工作機械市場 – 世界の産業規模、シェア、トレンド、機会、予測、工作機械の種類別（旋盤、フライス盤、掘削機、研削盤、放電加工機（EDM）、成形機（プレスブレーキ、せん断機など）、その他（レーザー切断機、ウォータージェット切断機など）、工具材質別（高速度鋼（HSS）工具、超硬工具、セラミック工具、ダイヤモンド工具）、エンドユーザー別（ジョブショップ、製造企業、修理・メンテナンス工場、自動車工場、航空宇宙・防衛、電子・電気、その他）、地域別、競合状況別2018～2028年

市場概要

世界の工作機械市場は2022年に60億3000万米ドルと評価され、2028年までの予測期間中に6.15％のCAGRで堅調な成長が見込まれています。

大手メーカーは、主要な工作機械ベンダーと提携して、資産管理機能をデジタル変革しています。ソリューションは、部門間のコラボレーションを改善し、モバイルアクセスを通じて状況認識を提供し、規制コンプライアンス管理を容易にします。ベンダーは、IoT、クラウド、サイバーセキュリティなどの分野でのイノベーションを通じてソリューションを進化させ続けています。これにより、多様な製造機器のニーズに対応する、安全でスケーラブルで相互運用可能なソリューションが保証されます。継続的な研究開発とデータ駆動型戦略の受け入れの増加は、工作機械ソリューションが不確実性の下での運用と意思決定の最適化においてますます重要な役割を果たすことを示しています。パートナーシップと新たな標準への準拠により、この市場の高い成長の勢いが維持されると予想されます。組織が機器のパフォーマンスとリスクを積極的に管理することのビジネス価値を認識しているため、工作機械の長期的な見通しは依然として明るいままです。

主要な市場推進要因

生産性と運用効率の向上に重点を置く

今日の競争の激しい製造業界では、生産性と効率を最大化することがビジネスの成功に不可欠です。工作機械は、生産プロセスの最適化を可能にすることで重要な役割を果たします。従来の手動監視とリアクティブ保守の方法では、複雑性と出力目標の増大に対応できません。

工作機械ソリューションは、機器のパフォーマンス指標をリアルタイムで可視化することで、この問題に対処します。高度な分析により、分散資産全体のボトルネック、ダウンタイムの原因、容量の問題が明らかになります。センサー フュージョンを使用した予測保守モデルは、自動状態監視を通じて予期しない故障を回避します。コンピューター ビジョン対応ツールは、品質を自律的に評価し、欠陥とやり直しを最小限に抑えます。

実用的なインテリジェンスを活用することで、メーカーは計画されたダウンタイム中に積極的に保守をスケジュールできます。リモート診断と修理により、中断を最小限に抑えることができます。自動化されたワークフローにより、規制と安全へのコンプライアンスが確保され、稼働時間が維持されます。シミュレーションとデジタル ツイン機能により、実装前にプロセスの改善を仮想的にテストできます。

その結果、メーカーは、最適化された切り替え、平均修理時間の短縮、資産利用率の向上、初回合格率と総合設備効率の向上といったメリットを得ることができます。自動車などの資本集約型産業では、わずかな効率向上でも大幅なコスト削減につながります。

出力圧力が高まる中、持続可能な方法で生産性を最大化するには、データ駆動型ツールが不可欠になっています。大規模な運用を合理化する能力により、市場の需要が大幅に高まります。

インダストリー 4.0 テクノロジーの採用

インダストリー 4.0 は、IoT、AI、クラウド、拡張現実、積層造形、ロボティクスなどの高度なテクノロジーで製造業を変革しました。その中核にあるのは、シームレスに接続されたツール、マシン、システムから大量のリアルタイム データを生成するニーズです。

工作機械ソリューションは、これらのテクノロジーを活用して拡張インテリジェンスを提供します。統合センサーは、予知保全と品質保証モデルのための資産の 360 度デジタル ビューを提供します。クラウド プラットフォームは、スケーラブルなデータ処理とモデル ホスティングを提供します。IIoT プロトコルは、異種システム間の相互運用性を保証します。

拡張現実アプリケーションは、マニュアル、作業指示書、修理を通じてオペレーターと技術者をガイドします。付加製造は、ダウンタイムを最小限に抑えるためにオンデマンドでスペア パーツを製造します。協働ロボットは、作業者の生産性と安全性を高めます。

テクノロジが収束するにつれて、その潜在能力を最大限に引き出すには、集中型プラットフォームを使用する必要があります。工作機械は、データに基づく洞察と意思決定を通じてインダストリー 4.0 への投資から価値を引き出すバックボーンとして浮上しています。

競争が激化する中、メーカーは変革的なテクノロジを採用することに熱心です。これにより、工作機械は、スマートで自律的かつ持続可能な生産という業界の約束を実現するうえで強力な位置を占めることになります。インダストリー 4.0 の ROI を最大化する能力が、需要の重要な推進力となるでしょう。

進化する標準への準拠の確保

製造規制は、製品の品質、環境への影響、エネルギー使用量、職場の安全性などに関する標準により、世界的に厳格化しています。準拠しないと、主要経済国で高額な罰金、リコール、または禁止処分を受ける可能性があります。

工作機械ソリューションは、生産プロセス、資産、作業員の規制パラメータをリアルタイムで継続的に監視することで、この問題に対処します。自動化されたワークフローにより、すべての標準、認証、ベスト プラクティスが細心の注意を払って遵守され、コンプライアンスが維持されます。

高度な分析により微妙なパターンが明らかになり、潜在的な不適合を積極的に特定できます。シミュレーションおよびシナリオ テスト機能により、展開前に新しいプロセスの準拠を仮想的に検証できます。自動化された記録保持と監査証跡により、規制当局や顧客への遵守の実証が簡素化されます。

カーボン フットプリントの削減、循環型経済の実践、紛争鉱物の報告などに関する新しい要件により標準が急速に進化するにつれて、一元的なコンプライアンス管理の必要性が高まります。工作機械は、この複雑さを大規模に簡素化する理想的なプラットフォームとして浮上しています。

主要な市場の課題

インダストリー 4.0 導入に向けた労働力の再教育

高度な工作機械が広く導入されるため、工場の作業員や技術者には新しいスキルセットが求められます。手動の機器操作とトラブルシューティングに重点を置いた従来のスキルセットは、AI、ビッグ データ、クラウド、サイバー セキュリティ、ロボット工学などの分野を含むように移行する必要があります。

ただし、大規模な既存労働力の再教育には課題があります。年齢、学歴、変化の速度により、すべての労働者が新しいテクノロジーを受け入れる意思や能力を持っているとは限りません。再トレーニング プログラムには、多くの小規模メーカーが負担できない多額の投資と運用の中断が必要です。

トレーニングが提供される場合でも、新しい知識を実際のアプリケーションに移行するには時間がかかります。ガイダンスがなければ、作業員はデータ駆動型の洞察を文脈化したり、拡張現実/仮想現実ツールを自信を持って活用したりするのに苦労する可能性があります。

工作機械ベンダーは、教育機関と緊密に連携して、インダストリー 4.0 の役割の標準カリキュラムを開発する必要があります。認定プログラムは、習熟度を検証できます。顧客はまた、実践的なプロジェクトとメンタリングを通じて、継続的な学習の文化を育む必要があります。

スキル ギャップを積極的に埋めない限り、メーカーは工作機械への投資の可能性を十分に実現できません。時代遅れのスキルは、採用、生産性の向上、長期的な競争力を損なう可能性があります。スキルの再習得は、依然として大きな組織的課題です。

レガシー インフラストラクチャの統合

ほとんどのメーカーは、複数の時代のレガシー マシン、プログラマブル ロジック コントローラー (PLC)、SCADA システムを含む異機種インフラストラクチャ環境を運用しています。ツールを既存のシステムにシームレスに統合するには、かなりの労力が必要です。

レガシー マシンには、状態監視用の統合センサーがないことがよくあります。それらを改造するには、追加コストと生産の中断を伴います。プロトコルとインターフェイスは、PLC、ヒストリアン、その他の制御システム間でも異なります。構造的およびセマンティックな不一致のため、サイロ間のデータ統合は困難です。

セキュリティの脆弱性は、統合中にネットワーク ギャップから発生することもあります。規制への準拠を再検証する必要があります。互換性とパフォーマンスのテストは、生産ワークフローに影響します。

レガシー資産を慎重にアップグレードまたは段階的に廃止しない限り、工作機械は資本集約型産業に約束された価値を提供できない可能性があります。IIoT プロトコルとエッジ コンピューティングによる標準化は役立ちますが、完全な統合には長い道のりが残ります。これは、近代化予算が限られている小規模メーカーにとって抑止力となります。

ベンダーは、顧客がこれらのインフラストラクチャの課題をスムーズに克服できるように、最適化されたソリューション、コンサルティング サービス、および資金調達オプションを提供する必要があります。そうでなければ、レガシー問題が市場の成長の可能性を制限し続けることになります。

主要な市場動向

成果ベースの価格設定モデルの台頭

従来、工作機械ソリューションは、高額な初期ライセンス料と、カスタマイズ、トレーニング、実装、継続的なサポートのための追加コストを伴って製造業者に販売されていました。この価格設定モデルは、オンプレミスの展開を管理する専任の IT チームを持つ大企業には柔軟性を提供しましたが、IT 予算とリソースが限られている多くの中小規模の製造業者にとってはアクセスが制限されていました。

しかし、工作機械市場の競争が激化するにつれて、ベンダーは、少量の柔軟な生産環境を含む、より幅広い顧客ベースにソリューションを提供する必要性を認識しています。ベンダーは、顧客が実現する具体的なビジネス成果に合わせた従量制または成果ベースの価格設定モデルを採用する傾向が高まっています。顧客は、高額な一回限りの料金を支払うのではなく、生産量の増加、エネルギー消費量の削減、製品品質率の向上、機器の稼働率の向上、故障の減少、工作機械ソリューションの助けを借りて達成されたその他の利益などの測定可能な指標に基づいて支払います。

この成果報酬モデルは、顧客の初期費用と財務リスクを軽減します。また、小規模メーカーが高度なツールを採用するのを妨げていた障壁を取り除きます。同時に、成果ベースの価格設定により、ベンダーは、ソリューションが各顧客展開の固有のプロセス、ワークフロー、インフラストラクチャに合わせて最適化されるようにすることができます。これにより、ソリューションの実装と使用全体を通じて、ベンダーと顧客の間で参加型エンゲージメントが促進されます。時間の経過とともに、実際の展開からより多くの運用および生産性の結果データが収集されるにつれて、実証されたパフォーマンスレベルに基づいて価格を自動的に調整できます。

この双方にメリットのある使用量ベースの商用モデルは、インダストリー 4.0 の機能をより多くの中小規模セグメントの企業が経済的に利用できるようにすることで、工作機械市場全体の成長を加速すると予想されます。また、ベンダーには、1 回限りのライセンス料金と比較して、より信頼性の高い継続的な収益源が提供されます。そのため、成果ベースの価格設定は、工作機械業界で人気のある新しい価格設定パラダイムとして浮上しています。

AI 対応の予知保全の台頭

工作機械ソリューションの成長を牽引する重要な機能は、人工知能と機械学習アルゴリズムを活用した予知保全です。これらのアルゴリズムには、さまざまな条件下で長期間にわたって機器群から収集された時系列のセンサー測定値、プロセス パラメーター、機械ログ、ダウンタイム記録、およびその他の運用データを含む膨大なデータセットが必要です。この豊富な過去の内訳とパフォーマンス データにより、アルゴリズムは、人間が見逃す可能性のある微妙なパターンと相関関係を特定し、潜在的な問題が生産ワークフローに影響を与える前に正確に予測することができます。

ただし、ほとんどの小規模製造業者にとって、管理下にある個々の機械からこのような大規模な故障データセットと故障までのデータセットを収集することは現実的ではありません。ここで、さまざまな接続された産業資産からの集約された匿名データでトレーニングされたクラウド ホストの機械学習モデルが役立ちます。ベンダーは、世界中の何千もの顧客からの機器の使用パターンを含む共有データセットを活用して、AI/ML モデルの予測精度を継続的に向上させています。さまざまな業界や地域のさまざまな機械から集めたデータでトレーニングされたモデルは、単一顧客のモデルでは見逃してしまう可能性のある機器劣化の微妙な兆候を検出できます。

高度な工作機械ソリューションでは、これらのクラウドトレーニングモデルを使用して、高頻度の多次元センサーストリーム、プロセスパラメーター、機械ログ、その他の運用データを分析しています。コンポーネントの障害、プロセスの逸脱、または機械の故障が差し迫っていることを示す異常を、数日または数週間前に検出できます。このような長期予測により、保守担当者は生産スケジュールを中断することなく、ジャストインタイムの修理を計画できます。拡張現実および仮想現実ツールは、リモートトラブルシューティングと現場技術者のガイダンスをさらに支援します。無線による更新も、現場での機械のパフォーマンスを継続的に最適化するのに役立ちます。時間の経過とともに AI モデルがより多くのデータで成熟するにつれて、自動化されたプロセス修正、状態ベースのメンテナンスルーチン、および自律的なリモート問題解決を通じて、機器の効率、歩留まり、稼働時間が向上します。したがって、クラウドベースの AI を活用した予知保全は、工作機械業界の主要な推進力となっています。

オープン エコシステムとアプリ リテーラーによるカスタマイズ

標準化された工作機械ソリューションは、製造ワークフローのデジタル化の優れた出発点となりますが、各顧客の特殊な生産環境、レガシー インフラストラクチャ、戦略目標のすべてに固有の変化するニーズに対応できるベンダーは 1 社もありません。ポイント ソリューションには、カスタマイズされた統合と拡張に必要な柔軟性が欠けていることがよくあります。同時に、完全にカスタマイズされたシステムをゼロから構築するにはコストがかかるため、多くのメーカーは投資から最大限の価値を引き出すことができません。

これらの課題を克服するために、工作機械ベンダーは現在、オープン エコシステムとパートナー ネットワークを採用しています。これらのベンダーは、メーカーに、ベース プラットフォームとシームレスに動作することが検証された、専門的でありながら相互運用可能なアドオン ソリューションのコレクションが増えているアプリ リテーラーとマーケットプレイスへのアクセスを提供します。顧客は、さまざまな独立プロバイダーから最高のコンポーネントを自由に選択して、特定の要件に合わせた構成を組み立てることができます。モジュラー製品アーキテクチャにより、中断を伴うアップグレードを行わずに、これらの補完的なツールとデータ ソースの統合も簡素化されます。

標準化された API と開発キットにより、顧客はインターフェイスをカスタマイズしたり、工作機械のデータを活用して独自のアプリケーションを構築したり、複雑な特注要件に合わせてシステム インテグレーターに依頼したりできるようになります。相互運用性標準に基づくオープンなアプローチが独自のロックインに取って代わり、工作機械がさまざまな最高クラスのソリューションの統合バックボーンとして機能できるようになりました。

オープンでカスタマイズ可能なアーキテクチャへの移行により、採用率が加速すると予想されます。これにより、メーカーはモジュール コアを中心に展開を最適化する前例のない柔軟性を獲得し、製造ニーズと戦略が時間の経過とともに進化するにつれて、専門的なソリューションを追加できます。ベンダーは、パートナーのエコシステムの拡大によるメリットも享受し、製品の全体的な価値を高めることができます。オープン性は、工作機械の状況を形作る決定的なトレンドとなるでしょう。

セグメント別インサイト

工作機械の種類に関するインサイト

2022 年には、旋盤が世界の工作機械市場を席巻し、全体の収益シェアの 30% 以上を占めました。旋削は、回転するワークピースから不要な材料を単一ポイントの切削工具で切り取り、表面仕上げが良好な軸対称のオブジェクトを作成する材料除去プロセスです。これは、業界全体で円筒形部品やその他の回転対称部品を製造するための最も広く使用されている加工方法です。

旋盤は汎用性が高く、単純な形状から複雑な形状まで、さまざまな部品を大量に製造できます。自動車、航空宇宙、医療機器、その他の製造部門で、シャフト、シリンダー、ブッシング、ギア、その他の回転部品を製造するために一般的に使用されています。旋盤はセットアップ時間が短く、生産率が高いため、大量生産環境に非常に適しています。さらに、マルチタスク機能、自動ツールチェンジャー、統合測定システムを備えた高度な旋盤センターが幅広く利用できるため、採用が増えています。拡大する最終用途産業からの旋削部品の需要の高まりと生産性向上の必要性により、予測期間中、旋盤の優位性が維持されると予想されます。

工具材料の洞察

2022年、工具材料別では超硬工具が世界の工作機械市場を支配し、総収益の40％以上を占めました。超硬工具は、切削工具に使用される最も硬い材料の 1 つであるタングステン カーバイドで作られています。高速度鋼などの他の工具材料と比較して、耐摩耗性、強度、硬度に優れています。

超硬工具は、さまざまな金属や非金属を高速かつ高送りで加工できます。鋭い刃先を長期間維持し、切断が中断されているときでも表面仕上げが向上します。その結果、超硬工具は高い材料除去率と生産性レベルを達成できます。より高速な切削速度で加工できるため、サイクル タイムも短縮されます。さらに、超硬工具は他の工具材料と比較して、頻繁なドレッシングや研磨を必要としません。これにより、工具コストとオペレーターのダウンタイムが削減されます。機械加工されるコンポーネントの複雑さが増し、より厳しい公差が求められるようになったことで、自動車、航空宇宙、金型製造などの業界で超硬工具の需要がさらに高まっています。超硬工具は、他の工具に比べて優れた性能とコスト上の利点を備えているため、予測期間中、引き続き工作機械市場を支配し続けると予想されます...

地域別インサイト

2022年、アジア太平洋地域は世界の工作機械市場を支配し、総収益の40％以上を占めました。中国、日本、インド、韓国、その他の発展途上国は、この地域の大きなシェアに大きく貢献しています。

アジア太平洋地域は、自動車、電子機器、機械、重機などの産業の力強い成長に牽引され、世界最大の製造拠点として浮上しました。この地域には、多数の工作機械OEMと、大規模な製造能力を持つ最終用途産業があります。近年、急速な工業化と高度な製造施設への多額の資本投資が見られてきました。さらに、「Make in India」と「Made in China 2025」を推進する政府の取り組みにより、現地生産と輸入代替が奨励されています。

アジア太平洋地域の大規模な製造部門と産業オートメーションの採用の増加により、工作機械の需要が高まっています。低コストの熟練労働力の利用可能性と最終用途市場への近さは、この地域に他の地域に対する競争上の優位性を与えています。さらに、工作機械メーカーは、急増する地元の需要に対応するためにアジアでの拠点を拡大しています。これは、インダストリー4.0テクノロジーへの投資の増加とともに、予測期間中に世界の工作機械市場でアジア太平洋地域が持続的に優位に立つことを示しています。

最近の開発

• 2022年6月、Doosan MachineToolsはインドの製造施設の拡張を発表しました。新工場は、国内の自動車およびエンジニアリング部門からの需要の高まりに対応するために、CNC旋盤とマシニングセンターの生産に重点を置きます。
• 2022年5月、DMG Moriは、CNC旋盤メーカーであるMetalcraft Engineeringの過半数株式を取得しました。これにより、DMG森精機の製品ポートフォリオとインド市場における存在感が拡大します。
• 2022年4月、ヤマザキマザックはマルチタスク旋盤センターQUICK TURN SMART 250SYを発売しました。小ロット生産向けのコンパクトな設計と、自動加工最適化のための AI ベースの統合機能を備えています。
• 2022 年 3 月、アマダは顧客のスキルアップとデジタル変革イニシアチブのサポートを目的として、米国ミシガン州に新しい技術トレーニング センターを開設しました。このセンターでは、板金加工技術に関する実践的なトレーニングを提供します。
• 2022 年 2 月、オークマ アメリカは、工作機械、自動化、積層造形ソリューションのサプライヤーであるシンシナティ社を買収して、事業範囲を拡大しました。
• 2022 年 1 月、コマツは、自律走行車と統合 AI ベースの品質検査を備えた新しい GRACE セル生産システムを発売しました。
• 2022 年 12 月2021年、ヒュンダイWIAはドイツの工作機械メーカーDMG Moriを買収し、高度な製造技術へのアクセスを獲得しました。
• 2021年11月、マキノは統合型自動ツールチェンジャーと拡張された作業範囲を備えた新しい5軸垂直加工センターを発売しました。

主要市場プレーヤー

• 株式会社アマダホールディングス
• DMG MORI株式会社
• TRUMPF GROUP
• 株式会社ジェイテクト
• 小松製作所
• オークマ企業
• 斗山機械工具株式会社
• 牧野フライス加工株式会社
• 現代 WIA 株式会社
• CHIRON グループ SE