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中國工業(yè)大數據市場現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢分析 四大角度實現(xiàn)系統(tǒng)級工業(yè)智能
  • 點擊數:7207     發(fā)布時間:2019-02-20 15:10:00
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工業(yè)大數據是指在工業(yè)領域中,圍繞典型智能制造模式,從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發(fā)、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發(fā)貨和交付、售后服務、運維、報廢或回收再制造等整個產品全生命周期各個環(huán)節(jié)所產生的各類數據及相關技術和應用的總稱,其以產品數據為核心,極大延展了傳統(tǒng)工業(yè)數據范圍,同時還包括工業(yè)大數據相關技術和應用。隨著各國工業(yè)革新的推進、智能制造的發(fā)展,工業(yè)大數據行業(yè)得到快速發(fā)展。
關鍵詞:

什么是工業(yè)大數據?

工業(yè)大數據是指在工業(yè)領域中,圍繞典型智能制造模式,從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發(fā)、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發(fā)貨和交付、售后服務、運維、報廢或回收再制造等整個產品全生命周期各個環(huán)節(jié)所產生的各類數據及相關技術和應用的總稱,其以產品數據為核心,極大延展了傳統(tǒng)工業(yè)數據范圍,同時還包括工業(yè)大數據相關技術和應用。隨著各國工業(yè)革新的推進、智能制造的發(fā)展,工業(yè)大數據行業(yè)得到快速發(fā)展。

工業(yè)大數據來源多樣,應用前景廣闊

工業(yè)大數據是未來工業(yè)在全球市場競爭中發(fā)揮優(yōu)勢的關鍵。近年來,各國紛紛推動其工業(yè)發(fā)展的改革,德國工業(yè)4.0、美國工業(yè)互聯(lián)網、中國制造,制造業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略的實施基礎都是工業(yè)大數據的搜集和特征分析,以此創(chuàng)新發(fā)展、指導經營,推動工業(yè)智能化的發(fā)展。工業(yè)智能化與工業(yè)大數據相互促進,其數據來源包含企業(yè)內部與外部及市場上的相關數據,主要包含生產經營相關的業(yè)務數據、設備物聯(lián)數據和外部數據幾個方面。

工業(yè)大數據是智能制造的關鍵技術,利用智能化的手段及數據服務,推動生產型制造向服務型制造轉型,其在智能制造中有著廣闊的應用前景,在產品市場需求獲取、產品研發(fā)、制造、運行、服務直至報廢回收的產品全生命周期過程中,工業(yè)大數據在智能化設計、生產、網絡化協(xié)同制造、智能化服務、個性化定制等場景都發(fā)揮較大的作用。

全球工業(yè)大數據市場規(guī)模不斷增加 中國增速快

隨著工業(yè)化改革的發(fā)展,全球工業(yè)大數據的規(guī)模不斷增加。據前瞻產業(yè)研究院發(fā)布的《中國工業(yè)大數據產業(yè)發(fā)展前景與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》統(tǒng)計數據顯示,截止至2017年全球工業(yè)大數據的市場規(guī)模為201億美元,當年全球大數據市場規(guī)模為394億元,工業(yè)大數據占全球大數據總規(guī)模超過50%,可見工業(yè)大數據已經成為全球大數據行業(yè)發(fā)展的主要的領域。未來,在以德國為代表的工業(yè)4.0深化發(fā)展及其他國家智能制造的發(fā)展,預計2020年全球工業(yè)大數據的市場規(guī)模為480億美元,占大數據總規(guī)模的比重約為60%。

《中國制造2025》提出推動了我國工業(yè)發(fā)展要向智能化的轉變,工業(yè)大數據成為行業(yè)發(fā)展的一個重要領域。據貴陽大數據交易所統(tǒng)計資料顯示,2017年我國工業(yè)大數據市場規(guī)模約為212元,較上年同比增長41.3%,增速較快。按照國內工業(yè)數據化的發(fā)展及政策支持的推進,預計2018年國內工業(yè)大數據的規(guī)模增加至292億元。可見工業(yè)大數據已經成為全球大數據行業(yè)發(fā)展的主要的領域。

2014-2018年全球及中國工業(yè)大數據市場規(guī)模統(tǒng)計情況及預測

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數據來源:前瞻產業(yè)研究院整理

我國工業(yè)大數據行業(yè)六大發(fā)展問題分析

工業(yè)大數據的發(fā)展是智能制造發(fā)展的一個制高的競爭點,在制高點的競爭中,對我們國家即是挑戰(zhàn)也是機會,對于我國在工業(yè)2.0和3.0上的缺陷,我們需要抓住工業(yè)大數據的機會實現(xiàn)彎道超車。目前我國發(fā)展工業(yè)大數據尚存在如下幾方面的問題:

1、產品數據格式不統(tǒng)一、規(guī)范缺乏,互通融合困難;

2、平臺技術架構復雜、資源整合困難;

3、信息化戰(zhàn)略、業(yè)務戰(zhàn)略不一致;

4、網路安全、系統(tǒng)安全、數據安全等安全問題突出。

5、標準化不統(tǒng)一、應用不足,集成貫通困難;

6、物聯(lián)網接入設備不能自主可控,高端設備讀寫困難。

四大角度實現(xiàn)系統(tǒng)級工業(yè)智能

為了更好的推進工業(yè)大數據,構建覆蓋工業(yè)全流程、全環(huán)節(jié)和產品全生命周期的數據鏈,并在此基礎上形成基于數據分析的系統(tǒng)級工業(yè)智能。

1、工業(yè)企業(yè)需要加強工業(yè)大數據采集、交換與集成,打破數據孤島,實現(xiàn)數據跨層次、跨環(huán)節(jié)、跨系統(tǒng)的整合。

2、在實現(xiàn)大數據采集、集成的基礎上,推進工業(yè)全鏈條的數字化建模和深化工業(yè)大數據分析。

3、在大數據技術領域通用算法的基礎上,不斷構建工業(yè)領域專業(yè)的算法,滿足企業(yè)對工業(yè)數據分析結果高置信度的要求。

4、進行數據和3D工業(yè)場景的可視化呈現(xiàn),增加工業(yè)數據的可使用度。

來源:前瞻產業(yè)研究院

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