인포그래픽:기계 가동 시간을 극대화하는 사전 예방적 비즈니스 모델을 수용하는 새로운 AI 제조업체

OEM은 한때 고장 수리 모델로 장비의 애프터 서비스를 관리하는 것으로 제한되었지만, 인공 지능(AI) 제조업체는 산업계에서 이러한 사후 대응 모델을 제거하고 사전 예방적이고 기계 가동 시간 극대화에 중점을 둔 모델을 선택하고 있습니다.

Gary Brooks, Syncron의 CMO:

클라우드 기반 애프터 서비스 솔루션 제공업체인 Syncron은 최근 보고서 "최대화된 제품 가동 시간:신흥 산업 표준"에서 대부분의 제조업체가 예측 분석, 기계 학습 및 인공 지능 기술에 대한 투자를 앞두고 있다고 밝혔습니다.

또한, WBR(Worldwide Business Research)과 공동으로 OEM 및 최종 사용자를 포함한 300명의 의사 결정권자를 대상으로 설문 조사를 실시한 결과, 기술 채택을 향한 이러한 추진력은 장비를 보증하고 제공할 수 있는 제조업체의 능력에 대한 고객의 요구에 기인한 것으로 나타났습니다. 가동 시간.

이 모든 것은 업계가 서비스화로 나아가고 있음을 시사합니다. 서비스화에서는 제조업체가 제품 자체를 판매하는 것이 아니라 서비스로 제품의 성능을 판매합니다. 당연히 이러한 움직임은 장비 유지 관리에 대한 책임을 OEM에 다시 맡기고 장비 소유 비용과 복잡성에서 벗어나고자 하는 고객의 요구를 해결합니다.

Brooks는 "서비스화에 대한 추진력은 '필요할 때 원하고, 필요할 때만 비용을 지불하고, 고장났을 때 다른 사람의 합리성을 원한다'는 고객 감정에 대한 반응입니다."라고 말했습니다. 덧붙인다. “주문형은 OEM 비즈니스 모델에 엄청난 변화를 가져오고 있습니다.

이러한 기대를 충족시키기 위해 판매 후 서비스 노력은 이제 제품의 수명 주기 전반에 걸쳐 설계 및 조달에서 확장되는 OEM 가치 사슬의 지능적인 부분이 되어야 합니다. 오늘날 82%의 제조업체는 제품 가동 시간이 고객의 구매 결정에 영향을 미친다고 보고하고, 최종 사용자의 57%는 가동 시간 보장을 위해 추가 비용을 지불할 것이라고 보고합니다.

WBR의 현장 서비스 포트폴리오 이사인 사라 뮐러(Sara Mueller)는 "오늘날의 제조업체는 제품 가동 시간 극대화에 대한 고객의 증가하는 요구를 충족하기 위해 애프터 서비스 기능을 발전시켜야 할 필요성을 잘 알고 있습니다. "점점 증가하고 있는 업계 리더 목록이 고객의 진화하는 서비스 기대치를 충족시키기 위해 적절한 시스템, 기술 및 리소스를 구현하기 위한 조치를 취하는 반면, 후발 기업은 변화의 필요성을 거부하고 '현상 유지' 고장 수리 서비스 모델을 고수합니다."

현재 대부분의 OEM은 현장에서 센서가 장착된 제품에서 데이터를 수집하고 있습니다. 이는 예측 유지보수를 위한 상당히 중요한 요구 사항입니다. 그러나 현재 25%만이 서비스 노력을 지원하기 위해 데이터를 사용하고 있습니다. OEM의 절반 이상이 AI와 머신 러닝을 주요 투자로 삼을 계획이며 90%는 향후 12개월 이내에 예측 분석에 투자할 계획입니다.

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