Рынок станков — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по типу станка (токарные станки, фрезерные станки, сверлильные станки, шлифовальные станки, электроэрозионные станки (EDM), формовочные машины (например, листогибочные прессы, ножницы), другие (например, станки лазерной резки, станки гидроабразивной резки)), по материалу инструмента (инструменты из

Обзор рынка

Глобальный рынок станков оценивался в 6,03 млрд долларов США в 2022 году и, как ожидается, будет устойчиво расти в прогнозируемый период со среднегодовым темпом роста 6,15% до 2028 года.

Ведущие производители объединились с основными поставщиками станков для цифровой трансформации своих функций управления активами. Решения улучшают межведомственное сотрудничество, обеспечивают ситуационную осведомленность с помощью мобильного доступа и облегчают управление соответствием нормативным требованиям. Поставщики продолжают совершенствовать свои решения с помощью инноваций в таких областях, как Интернет вещей, облачные вычисления и кибербезопасность. Это обеспечивает безопасные, масштабируемые и совместимые решения для различных потребностей производственного оборудования. Текущие НИОКР и растущее принятие стратегий, основанных на данных, указывают на то, что решения для станков будут играть все более важную роль в оптимизации операций и принятии решений в условиях неопределенности. Ожидается, что партнерские отношения и соответствие новым стандартам поддержат высокую динамику роста этого рынка. Долгосрочные перспективы для станков остаются позитивными, поскольку организации осознают ценность для бизнеса проактивного управления производительностью оборудования и рисками.

Ключевые движущие силы рынка

Фокус на повышении производительности и эффективности работы

В сегодняшней конкурентной производственной среде максимизация производительности и эффективности имеет решающее значение для успеха бизнеса. Станки играют ключевую роль, позволяя оптимизировать производственные процессы. Традиционные методы ручного мониторинга и реактивного обслуживания не в состоянии идти в ногу с растущей сложностью и целями по выпуску продукции.

Решения для станков решают эту проблему, обеспечивая видимость показателей производительности оборудования в реальном времени. Расширенная аналитика выявляет узкие места, причины простоев и проблемы с производительностью на распределенных активах. Модели предиктивного обслуживания с использованием слияния датчиков предотвращают неожиданные поломки с помощью автоматизированного мониторинга состояния. Инструменты с поддержкой компьютерного зрения автономно оценивают качество, чтобы свести к минимуму дефекты и доработки.

Вооруженные действенной информацией, производители могут проактивно планировать техническое обслуживание во время запланированных простоев. Удаленная диагностика и ремонт сводят к минимуму сбои. Автоматизированные рабочие процессы обеспечивают соответствие нормативным требованиям и требованиям безопасности для поддержания бесперебойной работы. Возможности моделирования и цифровых двойников позволяют тестировать усовершенствования процессов практически до внедрения.

В результате производители получают выгоду от оптимизированных переналадок, сокращения среднего времени ремонта, более высокой загрузки активов, повышения выхода продукции с первого раза и общей эффективности оборудования. Для капиталоемких отраслей, таких как автомобилестроение, даже незначительное повышение эффективности приводит к существенной экономии затрат.

С ростом давления на выпуск инструменты на основе данных стали незаменимыми для максимизации производительности устойчивым образом. Их способность оптимизировать операции в масштабе будет стимулировать значительный спрос на рынке.

Внедрение технологий Industry 4.0

Industry 4.0 преобразовала производство с помощью передовых технологий, таких как IoT, ИИ, облако, дополненная реальность, аддитивное производство и робототехника. В основе лежит потребность в бесшовно связанных инструментах, машинах и системах, генерирующих огромные объемы данных в реальном времени.

Решения для станков используют эти технологии для предоставления дополненного интеллекта. Интегрированные датчики обеспечивают 360-градусный цифровой обзор активов для моделей предиктивного обслуживания и обеспечения качества. Облачные платформы предлагают масштабируемую обработку данных и размещение моделей. Протоколы IIoT обеспечивают совместимость в гетерогенных системах.

Приложения дополненной реальности направляют операторов и техников через руководства, рабочие инструкции и ремонт. Аддитивное производство изготавливает запасные части по запросу, чтобы минимизировать простои. Коллаборативные роботы повышают производительность и безопасность работников.

По мере конвергенции технологий их полный потенциал может быть реализован только через централизованные платформы. Станки становятся основой для извлечения выгоды из инвестиций в Индустрию 4.0 с помощью аналитических данных и принятия решений.

Учитывая растущую конкурентоспособность, производители стремятся использовать преобразующие технологии. Это сильно позиционирует станки, чтобы помочь отраслям достичь обещания интеллектуального, автономного и устойчивого производства. Их способность максимизировать рентабельность инвестиций в Индустрию 4.0 станет ключевым фактором спроса.

Обеспечение соответствия меняющимся стандартам

Производственные нормы становятся все более строгими во всем мире со стандартами, касающимися качества продукции, воздействия на окружающую среду, энергопотребления, безопасности на рабочем месте и многого другого. Несоблюдение может привести к дорогостоящим штрафам, отзывам или запретам в крупных экономиках.

Решения для станков помогают решать эту проблему за счет постоянного мониторинга производственных процессов, активов и работников на предмет нормативных параметров в режиме реального времени. Автоматизированные рабочие процессы гарантируют тщательное соблюдение всех стандартов, сертификаций и передовых практик для поддержания соответствия.

Расширенная аналитика выявляет тонкие закономерности для упреждающего выявления потенциальных несоответствий. Возможности моделирования и тестирования сценариев позволяют проверять соответствие новых процессов практически до развертывания. Автоматизированное ведение записей и контрольные журналы упрощают демонстрацию соблюдения требований регулирующих органов и клиентов.

Поскольку стандарты быстро развиваются с новыми требованиями, касающимися сокращения выбросов углекислого газа, практики экономики замкнутого цикла, отчетности о конфликтных минералах и т. д., потребность в централизованном управлении соответствием требованиям будет усиливаться. Станки становятся идеальной платформой для упрощения этой сложности в масштабе.

Основные проблемы рынка

Переподготовка рабочей силы для внедрения Industry 4.0

Широкомасштабное внедрение современных станков требует новых навыков от рабочих и техников заводов. Традиционные навыки, ориентированные на ручную эксплуатацию оборудования и устранение неисправностей, теперь должны перейти на такие области, как ИИ, большие данные, облачные вычисления, кибербезопасность, робототехника и многое другое.

Однако переподготовка большого количества действующих рабочих представляет собой проблему. Не все работники могут быть готовы или способны принять новые технологии из-за возраста, образования или скорости изменений. Программы переподготовки требуют существенных инвестиций и сбоев в работе, которые многие мелкие производители не могут себе позволить.

Даже там, где обучение проводится, перенос новых знаний в реальные приложения требует времени. Без руководства работникам может быть сложно контекстуализировать идеи, основанные на данных, или уверенно использовать инструменты дополненной/виртуальной реальности.

Поставщики станков должны тесно сотрудничать с образовательными учреждениями для разработки стандартизированной учебной программы для ролей в Индустрии 4.0. Программы сертификации могут подтверждать уровни мастерства. Клиентам также необходимо развивать культуру непрерывного обучения с помощью практических проектов и наставничества.

Если разрыв в навыках не будет устранен проактивно, производители не смогут реализовать весь потенциал своих инвестиций в станки. Устаревшие навыки могут подорвать внедрение, рост производительности и долгосрочную конкурентоспособность. Переподготовка кадров остается серьезной организационной проблемой.

Интеграция устаревшей инфраструктуры

Большинство производителей работают с неоднородными инфраструктурными ландшафтами с устаревшими машинами, программируемыми логическими контроллерами (ПЛК) и системами SCADA из разных эпох. Интеграция инструментов с существующими системами требует значительных усилий.

Устаревшие машины часто не имеют встроенных датчиков для мониторинга состояния. Их модернизация влечет за собой дополнительные расходы и сбои в производстве. Протоколы и интерфейсы различаются в зависимости от ПЛК, архиваторов и других систем управления. Интеграция данных между хранилищами затруднена из-за структурных и семантических несоответствий.

Уязвимости безопасности также возникают из-за разрывов сети во время интеграции. Необходимо повторно подтвердить соответствие нормативным требованиям. Тестирование совместимости и производительности влияет на производственные процессы.

Если устаревшие активы не будут разумно модернизированы или выведены из эксплуатации, станки могут не обеспечить обещанной ценности для капиталоемких отраслей. Стандартизация через протоколы IIoT и периферийные вычисления может помочь, но полная интеграция останется долгим путешествием. Это выступает сдерживающим фактором для небольших производителей с ограниченными бюджетами на модернизацию.

Поставщики должны предлагать оптимизированные решения, консалтинговые услуги и варианты финансирования, чтобы помочь клиентам плавно преодолеть эти инфраструктурные проблемы. В противном случае устаревшие проблемы продолжат ограничивать потенциал роста рынка.

Ключевые тенденции рынка

Рост моделей ценообразования, основанных на результатах

Традиционно решения для станков продавались производителям с высокими первоначальными лицензионными сборами и дополнительными расходами на настройку, обучение, внедрение и постоянную поддержку. Хотя эта модель ценообразования обеспечивала гибкость для крупных предприятий с выделенными ИТ-командами для управления локальными развертываниями, она ограничивала доступ для многих малых и средних производителей с ограниченными ИТ-бюджетами и ресурсами.

Однако, поскольку рынок станков продолжает расти, поставщики осознают необходимость сделать свои решения доступными для более широкой клиентской базы, включая гибкие производственные среды с малым объемом производства. Они все чаще применяют модели ценообразования на основе измеримых или основанных на результатах показателей, которые соответствуют ощутимым бизнес-результатам, достигнутым клиентами. Вместо того чтобы платить большие единовременные сборы, клиенты платят на основе измеримых показателей, таких как увеличение объема производства, снижение потребления энергии, более высокие показатели качества продукции, большее время безотказной работы оборудования, меньшее количество поломок и другие выгоды, достигнутые с помощью решений для станков.

Эта модель оплаты за производительность снижает первоначальные затраты и финансовые риски для клиентов. Она также устраняет барьеры, которые мешали мелким производителям внедрять передовые инструменты. В то же время ценообразование на основе результата стимулирует поставщиков гарантировать, что их решения оптимизированы для уникальных процессов, рабочих процессов и инфраструктуры каждого развертывания клиента. Это приводит к активному взаимодействию между поставщиками и клиентами на протяжении всего внедрения и использования решений. Поскольку со временем из реальных развертываний собирается больше данных об эксплуатационных и производительных результатах, цены могут автоматически корректироваться на основе проверенных уровней производительности.

Ожидается, что эта беспроигрышная коммерческая модель, основанная на использовании, ускорит рост всего рынка станков, сделав возможности Индустрии 4.0 доступными для большего числа компаний малого и среднего сегмента. Она также предоставляет поставщикам более надежный регулярный поток доходов по сравнению с единовременными лицензионными сборами. Таким образом, ценообразование на основе результата становится популярной новой парадигмой ценообразования в отрасли станков.

Рост предиктивного обслуживания с поддержкой ИИ

Ключевой возможностью, способствующей росту решений для станков, является предиктивное обслуживание на основе алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения. Эти алгоритмы требуют огромных наборов данных, содержащих измерения датчиков временных рядов, параметры процесса, журналы машин, записи простоев и другие эксплуатационные данные, собранные с парков оборудования в течение длительных периодов времени в различных условиях. Это богатство исторических данных о разбивке и производительности позволяет алгоритмам выявлять тонкие закономерности и корреляции, которые люди могут упустить, чтобы точно предсказать потенциальные проблемы задолго до того, как они повлияют на производственные процессы.

Однако для большинства мелких производителей сбор таких больших наборов данных об отказах и работе до отказа с отдельных машин, находящихся под их контролем, невозможен. Именно здесь облачные модели машинного обучения, обученные на агрегированных анонимных данных из широкого спектра подключенных промышленных активов, оказываются ценными. Поставщики используют общие наборы данных, содержащие закономерности использования оборудования от тысяч клиентов по всему миру, для постоянного повышения точности прогнозирования своих моделей AI/ML. Модели, обученные на объединенных данных из разнообразного набора машин в разных отраслях и регионах, способны обнаруживать едва заметные признаки износа оборудования, которые модели для одного клиента могут пропустить.

Усовершенствованные решения для станков теперь анализируют высокочастотные многомерные потоки датчиков, параметры процесса, журналы машин и другие эксплуатационные данные с помощью этих обученных в облаке моделей. Они могут обнаруживать аномалии, указывающие на надвигающиеся неисправности компонентов, отклонения процесса или поломки машин за несколько дней или даже недель. Такие долгосрочные прогнозы помогают обслуживающему персоналу планировать своевременный ремонт, не нарушая графики производства. Инструменты дополненной и виртуальной реальности дополнительно помогают в удаленном устранении неисправностей и руководстве для технических специалистов на месте. Беспроводные обновления также помогают непрерывно оптимизировать производительность машин в полевых условиях. По мере того, как модели ИИ со временем становятся более зрелыми с большим количеством данных, они будут повышать эффективность, производительность и время безотказной работы оборудования за счет автоматизированных исправлений процессов, процедур технического обслуживания на основе состояния и автономного удаленного решения проблем. Таким образом, предиктивное обслуживание на основе облачного ИИ является основным драйвером отрасли станкостроения.

Настройка через открытые экосистемы и розничных продавцов приложений

Хотя стандартизированные решения для станков обеспечивают хорошую отправную точку для оцифровки производственных рабочих процессов, ни один поставщик не может удовлетворить все уникальные и меняющиеся потребности специализированной производственной среды, устаревшей инфраструктуры и стратегических целей каждого клиента. Точечным решениям часто не хватает гибкости, необходимой для индивидуальной интеграции и расширения. В то же время высокие затраты, связанные с созданием полностью настраиваемых систем с нуля, не позволяют многим производителям извлекать максимальную выгоду из своих инвестиций.

Чтобы преодолеть эти проблемы, поставщики станков теперь используют открытые экосистемы и партнерские сети. Они предоставляют производителям доступ к розничным продавцам приложений и торговым площадкам, содержащим растущую коллекцию специализированных, но совместимых дополнительных решений, проверенных на бесперебойную работу с их базовыми платформами. Клиенты могут свободно выбирать лучшие в своем классе компоненты от различных независимых поставщиков для сборки конфигураций, адаптированных к их конкретным требованиям. Модульная архитектура продуктов также упрощает интеграцию этих дополнительных инструментов и источников данных без необходимости в прерывающих работу обновлениях.

Стандартизированные API и комплекты разработчика позволяют клиентам дополнительно настраивать интерфейсы, создавать собственные приложения, используя данные станков, или поручать системным интеграторам сложные индивидуальные требования. Открытый подход, основанный на стандартах взаимодействия, заменяет фирменную блокировку, позволяя станкам выступать в качестве интеграционной основы для различных лучших в своем классе решений.

Ожидается, что этот переход к открытым и настраиваемым архитектурам ускорит темпы внедрения. Он предоставляет производителям беспрецедентную гибкость для оптимизации своих развертываний вокруг модульного ядра, одновременно добавляя специализированные решения по мере развития их производственных потребностей и стратегий с течением времени. Поставщики также получают выгоду от расширенной экосистемы партнеров, повышающей общую ценность их предложений. Открытость станет определяющей тенденцией, формирующей ландшафт станков.

Сегментарные аналитические данные

Тип аналитических данных о станках

Токарные станки доминировали на мировом рынке станков в 2022 году, захватив более 30% от общей доли выручки. Токарная обработка — это процесс удаления материала, при котором используется одноточечный режущий инструмент для срезания ненужного материала с вращающейся заготовки для получения осесимметричного объекта с хорошей отделкой поверхности. Он остается наиболее широко используемым методом обработки для производства цилиндрических и других вращательно-симметричных деталей в различных отраслях промышленности.

Токарные станки универсальны и могут изготавливать различные компоненты от простых до сложных геометрий в больших объемах. Они обычно используются в автомобильной, аэрокосмической, медицинской промышленности и других производственных секторах для производства валов, цилиндров, втулок, шестерен и других вращающихся деталей. Короткое время настройки и высокая производительность, достигаемая с помощью токарных станков, делают их весьма подходящими для сред массового производства. Кроме того, доступность широкого спектра современных токарных центров, оснащенных возможностями многозадачности, автоматизированными устройствами смены инструмента и интегрированными измерительными системами, способствует более широкому внедрению. Ожидается, что растущий спрос на токарные компоненты со стороны расширяющихся отраслей конечного использования, а также необходимость повышения производительности сохранят доминирование токарных станков в течение прогнозируемого периода.

Аналитика инструментальных материалов

Твердосплавные инструменты доминировали на мировом рынке станков в 2022 году по инструментальным материалам, составляя более 40% доли от общего дохода. Твердосплавные инструменты изготавливаются из карбида вольфрама, который является одним из самых твердых материалов, используемых для режущих инструментов. Они обладают высокой износостойкостью, прочностью и твердостью по сравнению с другими инструментальными материалами, такими как быстрорежущая сталь.

Твердосплавные инструменты могут обрабатывать различные металлы и неметаллы на высоких скоростях и подачах. Они сохраняют свою острую режущую кромку в течение длительного времени и обеспечивают лучшую чистоту поверхности даже при прерывистых резах. В результате твердосплавные инструменты способны достигать высоких скоростей съема материала и уровней производительности. Их способность обрабатывать на более высоких скоростях резания также приводит к сокращению времени цикла. Кроме того, твердосплавные инструменты не требуют частой правки или заточки по сравнению с другими инструментальными материалами. Это снижает затраты на инструмент и время простоя для операторов. Растущая сложность обрабатываемых компонентов и необходимость в более жестких допусках еще больше повышают спрос на твердосплавные инструменты в таких отраслях, как автомобилестроение, аэрокосмическая промышленность и производство штампов/пресс-форм. Ожидается, что твердосплавные инструменты с их превосходной производительностью и ценовыми преимуществами по сравнению с альтернативами продолжат доминировать на рынке станков в течение прогнозируемого периода...

Региональные данные

Азиатско-Тихоокеанский регион доминировал на мировом рынке станков в 2022 году, на его долю пришлось более 40% от общего дохода. Китай, Япония, Индия, Южная Корея и другие развивающиеся страны вносят основной вклад в большую долю региона.

Азиатско-Тихоокеанский регион стал крупнейшим производственным центром в мире, чему способствовал сильный рост в таких отраслях, как автомобилестроение, электроника, машиностроение и тяжелое оборудование. В регионе расположено большое количество производителей станков, а также отраслей конечного использования с огромными производственными мощностями. В последние годы он стал свидетелем быстрой индустриализации и крупных капиталовложений в передовые производственные мощности. Кроме того, правительственные инициативы, продвигающие «Сделано в Индии» и «Сделано в Китае 2025», стимулируют местное производство и импортозамещение.

Крупный производственный сектор и растущее внедрение промышленной автоматизации в Азиатско-Тихоокеанском регионе стимулировали спрос на станки. Наличие недорогой квалифицированной рабочей силы и близость к рынкам конечного потребления дают региону конкурентное преимущество по сравнению с другими регионами. Кроме того, производители станков расширяют свое присутствие в Азии, чтобы удовлетворить растущий местный спрос. Это, наряду с ростом инвестиций в технологии Industry 4.0, указывает на устойчивое доминирование Азиатско-Тихоокеанского региона на мировом рынке станков в течение прогнозируемого периода.

Последние события

• В июне 2022 года Doosan MachineTools объявила о расширении своего производственного предприятия в Индии. Новый завод будет сосредоточен на производстве токарных станков с ЧПУ и обрабатывающих центров, удовлетворяя растущий спрос со стороны внутреннего автомобильного и машиностроительного секторов.
• В мае 2022 года DMG Mori приобрела контрольный пакет акций Metalcraft Engineering, производителя токарных станков с ЧПУ. Это расширяет портфель продукции DMG Mori и ее присутствие на индийском рынке.
• В апреле 2022 года компания Yamazaki Mazak выпустила многозадачный токарный центр QUICK TURN SMART 250SY. Он отличается компактной конструкцией для мелкосерийного производства и интегрированными функциями на основе ИИ для оптимизации автоматизированной обработки.
• В марте 2022 года AMADA открыла новый центр технического обучения в Мичигане, США, для повышения квалификации клиентов и поддержки инициатив цифровой трансформации. Центр будет предлагать практическое обучение технологиям изготовления листового металла.
• В феврале 2022 года Okuma America расширила свое присутствие, приобретя Cincinnati Inc., поставщика станков, решений для автоматизации и аддитивного производства.
• В январе 2022 года Komatsula запустила свою новую систему производства ячеек GRACE с автономным управляемые транспортные средства и интегрированный контроль качества на основе искусственного интеллекта.
• В декабре 2021 года Hyundai WIA приобрела немецкого производителя станков DMG Mori, чтобы получить доступ к передовым производственным технологиям.
• В ноябре 2021 года Makinola запустила новые 5-осевые вертикальные обрабатывающие центры со встроенными автоматизированными устройствами смены инструмента и расширенными рабочими зонами.

Ключевые игроки рынка

• AMADA HOLDINGS CO., LTD.
• DMG MORI CO., LTD.
• TRUMPF ГРУППА
• JTEKT Corporation
• Komatsu Ltd
• Okuma Corporation
• DoosanMachine Tools Co., Ltd
• Makino Milling Machine Co., Ltd
• HYUNDAI WIA CORP
• CHIRON Group SE