사물 인터넷 기술
산업용 사물인터넷(IIoT)은 더 이상 버즈워드가 아닙니다. 효율성 증대와 새로운 수익원 창출을 통해 수조 달러의 매출을 풀어주는 입증된 촉매제입니다. 독일의 인더스트리 4.0 개념은 차세대 산업 혁명의 기반으로 연결 기술을 위치시키며 이 변화를 예고했습니다.
하드웨어 대신 결과를 판매하는 아이디어가 스타트업에게는 신선하게 느껴지지만, 레거시 제조업체는 독특한 장애물에 직면합니다. "레거시 기업이 새로운 모델로 전환하면서 한 번에 받던 많은 수익을 밀어내면 문제가 발생합니다."라고 그레이 헤론의 매니징 디렉터 크리스 코처는 지적합니다. 반면 어도비와 마이크로소프트 같은 기업들은 이미 '아-어-서비스' 패러다임으로 원활하게 전환했습니다.
물리적 상품은 소프트웨어에 비해 구독 모델 채택이 뒤처져 있지만, 관리형 인쇄 서비스 같은 예가 등장하고 있습니다. 역사적 평행선은 MP3의 진화에 있습니다. 1993년 CD 시대에서 2000년대 다운로드를 거쳐, 결국 2008년 스포티파이 출시로 소비자들은 이제 월 소액 요금으로 3,000만 곡 이상에 접근합니다.
100년 전 선례는 항공에 존재합니다. 1962년 브리스톨 시들리는 브리티시 에어로스페이스 125 제트기의 바이퍼 엔진에 사용량 기반 유지보수 계약을 도입했으며, 롤스로이스가 나중에 시간당 동력으로 상표 등록했습니다. 임원들은 이 모델이 기존 엔진 판매보다 5배 수익을 창출할 수 있으며, 20~40년간 부품과 서비스 요금에서 지불이 흐른다고 보고합니다.
고객은 명확한 이점을 얻습니다: 예측 가능한 유지보수 예산과 예비 엔진이나 액세서리 비축 불필요. 이 모델은 이제 산업 부문 전반으로 확산되고 있습니다. 카이저 콤프레소렌은 '공기 서비스', 존 디어는 농업 성과를 홍보하며, 여러 OEM이 독립형 장비 대신 '가동 시간' 보증을 판매합니다.
IIoT는 제품 사용에 대한 실시간 통찰을 제공하여 제조업체가 서비스 수준을 고객 니즈에 정확히 맞출 수 있게 함으로써 이러한 계약을 뒷받침합니다.
그러나 서비스 모델 채택은 실질적 질문을 제기합니다. 제공자는 비용 절감(이른바 이익 공유)을 공유할지, 아니면 절감액을 자체 수익으로만 유지할지 결정해야 합니다. 이익 공유는 매우 매력적일 수 있지만, 악명 높게 정량화하기 어렵고 해마다 변동할 수 있어 CFO들이 예측 불가능한 지급을 경계하게 만듭니다.
회계와 수익 인식도 극적으로 바뀝니다. 단일 제품 판매는 자본 지출로 기록되고 시간에 따라 감가상각되는 반면, 월 구독은 그 수입을 점진적으로 인식되는 운영 비용으로 전환합니다. 서비스로 전환하는 기업은 한 번에 오던 전체 수익을 실현하는 데 수년이 걸릴 수 있습니다.
기존 기업에게 이러한 운영 및 재무 과제는 종종 전환 성공의 결정적 요인입니다. 반면 신규 진입자는 레거시 제약 없이 처음부터 서비스 모델을 채택할 수 있습니다.
구독 모델을 넘어, 산업 부문은 IoT 데이터 수익화, 스마트 제조를 통한 개인화 제품 생성, 물류를 위한 블록체인 기반 스마트 계약 활용을 실험하고 있습니다. 이러한 실험은 대부분 테스트 단계에 머물지만 데이터 중심 및 결과 중심 비즈니스 전략으로의 더 넓은 전환을 시사합니다.
IoT가 공장과 공급망에 스며들면서 임원들은 효율성 이득을 넘어 완전히 새로운 비즈니스 방식을 탐구해야 합니다. "진정한 이점은 기업이 '우리는 완전히 새로운 방식으로 비즈니스를 할 수 있다'고 말하고 새로운 제품과 수익 모델을 개발할 때 옵니다."라고 코처는 단언합니다. 이는 최고 경영진의 헌신과 전통적 프로세스를 탑다운으로 재고할 의지를 요구합니다.
사물 인터넷 기술
2021년 중견 제조업체 CFO 전망 조사에 따르면, 제조업체들은 코로나19 팬데믹 대응에 풍부한 회복탄력성을 보였고, 약 절반은 1년 후 제조 비즈니스가 번창할 것이라고 전망했습니다. 팬데믹은 글로벌 공급망을 대혼란에 빠뜨렸고, 제조 무역 박람회를 중단시켰으며, 전통적 사업 개발과 구매 프로세스를 교란시켰습니다. 그러나 팬데믹은 비즈니스 성장 기회도 창출했습니다: 공급망 이슈, 특히 저비용 해외 소싱 과의존 경쟁사로부터 일감 수주 기회. 우리의 생활, 업무, 학습 방식 변화로 인한 신규 시장 출현. 제조업체는 이러한 예상치
주문형 제조는 예측이 아닌 실제 수요를 기반으로 생산량을 계산하는 운영 모델입니다. 이 접근법은 제조 기술의 최근 발전을 활용하여 소량 맞춤 생산을 제품 팀과 엔지니어에게 비용 효율적인 옵션으로 만듭니다. 20세기 동안 전통적인 제조 접근법은 동일하거나 유사한 부품의 대량 생산을 가능하게 했습니다. 비용과 시간이 많이 드는 툴링 공정으로 인해 맞춤 부품과 단기 생산은 종종 지나치게 비쌌는데, 제조업체가 이익 마진을 유지하기 위해 자재와 툴링 필요량을 예상 수요 예측에 기반했기 때문입니다. 그러나 디지털 제조의 발전(특히 적층 제조