近日，由大數據產業生態聯盟聯合賽迪顧問共同完成的《2019中國大數據產業發展白皮書》（以下簡稱《白皮書》）在2019世界計算機大會——“計算機未來：算力驅動萬物互聯”主題論壇上重磅發佈。
白皮書對工業大數據做了深度解讀，從政策，新興技術，工業大數據企業與行業用戶合作等方面分析了我國目前的工業大數據態勢，並做出了對工業大數據企業的未來研判與發展建議。
2018年，全球工業大數據市場規模保持快速增長。隨著社會老齡化趨勢日益明顯，勞動力不足及勞動成本提高等問題愈發嚴重，全球各製造業大國在工業製造領域紛紛提出轉型升級戰略，有效地促進了各國工業升級，有力地推動了工業向智能化、數字化轉型。隨著物聯網、雲計算、人工智能等新興技術不斷向工業領域滲透，工業大數據對製造業轉型升級的引領作用不斷加強，一大批新產品、新服務、新業態落地，並保持了良好發展勢頭。通過應用大數據技術，工業企業內部實現了工業資源的中心化、統一化管理，企業的運營效率持續提升。與此同時，工業企業的數據計算能力和數據資源總量也得到大幅提升，場景化應用快速發展。
"近日，由大數據產業生態聯盟聯合賽迪顧問共同完成的《2019中國大數據產業發展白皮書》（以下簡稱《白皮書》）在2019世界計算機大會——“計算機未來：算力驅動萬物互聯”主題論壇上重磅發佈。
白皮書對工業大數據做了深度解讀，從政策，新興技術，工業大數據企業與行業用戶合作等方面分析了我國目前的工業大數據態勢，並做出了對工業大數據企業的未來研判與發展建議。
2018年，全球工業大數據市場規模保持快速增長。隨著社會老齡化趨勢日益明顯，勞動力不足及勞動成本提高等問題愈發嚴重，全球各製造業大國在工業製造領域紛紛提出轉型升級戰略，有效地促進了各國工業升級，有力地推動了工業向智能化、數字化轉型。隨著物聯網、雲計算、人工智能等新興技術不斷向工業領域滲透，工業大數據對製造業轉型升級的引領作用不斷加強，一大批新產品、新服務、新業態落地，並保持了良好發展勢頭。通過應用大數據技術，工業企業內部實現了工業資源的中心化、統一化管理，企業的運營效率持續提升。與此同時，工業企業的數據計算能力和數據資源總量也得到大幅提升，場景化應用快速發展。
一、利好政策促進我國工業大數據發展
（一）工業企業上雲行動計劃使得工業大數據受到持續關注
為了深入貫徹《國務院關於深化“互聯網+先進製造業”發展工業互聯網的指導意見》，工信部發布的《工業互聯網發展行動計劃（2018-2020年）》，對於推動工業企業利用雲計算加快數字化、網絡化智能轉型，推進大數據、互聯網等與實體經濟深度融合具有重大指導意義。《工業互聯網發展行動計劃（2018-2020年）》明確提出“到2020年底，初步建成工業互聯網基礎設施和產業體系”的行動總目標，包括初步建成適用於工業互聯網高可靠、廣覆蓋、大帶寬、可定製的企業外網絡基礎設施並具備互聯網協議第六版(IPv6)支持能力；形成重點行業企業內網絡改造的典型模式，以及初步構建工業互聯網平臺體系、標識解析體系、安全保障體系等。
（二）國家政策推動工業大數據的應用發展
為推動工業大數據的發展，我國正在深化工業雲、大數據等技術在工業領域的集成應用，探索建立工業大數據實驗中心，建設工業大數據應用示範工程。國家在工業大數據的需求端和供給端均出臺了相應的政策、規劃，加快了信息化技術和工業的深度融合，創新實現新技術、新產品和新模式。
"近日，由大數據產業生態聯盟聯合賽迪顧問共同完成的《2019中國大數據產業發展白皮書》（以下簡稱《白皮書》）在2019世界計算機大會——“計算機未來：算力驅動萬物互聯”主題論壇上重磅發佈。
白皮書對工業大數據做了深度解讀，從政策，新興技術，工業大數據企業與行業用戶合作等方面分析了我國目前的工業大數據態勢，並做出了對工業大數據企業的未來研判與發展建議。
2018年，全球工業大數據市場規模保持快速增長。隨著社會老齡化趨勢日益明顯，勞動力不足及勞動成本提高等問題愈發嚴重，全球各製造業大國在工業製造領域紛紛提出轉型升級戰略，有效地促進了各國工業升級，有力地推動了工業向智能化、數字化轉型。隨著物聯網、雲計算、人工智能等新興技術不斷向工業領域滲透，工業大數據對製造業轉型升級的引領作用不斷加強，一大批新產品、新服務、新業態落地，並保持了良好發展勢頭。通過應用大數據技術，工業企業內部實現了工業資源的中心化、統一化管理，企業的運營效率持續提升。與此同時，工業企業的數據計算能力和數據資源總量也得到大幅提升，場景化應用快速發展。
一、利好政策促進我國工業大數據發展
（一）工業企業上雲行動計劃使得工業大數據受到持續關注
為了深入貫徹《國務院關於深化“互聯網+先進製造業”發展工業互聯網的指導意見》，工信部發布的《工業互聯網發展行動計劃（2018-2020年）》，對於推動工業企業利用雲計算加快數字化、網絡化智能轉型，推進大數據、互聯網等與實體經濟深度融合具有重大指導意義。《工業互聯網發展行動計劃（2018-2020年）》明確提出“到2020年底，初步建成工業互聯網基礎設施和產業體系”的行動總目標，包括初步建成適用於工業互聯網高可靠、廣覆蓋、大帶寬、可定製的企業外網絡基礎設施並具備互聯網協議第六版(IPv6)支持能力；形成重點行業企業內網絡改造的典型模式，以及初步構建工業互聯網平臺體系、標識解析體系、安全保障體系等。
（二）國家政策推動工業大數據的應用發展
為推動工業大數據的發展，我國正在深化工業雲、大數據等技術在工業領域的集成應用，探索建立工業大數據實驗中心，建設工業大數據應用示範工程。國家在工業大數據的需求端和供給端均出臺了相應的政策、規劃，加快了信息化技術和工業的深度融合，創新實現新技術、新產品和新模式。
二、新興技術為工業大數據市場注入活力
隨著大數據、雲計算等新興技術不斷向工業領域滲透，以數字化驅動的工業大數據推進了製造業發展向智能化新模式轉變。在現有大數據、移動互聯技術之上，人工智能、超性能計算、區塊鏈、物聯網等前沿技術注入工業大數據，提升數據庫的分佈式存儲計算能力及計算平臺整體資源使用率等，讓企業內部實現工業資源的中心化、統一化的智能管理，提升工業生產要素利用效果和運營效率，切實實現工業企業智能化轉型。總體上，雲計算、人工智能等新型技術進一步拓寬了工業大數據在整個產業鏈中的高速發展。在信息技術高速發展的今天，工業信息化過程中從研發製造到服務環節產生大量數據，工業數據模態多樣、結構關聯複雜，工業大數據融合了傳統大數據、自動化數據、產業鏈上下游及跨界數據，工業大數據相較於其他領域的大數據應用更需要和其他新一代信息技術進行融合創新。隨著大數據、雲計算、物聯網、邊緣計算、人工智能等領域的技術突破與發展，工業大數據與這些新技術領域的聯繫更加緊密，物聯網、邊緣計算技術的發展將極大提高數據的獲取能力，提升數據平臺層數據質量；雲計算與人工智能技術深入地融入數據分析體系，提升數據平臺層多維度數據價值。新興技術的融合創新不斷地湧現並持續深入，使工業大數據的數據獲取量更大，存儲管理更便捷，分析產出更智能，實現最大化的商業價值。
三、工業大數據龍頭企業與行業用戶強強合作形成創新協同新格局
在國家大力推動大數據產業發展的今天，工業大數據領域的龍頭企業積極探索外延合作，加強與聯盟企業和行業用戶的聯繫溝通。東方國信與IBM簽署合作升級大數據基礎建設開拓TOB領域，新華信用與美林數據開展戰略合作，共同推進大數據及人工智能技術在信用科技領域的應用，工業大數據產業應用聯盟成立促進產業領域相關主體之間的交流合作和工業企業轉型升級。工業大數據龍頭企業與行業用戶間的強強合作促進了產業鏈協同創新發展，為工業大數據產業應用夯實基礎，合作整合了雙方的優勢資源，搶佔工業大數據發展的行業制高點，也進一步推動了工業大數據的商業化進程。
四、工業經濟穩步提升，企業轉型升級拉動工業大數據需求上漲
中國工業新舊動能加速轉換，中高端工業製造業快速增長，企業效益持續改善，工業發展質量提高，工業經濟穩步增長。在這樣的大環境背景下，新興產業快速發展，傳統工業企業改造提升的需求持續增長。工業大數據依託於大數據與互聯網等手段，在數據基礎層進行海量數據採集，平臺層完成數據挖掘處理等功能，廣泛應用於工業製造型企業的多個場景模式中，企業生產效率大幅提升，運營成本大幅降低。工業企業用戶正從傳統運營生產管理模式的形式向智能製造模式轉變，一方面滿足智能化生產與管理需求，另一方面深度探索數據價值。
五、工業大數據未來研判
（一）工業大數據將成為智能製造與工業互聯網發展的核心
未來工業數據將呈現從消費數據、工業大數據到精準數據流的轉變，構建從採集、分析、轉化、反饋等環節的精準數據流閉環將成為智能製造和工業互聯網發展的核心。以“大數據+工業互聯網”為基礎，結合雲計算、大數據、物聯網、人工智能等技術應用於產品設計研發、供應鏈優化、設備故障診斷等多個場景，引領工業生產方式的變革，拉動工業經濟的創新發展。
（二）工業APP將成為工業大數據企業發展的重要載體
工業 APP 是面向工業產品全生命週期的場景，把工業產品及相關技術過程中的知識、最佳實踐及技術訣竅封裝成應用軟件，能夠有效促進知識的顯性化、公有化、組織化、系統化，極大地便利了知識的應用和複用。作為工業互聯網體系的應用層，工業APP是工業企業應用數據的最簡單方式，受工業企業青睞。同時，國家出臺多項政策引領工業APP發展，也將助推工業APP成為工業大數據企業的重要業務發展方向。
（三）故障預測與健康管理（PHM）將成為提升設備利用率的破局點
故障預測與健康管理（PHM）即從對設備的故障和失效的被動維護，到定期檢修、主動預防，再到事先預測和綜合規劃管理。其核心是利用先進傳感器的集成，藉助各種算法和智能模型來預測、監控和管理系統的健康狀態。利用PHM可以洞察被檢測產品實時狀態，自動化協同直接推送給所有需要知道信息的特定用戶，最大化實現信息的對稱性；根據設備表象信息，深挖深層原因，評估和預測被監測產品未來的健康狀態；將預測信息傳遞給客戶來做決策，並對運維任務的優先級進行排序。
（四）構建數據閉環將成為製造企業創新業務模式的重要驅動力
精準營銷在精準定位的基礎上，依託大數據等手段, 建立個性化的顧客溝通服務體系，提升企業產品滲透率。精準營銷不同於大眾營銷，通過技術手段尋找精確的目標客戶群實現高效營銷服務，可以節約大量的人力成本，節省推廣成本。同樣，精準營銷的相關數據可以作用於個性化定製場景中，目標直擊服務受眾，按照目標客戶的特殊要求進行個性化產品開發，從產品設計開始到完整營銷環節的精準化，增強數據流動和實用性，形成數據閉環，實現基於數據驅動的工業個性化定製新模式。
（五）內生培養數據思維工程師將成為工業企業數字化人才團隊建設的主要手段
在數字化大環境下，工業大數據的使用者既需要掌握大數據相關知識，又需要深刻理解各種典型工業應用場景，更高層次的應用還涉及產品、用戶需求、企業管理決策、商業模式等方面，工業大數據產業對跨界複合型人才的能力需求不斷增強。鑑於工業領域市場的進入壁壘較高，工業大數據複合型人才的培養更傾向於工業企業內部培養的模式。目前，工業企業也都意識到數據思維的複合型人才的重要性，越來越多的工業大數據企業也參與到工業企業數據知識培訓中，幫助工業企業培育一批對數據理解有深度的人，讓工業企業從數據角度考慮問題，為工業大數據在企業中的鋪開奠定一定基礎，便於工業大數據應用發展。
六、賽迪建議
(一)對廠商
1、注重工業大數據核心技術自主研發設計
工業大數據相關技術作為供應商核心競爭力之一，為各廠商的產品提供強力支撐。新一代信息技術與工業行業發展趨勢相結合，可使得工業大數據供應商推出既滿足市場需求，又有一定領先性的產品和服務，支撐推動工業大數據加快自主研發，打破工業軟件對國外的高度依賴，驅動企業主營業務盈利能力的提升。因此，建議國內廠商密切關注全球前沿技術，進一步加深大數據、邊緣計算、人工智能等技術的研究，集中資源支持自主產品和解決方案的研發管理能力，推動關鍵採集傳感、數據分析產品的創新研發，提高產品性能和穩定性，力爭高效研發投產，提升服務效率。
2、通過聯盟合作打造工業大數據體系
工業大數據生態體系的建立依託產業鏈基礎層、平臺層、應用層三層的緊密結合，在工業大數據市場中，只有加強產業鏈深度和廣度，才有機會在未來市場佔據關鍵地位。因此，工業大數據供應商應通過投資、產學研合作等方式推動聯盟發展，構築開放的工業大數據生態體系，形成工業大數據產業的立體佈局，推動數據賦能工業，促進行業效益高速發展。
(二)對用戶
1、打造工業大數據公共平臺共享資源和服務
在政府端建設各地方聯動、全國與區域協同的國家級工業數據資源池，促進工業大數據資源的共享、開放、流動，推動工業資源優化集成與高效配置，助力大數據技術與工業製造類企業應用端深度融合。另外，研究制定完備、系統、權威的總體評價指標模型，標準化指導工業製造類企業在智能化轉型中的實施方案，強化提升工業數據管理方面的能力。
2、明確企業自身發展目標選擇場景化應用平臺
目前，由於國內工業大數據自主產品服務還不能實現全產業鏈覆蓋，提供工業互聯網平臺服務的國內外廠商數量較多，工業企業信息化水平差距較大，因此建議工業企業用戶在選擇產業升級轉型路徑上，首先，要掌握企業自身情況並準確瞭解企業需求和目標；其次，瞭解工業大數據供應商的優勢市場及所提供的產品的特點；最終選擇更加落地並具有實踐意義的場景化產品和服務。企業應加深對工業大數據產業的瞭解，再適時地完成企業信息化、數字化、智能化等階段的轉型，在數字化或智能化轉型階段，建議企業選擇場景化較強的工業大數據產品或服務。
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