공작기계 시장 – 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 공작기계 유형(선반, 밀링 머신, 드릴링 머신, 연삭 머신, 방전가공기(EDM), 성형 머신(예: 프레스 브레이크, 전단기), 기타(예: 레이저 절단기, 워터젯 절단기)), 공구 소재(고속강(HSS) 공구, 초경 공구, 세라믹 공구, 다이아몬드 공구)별, 최종 사용자(작업장, 제조 기업, 수리 및 유지 보수 작업장, 자동차 작업장, 항공우주 및 방위, 전자 및 전기, 기타), 지역별, 경쟁별 2018-2028

시장 개요

글로벌 공작기계 시장은 2022년에 60억 3천만 달러 규모로 평가되었으며, 2028년까지 연평균 성장률 6.15%로 예측 기간 동안 견고한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

선도적인 제조업체는 주요 공작기계 공급업체와 협력하여 자산 관리 기능을 디지털 방식으로 전환했습니다. 이 솔루션은 부서 간 협업을 개선하고 모바일 액세스를 통해 상황 인식을 제공하며 규정 준수 관리를 용이하게 합니다. 공급업체는 IoT, 클라우드 및 사이버 보안과 같은 분야의 혁신을 통해 솔루션을 계속 발전시키고 있습니다. 이를 통해 다양한 제조 장비 요구 사항에 대한 안전하고 확장 가능하며 상호 운용 가능한 솔루션이 보장됩니다. 지속적인 R&D와 데이터 기반 전략에 대한 수용 증가는 공작기계 솔루션이 불확실성 속에서 운영과 의사 결정을 최적화하는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것임을 나타냅니다. 파트너십과 새로운 표준 준수가 이 시장의 높은 성장 모멘텀을 유지할 것으로 기대됩니다. 조직이 장비 성능과 위험을 사전에 관리하는 것의 비즈니스적 가치를 인식함에 따라 공작 기계의 장기적 전망은 긍정적입니다.

주요 시장 동인

생산성과 운영 효율성 개선에 집중

오늘날의 경쟁적인 제조 환경에서 생산성과 효율성을 극대화하는 것은 비즈니스 성공에 매우 중요합니다. 공작 기계는 생산 공정 최적화를 가능하게 하여 핵심적인 역할을 합니다. 기존의 수동 모니터링 및 사후 유지 관리 방법은 증가하는 복잡성과 출력 목표에 발맞출 수 없습니다.

공작 기계 솔루션은 장비 성능 지표에 대한 실시간 가시성을 제공하여 이를 해결합니다. 고급 분석은 분산된 자산에서 병목 현상, 가동 중단 원인 및 용량 문제를 발견합니다. 센서 융합을 사용하는 예측 유지 관리 모델은 자동화된 상태 모니터링을 통해 예상치 못한 고장을 방지합니다. 컴퓨터 비전 지원 도구는 품질을 자율적으로 평가하여 결함과 재작업을 최소화합니다.

실행 가능한 인텔리전스를 갖춘 제조업체는 계획된 가동 중단 시간 동안 사전에 유지 관리를 예약할 수 있습니다. 원격 진단 및 수리는 중단을 최소화합니다. 자동화된 워크플로는 가동 시간을 유지하기 위해 규정 및 안전 준수를 보장합니다. 시뮬레이션 및 디지털 트윈 기능을 통해 구현 전에 프로세스 개선 사항을 가상으로 테스트할 수 있습니다.

결과적으로 제조업체는 최적화된 전환, 평균 수리 시간 단축, 자산 활용도 증가, 향상된 1차 통과 수율 및 전반적인 장비 효율성의 이점을 얻습니다. 자동차와 같은 자본 집약적 산업의 경우, 미세한 효율성 향상도 상당한 비용 절감으로 이어집니다.

생산량 압박이 증가함에 따라 데이터 기반 도구는 지속 가능한 방식으로 생산성을 극대화하는 데 없어서는 안 될 요소가 되었습니다. 규모에 맞게 운영을 간소화하는 기능은 상당한 시장 수요를 촉진할 것입니다.

산업 4.0 기술 수용

산업 4.0은 IoT, AI, 클라우드, 증강 현실, 적층 제조 및 로봇과 같은 첨단 기술로 제조를 혁신했습니다. 핵심은 방대한 양의 실시간 데이터를 생성하는 원활하게 연결된 도구, 기계 및 시스템에 대한 필요성입니다.

공작 기계 솔루션은 이러한 기술을 활용하여 증강된 인텔리전스를 제공합니다. 통합 센서는 예측 유지 관리 및 품질 보증 모델을 위한 자산의 360도 디지털 뷰를 제공합니다. 클라우드 플랫폼은 확장 가능한 데이터 처리 및 모델 호스팅을 제공합니다. IIoT 프로토콜은 이기종 시스템 간의 상호 운용성을 보장합니다.

증강 현실 애플리케이션은 운영자와 기술자를 매뉴얼, 작업 지침 및 수리를 통해 안내합니다. 적층 제조는 가동 중지 시간을 최소화하기 위해 수요에 따라 예비 부품을 제작합니다. 협업 로봇은 작업자의 생산성과 안전을 향상시킵니다.

기술이 융합됨에 따라 그 잠재력은 중앙 집중식 플랫폼을 통해서만 실현될 수 있습니다. 공작 기계는 데이터 기반 통찰력과 의사 결정을 통해 산업 4.0 투자에서 가치를 추출하는 중추로 부상합니다.

경쟁력이 높아지면서 제조업체는 혁신적인 기술을 수용하고자 합니다. 이를 통해 공작 기계는 산업이 스마트하고 자율적이며 지속 가능한 생산의 약속을 달성하도록 도울 수 있는 강력한 입지를 굳건히 합니다. 산업 4.0 ROI를 극대화하는 그들의 능력은 수요의 주요 원동력이 될 것입니다.

진화하는 표준 준수 보장

제조 규정은 제품 품질, 환경 영향, 에너지 사용, 직장 안전 등에 대한 표준으로 전 세계적으로 더욱 엄격해지고 있습니다. 불이행은 주요 경제권에서 비용이 많이 드는 벌금, 리콜 또는 금지로 이어질 수 있습니다.

공작기계 솔루션은 실시간으로 규제 매개변수에 대한 생산 공정, 자산 및 근로자를 지속적으로 모니터링하여 이를 해결하는 데 도움이 됩니다. 자동화된 워크플로는 모든 표준, 인증 및 모범 사례가 준수를 유지하기 위해 세심하게 준수되도록 합니다.

고급 분석은 미묘한 패턴을 발견하여 잠재적인 불일치를 사전에 식별합니다. 시뮬레이션 및 시나리오 테스트 기능을 통해 배포 전에 가상으로 새로운 공정의 준수 여부를 검증할 수 있습니다. 자동화된 기록 보관 및 감사 추적은 규제 기관 및 고객에 대한 준수를 입증하는 것을 간소화합니다.

탄소 발자국 감소, 순환 경제 관행, 갈등 광물 보고 등에 대한 새로운 요구 사항으로 표준이 빠르게 진화함에 따라 중앙 집중식 규정 준수 관리에 대한 필요성이 더욱 커질 것입니다. 공작 기계는 이러한 복잡성을 대규모로 간소화하는 이상적인 플랫폼으로 부상하고 있습니다.

주요 시장 과제

산업 4.0 도입을 위한 인력 재교육

고급 공작 기계의 광범위한 배포는 공장 근로자와 기술자에게 새로운 기술을 요구합니다. 수동 장비 작동 및 문제 해결에 중점을 둔 기존 기술은 이제 AI, 빅 데이터, 클라우드, 사이버 보안, 로봇 공학 등의 분야로 전환되어야 합니다.

그러나 대규모 기존 인력의 재교육에는 과제가 있습니다. 모든 근로자가 나이, 교육적 배경 또는 변화 속도로 인해 새로운 기술을 도입할 의향이 있거나 능력이 있는 것은 아닙니다. 재교육 프로그램에는 많은 소규모 제조업체가 감당할 수 없는 상당한 투자와 운영 중단이 필요합니다.

교육이 제공되는 경우에도 새로운 지식을 실제 응용 프로그램으로 전환하는 데는 시간이 걸립니다. 지침이 없으면 근로자가 데이터 기반 통찰력을 맥락화하거나 증강 현실/가상 현실 도구를 자신 있게 활용하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

공작기계 공급업체는 교육 기관과 긴밀히 협력하여 산업 4.0 역할에 대한 표준화된 커리큘럼을 개발해야 합니다. 인증 프로그램은 숙련 수준을 검증할 수 있습니다. 또한 고객은 실습 프로젝트와 멘토링을 통해 지속적인 학습 문화를 육성해야 합니다.

기술 격차를 사전에 해소하지 않으면 제조업체는 공작기계 투자의 잠재력을 최대한 실현하지 못할 것입니다. 오래된 기술은 채택, 생산성 향상 및 장기 경쟁력을 훼손할 수 있습니다. 재교육은 여전히 주요 조직적 과제입니다.

레거시 인프라 통합

대부분 제조업체는 여러 시대의 레거시 머신, 프로그래밍 가능 논리 컨트롤러(PLC) 및 SCADA 시스템으로 이기종 인프라 환경을 운영합니다. 기존 시스템에 도구를 완벽하게 통합하려면 상당한 노력이 필요합니다.

레거시 기계에는 종종 상태 모니터링을 위한 통합 센서가 없습니다. 이를 개조하면 추가 비용과 생산 중단이 수반됩니다. 프로토콜과 인터페이스는 PLC, 히스토리언 및 기타 제어 시스템에서도 다릅니다. 구조적 및 의미적 불일치로 인해 사일로 간 데이터 통합이 어렵습니다.

통합 중에 네트워크 갭에서 보안 취약성도 발생합니다. 규정 준수를 다시 검증해야 합니다. 호환성 및 성능 테스트는 생산 워크플로에 영향을 미칩니다.

레거시 자산을 신중하게 업그레이드하거나 단계적으로 폐기하지 않는 한, 공작 기계는 자본 집약적 산업에 약속된 가치를 제공하지 못할 수 있습니다. IIoT 프로토콜과 엣지 컴퓨팅을 통한 표준화가 도움이 될 수 있지만 완전한 통합은 긴 여정으로 남을 것입니다. 이는 현대화 예산이 제한된 소규모 제조업체에 대한 억제 요인으로 작용합니다.

공급업체는 고객이 이러한 인프라 과제를 원활하게 극복할 수 있도록 최적화된 솔루션, 컨설팅 서비스 및 자금 조달 옵션을 제공해야 합니다. 그렇지 않으면 레거시 문제가 시장의 성장 잠재력을 계속 제한할 것입니다.

주요 시장 동향

성과 기반 가격 책정 모델의 증가

전통적으로 공작 기계 솔루션은 높은 선불 라이선스 수수료와 사용자 정의, 교육, 구현 및 지속적인 지원에 대한 추가 비용으로 제조업체에 판매되었습니다. 이 가격 책정 모델은 전담 IT 팀이 있는 대기업에 온프레미스 배포를 관리할 수 있는 유연성을 제공했지만, IT 예산과 리소스가 제한된 많은 중소 제조업체의 액세스를 제한했습니다.

그러나 공작 기계 시장이 계속해서 경쟁이 치열해짐에 따라 공급업체는 저용량 유연한 생산 환경을 포함하여 더 광범위한 고객 기반이 솔루션을 사용할 수 있도록 해야 할 필요성을 인식하고 있습니다. 그들은 고객이 실현한 실질적인 비즈니스 성과와 일치하는 계량형 또는 성과 기반 가격 책정 모델을 점점 더 채택하고 있습니다. 고객은 큰 일회성 수수료를 지불하는 대신, 생산량 증가, 에너지 소비 감소, 제품 품질 비율 향상, 장비 가동 시간 증가, 고장 감소 및 공작 기계 솔루션의 도움으로 달성한 기타 이점과 같은 측정 가능한 지표에 따라 비용을 지불합니다.

이 성과에 따른 지불 모델은 고객의 사전 비용과 재정적 위험을 낮춥니다. 또한 소규모 제조업체가 고급 도구를 도입하지 못하게 하는 장벽을 제거합니다. 동시에 성과 기반 가격 책정은 공급업체가 각 고객 배포의 고유한 프로세스, 워크플로 및 인프라에 맞게 솔루션을 최적화하도록 유도합니다. 이를 통해 솔루션 구현 및 사용 전반에 걸쳐 공급업체와 고객 간의 참여적 참여가 이루어집니다. 라이브 배포에서 시간이 지남에 따라 더 많은 운영 및 생산성 결과 데이터가 수집됨에 따라 입증된 성과 수준에 따라 가격을 자동으로 조정할 수 있습니다.

이 윈윈, 사용 기반 상업 모델은 산업 4.0의 기능을 더 많은 중소 규모 세그먼트 회사가 재정적으로 감당할 수 있는 범위 내에 제공함으로써 전체 공작 기계 시장의 성장을 가속화할 것으로 예상됩니다. 또한 공급업체에 일회성 라이선스 수수료에 비해 보다 안정적인 반복적 수익 흐름을 제공합니다. 따라서 결과 기반 가격 책정은 공작 기계 산업에서 인기 있는 새로운 가격 책정 패러다임으로 부상하고 있습니다.

AI 기반 예측 유지 관리의 부상

공작 기계 솔루션의 성장을 주도하는 핵심 역량은 인공 지능과 머신 러닝 알고리즘으로 구동되는 예측 유지 관리입니다. 이러한 알고리즘에는 다양한 조건에서 장기간에 걸쳐 장비 플릿에서 수집한 시계열 센서 측정, 프로세스 매개변수, 머신 로그, 가동 중지 기록 및 기타 운영 데이터가 포함된 방대한 데이터 세트가 필요합니다. 이러한 풍부한 과거 고장 및 성능 데이터를 통해 알고리즘은 사람이 놓칠 수 있는 미묘한 패턴과 상관 관계를 식별하여 생산 워크플로에 영향을 미치기 훨씬 전에 잠재적 문제를 정확하게 예측할 수 있습니다.

그러나 대부분의 소규모 제조업체의 경우 제어하는 개별 기계에서 이처럼 방대한 오류 및 실패 실행 데이터 세트를 수집하는 것은 실행 불가능합니다. 여기서 광범위한 연결된 산업 자산의 집계된 익명 데이터로 학습된 클라우드 호스팅 머신 러닝 모델이 가치가 있음이 입증되었습니다. 공급업체는 수천 명의 글로벌 고객의 장비 사용 패턴이 포함된 공유 데이터 세트를 활용하여 AI/ML 모델의 예측 정확도를 지속적으로 향상시키고 있습니다. 다양한 산업과 지역의 다양한 기계에서 수집한 풀링된 데이터로 학습된 모델은 단일 고객 모델이 놓칠 수 있는 미묘한 장비 열화 징후를 감지할 수 있습니다.

고급 공작 기계 솔루션은 이제 이러한 클라우드 학습 모델을 사용하여 고주파 다차원 센서 스트림, 프로세스 매개변수, 기계 로그 및 기타 운영 데이터를 분석합니다. 임박한 구성 요소 오류, 프로세스 편차 또는 기계 고장을 나타내는 이상을 며칠 또는 몇 주 전에 감지할 수 있습니다. 이러한 장기 예측은 유지 관리 인력이 생산 일정을 방해하지 않고 적시 수리를 계획하는 데 도움이 됩니다. 증강 및 가상 현실 도구는 원격 문제 해결 및 현장 기술자의 안내를 더욱 지원합니다. 무선 업데이트는 또한 현장에서 기계 성능을 지속적으로 최적화하는 데 도움이 됩니다. AI 모델이 시간이 지남에 따라 더 많은 데이터로 성숙함에 따라 자동화된 프로세스 수정, 조건 기반 유지 관리 루틴 및 자율적인 원격 문제 해결을 통해 장비의 효율성, 수율 및 가동 시간을 높일 것입니다. 따라서 클라우드 기반 AI로 구동되는 예측적 유지관리는 공작기계 산업의 주요 원동력입니다.

개방형 생태계와 앱 리테일러를 통한 사용자 정의

표준화된 공작기계 솔루션은 제조 워크플로를 디지털화하기 위한 좋은 시작점을 제공하지만, 어떤 단일 공급업체도 각 고객의 특수 생산 환경, 레거시 인프라 및 전략적 목표에 대한 모든 고유하고 진화하는 요구 사항을 해결할 수 없습니다. 포인트 솔루션은 종종 사용자 정의 통합 및 확장에 필요한 유연성이 부족합니다. 동시에, 완전히 사용자 정의된 시스템을 처음부터 구축하는 데 드는 높은 비용으로 인해 많은 제조업체가 투자에서 최대 가치를 추출하지 못합니다.

이러한 과제를 극복하기 위해 공작기계 공급업체는 이제 개방형 생태계와 파트너 네트워크를 수용하고 있습니다. 이들은 제조업체가 앱 리테일러와 마켓플레이스에 액세스할 수 있도록 하며, 여기에는 기본 플랫폼과 원활하게 작동하도록 검증된 전문적이면서도 상호 운용 가능한 애드온 솔루션이 점점 더 많이 포함되어 있습니다. 고객은 다양한 독립 공급업체에서 동종 최고의 구성 요소를 자유롭게 선택하여 특정 요구 사항에 맞게 조정된 구성을 조립할 수 있습니다. 모듈식 제품 아키텍처는 방해가 되는 업그레이드 없이 이러한 보완적인 도구와 데이터 소스를 통합하는 것을 간소화합니다. 표준화된 API와 개발자 키트를 통해 고객은 인터페이스를 사용자 정의하고, 공작 기계 데이터를 활용하는 독점 애플리케이션을 구축하거나, 복잡한 맞춤형 요구 사항을 위해 시스템 통합자에게 의뢰할 수 있습니다. 상호 운용성 표준을 기반으로 하는 개방형 접근 방식은 독점적 잠금을 대체하여 공작 기계가 다양한 동급 최고 솔루션의 통합 백본 역할을 할 수 있도록 합니다.

개방적이고 사용자 정의 가능한 아키텍처로의 이러한 전환은 채택률을 가속화할 것으로 예상됩니다. 제조업체는 모듈형 코어를 중심으로 배포를 최적화하는 동시에 제조 요구 사항과 전략이 시간이 지남에 따라 진화함에 따라 특수 솔루션을 추가할 수 있는 전례 없는 유연성을 제공합니다. 공급업체는 또한 파트너의 확장된 생태계에서 혜택을 얻어 제품의 전반적인 가치를 향상시킵니다. 개방성은 공작 기계 환경을 형성하는 결정적인 추세가 될 것입니다.

세그먼트별 통찰력

공작 기계 통찰력 유형

선반 기계는 2022년 글로벌 공작 기계 시장을 장악하여 전체 매출 점유율의 30% 이상을 차지했습니다. 선삭은 단일 지점 절삭 공구를 사용하여 회전하는 작업물에서 원치 않는 재료를 절단하여 표면 마감이 양호한 축대칭 개체를 생산하는 재료 제거 프로세스입니다. 산업 전반에 걸쳐 원통형 및 기타 회전 대칭 부품을 생산하는 데 가장 널리 사용되는 가공 방법입니다.

선반 기계는 다재다능하며 대량으로 간단한 형상에서 복잡한 형상까지 다양한 구성 요소를 제조할 수 있습니다. 자동차, 항공우주, 의료 기기 및 기타 제조 부문에서 샤프트, 실린더, 부싱, 기어 및 기타 회전 부품을 생산하는 데 일반적으로 사용됩니다. 선반 기계를 통해 달성된 낮은 설정 시간과 높은 생산 속도는 대량 생산 환경에 매우 적합합니다. 또한 멀티태스킹 기능, 자동 공구 교환기 및 통합 측정 시스템을 갖춘 광범위한 고급 선반 센터의 가용성으로 인해 채택이 증가하고 있습니다. 최종 사용 산업이 확장됨에 따라 선반 구성 요소에 대한 수요가 증가하고 생산성을 향상해야 할 필요성이 예상 기간 동안 선반 기계의 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다.

공구 소재 통찰력

초경 공구는 2022년 공구 소재로 글로벌 공작 기계 시장을 지배하여 전체 매출의 40% 이상을 차지했습니다. 카바이드 공구는 절삭 공구에서 발견되는 가장 단단한 재료 중 하나인 텅스텐 카바이드로 만들어집니다. 고속 강철과 같은 다른 공구 재료에 비해 높은 내마모성, 강도 및 경도를 제공합니다.

카바이드 공구는 다양한 금속과 비금속을 고속 및 이송으로 가공할 수 있습니다. 카바이드 공구는 날카로운 절삭 날을 오랫동안 유지하고 단속 절삭 중에도 더 나은 표면 마감을 제공합니다. 결과적으로 카바이드 공구는 높은 재료 제거율과 생산성 수준을 달성할 수 있습니다. 더 높은 절삭 속도에서 가공할 수 있는 능력은 사이클 시간 단축으로 이어집니다. 또한 카바이드 공구는 다른 공구 재료에 비해 자주 드레싱이나 날카롭게 할 필요가 없습니다. 이를 통해 공구 비용과 작업자의 가동 중지 시간이 줄어듭니다. 가공된 구성 요소의 복잡성이 증가하고 더 엄격한 공차에 대한 필요성이 자동차, 항공우주 및 금형 제조와 같은 산업에서 카바이드 공구에 대한 수요를 더욱 촉진하고 있습니다. 카바이드 공구는 대체품에 비해 성능이 우수하고 비용 면에서 유리하여 예측 기간 동안 공작 기계 시장을 계속 지배할 것으로 예상됩니다...

지역별 통찰력

아시아 태평양 지역은 2022년 글로벌 공작 기계 시장을 장악하여 총 수익의 40% 이상을 차지했습니다. 중국, 일본, 인도, 한국 및 기타 개발도상국은 이 지역의 큰 점유율에 크게 기여하고 있습니다.

아시아 태평양 지역은 자동차, 전자, 기계 및 중장비와 같은 산업의 강력한 성장에 힘입어 전 세계적으로 가장 큰 제조 허브로 부상했습니다. 이 지역은 대규모 공작 기계 OEM과 대규모 제조 용량을 갖춘 최종 사용 산업의 본거지입니다. 최근 몇 년 동안 급속한 산업화와 첨단 제조 시설에 대한 막대한 자본 투자를 목격했습니다. 또한 '인도에서 만들기'와 '중국에서 만들기 2025'를 홍보하는 정부 이니셔티브는 현지 생산과 수입 대체를 장려하고 있습니다.

아시아 태평양 지역의 대규모 제조 부문과 산업 자동화 도입 증가로 공작 기계 수요가 증가했습니다. 저렴한 기술 노동력과 최종 사용 시장과의 근접성은 이 지역에 다른 지역에 비해 경쟁 우위를 제공합니다. 더욱이 공작 기계 제조업체는 급증하는 현지 수요에 부응하기 위해 아시아에서 입지를 확장하고 있습니다. 이는 Industry 4.0 기술에 대한 투자 증가와 함께 예측 기간 동안 글로벌 공작 기계 시장에서 아시아 태평양 지역이 지속적으로 우위를 점할 것임을 시사합니다.

최근 개발

• 2022년 6월 Doosan MachineTools는 인도에서 제조 시설을 확장한다고 발표했습니다. 이 새로운 공장은 국내 자동차 및 엔지니어링 부문의 증가하는 수요에 부응하는 CNC 선반과 가공 센터를 생산하는 데 중점을 둘 것입니다.
• 2022년 5월 DMG Mori는 CNC 선삭 기계 제조업체인 Metalcraft Engineering의 지분 대부분을 인수했습니다. 이를 통해 DMG Mori의 제품 포트폴리오와 인도 시장의 입지가 확대됩니다.
• 2022년 4월, Yamazaki Mazak은 QUICK TURN SMART 250SY 멀티태스킹 터닝 센터를 출시했습니다. 소규모 생산을 위한 콤팩트한 디자인과 자동화된 가공 최적화를 위한 통합 AI 기반 기능이 특징입니다.
• 2022년 3월, AMADA는 고객의 기술을 향상시키고 디지털 혁신 이니셔티브를 지원하기 위해 미국 미시간에 새로운 기술 교육 센터를 열었습니다. 이 센터는 판금 제작 기술에 대한 실습 교육을 제공합니다.
• 2022년 2월, Okuma America는 공작 기계, 자동화 및 적층 제조 솔루션 공급업체인 Cincinnati Inc.를 인수하여 사업 영역을 확대했습니다.
• 2022년 1월, Komatsula는 자율 주행 차량과 통합 AI 기반 품질 검사를 특징으로 하는 새로운 GRACE 셀 생산 시스템을 출시했습니다.
• 2021년 12월, 현대위아는 첨단 제조 기술을 확보하기 위해 독일 공작 기계 제조업체인 DMG Mori를 인수했습니다.
• 2021년 11월, Makin은 통합 자동 공구 교환기와 확장된 작업 범위를 갖춘 새로운 5축 수직 가공 센터를 출시했습니다.

주요 시장 참여자

• AMADA HOLDINGS CO., LTD.
• DMG MORI CO., LTD.
• TRUMPF GROUP
• JTEKT Corporation
• Komatsu Ltd
• Okuma 주식회사
• 두산공작기계(주)
• 마키노밀링머신(주)
• 현대위아(주)
• 치론그룹SE