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2020年中國工業(yè)傳感器市場分析

儀表市場 2020年05月11日 09:43:53來源:傳感器專家網(wǎng) 15940
摘要隨著工業(yè)4.0概念如火如荼的發(fā)展,要落實工業(yè)4.0,傳感器的導入成為必要,因此工業(yè)市場開始啟動對傳感器的需求。

  【儀表網(wǎng) 儀表市場】隨著工業(yè)4.0概念如火如荼的發(fā)展,要落實工業(yè)4.0,傳感器的導入成為必要,因此工業(yè)市場開始啟動對傳感器的需求。傳感器在工廠制造環(huán)境中,可以滿足各種應用需求。包括機械生產設備預測性維護與自動化、資產追蹤與供應鏈、即時監(jiān)測與校準、震動檢測防竄改、油電用量計算,以及流量計算水位監(jiān)測等。
 
  近年來工業(yè)傳感器一直保持著較高增長率,但在2019年整體市場呈現(xiàn)出增幅下滑。
 
  2017~2022工業(yè)傳感器市場規(guī)模與增速 (數(shù)據(jù)來源:MIRDatabank)
 
  在傳感器整體市場增幅下降的背景下,仍存在亮點及機會。其中光電及接近開關等技術門檻較低的產品,在經濟下行的壓力下部分客戶將設備成本的重要程度前置,國產廠商產品與外資廠商的經濟型產品存在新的機會。RFID、機器視覺等產品中,隨著自動化程度的提升,原本不需要此類傳感器的生產線進行升級,產生了購買需求;另外廠商對于傳感器應用場景的開拓,也給部分傳統(tǒng)傳感器帶來新的機會。
 
   一、2020年工業(yè)傳感器迎來機遇
 
  機會一:光電/接近開關的國產化沖擊
 
  近年來隨著國產廠商的技術發(fā)展,國產傳感器的實力已經可以滿足中端客戶的要求,在具備價格優(yōu)勢的情況下?lián)屨纪赓Y廠商的份額。為了應對競爭,目前部分外資廠商推出了經濟型產品,且取得了一定的效果。
 
  機會二、傳感器廠商開拓新的產品類型
 
  不同于以往各廠商專注于自身擅長的傳感器,近年越來越多的廠商希望能夠借助新的產品提升企業(yè)表現(xiàn)。其中視覺傳感器和RFID是廠商關注的重點,部分廠商已經推出了新品類的產品,或重點推廣新品類的產品。
 
  機會三:疫情對傳感器市場的影響
 
  2020年第一季度傳感器銷售受到較大影響,產品無法有效的完成銷售訂單與出貨。
 
  2020全年來看,傳感器受疫情影響有限。主要下游行業(yè)汽車需求延后而非消失,電子行業(yè)受5G與手機折疊屏變革利好,醫(yī)療器械目前相關產品如呼吸機等短期需求增長,隨著疫情的性蔓延,醫(yī)療器械廠商值得關注。
 
  二、主要類型傳感器市場分析
 
  光電/接近開關:基本保持持平,國產廠商上升
 
(數(shù)據(jù)來源:MIRDatabank)
 
  光電及接近開關2019年整體市場基本持平,受到汽車行業(yè)下滑影響,大部分德系廠商及日系廠商的光電及接近開關的銷售業(yè)績相對于2018年增速放緩。
 
  作為技術門檻較低的產品,2019年及未來外資廠商在光電開關及接近開關產品策略上逐漸呈現(xiàn)出兩種發(fā)展方向:一種是技術實力強的公司,逐步走向定制化服務或者安裝環(huán)境困難的產品;另一種方向是通過研發(fā)經濟型產品,在要求稍低的市場憑借自己的品牌影響力與行業(yè)口碑進行大量銷售。部分國產廠商憑借著不錯的質量與低廉的價格,發(fā)展勢頭良好。
 
  安全類傳感器:受汽車行業(yè)影響大,行業(yè)拓展緩慢
 
(數(shù)據(jù)來源:MIRDatabank)
 
  安全類傳感器2019年整體市場略有下滑,受其主要下游行業(yè)汽車的增速下滑的影響。
 
  綜合來看安全類產品價格較高,國內對安全類產品的意識不夠強,行業(yè)拓展還存在困難。僅有部分行業(yè)如化工廠、物流行業(yè)等對安全類產品的需求在加大。
 
  RFID:由于政策支持與應用變化,增幅明顯
 
  RFID產品2019年仍保持著一個較高的增長,數(shù)據(jù)溯源是其重要的應用點之一,目前智能制造以及國家對工廠大數(shù)據(jù)的政策導向導致的生產線的更新是其主要增長點。
 
  未來RFID的發(fā)展趨勢向好,主要因應用范圍在不斷擴大,除了傳統(tǒng)的工廠自動化,過程自動化如水處理行業(yè),商業(yè)環(huán)境如奢侈品真?zhèn)巫R別也都產生了新的應用場景,未來應用場景存在想象空間,同時部分廠商將在未來主推RFID。
 
  視覺類傳感器:國產廠商增長明顯,外資廠商份額略有下滑
 
  視覺類傳感器整體市場近兩年發(fā)展良好,增速保持在20%,預計未來增速將可延續(xù),主要原因在于應用范圍的擴大。機器視覺目前的3D技術可運用在測量與碼垛等場景上,深度學習也開始逐漸運用于瑕疵識別等新場景。從產品分類看,工業(yè)相機在規(guī)模應用時存在成本優(yōu)勢,未來比例相對于智能相機將進一步提高。

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