝을 통한 기계 부품 절약

중요 구성 요소에 대한 예측 모니터링 서비스 계약.

소모성 전략을 통한 반복 수익

사양을 벗어난 소모품은 기계 가동 중지의 주요 원인이 될 수 있습니다. . 소모품이 장비에 최적화되어 있고 재고가 있으면 가동 시간이 늘어납니다. 따라서 자신의 소모품을 공급하거나 더 나은 방법으로 소모품을 판매하기 위해 기계를 판매하지 않는 이유는 무엇입니까? 물론 모든 기계가 이러한 가능성을 제공하는 것은 아니지만 이것이 귀하의 기계 시장에 얼마나 적합한지 고려해 볼 가치가 있습니다.

인쇄 및 포장 산업에서 이 전략이 어떻게 성공적으로 적용되었는지에 대한 많은 예가 있습니다. 고객이 필요하다는 것을 알기도 전에 고객에게 소모품을 보내면 고객이 걱정할 필요가 완전히 없어집니다. 이는 가동시간 증가 및 반복 수익으로 이어지는 윈윈입니다. 기계 제작자를 위한 것입니다.

이 반복되는 수익 모델을 고려할 가치가 있습니까? 가능성과 이점에 대해 자세히 알아보려면 블로그를 읽어보세요.

소모품이 부족하면 계획되지 않은 가동 중단 시간이 발생합니다.

여러 수익원으로 이어지는 마모 부품에 대한 모니터링 서비스

기계의 특정 부품에는 수명이 정의되어 있으며 특정 지점에서 마모됩니다. 마모된 기계 부품으로 인한 예상치 못한 다운타임 부정적인 고객 경험과 비용 상승으로 이어집니다. 예를 들어, 차가 갑자기 고장났을 때보다 정비가 필요할 때 차가 알려줄 때 더 행복합니다.

기계 제작자는 기계 데이터를 사용하여 마모 부품의 수명이 다한 시기를 결정할 수 있습니다. 고객에게 통지하여 이를 새로운 서비스로 배포할 수 있습니다. 사전에 적은 비용으로 생산 중단을 방지하고 예비 부품 판매 증가, 잠재적 서비스 계약 및 고객 만족으로 이어집니다.

더 행복하고 수익성 있는 고객을 원하십니까? 기계 상태 모니터링이 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오.

마모 부품의 상태 모니터링

머신 러닝을 통한 기계 부품 절약

머신 러닝을 구현하는 것은 특히 소규모 머신 빌더에게 까다롭고 실현하기 어렵습니다. 하지만 기계에서 배우기 현장에서는 그렇지 않습니다. 대부분의 기계 제작자는 제한된 버그와 안정적인 운영 체제로 잘 작동하는 기계 소프트웨어를 보유하는 데 중점을 둡니다. 소프트웨어를 변경하는 것은 불가능하며 자체 최적화 알고리즘과 AI를 사용하는 것은 먼 미래의 가능성일 뿐입니다.

기계의 일부가 "너무" 좋다고 상상해 보십시오. 새 기계를 설계할 때 특정 안전 여유를 사용합니다(예:드라이브 및 모터의 경우 20%). 그러나 이러한 부품이 절대 고장나지 않고 안전 여유가 너무 높으면 어떻게 될까요? 대부분 실패는 근본 원인 분석을 통해 개선으로 이어집니다. 그러나 기계 제작자는 고장이 나지 않는 부품에 거의 집중하지 않습니다.

안전 여유를 낮추면 어떻게 될까요? 시장 실패의 위험을 감수하지 않고? 데이터를 수집하고 분석하여 너무 좋은 것을 재설계할 수 있습니다. 이를 통해 비용을 크게 절감하고 이 지식을 미래 부품 및 기계의 설계 단계에서 사용하여 차세대를 최적화하고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

일부 기계 부품을 재설계하여 비용을 절감할 수 있다고 생각하십니까? 기계를 통해 배울 수 있는 것이 무엇인지 자세히 알아보려면 블로그를 읽어보세요.

기계 데이터를 통한 학습으로 기계 부품 비용 절감

중요 구성 요소에 대한 예측 모니터링 서비스 계약

많은 기계에는 중요한 부품이 있습니다. 제조 및 설계 수명이 길지만 종종 이러한 부품은 기계 수명 동안 고장납니다. 대부분의 회사에는 이러한 중요한 부품의 재고가 없기 때문에 중요한 부품의 고장은 종종 긴 가동 중지 시간으로 이어집니다. 이는 생산 공정에 치명적이며 고객에게 많은 비용을 발생시킵니다. 얼마를 잃게 될까요?

이러한 실패를 예측할 수 있다면 어떨까요? PLC 수준에서 사용 가능한 데이터를 기반으로 합니까? 고장난 부품 및 수명이 거의 다한 부품의 데이터를 분석하면 식별 가능한 패턴으로 이어지는 데이터 과학과 잠재적으로 결합될 수 있습니다. 숙련된 서비스 엔지니어는 종종 기계의 소리를 듣거나 진동을 느끼고 원인을 파악하여 기계가 제대로 작동하는지 여부를 판단할 수 있습니다.

올바른 데이터를 모니터링하고 알려진 패턴과 비교 365일 24시간 각 시스템에서 결합된 서비스 경험을 제공하는 링크입니다. 잠재적으로 귀하와 귀하의 고객은 장애가 발생하기 전에 장애가 발생할 가능성이 있음을 알고 있습니다. 고장되기 전 부품 교체 및 서비스 수행 생산에 대한 영향이 제한된 시간에 서비스 계약의 등급과 수익을 높일 수 있습니다.

이 예측 서비스를 마케팅하고 고객 만족도를 높이는 동시에 사후 서비스 조직을 보다 잘 계획할 수 있습니까? 계속 읽으십시오.

중요한 기계 구성 요소의 분석 및 예측 모니터링

빠른 ROI로 새로운 서비스 전략 구현

디지털 혁신의 경우 새로운 서비스를 구현하여 고객을 위한 부가 가치 서비스를 생성하는 경우 솔루션은 종종 손에 닿을 수 있습니다. 그러나 이러한 유형의 비즈니스 모델을 생성하기 위한 IoT 솔루션 및 데이터의 필요성은 새로운 과제와 투자를 가져옵니다.

디지털 서비스와 새로운 가격 전략으로 어떻게 귀중한 수익을 주장하고 고객의 성공을 지원할 것입니까? 디지털 전략을 정의하는 데 도움이 필요한 경우 머신 데이터를 활용하여 가치를 창출하려면 부담 없이 업계 전문가에게 문의하십시오.

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