什么是工業(yè)大數據?

工業(yè)大數據是指在工業(yè)領(lǐng)域中，圍繞典型智能制造模式，從客戶(hù)需求到銷(xiāo)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(wù)、運維、報廢或回收再制造等整個(gè)產(chǎn)品全生命周期各個(gè)環(huán)節所產(chǎn)生的各類(lèi)數據及相關(guān)技術(shù)和應用的總稱(chēng)，其以產(chǎn)品數據為核心，極大延展了傳統工業(yè)數據范圍，同時(shí)還包括工業(yè)大數據相關(guān)技術(shù)和應用。隨著(zhù)各國工業(yè)革新的推進(jìn)、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(lái)源多樣，應用前景廣闊

工業(yè)大數據是未來(lái)工業(yè)在全球市場(chǎng)競爭中發(fā)揮優(yōu)勢的關(guān)鍵。近年來(lái)，各國紛紛推動(dòng)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(wǎng)、中國制造，制造業(yè)創(chuàng )新戰略的實(shí)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(jīng)營(yíng)，推動(dòng)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(jìn)，其數據來(lái)源包含企業(yè)內部與外部及市場(chǎng)上的相關(guān)數據，主要包含生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)相關(guān)的業(yè)務(wù)數據、設備物聯(lián)數據和外部數據幾個(gè)方面。

工業(yè)大數據是智能制造的關(guān)鍵技術(shù)，利用智能化的手段及數據服務(wù)，推動(dòng)生產(chǎn)型制造向服務(wù)型制造轉型，其在智能制造中有著(zhù)廣闊的應用前景，在產(chǎn)品市場(chǎng)需求獲取、產(chǎn)品研發(fā)、制造、運行、服務(wù)直至報廢回收的產(chǎn)品全生命周期過(guò)程中，工業(yè)大數據在智能化設計、生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò )化協(xié)同制造、智能化服務(wù)、個(gè)性化定制等場(chǎng)景都發(fā)揮較大的作用。

全球工業(yè)大數據市場(chǎng)規模不斷增加 中國增速快

隨著(zhù)工業(yè)化改革的發(fā)展，全球工業(yè)大數據的規模不斷增加。據前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《中國工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，截止至2017年全球工業(yè)大數據的市場(chǎng)規模為201億美元，當年全球大數據市場(chǎng)規模為394億元，工業(yè)大數據占全球大數據總規模超過(guò)50%，可見(jiàn)工業(yè)大數據已經(jīng)成為全球大數據行業(yè)發(fā)展的主要的領(lǐng)域。未來(lái)，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(chǎng)規模為480億美元，占大數據總規模的比重約為60%。

《中國制造2025》提出推動(dòng)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(gè)重要領(lǐng)域。據貴陽(yáng)大數據交易所統計資料顯示，2017年我國工業(yè)大數據市場(chǎng)規模約為212元，較上年同比增長(cháng)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(jìn)，預計2018年國內工業(yè)大數據的規模增加至292億元?？梢?jiàn)工業(yè)大數據已經(jīng)成為全球大數據行業(yè)發(fā)展的主要的領(lǐng)域。

2014-2018年全球及中國工業(yè)大數據市場(chǎng)規模統計情況及預測

數據來(lái)源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理

我國工業(yè)大數據行業(yè)六大發(fā)展問(wèn)題分析

工業(yè)大數據的發(fā)展是智能制造發(fā)展的一個(gè)制高的競爭點(diǎn)，在制高點(diǎn)的競爭中，對我們國家即是挑戰也是機會(huì )，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(huì )實(shí)現彎道超車(chē)。目前我國發(fā)展工業(yè)大數據尚存在如下幾方面的問(wèn)題：

1、產(chǎn)品數據格式不統一、規范缺乏，互通融合困難;

2、平臺技術(shù)架構復雜、資源整合困難;

3、信息化戰略、業(yè)務(wù)戰略不一致;

4、網(wǎng)路安全、系統安全、數據安全等安全問(wèn)題突出。

5、標準化不統一、應用不足，集成貫通困難;

6、物聯(lián)網(wǎng)接入設備不能自主可控，高端設備讀寫(xiě)困難。

四大角度實(shí)現系統級工業(yè)智能

為了更好的推進(jìn)工業(yè)大數據，構建覆蓋工業(yè)全流程、全環(huán)節和產(chǎn)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(shí)現數據跨層次、跨環(huán)節、跨系統的整合。

2、在實(shí)現大數據采集、集成的基礎上，推進(jìn)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(shù)領(lǐng)域通用算法的基礎上，不斷構建工業(yè)領(lǐng)域專(zhuān)業(yè)的算法，滿(mǎn)足企業(yè)對工業(yè)數據分析結果高置信度的要求。

4、進(jìn)行數據和3D工業(yè)場(chǎng)景的可視化呈現，增加工業(yè)數據的可使用度。

來(lái)源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院