2017—2018年中国工业大数据市场研究年度报告

　　工业大数据主要数据来源于存储在企业各类应用系统中的与生产经营相关的业务数据，相对于其他行业大数据，工业大数据大量集中于工业设备所产生、采集和处理的数据，具有较强的实时性、高准确性、闭环性等特点，而且工业大数据更多的是面向具体应用需求而采集存储，互用性较低，价值密度较低。因此工业大数据作为大数据在传统行业的典型应用场景之一，在具有广泛应用前景的同时也对传统的数据分析、数据管理技术提出了很大的挑战。

　　2017年全球工业大数据市场发展概况

　　全球工业大数据市场规模快速增长。随着全球化加剧带来的生产力扁平化竞争和老龄化社会带来的劳动力不足及劳动成本提高，全球各制造业大国都为此在工业制造领域提出转型升级战略，有效促进了各国工业产业升级，有力推动了工业向智能化、数字化转型。其中工业大数据不仅是实现传统工业生产工具智能化转型的核心，更是工业产业整体向智能制造转型升级的关键。各国持续推进工业制造向智能化转型，并带来了工业大数据市场的快速增长。2017年，全球工业大数据市场规模达到23.3亿美元，同比增长22.3%。

　　生产过程优化占全球市场份额比例最大。在工业大数据的众多应用场景中，利用工业大数据实现对整个工业流程进行优化处理，可以大幅提高整个工业生产流程的效率与效益，生产流程优化的市场规模占总市场规模第一，是工业大数据最能发挥作用的应用场景之一。在2017年全球工业大数据市场结构中，生产流程优化占总市场规模的31.9%。

　　2017年中国工业大数据市场发展情况

　　市场规模

　　2017年国务院发布《关于深化“互联网＋先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，对深化供给侧结构性改革、推进“互联网+先进制造业”、大力发展工业互联网提出了指导性意见。为进一步贯彻该指导意见，经国家制造强国建设领导小组会议审议决定在国家制造强国建设领导小组下设立工业互联网专项工作组，加快推进工业互联网创新发展。在各项政策和政府各类扶持工作的推动下，2017年中国工业大数据市场高速增长，市场规模为22.2亿元，年增速为25.4%。

　　市场结构

　　生产流程优化所占市场份额比例提升。从中国的工业大数据市场上的产品结构来看，设备故障诊断和生产过程可视化仍然占据主要地位，但生产流程优化已经越来越受工业企业追捧，市场需求越来越大，市场份额提升较快。在2017年中国工业大数据市场结构中，设备故障诊断占比为30.2%，生产过程可视化占比为28.9%，生产流程优化占比为18.7%。

　　华东、华南、华北市场占比超六成。从区域市场结构看，2017年各区域占比基本稳定，华东、华南、华北依旧占据前三名。其中华北以大型机械化为主要市场，企业规模普遍较大，而华南的工业主要集中在中小型企业，由于这三个区域的工业自动化水平较高，因此对工业大数据市场需求也较大。而东北受整体经济影响，虽然工业化程度较高，但是智能化发展相对落后于其工业发展。

　　工业大数据的市场客户类型仍以大型企业为主。从客户类型的情况来看，2017年中国工业大数据市场的主要客户仍为大型制造企业，由于制造工业较复杂、自动化水平较高，大型制造企业的数据量往往可以达到PB级甚至EB级别，因此对于大数据服务需求较高，2017年大型企业用户在中国工业大数据市场占比达到79.9%。而随着中型企业信息化水平提升，其对工业大数据市场的需求也在持续增加。

　　目前用户行业机构以离散制造业为主。从用户行业结构的情况来看，离散制造业仍占市场主体地位，在工业大数据领域的应用最多，离散制造业包括装备、工程机械、汽车、大家电和IT产品等制造企业，2017年，离散制造业占总市场的61.9%。其次是流程制造类企业，电力行业，热力、燃气及水生产和供应类企业，分别占总市场的17.9%、8.3%、7.3%。综合来看，目前使用工业大数据较多的企业普遍设备较多，产品工艺复杂，通过大数据手段可以实现工业流程优化和设备故障检验与预测等目的，进而提高企业生产效率、降低生产成本。

　　2017年中国工业大数据市场竞争分析

　　行业重大事件及影响分析

　　1.国家利好政策频出，大力发展工业互联网。目前，国家层面的工业大数据政策主要包含在“大数据”“互联网+”“两化融合”“互联网与制造业融合”等较为综合性的政策中。2017年9月，工业和信息化部发布了《工业互联网平台白皮书》，同年11月，国务院发布《关于深化“互联网＋先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，2018年2月，经国家制造强国建设领导小组会议审议决定在国家制造强国建设领导小组下设立工业互联网专项工作组。从这些政策的出台可以看到工业互联网正成为时代的潮流。目前中国工业互联网仍处于起步阶段，工业大数据作为其核心领域之一，在各项利好政策的支持下，未来发展不可限量。

　　2.联想牵头成立工业大数据产业应用联盟。2017年12月，联想集团与中国电子技术标准化研究院，携手80余家工业大数据生态伙伴共同成立“工业大数据产业应用联盟”，联盟以建立工业大数据技术创新体系，推动中国工业转型发展为基本愿景，并将不断聚合业界知名企业的能量。联盟目前拥有成员涵盖人工智能、大数据、物联网、云计算、AR/VR、机器人等诸多领域。联盟理事长单位为联想集团，秘书处设在中国电子技术标准化研究院，发起理事单位成员由业界优秀企业代表海尔COSMOPlat、树根互联、腾讯云、TCL智能制造、象翌科技、和利时、文思海辉等组成。联盟的成立将有力推动中国“互联网+先进制造业”的融合，服务于中国工业转型升级，帮助工业企业实现跨越式发展。

　　3.大数据国家工程实验室落成。2017年9月，国际大数据产业技术创新高峰论坛暨大数据系统软件国家工程实验室揭幕仪式在清华大学召开。北京工业大数据创新中心作为该实验室重点共建单位之一，将承担国家级工业大数据技术创新平台关键技术攻关，参与起草国家大数据技术规范，开展工业大数据应用示范等系列工作。国家工程实验室由清华大学牵头，将聚焦我国大数据产业发展的需求，一方面围绕大数据软件理论、技术与工程方法，突破大数据系统软件性能易用性和可行性方面核心技术，自主研发大数据系统软件与工具站；另一方面积极联合共建单位与合作单位在农业、工业、气象、环保以及国防等重点领域推进大数据创新技术的产业化进程，从而形成国家大数据系统软件的创新平台。大数据国家工程实验室的顺利落成，助力于将数据技术与应用实践相结合，将有力促进工业大数据产业化的发展。

　　市场竞争格局

　　2017年，中国工业大数据发展仍处于初级阶段，市场上提供相关产品和服务的企业较多，且多为中小型企业，行业集中度较低，市场细分领域有传统工业信息化解决方案供应商，也有专注于数据可视化、工业自动化解决方案等细分领域的企业。传统工业自动化解决方案供应商在工业智能制造领域有较强实力，其在拓展工业大数据领域业务方面的技术、服务能力等方面具有较大优势。

　　2018—2020年中国工业大数据市场未来展望

　　市场规模预测

　　在“互联网+”的持续推动下，智能制造成为工业领域新型生产方式，促进产业组织创新和产业升级转型，而其中工业大数据将起到关键作用。赛迪顾问认为，中国工业大数据市场未来将持续增长，预计到2020年，中国工业大数据整体市场规模将接近50亿元。

　　市场结构预测

　　生产流程优化和设备故障诊断产品将占据市场主体地位。工业大数据的核心在于应用，在国内工业企业信息化水平逐步提高后，企业对工业大数据的需求不会仅停留在数据可视化层面，更多的如生产流程优化、设备故障诊断的市场份额将会增长，并占据市场主体地位。预计到2020年，生产流程优化和设备故障诊断的市场份额将占到市场总体的25.3%和27.9%，而生产过程可视化的市场份额占比将降低至21.5%。

　　华东、华南、华北地区的工业大数据市场份额持续扩大。现阶段，工业信息化是企业利用工业大数据进行业务升级转型的前提，就区域结构而言，华东、华南、华北地区的工业企业相对信息化程度更高、对新技术接受能力更强，因此在市场需求的促动下，华东、华南、华北地区工业大数据市场份额依旧会占据主体地位。而东北地区虽然工业化程度也较高，但是受整体经济影响，其市场规模增长幅度较小。预计到2020年，华东、华南、华北地区的市场占有率分别为23.5%、19.7%、22.4%。

　　大型企业投资工业大数据的市场规模增长稳定。未来三年，由于信息化水平较高、技术和资本资源优势明显，大型企业仍将保持对工业大数据应用领域的投资热情，并领先于中小型企业，其市场规模稳定高速增长。而随着中型企业的信息化程度提高，其对工业大数据的投资将有所上升。预计到2020年，大型企业对工业大数据的投资规模占据市场总体的78.1%。

　　离散制造业的市场份额依然占据市场主导地位。未来在制造业领域，工业大数据市场整体发展平稳，其用户行业变化基本稳定，离散制造业在发展工业大数据方面起步早、发展速度领先于其他行业，其市场份额仍将占据市场主体地位。预计到2020年，离散制造业的市场份额占据总体的63.3%，其次分别是流程制造业，电力行业，热力、燃气及水生产和供应行业。

　　驱动因素

　　1.智能制造领域相关政策推动工业大数据快速发展。在政策的不断支持下，智能制造、大数据已经上升至国家战略层面，政府对大数据和智能制造的支持力度正不断提升。随着《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》《智能制造发展规划（2016—2020年）》《关于深化“互联网＋先进制造业”发展工业互联网的指导意见》等政策规划的落地实施，政府在工业领域以智能制造为突破口，推进两化深度融合，工业大数据市场得以快速发展。同时，在政策的驱动下，智能制造战略得到强有力的推动与执行，有望实现制造业强国之梦。

　　2.资本市场助推工业大数据发展。大数据、智能制造、工业互联网发展浪潮席卷全球，工业数据已成为国家基础性战略资源，是拉动工业领域技术进步和产业升级的强大引擎，资本市场也持续看好市场发展。目前，我国从资本市场层面鼓励智能制造、生物医学、人工智能，云计算等行业的快速发展，这和我国经济转型中的政策导向是密切相关的。在资本市场的持续助推下，工业大数据将快速发展，同时，也鼓励传统制造企业向智能制造升级转型。

　　3.工业智能化技术推动工业大数据应用发展。随着DT时代的到来，数据资源已经成为中国基础性战略资源，在物联网、云计算、大数据等新一代信息技术与工业进行融合渗透的同时，以数据为核心驱动的工业互联网助推智能制造发展，工业大数据日益成为各界关注的焦点。在电子信息技术的高速发展下，云计算、边缘计算的发展促进企业内部计算能力和计算资源的提升，进而可以解决更加复杂的计算需求，助力于工业智能化技术发展，进而促进工业大数据的基于场景化的应用发展。而工业智能化数据分析技术不断与工业应用场景相结合，可以解决工业制造领域的诸多问题，并带来企业效益的显著提升。

　　主要趋势

　　1.工业互联网促进工业大数据发展。工业大数据为工业互联网提供强大技术支撑，数据分析对推动智能制造具有核心作用，目前无论是企业、还是学术领域，都已经明确了工业大数据技术研发的重要性，而我国的智能制造国家战略更着重强调了工业大数据对于工业互联网、智能制造的必要性。随着智能制造和工业互联网的深入发展，未来将越来越依赖大数据技术，数据将是工业互联网发展的重要一环，基于各类网络连接而实现的数据流通将形成多层次的数据链条，进而通过建模分析实现各种场景的智能化应用，工业互联网的发展将极大地促进工业大数据的发展。

　　2.企业管理模式和运营模式的转变促进工业大数据的发展。传统工业制造类企业向智能化生产转型的过程中，在管理理念和运营模式上会发生变革，信息化进程给企业的商业模式带来更多的可能性，产品设计、客户关系管理、生产流程管理、供应链管理等各企业运营环节向数字化转型的过程中不仅是技术上的变革，更是战略上的变革，企业在管理理念和运营模式上的创新与发展会促进企业打破各环节数据孤岛，利用数据优化生产流程管理、节约成本，带来更多的工业大数据市场需求，进而促进工业大数据市场发展。

　　3.各地工业企业上云计划促进工业大数据市场发展。工业大数据未来主要发展模式包括工业大数据平台搭建、工业企业上云、工业APP开发，而其中的工业企业上云已经被多地政府列为促进本地工业企业升级转型的战略方针。地方政府通过财政支持、政府统一采购等，采用政府合作模式，鼓励企业上云，企业上云后可以打通企业内部各类数据链条，通过数据支撑，促进传统企业从信息化向智能化转型。如浙江省政府与阿里云合作开展企业上云行动计划，协助浙江省传统企业运用云计算、大数据和人工智能技术，从研发、生产、品控、供应链、渠道等环节入手，通过建立标杆项目补助金、上云补贴代金券等手段鼓励企业上云，进而促进传统产业升级，让企业的数据真正发挥出价值。

　　4.工业大数据领域新兴技术的关注度不断升温。随着工业大数据的受关注度提升，作为工业大数据领域中前沿技术的人工智能（AI）、信息物理系统（CPS）、故障预测与健康管理（PHM）等的受关注度也持续提升。人工智能的深度学习算法可以提高工业大数据分析结果的精度，故障预测与健康管理实现对产品使用过程中性能衰退和未知变异的透明化管理，信息物理系统则是通过核心的智能感知、分析、挖掘、预测等手段实现网络空间与实体空间的深度融合。新兴技术的发展将促进工业大数据的发展，创造更大的客户价值。

　　赛迪顾问