我国工业大数据行业具备更强关联性及专业性市场规模增长有望提速

2020-10-10 03:26

手机浏览

工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据，基于网络互联和大数据技术，是工业智能化发展的关键及工业互联网的核心。从类型上划分，工业大数据主要分为现场设备数据、生产管理数据和外部数据。

工业大数据类型

类型	简介
现场设备数据	来源于工业生产线设备、机器、产品等方面的数据，多由传感器、设备仪器仪表、工业控制系统进行采集产生，包括设备的运行数据、生产环境数据等
生产管理数据	传统信息管理系统中产生的数据，如SCM、CRM、ERP、MES等
外部数据	来源于工厂外部的数据，主要包括来自互联网的市场、环境、客户、政府、供应链等外部环境的信息和数据

资料来源：公开资料

工业大数据与互联网大数据之间存在明显区别，其具备更强的专业性及关联性，对数据质量要求更高，数据量采取更全面。

工业大数据与互联网大数据对比

-	互联网大数据	工业大数据
数据来源	互联网中产生以及传播的社会和媒体数据	传感器的采集以及控制器与维修过程中的日志及记录等
数据量要求	大量样本数	尽可能全面的使用样本，以覆盖工业过程中的各类变化条件
数据质量要求	较低	较高，需要对数据质量进行预判和修复
分析手段	不同特意考虑数据属性意义，一般通过统计分析挖掘样本中各个属性之间的相关性进行预测，或者借助人工智能算法从文本、图像、视频等非结构化数据中发掘潜在特征和价值	强调数据特征的物理关联，具有一定逻辑的流水线式数据流分析手段，强调跨学科技术的融合，包括数学物理、机器学习、控制、人工智能等
结果准确性要求	较低	较高

资料来源：公开资料

工业大数据主要集中在基础层、平台层及应用层三个层面，其中，基础层主要包括数据资源、技术组件与集成两部分，平台层主要包括数据处理、数据管理及工业应用三方面，应用层则涵盖工业设计、生产、协同、服务、个性化定制、资源共享的工业产品全生命周期各环节。

工业大数据产业链全景图

产业链层面	环节	简介
应用层	智能化设计	自动化设计数字化仿真优化
	智能化生产	生产效率综合优化生产故障预测
	网络协同制造	设备联网与智能控制过程协同与透明化
	智能化服务	产品智能化远程维修
	个性化定制	全流程建模数据贯通
	生产资源共享	生产能力共享生产资料共享
平台层	数据处理	数据分析、数据可视化、数据清洗
	数据管理	数据质量、数据安全、元数据、主数据&参考数据
	工业应用软件	企业资源计划、供应链管理、客户关系管理、资产性能管理、制造执行系统管理、产品生命周期管理、过程控制系统……
基础层	数据资源	设备物联数据、外部联网数据、生产经营相关业务联网数据
基础层	技术组建与集成	大数据技术组件、人工智能技术组件、物联网技术组件、云服务技术组件、系统集成技术、虚拟现实技术组件

资料来源：公开资料

受宏观经济环境、政策、技术进步与升级等多重利好因素推动，2014-2019年我国工业大数据市场规模维持较快增长趋势，2019年整体规模达到146.9亿元，同比增长28.6%。随着物联网、云计算、人工智能等新兴技术不断向工业领域渗透，以数字化驱动工业大数据的发展，预计2020-2022年我国工业大数据市场规模将提速，2022年市场规模有望达346.1亿元。

2017-2022年中国工业大数据市场规模及预测