클라우드 기반 디지털화를 통한 기계 부문 수익성 향상

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클라우드 기반 디지털화를 통한 기계 부문 수익성 향상

2023 년 8 월 11 일| 기사

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기계 및 장비 제조업체는 대규모 디지털화를 통해 운영, 경쟁력 및 지속 가능성 향상을 실현할 수 있습니다. 클라우드 솔루션을 활용하면 스케일링을 크게 간소화 할 수 있습니다.

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기사 ( 8 페이지 )

디지털 변환 기계 및 장비 제조업체가 운영을 혁신하고 개선하면서 날씨 변화와 혼란을 겪을 수있는 엄청난 기회를 제공합니다. 조직 전체의 디지털화를 구현한다는 아이디어는 어려운 것처럼 보일 수 있습니다. 그러나 사용 가능한 클라우드 기반 솔루션은 모든 규모의 조직에 대규모 디지털화에 필요한 사용자 정의 가능한 서비스, 전문 지식 및 연결성을 제공합니다. 하이퍼 스케일러 —으로 알려진 대규모 클라우드 서비스 제공 업체는 이미 회사가 기능과 옵션을 크게 확장하기 위해 활용할 수있는 생태계를 구축했습니다. Hyperscalers ’ 솔루션은 이러한 생태계에서 파트너 ’ 솔루션과 완벽하게 통합되어 구현 중에 시스템 통합 업체 및 독립 소프트웨어 공급 업체를 지원합니다.

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저자에 대하여

이러한 이점은 선도적 인 제조 회사가 클라우드 지원 디지털화를 사용하여 기계 부문이 직면 한 것과 동일한 과제를 해결하는 이유입니다. 인플레이션; 만성 인재 부족; 더 높은 에너지, 재료 및 인건비. 디지털 기술은 또한 기업이 순 제로 목표를 발전시키는 데 도움을주고 있습니다.

이 기사에서는 기계 및 장비 제조업체가 클라우드 기반 서비스를 통해 전체적인 디지털 혁신을 통해 상당한 경쟁, 운영 및 지속 가능성 이익을 실현할 수있는 방법을 설명합니다. 디지털 방식으로 강화 된 공급망, 생산, 제품 개발, 애프터 세일즈 등을 통해 운영을 최적화하고 탄력성을 강화한 최첨단 조직의 예를 강조합니다.

디지털 혁신 : Industry 4.0의 이점 실현

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유망하고 잠재적으로 유익한만큼, 기계 부문에서 이용 가능한 광범위하고 진화하는 데이터, 연결성, 분석, 인간 – 기계 상호 작용 및 로봇 솔루션은 압도적으로 느껴질 수 있습니다. 제조업체는 종종 조직 전체의 디지털 혁신을 통해 심층으로 뛰어 들기보다는 발가락을 Industry 4.0 풀에 담그고 싶어합니다. 그러나 디지털화에 대한 단편적인 접근 방식은 기계 및 장비 제조업체가 많은 회사를 괴롭히는 “ 파일럿 연옥 ” 트랩에 빠질 위험이 있습니다. ’ Industry 4.0 노력: 회사는 새로운 디지털 접근 방식의 초기 시험에서 유망한 결과를 볼 수 있지만 기술, 조직 또는 기능 제약으로 인해 성공을 확장 할 수는 없습니다.

디지털 혁신은 더 이상 자신을 차별화하고 경쟁에서 우위를 점하려는 기계 부문 회사에게는 선택 사항이 아닙니다. VDMA와 McKinsey의 2020 년 조사에 따르면 기계 공학의 고객 중심 디지털 플랫폼에 대한 기계 가용성 및 기계 성능은 최종 사용자와 기계 회사 모두의 최우선 과제입니다.1EBIT에 상당한 영향을 미치기 위해 충분한 규모로 디지털 접근 방식을 적용하는 것은 사소한 일이 아니지만 전체적인 디지털화는 이러한 영향을 실현하는 데 필요한 것입니다. 완전히 디지털화 된 회사가 달성 한 통찰력, 효율성, 생산성, 커뮤니케이션 및 고객 만족도는 독립적이지 않고 공생 적입니다. 디지털화는 통찰력을 제공하는 분석을 가능하게하여 효율성과 생산량 등을 높이는 결정과 혁신을 알려줍니다.

디지털 혁신은 더 이상 자신을 차별화하고 경쟁에서 우위를 점하려는 기계 부문 회사에게는 선택 사항이 아닙니다. VDMA와 McKinsey의 2020 년 조사에 따르면 기계 공학의 고객 중심 디지털 플랫폼에 대한 기계 가용성 및 기계 성능은 최종 사용자와 기계 회사 모두의 최우선 과제입니다.

디지털 사용 사례를 대규모로 구현하려면 회사 전체, 헌신적 인 고위 경영진 리더십 및 신속하고 의미있는 비즈니스 영향에 대한 끊임없는 초점을 포함하는 범위가 필요합니다. 성공적인 혁신은 강력한 기술 인프라, 디지털 기술의 체계적인 획득 및 개발과 같은 디지털 이니셔티브를 지원하고 유지할 수있는 환경의 창출을 강조합니다, 디지털 최초의 조직 문화와 사고 방식의 창출.

실제로, 맥킨지의 여러 부문에 걸친 대규모 디지털 혁신 경험을 바탕으로, 클라우드 애플리케이션 및 디지털 툴 포트폴리오를 사용하여 조직 전체의 디지털화를 구현하면 기계 제조업체의 EBIT가 5 ~ 8 % 포인트 향상 될 수 있습니다. ( 전시회 1 ). 자동화, 데이터 분석 개선 등은 효율성을 높이고 직원이 더 높은 수준의 개선에 집중하여 추가 비용 절감 및 제품 혁신으로 이어질 수 있습니다. 이러한 효율성으로 인해 일부 기능 영역에서 최대 20 %의 비용을 절감 할 수 있습니다. 예를 들어, 일반 및 관리 비용을 10-20 % 줄일 수 있습니다, 기업 자원 계획 ( ERP )을위한 디지털 지출 제어 타워 ( SCT ) 또는 로봇 프로세스 자동화 ( RPA ).

전시회 1

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McKinsey의 여러 부문에 걸친 대규모 디지털 혁신 경험을 바탕으로, 클라우드 응용 프로그램 및 디지털 도구 포트폴리오를 사용하여 조직 전체의 디지털화를 구현하면 기계 제조업체의 EBIT가 최대 5-8 % 포인트 향상 될 수 있습니다.

머신 러닝 및 AI 기반 프로세스를 통해 생산 및 제품 품질을 개선 할 수 있으며, 이로 인해 수익이 증가 할 수 있습니다. 클라우드 지원 디지털 시스템을 사용하여 제조 된 기계 및 장비에 대한 서비스로 예측 유지 보수를 제공함으로써 새로운 수익원을 창출 할 수도 있습니다. 그리고 기계 및 장비 부문 플레이어가 디지털 변환이 가능한 서비스 중심 제품을 탐색 할 때가 왔습니다. 2022 년 McKinsey Global Industrial Robotics Survey에서 볼 수 있듯이 많은 회사에서 자동화 시스템은 향후 5 년간 자본 지출의 25 %를 차지할 것입니다.2

디지털 혁신은 다양한 형태를 취할 수 있지만 비즈니스 중심, 디지털 기능 및 기능 간 확장 성이라는 세 가지 차원에서 공통의 이점을 제공하는 경향이 있습니다.

디지털 솔루션의 비즈니스 초점 개선

디지털화를 확장하는 회사는 디지털화를 IT 프로젝트가 아닌 미래의 성장과 수익성에 대한 투자로 성공적으로보고 있습니다. 이러한 조직은 비즈니스 영향, 타당성 및 구현 용이성에 따라 신중한 우선 순위에 따라 해당 비즈니스가 주도하는 광범위한 사용 사례 포트폴리오를 적용합니다. 예를 들어, 디지털 방식으로 활성화 된 자동화는 더 높은 재료 비용과 경제적 변동성을 상쇄 할 수있는 더 높은 생산성을 산출 할 수 있습니다. 반복적이고 단조로운 작업을 자동화하면 직원의 스트레스를 줄임으로써 제조 인재를 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 디지털 원주민에게 어필 할 수있는 기회를 통해 새로운 인재를 유치 할 수 있습니다.

조직의 향상된 디지털 기능

디지털 변환에는 조직 전체의 체계적인 변경이 필요합니다. 성공적으로 디지털화 된 회사는 다년간의 여행으로 변화에 접근합니다. 리더는 혁신을 주도하지만 개별 장치에 대한 변경 노력을 안내하고 진행 상황을 모니터링하며 모범 사례가 보편적으로 채택되도록하는 중앙 변환 엔진의 지원을받습니다. 회사는 특정 기술을 갖춘 신입 사원을 고용하고 기존 직원을 빠르게 향상시키기 위해 대규모 역량 구축 프로그램을 운영함으로써 디지털 인재에 투자합니다. 결과 조직은보다 효율적이고 생산적이며 외부 요인에 적응하고 필요할 때 올바른 과정을 혁신하고 개선하기위한 노력을 적극적으로 노력할 수 있습니다.

기능 전반에 걸쳐 확장 성 향상

디지털 변환에는 조직 전체의 기술 접근 방식이 필요하기 때문에, 디지털화를 확장하는 회사는 수십 가지의 다양한 디지털 도구 사용 사례를 성공적으로 개발하고 확장 가능하고 저렴하며 안전한 공통 인프라에서 가장 효과적인 응용 프로그램을 구축합니다. 이 인프라를 구현, 유지 및 개발하기 위해 회사는 일반적으로 주요 기술 업체와 전략적 파트너십을 구축합니다. 이러한 파트너십은 내부 리소스를 보완하고 보강하여 추가 용량과 확장 기회를 창출합니다.

핵심 요소가 배치되면 기계 및 장비 제조업체는 디지털 노력을 가속화하여 성능을 향상시킬 수있는 여러 기회를 식별하고 캡처 할 수 있습니다. 디지털 툴박스의 숙달은 미래의 성장 원을 열 수 있습니다. 예를 들어, 효과적인 원격 모니터링 및 진단 기능을 통해 회사가 고객을 대신하여 장비를 소유, 운영 및 유지 관리하는 새로운 서비스 형 기계 비즈니스 모델로 전환 할 수 있습니다 ’.

클라우드 애플리케이션은 디지털 혁신을 간소화하고 최적화 할 수 있습니다

클라우드 기반 솔루션 플랫폼을 사용하면 디지털 혁신에 참여하는 조직이 경쟁 업체와 차별화 할 수있는 노력의 우선 순위를 정하기가 훨씬 쉬워집니다 ( 전시회 2 ). 예를 들어 클라우드 솔루션을 사용하여 공급망을 관리하면보다 효율적으로 만들 수 있습니다. 또는 기계 학습 플랫폼을위한 새로운 알고리즘 생성을 다시 조달하는 대신 클라우드 솔루션 제공 업체의 알고리즘을 적용하여 문제를 해결할 수 있습니다. 그리고 서비스로서의 소프트웨어 ( SaaS ) 공급자의 에코 시스템과 협력하거나 시스템에 통합하는 데 적응하기보다는, 제조업체는 여러 조직과 대규모로 통합 된 기술 플랫폼을 사용하여 클라우드 하이퍼 스케일러를 사용할 수 있습니다.

전시회 2

우리는 장애가있는 개인에게 웹 사이트에 대한 동등한 액세스를 제공하기 위해 노력합니다. 이 콘텐츠에 대한 정보를 원하시면 기꺼이 도와 드리겠습니다. 다음 주소로 이메일을 보내주십시오: McKinsey_Website_Accessibility@mckinsey.com

클라우드 기반 솔루션 플랫폼을 사용하면 디지털 혁신에 참여하는 조직이 경쟁 업체와 차별화 할 수있는 노력의 우선 순위를 정하기가 훨씬 쉬워집니다.

클라우드 기능은 기계 및 장비 부문에서 중요한 잠재적 인 수입원을 제공합니다. 서비스 형 장비 ( EaaS ) 모델. 이 비즈니스 모델은 OEM에게 장비 비용을 운영하고 자본 지출을 줄이는 선호도를 높이는 고객을 만족시키는 방법을 제공합니다. EaaS 모델은 소프트웨어 업데이트, 예비 부품 교체 및 예측 유지 보수가 포함 된 서비스의 일부로 임대 장비를 고객에게 제공함으로써 혜택을줍니다. 또한 OEM 및 제조업체는 기계 데이터 및 고객에 대한 액세스가 증가하여 추가 수익을 창출 할 수 있습니다.

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클라우드 기반 지속 가능성 솔루션

기업들이 점점 더 공격적인 Scope 3 배출 감소 목표를 달성하려는 노력을 강화함에 따라, 기계 및 장비 제공 업체에 순 제로 운영에 대한 명확한 로드맵을 보여 주도록 압력을가했습니다. 클라우드 기능은 기계 부문 회사가 가치 사슬 전반에 걸쳐 지속 가능성을 측정하고 지원할 수있게함으로써 이러한 목표에 기여할 수 있도록 도와줍니다. ( 사이드 바, “ 클라우드 기반 지속 가능성 솔루션 ” ).

디지털 공급망은 투명성을 개선하고 중단을 최소화합니다

디지털 공급망은 오늘날의 상호 연결된 환경에서 비교할 수없는 이점을 제공함으로써 비즈니스 운영에 혁명을 일으 킵니다. 클라우드 컴퓨팅, AI 및 블록 체인과 같은 기술을 통해 디지털 공급망은 소싱에서 배송까지 실시간 가시성을 제공합니다. 이러한 투명성을 통해 조직은 병목 현상을 식별하고 인벤토리를 최적화하며 데이터 중심 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 디지털 공급망을 통해 자연 재해, 공급 업체 문제 또는 시장 변동으로 인한 중단에 신속하게 대응할 수 있습니다. 예를 들어 재료 비용을 절약하면, 주어진 제조업체에게 가장 중요한 메트릭스의 공급 업체 ’ 성능을 비교하거나 AI를 사용하여 예비 부품의 필요성을 예측하는 AI 기반 공급 업체 벤치마킹을 통해 실현됩니다.

예를 들어, 한 글로벌 전자 제품 제조업체는 COVID-19 전염병 동안 공급 중단을 최소화하기 위해 디지털 공급 체인 위험 관리 도구를 사용했습니다. 제조업체에는 약 12 개의 공장으로 구성된 글로벌 제조 네트워크가있었습니다. 전체 공급망 —의 디지털 모델과 5,000 개 이상의 공급 업체 —가있는 대규모 다 계층 공급 기반을 만들고이 모델을 사용하여 여러 요인에 대한 공급망의 상대 취약성을 평가했습니다 리드 타임, 공급 업체 집중, COVID-19 특정 국가 위험 및 재무 탄력성과 같은. 이러한 노력으로 100 개가 넘는 우선 순위가 높은 고위험 공급 업체가 확인되었으며 그 중 약 10 %가 재정적으로 어려움을 겪거나 이전에 알려지지 않은 2 단계 공급 업체였습니다.이러한 공급 업체에 대한 자세한 검토를 통해 제조업체는 고위험 공급 업체에 대한 지출을 40 % 이상 줄이는 완화 계획을 구현할 수있었습니다.

클라우드 컴퓨팅은 공급 업체 시스템과 같이 비즈니스 확장 성과 향상된 시스템 상호 운용성 —을 제공합니다. 클라우드 서비스 제공 업체 ’ 기존 네트워크 및 기술 리소스를 활용하여, 기계 및 장비 제조업체는 새로운 공급망 –을보다 쉽게 통합하여 데이터 레이크 또는 사전 훈련 된 기계 학습 모델과 같은 기능을 향상시킬 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅은 공급 업체 시스템과 같이 비즈니스 확장 성과 향상된 시스템 상호 운용성 —을 제공합니다. 클라우드 서비스 제공 업체 ’ 기존 네트워크 및 기술 리소스를 활용하여, 기계 및 장비 제조업체는 새로운 공급망 –을보다 쉽게 통합하여 데이터 레이크 또는 사전 훈련 된 기계 학습 모델과 같은 기능을 향상시킬 수 있습니다.

Industry 4.0을 통한 더 빠르고 저렴하며 유연한 생산

AI는 조직이 생산의 모든 측면에서 강력한 데이터 세트를 컴파일 할 수있게했습니다. 또한 디지털 쌍둥이는 전체 공장 부지를 복제하여 장비 가동 중지 시간 및 제품 조립 시간과 같은 중요한 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 그런 다음이 정보를 사용하여 기계를 사용자 정의하고 AI 기반 예측 유지 보수를 가능하게 할 수 있습니다.이 기계 및 장비 제조업체는 고객에게 부가 가치 서비스를 제공 할 수 있습니다.

생산 라인간에 다양한 장비와 공유 재고 보관을 운영하는 대기업은 고급 생산 스케줄링 최적화 도구를 사용하여 생산 처리량을 늘 렸습니다. 계획 및 일정 프로세스를 개선하기 위해 회사는 전체 생산 프로세스의 수학적 모델을 개발했습니다. 이 모델에는 모든 관련 제약 조건 및 비용 동인 — 45 노드, 80 흐름, 50 개의 기술적 제약 —은 회사가 처리량을 25 % 증가시키는 데 도움이되는 최적화 도구를 구축하는 데 사용되었습니다. 클라우드를 통해 데이터 사일로를 분해하고 모델에 필요한 단일의 균일 한 데이터 소스와이를 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 성능을 제공 할 수있었습니다.

AI를 통한보다 스마트 한 제품 개발

디지털화 된 제품 개발을 통해 조직은 제품 및 서비스 혁신을 가속화 할 수 있습니다. 클라우드 기반 플랫폼은 시스템 간 데이터 투명성과 시뮬레이션을위한 무제한 컴퓨팅 성능에 대한 액세스를 제공하여 디지털 개선을 향상시킵니다. 회사는 디지털 트윈, 원격 컴퓨터 지원 설계 (CAD) 및 데스크톱 및 주문형 고성능 컴퓨팅을 활용할 수 있습니다. 수명주기 데이터를 사용하여 제품을 최적화합니다; AI 및 기계 학습 – 기반 설계-가치 (DtV) 프로세스를 통해 제품 설계를 최적화합니다. 회사는 AI 기반 제품 복잡성 관리의 이점을 누릴 수도 있습니다. 예를 들어 한 전동 공구 제조업체는 처리 시간이 20 % 단축되었습니다, $ 2 천만 이상의 영업 마진 개선 및 완제품 ’ SKU 수 40 % 이상 감소.

발전 장비 부문의 회사는 AI를 사용하여 수력 발전소를위한 대형 터빈의 설계를 최적화하고 있습니다. 파일럿 프로젝트에서, 이 회사의 엔지니어링 팀은 외부 전문가와 협력하여 터빈의 4 가지 주요 구성 요소의 성능을 시뮬레이션하는 심층 학습 모델 (강력한 클라우드 기반 컴퓨팅으로 가능)을 만들었습니다. 이 모델은 원하는 작동 지점을 입력으로 수용하도록 설계되었으며 각 부품의 허용 질량 및 강도에서 캐비테이션 또는 압력과 같은 유체 흐름 문제에 대한 다양한 제약 조건 —을 고려합니다 맥동. 이 접근 방식을 사용하여 새로운 터빈 설계를 만드는 데 필요한 엔지니어링 시간을 50 % 줄이고 엔드 투 엔드 설계 프로세스를 25 % 줄였습니다. 더 나은 방법은 최대 0 개의 터빈을 생성했습니다.발전소의 수명 동안 운영자에게 수백만 달러의 가치가있을 수있는 개선 된 기존 설계보다 4 % 포인트 더 효율적입니다.

더 큰 비용 투명성 및 가격 책정 기능

디지털 마케팅 및 영업을 통해 회사는 구매 여정의 모든 단계에서 고객과의 연결을 촉진 할 수 있습니다. 포괄적 인 중앙 집중식 소스에서 제공되는 고객 데이터에 대한 360도 뷰를 통해 회사는 고객 서비스 및 상호 작용을 분석, 추적, 예측 및 개인화 할 수 있습니다. AI 기반 오퍼 및 가격 책정, 자산 및 견적 관리, 최적화 된 판매 및 지원 운영은 의사 결정을 개선하고 효율성과 투명성을 높이는 일부 디지털 사용 사례 일뿐입니다.

클라우드 기반 플랫폼으로 활용되는 디지털 변환은 가격 전략의 효율성과 민첩성을 상당히 확장합니다. € 4 억 개 이상의 매출이 분석 기반 클레임 관리를 구현 한 1 차 자동차 공급 업체에 의해 회수되어 원자재 비용이 크게 증가한 후 완제품을 수익성있게 재현 할 수있었습니다. 마찬가지로 공급 업체로부터 전반적 비용 증가에 직면 한 산업 제조업체는 클라우드 기반 투명성 도구를 배포하여 비용을 세밀하게 문서화했습니다. 결과 데이터는 각 제품 또는 서비스의 정확한 비용 동인을 더 잘 이해하고 제조업체의 내부 비용 모델을 개선하는 데 도움이되었습니다. 영업 팀은 협상에서 이러한 모델을 사용하여 제공하는 가격에 현재 생산 비용이 반영되도록합니다.

클라우드 기반 플랫폼으로 활용되는 디지털 변환은 가격 전략의 효율성과 민첩성을 상당히 확장합니다. € 4 억 개 이상의 매출이 분석 기반 클레임 관리를 구현 한 1 차 자동차 공급 업체에 의해 회수되어 원자재 비용이 크게 증가한 후 완제품을 수익성있게 재현 할 수있었습니다.

다른 조직에서도 AI 및 클라우드 기반 플랫폼 기능으로 구동되는 데이터 중심 접근 방식을 사용하여 구성 요소 부족의 영향을 해결했습니다. 예를 들어, 구성 부품의 가용성에 따라 다른 제품 구성에 대한 리드 타임을 동적으로 설정하면 영업 팀이 적절한 고객 기대치를 설정하거나 더 빠르고 저렴한 표준 제품에 대한 구매 결정을 조정할 수 있습니다 생산하기 위해.

기회 및 애프터 서비스 확대

클라우드 기반 플랫폼을 통해 OEM은 판매하는 제품의 디지털 구성 요소에 영구적으로 연결할 수 있습니다. 예측 유지 보수, 제품 앱을 통한 조향 및 고객에게 직접 원격 문제 해결과 같은 서비스를 제공하면 OEM이 추가 수익원을 창출 할 수 있습니다. 또한 이러한 서비스를 제공하는 OEM은 제품의 결함 및 기타 요구에 대한 정보에 직접 실시간으로 액세스 할 수 있기 때문에 예비 부품 판매 및 수리가 향상 될 수 있습니다. OEM ’ 확장 된 연결 및 고객에 대한 통찰력 ’ 일반적인 기계 사용, 고장 등을 통해 다른 잠재적 판매를 식별 할 수도 있습니다.

클라우드 기반 플랫폼을 통해 OEM은 판매하는 제품의 디지털 구성 요소에 영구적으로 연결할 수 있습니다. 예측 유지 관리, 제품 앱을 통한 조향 및 고객에게 직접 원격 문제 해결과 같은 서비스를 제공하면 OEM이 추가 수익원을 창출 할 수 있습니다.

전 세계 기계 부품 제조업체는 주요 IT 서비스 회사와 제휴하여 클라우드 기반 원격 모니터링 및 분석 서비스를 제공합니다. 이 기술은 고객 ’ 장비로부터 진동, 온도 및 기타 운영 데이터를 수집하고 해당 데이터를 사용하여 잠재적 인 신뢰성 문제를 식별하고 진단합니다. 온 프레미스에서 클라우드로 상태 모니터링을 이동하고 AI 도구를 사용하여 필요한 많은 데이터 분석을 자동화함으로써 회사는 서비스 제공을 확장 할 수있었습니다, 더 넓은 범위의 고객에게 모니터링을 제공하고 수집 한 데이터를 사용하여 시스템의 진단 및 예측 기능을 빠르게 향상시킵니다.

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대규모 디지털 혁신은 기계 부문 플레이어에게 필수적입니다. 지속적인 공급 중단과 제조 시장 변동 속에서 경쟁력을 유지하려면 운영 및 재무 이점이 필수적입니다. 클라우드 기반 플랫폼 및 서비스의 가용성으로 인해 규모에 관계없이 모든 규모의 조직을 디지털화하는 것이 그 어느 때보 다 일반적이고 비용이 적게 들고 복잡합니다. 기성품 도구, 소프트웨어, 하드웨어, 네트워크 및 서비스의 클라우드 플랫폼 ’ 어레이를 활용하거나 시설 간 데이터를 공유하고, 기계 플레이어는 다른 많은 제조 부문의 회사가 실현 한 것과 동일한 이점을 누릴 수 있습니다. 서비스로서의 모델에서 지속 가능성, 수익성 향상 및 새로운 수익원의 이득은 유망한 디지털화의 일부 기능 일뿐입니다,기계 및 장비 제조에서 구름이 풍부한 풍경.

저자에 대하여

마리 엘 호예 크 맥킨지 런던 사무소의 준 파트너입니다; 도로시 청어 뒤셀도르프 사무소의 선임 파트너입니다 타렉 카사 파트너입니다; 플로리안 호만 뮌헨 사무소의 준 파트너입니다. 과 라파엘 웨스 티너 마드리드 사무소의 선임 파트너입니다.

저자들은이 기사에 기여한 Jonas Ronellenfitsch와 Cristina Tintore에게 감사의 말씀을 전합니다.