整体设备效率软件市场 - 全球行业规模、份额、趋势、机会和预测，按产品（软件、服务）、部署模式（本地、云）、类型（SCADA、云 ERP、预测性维护、数据历史）、行业（汽车、医疗保健、电力）、地区、竞争预测和机会进行细分，2018 年至 2028 年

市场概览

2022 年全球整体设备效率软件市场价值为 658 亿美元，预测期内复合年增长率为 11.50%。整体设备效率 (OEE) 软件，也称为制造执行系统 (MES) 或生产绩效管理 (PPM) 软件，在各个行业中都经历了大幅增长。这些软件解决方案通过创建机械和设备的数字表示，有助于改变制造和工业流程。它们支持实时监控、控制、优化和预测性维护，从而提高运营效率和生产力。

传感器、物联网 (IoT) 设备和工业机械的激增导致数据激增。OEE 软件通过实时收集、分析和可视化这些数据来利用这些数据。这些丰富的信息使组织能够做出数据驱动的决策、实施预测性维护策略并优化生产流程。随着工业格局变得越来越相互联系，制造业、建筑业、农业和采矿业等行业对 OEE 软件的采用正在增加。

总之，全球整体设备效率 (OEE) 软件市场有望实现显着增长，这得益于对成本优化、效率提高、传感器数据集成、积极的行业情绪、特定行业的定制以及与数字化转型计划的协调的迫切需求。随着行业不断发展并拥抱数字时代，整体设备效率软件仍将是增强卓越运营和塑造制造业和工业流程未来的关键组成部分。

关键市场驱动因素

卓越运营和效率的必要性

优化生产效率：减少停机时间：OEE 软件提供对设备和生产流程的实时监控，帮助组织及时识别和解决瓶颈、故障和其他停机因素。通过最大限度地减少停机时间，公司可以提高运营效率并减少生产损失。OEE 软件使组织能够最大限度地利用其设备和资源。它提供了设备利用率的洞察，帮助公司就维护计划、生产调度和资产配置做出明智的决策。质量监控：OEE 软件通过跟踪缺陷和生产标准偏差，帮助组织监控其产品质量。通过在生产过程的早期识别质量问题，公司可以减少浪费、返工和废品。OEE 软件使组织能够分析生产数据以确定流程改进的机会。通过优化生产流程，组织可以生产出缺陷更少、浪费更少的更高质量的产品。OEE 软件提供了有价值的性能指标，使组织能够评估其设备和流程的运行效率。通过分析这些指标，公司可以确定需要改进的领域并实施变更以提高生产力和产量。OEE 软件提供对生产运营的实时可见性。这使组织能够立即进行调整以提高生产力，例如调整机器设置或重新分配资源。OEE 软件收集和分析与设备性能和生产过程相关的大量数据。这些数据可用于预测性维护、趋势分析和数据驱动的决策。OEE 软件通过为组织提供可操作的见解来促进持续改进的文化。这使团队能够做出基于数据的决策并实施变更以不断优化运营。OEE 软件可确保有效部署操作员和技术人员，从而帮助组织优化劳动力资源。这可以节省成本并提高运营效率。通过改进生产计划和减少停机时间，OEE 软件可帮助组织更有效地管理库存。这可以防止生产过剩和库存过剩，从而降低成本。OEE 软件通常包括跟踪和记录生产过程的功能，这对于监管要求严格的行业（例如制药和食品制造）至关重要。遵守这些法规对于卓越运营和保持良好声誉至关重要。利用 OEE 软件实现卓越运营的组织可以使自己在市场中脱颖而出。高效的运营可以缩短交货时间、提高产品质量和更具竞争力的价格，从而为公司带来显著优势。通过 OEE 软件提高运营效率也可以与可持续发展目标保持一致。通过减少浪费、能源消耗和资源使用，组织可以最大限度地减少对环境的影响，这在当今注重环保的商业环境中越来越重要。

总之，卓越运营和效率的必要性是全球 OEE 软件市场增长的关键驱动力。随着各行各业的组织寻求优化生产流程、降低成本、提高质量并获得竞争优势，OEE 软件成为实现这些目标的关键工具。它能够提供实时洞察、促进数据驱动的决策并支持持续改进工作，使其成为努力在运营中取得卓越成就的组织的一项必不可少的技术。

数字化转型和工业 4.0 计划：

全球整体设备效率 (OEE) 软件市场正在经历显着增长，这得益于各行各业的数字化转型和工业 4.0 计划。OEE 软件在帮助组织最大限度地提高运营效率和改进制造流程方面发挥着至关重要的作用。在这里，我们将深入探讨数字化转型和工业 4.0 如何推动 OEE 软件的采用并重塑工业格局。在工业 4.0 时代，机器和设备都配备了传感器并连接到互联网。OEE 软件利用物联网数据实时监控和分析机器性能。这允许进行主动维护，减少停机时间并提高整体设备效率。支持物联网的机器会生成大量数据。OEE 软件可帮助组织利用这些数据进行预测性维护、异常检测和性能优化。这种数据驱动的方法增强了决策能力和卓越运营。OEE 软件与机器人系统集成以优化其性能。通过监控和控制机器人流程，组织可以实现更高的吞吐量、减少错误并提高运营效率。与人类操作员一起工作的协作机器人需要精确的监控和控制。OEE 软件确保人类和机器人的有效协作，在保持安全性的同时最大限度地提高生产力。OEE 软件结合了先进的分析和机器学习算法来预测设备故障和生产瓶颈。这种主动方法使组织能够采取先发制人的行动，防止代价高昂的停机。实时仪表板提供关键绩效指标 (KPI) 的清晰可视化。操作员和经理可以监控生产流程并在车间或远程做出明智的决策，从而有助于对不断变化的条件做出敏捷响应。OEE 软件可以创建制造设备的数字孪生。这些数字副本镜像物理资产并模拟其行为。通过分析数字孪生，组织可以优化设备设置和流程以实现最高效率。数字孪生支持假设情景和模拟。制造商可以测试各种生产场景，以确定最高效和最具成本效益的配置，从而实现卓越运营。OEE 软件越来越多地集成到更广泛的供应链管理系统中。这种集成提供了从原材料供应商到成品交付的端到端可视性，从而实现了高效的资源分配和订单履行。OEE 软件的实时数据可帮助组织根据不断变化的需求模式调整生产计划。这种需求驱动的方法可以减少过剩库存并提高生产效率。OEE 软件通常具有模块化和可扩展的架构。组织可以定制软件以满足其特定需求，并随着数字化转型工作的发展扩展其功能。许多 OEE 软件解决方案都以基于云的服务形式提供，可轻松实现扩展和远程访问。这符合采用云技术实现灵活性和可访问性的数字化转型趋势。在制药和食品制造等受监管行业中，OEE 软件可帮助组织遵守严格的质量和合规标准。它确保生产流程符合监管要求并保存详细记录。OEE 软件可生成全面的审计跟踪，记录生产过程中发生的变化和采取的措施。这种可审计性对于法规遵从性和质量控制至关重要。

总之，在数字化转型和工业 4.0 计划的推动下，全球 OEE 软件市场正在经历强劲增长。随着组织寻求利用物联网、自动化、实时分析和供应链集成的力量，OEE 软件成为实现卓越运营的重要工具。通过提供实时洞察、预测能力和可扩展性，OEE 软件使组织能够优化其制造流程并适应快速发展的工业格局。

关注质量和生产力提升：

质量和生产力是组织旨在提供高质量产品同时最大化产量的关键驱动因素。OEE 软件通过使组织能够持续监控和提高其运营的质量和生产力，在实现这些目标方面发挥着重要作用。以下是对质量和生产力提升的关注如何推动 OEE 软件的采用：OEE 软件提供有关产品质量和缺陷的实时洞察。通过监控输出质量并及时发现质量问题，组织可以实施纠正措施并确保只有高质量的产品才能送到客户手中。OEE 软件跟踪设备和机械的性能，突出显示性能低于最佳水平的区域。这些信息使组织能够微调设备设置，提高机器可靠性并提高整体生产力。与质量相关的问题通常会导致废品和返工，这可能会花费大量成本和时间。OEE 软件通过识别问题的根本原因并实施预防措施，帮助组织最大限度地减少这些问题。OEE 软件提供对生产工作流程的可见性，帮助组织识别可能阻碍生产力的瓶颈和低效率。通过优化工作流程和资源分配，组织可以提高整体生产力。OEE 软件通过提供性能指标和历史数据进行分析，培养了持续改进的文化。这鼓励组织设定绩效目标，跟踪进度并随着时间的推移逐步改进。

总之，全球整体设备效率 (OEE) 软件市场受到卓越运营和效率的要求、与数字化转型和工业 4.0 计划的一致性以及对质量和生产力提高的关注的驱动。随着各行各业的组织认识到 OEE 软件在实现这些目标方面的价值，市场有望继续增长和创新，而 OEE 软件在塑造制造业和工业流程的未来方面发挥着关键作用。

主要市场挑战

集成复杂性和遗留系统：

集成复杂性和遗留系统给全球整体设备效率 (OEE) 软件市场带来了重大挑战。随着各行各业越来越认识到 OEE 软件在提高运营效率和生产力方面的好处，他们也遇到了将这些解决方案无缝集成到现有技术生态系统中的障碍。一个主要挑战是将 OEE 软件与各种工业机械和设备集成的复杂性。制造商通常会混合使用新旧机器，每台机器都有不同的通信协议和数据格式。这种异质性会使集成过程复杂化，需要开发自定义接口或中间件来弥合 OEE 软件和遗留系统之间的差距。此外，确保从这些机器收集的数据准确且实时同步是一项复杂的工作，因为它必须解决兼容性问题和潜在的数据不一致问题。遗留系统深深植根于许多工业运营中，这带来了另一个艰巨的挑战。这些系统可能缺乏与现代 OEE 软件无缝集成所需的必要连接和数据共享功能。组织可能面临两难境地：要么投资昂贵的遗留系统升级，要么采用变通方法来适应新软件。这两种选择都可能产生额外的费用，并可能中断正在进行的运营。此外，遗留系统通常存在安全漏洞，在与 OEE 系统等外部软件解决方案集成时，这些漏洞可能会加剧。这带来了网络安全风险，需要谨慎管理，以保护关键运营数据并防止潜在的漏洞。互操作性挑战还可以扩展到机器之外，涵盖组织内不同部门或职能部门使用的软件系统。 OEE 软件通常与其他各种软件应用程序交互，例如企业资源规划 (ERP)、制造执行系统 (MES) 和维护管理系统 (MMS)。确保这些系统和谐地协同工作是一项复杂的任务，需要周密的规划和协调。除了技术复杂性之外，将 OEE 软件集成到现有工作流程中还存在组织和文化挑战。习惯于既定流程的员工对变革的抵制可能会阻碍成功实施。充分的培训和变革管理策略对于克服这种阻力并确保有效采用和利用软件至关重要。此外，集成 OEE 软件的成本（包括软件许可证、硬件升级、咨询费和持续维护费用）可能相当高。尽管 OEE 解决方案具有潜在的优势，但这种财务投资可能会阻止一些组织（尤其是预算有限的小型组织）采用 OEE 解决方案。为了应对这些挑战，组织必须仔细评估其现有基础设施，确定集成点，并制定兼顾技术和组织方面的综合集成策略。投资于熟练的 IT 人员或第三方集成专家也可以简化集成过程并减少复杂性。总之，集成复杂性和遗留系统是全球整体设备效率软件市场面临的重大障碍。克服这些挑战需要采取一种涵盖技术解决方案、网络安全措施、组织准备和财务规划的整体方法。随着各行各业继续将卓越运营和效率放在首位，找到将 OEE 软件与现有系统集成的有效方法对于充分发挥这些解决方案的潜力至关重要。

数据质量和准确性

数据质量和准确性是全球整体设备效率 (OEE) 软件市场面临的最大挑战。OEE 软件严重依赖精确可靠的数据来监控、分析和改进制造流程。数据的准确性和质量直接影响 OEE 软件在优化运营效率和生产力方面的有效性。主要挑战之一是确保从传感器、机器和生产线等各种来源收集的数据准确一致。不准确的数据会导致对设备性能和流程效率的错误评估，从而可能导致错误的决策。例如，不准确的机器正常运行时间或停机时间测量可能导致对 OEE 指标的错误计算，从而误导改进生产的努力。数据质量问题可能来自多种来源，包括传感器故障、校准错误和人为输入错误。解决这些问题需要持续监控和维护数据源，以识别和纠正异常。定期校准和维护传感器对于确保 OEE 软件收集的数据的准确性至关重要。此外，数据准确性取决于设备和 OEE 软件系统之间的通信通道是否正常运行。数据传输过程中的中断、延迟或数据丢失可能会影响实时监控和报告的准确性。确保强大而可靠的通信基础设施对于最大限度地降低此类风险至关重要。数据一致性是数据质量的另一个关键方面。不同设备或生产线之间不一致的数据格式、测量单位或命名约定可能会导致数据汇总和分析困难。OEE 软件通常需要规范化和标准化数据，以确保有意义的比较和趋势分析。许多工业环境中普遍存在的旧设备和机械可能会加剧数据质量挑战。旧机器可能缺乏现代设备的传感器和连接功能，这使得收集准确和实时的数据变得更具挑战性。在这种情况下，可能需要为旧机器加装传感器和数据接口，但这也可能导致兼容性问题。此外，人为因素在数据质量中也起着重要作用。负责数据输入或数据更正的操作员和技术人员应接受充分的培训，以确保数据输入准确一致。如果没有适当的培训和监督，人为错误可能会在整个系统中传播，从而损害数据质量。数据准确性也与传感器和测量设备的校准和维护密切相关。随着时间的推移，传感器漂移、磨损和环境条件会影响其准确性。定期维护和校准对于保持传感器和测量设备处于最佳工作状态至关重要。此外，数据准确性对于确保 OEE 软件为决策和持续改进计划提供有价值的见解至关重要。组织依靠 OEE 指标和报告来确定提高设备性能和优化生产流程的机会。不准确的数据可能导致误导性的努力和不理想的结果。解决数据质量和准确性挑战需要采取多管齐下的方法。这包括投资可靠的传感器和数据采集系统、实施强大的数据验证和纠正机制、建立明确的数据治理政策以及为参与数据收集和输入的人员提供全面的培训。还应制定定期审核和质量控制流程，以持续监控和提高数据准确性。总之，数据质量和准确性是全球 OEE 软件市场面临的关键挑战。对于寻求利用 OEE 软件优化制造流程和实现卓越运营的组织来说，克服这些挑战至关重要。通过优先考虑数据质量保证和实施主动措施，组织可以充分发挥 OEE 软件在提高生产力和效率方面的潜力……

主要市场趋势

与工业 4.0 和物联网技术的集成

OEE 软件与工业 4.0 和物联网 (IoT) 技术的集成是一个正在重塑 OEE 软件市场的突出趋势。工业 4.0 代表着第四次工业革命，其特点是数字技术、数据分析和自动化的融合。OEE 软件处于这一转型的最前沿，是寻求利用工业 4.0 力量的组织的关键工具。OEE 软件越来越多地被设计为与车间部署的支持物联网的传感器和设备无缝连接。这些传感器收集有关设备性能、温度、振动、能耗等的实时数据。然后，软件处理和分析这些数据，以提供可操作的见解，从而提高运营效率和整体设备效率。这种集成的一个关键优势是预测性维护。通过实时监控机械状况，OEE 软件可以预测设备何时可能发生故障或需要维护。这使组织能够主动安排维护，减少停机时间，最大限度地减少计划外故障，并延长机械的使用寿命。此外，与工业 4.0 技术的集成增强了整个生产过程的可见性。OEE 软件可以跟踪材料的流动，监控库存水平，并实时优化生产计划。这种透明度和控制水平使组织能够快速响应不断变化的市场需求，并做出数据驱动的决策以持续改进。这一趋势的另一个方面是数字孪生的使用。OEE 软件可以创建制造设备和流程的数字副本，为测试和优化生产场景提供虚拟环境。这些数字孪生支持假设分析，帮助组织微调其运营以实现最高效率和生产力。总之，OEE 软件与工业 4.0 和物联网技术的集成是一种变革趋势，它使组织能够实现更高水平的卓越运营、降低成本并在日益数字化的制造环境中保持竞争力。

基于云的 OEE 软件解决方案：

随着组织寻求更灵活和可扩展的选项来监控和提高运营效率，基于云的 OEE 软件解决方案的采用正在获得发展势头。与传统的本地解决方案相比，基于云的 OEE 软件具有多项优势。首先，基于云的 OEE 软件无需大量硬件投资和维护。组织可以通过 Web 浏览器访问软件，从而降低购买和维护物理服务器和基础设施的成本。这使得各种规模的企业（包括 IT 资源有限的中小型企业 (SME)）都可以更轻松地使用 OEE 软件。可扩展性是基于云的解决方案的另一个重要优势。组织可以轻松扩展其 OEE 软件的使用范围以适应增长，或在需求减少期间缩减规模。这种灵活性允许进行具有成本效益的调整以满足运营需求。基于云的 OEE 软件还允许从任何有互联网连接的地方实时访问数据。这在当今的环境中尤其有价值，因为远程工作和远程监控已变得必不可少。管理人员和操作员可以通过移动设备或计算机访问性能数据、仪表板和报告，无论他们身在何处，都可以及时做出决策和协作。此外，基于云的 OEE 软件提供商通常会提供定期更新和维护，确保组织始终能够访问最新功能和安全增强功能。这减轻了组织管理软件更新和补丁的负担，增强了解决方案的整体可靠性和安全性。总体而言，采用基于云的 OEE 软件解决方案符合组织迁移到云技术的更广泛趋势，因为云技术具有灵活性、可扩展性、可访问性和易于管理性。

细分洞察

软件细分市场将在 2022 年占据最大的市场份额

由于越来越多的因素，例如自动化的实施、高级分析功能、与其他软件系统的集成、可扩展性和灵活性以及对提高生产力和效率的日益关注，软件细分市场将在 2022 年占据最大的市场份额。这些软件解决方案在监控和优化提供实时数据、性能指标和分析仪表板的设备性能自动化流程方面发挥着至关重要的作用。分析和优化设备性能以及与其他业务系统的兼容性的能力，使得 OEE 在寻求软件改进运营效率和市场竞争力的行业中备受追捧。

区域洞察

在亚太地区，工业自动化的采用速度很快。公司采用机器人、物联网和人工智能 (AI) 等先进技术来提高产量。这些技术使企业能够实现生产自动化、提高效率和优化设备使用。OEE 软件通过提供实时监控、性能分析和预测性维护来最大限度地提高设备性能，从而在这一自动化旅程中扮演着关键角色。驱动的最重要因素。亚太地区设备性能软件市场的整体增长重点是增加制造商对工业自动化和智能生产的投入。

最新发展

• 2021 年 12 月：GE GridSolutions 与日本领先的全球 IT 公司富士通签署了一项协议。此次合作将把 GE 在网络资源性能管理方面的 OEM 专业知识与富士通的系统管理、开发和运营服务结合起来，以全力支持 TandD 公用事业公司开发和管理数字化项目。  
• 2021 年 4 月：西门子数字工业软件与日本全球信息和通信技术设备和服务公司富士通合作。此次合作的目的是提高我们客户的竞争力，加强和改善制造业的数字化转型。

主要市场参与者

• 罗克韦尔自动化公司
• 罗克韦尔自动化公司
• 施耐德电气公司
• ABB 集团
• 艾默生电气公司
• 通用电气公司
• 霍尼韦尔国际公司
• Infor 公司（科氏工业集团）
• Sisense, Inc.
• Evocon OÜ