北京2019年8月27日 /美通社/ -- 機械制造業的制造商們正面臨著許多重大挑戰，包括提高生產率和應對不斷變化的消費需求。這些后果還會對為這些制造商供應機械的 OEM 帶來影響。為了讓客戶保持競爭力，該行業要求其 OEM 生產出運行時間更短、靈活性更高、效率更高的系統。[1]在機床消費持續增長的中國更是如此。根據中國機床工具工業協會 (CMTBA)[2]的數據，中國是全球最大的機床消費國之一 (40%)。而且，隨著最近中國機床消費量和進口量的雙雙飆升，使得其美國競爭對手可進口的機床量相對減少。[3]2017年，中國機床消費額增至298億美元，表明其增加投資額同比增長7.5%。[4]預計對機床的需求將進一步增加。[5]西門子金融認為，融資可為機械制造業數字化之路提供原動力。
OEM 正在尋求數字化以促進降低生產成本，而日益加劇的國際貿易緊張關系可能會對征收關稅的行業產生影響。[6]
工業4.0 -- 指新一代數字化技術 -- 為機械制造業帶來明確、具體的效益。[7]引入了高度靈活和完全自動化的制造技術，以實現全新的生產經濟，并通過互操作性將供應鏈與生產設施連接起來，使企業能夠更快地將產品推向市場。連接生產機械可減少消耗。這能使得生產更加靈活、交換時間更短，能提供較大的能量和機械使用透明度，并提高整體設備的效率和其他關鍵性能指標。[8]
與工業4.0實施相關的自動化水平的提高意味著機械制造商將擁有更多的監控設備和技術。為了滿足這些不斷變化的需求，機械制造商正在確定關于他們產品的技術構成要素。工業4.0 -- 包括客戶特定的合規標準 -- 對機械通信網絡提出了越來越高的要求，如要求它們能夠處理更多的數據類型和更大的數據量，同時保持監管機構為保證安全性和可靠性而要求的運行性能。數字化和傳感器技術可實現遠程控制、監控和直接調整。這些均可優化流程和按預期進行維護以最大限度地延長正常運行時間。[9]客戶的首選網絡標準也須是無縫連接的。
數字虛擬化必然會讓開發和測試客戶端機械配置變得更加簡單、快速和經濟。在虛擬環境中開發機械，測試各種選擇和配置，并在最終確定物理特性和構造之前將結果上報給客戶。同樣地，軟件模塊也需在相同的環境中進行測試。[10]創建“數字化映射” -- 實機或真實系統的虛擬副本 -- 這樣有助于確保優化機械設計、高效調試、短更換時間和穩定運行。[11]有消息說，這種數字化虛擬化方法可以減少高達80%的開發機械控制應用程序所需的工作。[12]
新一代數字化技術將以降低成本和增加收益為標準，這已成為全行業制造商們的普遍期望。[13]盡管不同行業和國家的生產力維度有所不同，但提高制造業生產力 -- 以更少的成本生產相同數量的產品的能力，或以相同的成本生產更多產品的能力 -- 對成本和利潤有著明確和可計算的積極影響。這種影響可以通過使用由西門子金融服務公司 (SFS) 設計的一款金融模型“數字化效率紅利”(DPB)[14] 來衡量，該模型對數字化工業4.0技術投資的潛在收益進行預測。[15]以中國機械制造業為例，據估計，向數字化技術轉化可帶來79-123億美元的數字化效率紅利 (DPB)。[16]
雖然機械制造業的制造商們可能已經知曉了數字化所帶來的諸多效益，但資金障礙往往會延遲或阻礙其對數字化領域進行投資。獲得一系列智能和適當的融資技術 -- 金融4.0 -- 對制造商們持續投資全新的第四代數字化技術和自動化設備的能力至關重要。金融4.0涵蓋了從購置單一數字化設備到整個新工廠融資的一系列要求。如今已開發出的融資技術，讓最終用戶在實踐中獲得部分或全部數字化效率紅利，以便在第一時間為可能會帶來紅利的數字化技術和設備提供資金。簡而言之，這些融資方式力求使新一代技術的成本與數字化效率紅利的收益率保持一致。從廣義上說，這可以幫助最終用戶能夠獲得支付數字化技術升級所需的成本，并可能實現更低成本。
機械制造業的 OEM 可以利用這些優勢來拉動銷售，將金融4.0集成到他們的整體產品中，并推動客戶投資新技術。此類融資安排往往由對數字化技術如何運作有深刻理解的專業融資提供商提供。這些金融家能夠與 OEM 展開合作，說明如何在實踐中實施該技術以向機械制造業帶來數字化效率紅利和其他效益。由于融資安排可以是價值主張的一個嵌入式組成部分，因此 OEM 能夠向客戶引薦最新的設備和技術，同時向他們提供一種金融可持續發展的數字化投資方式。OEM 為自己的客戶提供集成融資解決方案，有可能在保持競爭力的同時提高其產品質量。在其他情況下，為了給銷售提供資金援助，技術提供商會將其客戶推薦給一個或多個金融提供商。
將金融整合到其銷售主張中，使 OEM 能夠促進對最新設備和技術的投資，并幫助客戶可持續地進行數字化投資。應考慮完整的解決方案，以確定最佳的融資方案，從而有效地在整個運營過程中踐行設備數字化生產 -- 從設備到軟件，再到生產線，再到整個企業。其間，這一系列的金融4.0技術就為機械制造業的制造商們帶來了數字化效率紅利。
[1] Ramona Schindler 和 Chris Pollack，“機床工業數字化效益”《控制工程》（2018年3月14日） |
[2]AhlamRais，“中國機床消費量的增長”《現代制造國際版》（2018年3月3日） |
[3] Steven Kline Jr.，“機床行業在全球范圍內蓬勃發展”《現代機械工廠》（2018年5月1日） |
[4]AhlamRais，“洞察全球機床市場”《現代制造》（2018年5月17日） |
[5]牛津經濟學，《全球機床展望》（2018年秋） |
[6]Stephanie Neil，《原始設備制造商 (OEM) 期刊》（2018年8月21日） |
[7]西門子金融服務公司，《數字化效率紅利：機械制造》（2017年秋） |
[8] Suzanne Gill，“工業4.0及所有……”《糧食加工》（2016年10月16日） |
[9]自動化更新，《克服工業4.0中的機械制造挑戰》（2017年5月22日） |
[10]自動化更新，《克服工業4.0中的機械制造挑戰》（2017年5月22日） |
[11]西門子金融服務公司，雜志，《潛在的映射》（2017年10月4日） |
[12]自動化更新，《克服工業4.0中的機械制造挑戰》（2017年5月22日） |
[13] Daniel Newman，“推動工業4.0發展的四大數字化轉型趨勢”《福布斯》（2018年6月12日） |
[14]西門子金融服務公司，《數字化效率紅利》（2017年4月） |
[15]平均紅利百分比范圍適用于全國機械制造業的年總收入（官方收入數據源于官方認可的第三方）。 |
[16]從來自11個國家的國際制造商、國際管理咨詢機構和學術專家的60多次訪談中得出的平均數字化效率紅利數據（以總收入的百分比表示）。 |
