西门子金融:融资为机械制造业数字化之路提供原动力 西门子 金融 数字化 OEM 制造业
北京2019年8月27日 - 机械制造业的制造商们正面临着许多重大挑战,包括提高生产率和应对不断变化的消费需求。这些后果还会对为这些制造商供应机械的 OEM 带来影响。为了让客户保持竞争力,该行业要求其 OEM 生产出运行时间更短、灵活性更高、效率更高的系统。[1]在机床消费持续增长的中国更是如此。根据中国机床工具工业协会 (CMTBA)[2]的数据,中国是全球最大的机床消费国之一 (40%)。而且,随着最近中国机床消费量和进口量的双双飙升,使得其美国竞争对手可进口的机床量相对减少。[3]2017年,中国机床消费额增至298亿美元,表明其增加投资额同比增长7.5%。[4]预计对机床的需求将进一步增加。[5]西门子金融认为,融资可为机械制造业数字化之路提供原动力。
OEM 正在寻求数字化以促进降低生产成本,而日益加剧的国际贸易紧张关系可能会对征收关税的行业产生影响。[6]
工业4.0 -- 指新一代数字化技术 -- 为机械制造业带来明确、具体的效益。[7]引入了高度灵活和完全自动化的制造技术,以实现全新的生产经济,并通过互操作性将供应链与生产设施连接起来,使企业能够更快地将产品推向市场。连接生产机械可减少消耗。这能使得生产更加灵活、交换时间更短,能提供较大的能量和机械使用透明度,并提高整体设备的效率和其他关键性能指标。[8]
与工业4.0实施相关的自动化水平的提高意味着机械制造商将拥有更多的监控设备和技术。为了满足这些不断变化的需求,机械制造商正在确定关于他们产品的技术构成要素。工业4.0 -- 包括客户特定的合规标准 -- 对机械通信网络提出了越来越高的要求,如要求它们能够处理更多的数据类型和更大的数据量,同时保持监管机构为保证安全性和可靠性而要求的运行性能。数字化和传感器技术可实现远程控制、监控和直接调整。这些均可优化流程和按预期进行维护以最大限度地延长正常运行时间。[9]客户的首选网络标准也须是无缝连接的。
数字虚拟化必然会让开发和测试客户端机械配置变得更加简单、快速和经济。在虚拟环境中开发机械,测试各种选择和配置,并在最终确定物理特性和构造之前将结果上报给客户。同样地,软件模块也需在相同的环境中进行测试。[10]创建“数字化映射” -- 实机或真实系统的虚拟副本 -- 这样有助于确保优化机械设计、高效调试、短更换时间和稳定运行。[11]有消息说,这种数字化虚拟化方法可以减少高达80%的开发机械控制应用程序所需的工作。[12]
新一代数字化技术将以降低成本和增加收益为标准,这已成为全行业制造商们的普遍期望。[13]尽管不同行业和国家的生产力维度有所不同,但提高制造业生产力 -- 以更少的成本生产相同数量的产品的能力,或以相同的成本生产更多产品的能力 -- 对成本和利润有着明确和可计算的积极影响。这种影响可以通过使用由西门子金融服务公司 (SFS) 设计的一款金融模型“数字化效率红利”(DPB)[14] 来衡量,该模型对数字化工业4.0技术投资的潜在收益进行预测。[15]以中国机械制造业为例,据估计,向数字化技术转化可带来79-123亿美元的数字化效率红利 (DPB)。[16]
虽然机械制造业的制造商们可能已经知晓了数字化所带来的诸多效益,但资金障碍往往会延迟或阻碍其对数字化领域进行投资。获得一系列智能和适当的融资技术 -- 金融4.0 -- 对制造商们持续投资全新的第四代数字化技术和自动化设备的能力至关重要。金融4.0涵盖了从购置单一数字化设备到整个新工厂融资的一系列要求。如今已开发出的融资技术,让最终用户在实践中获得部分或全部数字化效率红利,以便在第一时间为可能会带来红利的数字化技术和设备提供资金。简而言之,这些融资方式力求使新一代技术的成本与数字化效率红利的收益率保持一致。从广义上说,这可以帮助最终用户能够获得支付数字化技术升级所需的成本,并可能实现更低成本。
机械制造业的 OEM 可以利用这些优势来拉动销售,将金融4.0集成到他们的整体产品中,并推动客户投资新技术。此类融资安排往往由对数字化技术如何运作有深刻理解的专业融资提供商提供。这些金融家能够与 OEM 展开合作,说明如何在实践中实施该技术以向机械制造业带来数字化效率红利和其他效益。由于融资安排可以是价值主张的一个嵌入式组成部分,因此 OEM 能够向客户引荐最新的设备和技术,同时向他们提供一种金融可持续发展的数字化投资方式。OEM 为自己的客户提供集成融资解决方案,有可能在保持竞争力的同时提高其产品质量。在其他情况下,为了给销售提供资金援助,技术提供商会将其客户推荐给一个或多个金融提供商。
将金融整合到其销售主张中,使 OEM 能够促进对最新设备和技术的投资,并帮助客户可持续地进行数字化投资。应考虑完整的解决方案,以确定最佳的融资方案,从而有效地在整个运营过程中践行设备数字化生产 -- 从设备到软件,再到生产线,再到整个企业。其间,这一系列的金融4.0技术就为机械制造业的制造商们带来了数字化效率红利。
[1] Ramona Schindler 和 Chris Pollack,“机床工业数字化效益”《控制工程》(2018年3月14日)
[2]AhlamRais,“中国机床消费量的增长”《现代制造国际版》(2018年3月3日)
[3] Steven Kline Jr.,“机床行业在全球范围内蓬勃发展”《现代机械工厂》(2018年5月1日)
[4]AhlamRais,“洞察全球机床市场”《现代制造》(2018年5月17日)
[5]牛津经济学,《全球机床展望》(2018年秋)
[6]Stephanie Neil,《原始设备制造商 (OEM) 期刊》(2018年8月21日)
[7]西门子金融服务公司,《数字化效率红利:机械制造》(2017年秋)
[8] Suzanne Gill,“工业4.0及所有……”《粮食加工》(2016年10月16日)
[9]自动化更新,《克服工业4.0中的机械制造挑战》(2017年5月22日)
[10]自动化更新,《克服工业4.0中的机械制造挑战》(2017年5月22日)
[11]西门子金融服务公司,杂志,《潜在的映射》(2017年10月4日)
[12]自动化更新,《克服工业4.0中的机械制造挑战》(2017年5月22日)
[13] Daniel Newman,“推动工业4.0发展的四大数字化转型趋势”《福布斯》(2018年6月12日)
[14]西门子金融服务公司,《数字化效率红利》(2017年4月)
[15]平均红利百分比范围适用于全国机械制造业的年总收入(官方收入数据源于官方认可的第三方)。
[16]从来自11个国家的国际制造商、国际管理咨询机构和学术专家的60多次访谈中得出的平均数字化效率红利数据(以总收入的百分比表示)。