大數據在工業領域的應用引發關注 將會是智能制造發展的制高競爭點

• 2021年4月29日 YeYuJuan來源：騰訊網，消費日報 1057 67
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在工業大數據領域中國具有很大優勢，從 80 年代到 2010 年，很多產業制造從歐美日韓轉移到大陸， 國內涌現了一批廠商，比如面板行業的京東方、天馬等，在大環境上就有了不錯的制造基礎。作為制造大國，國家在‘十四五’規劃中不斷提及發展工業互聯網、構建工業大數

什么是工業大數據

數據管理”這個沉寂了幾十年的管理領域重新被重視起來，“數據資產化”為大數據廠商、各大企業所津津樂道。隨著我國制造業向數字化、網絡化、智能化的持續大力推進，大數據在工業領域的應用引發了制造行業的普遍關注。

工業大數據是指在工業領域中，圍繞典型智能制造模式，從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發貨和交付、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節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，極大延展了傳統工業數據范圍，同時還包括工業大數據相關技術和應用。

工業大數據的發展是智能制造發展的制高競爭點

隨著工業化改革的發展，全球工業大數據的規模不斷增加。全球工業大數據的市場規模為258億美元，全球大數據市場規模為454億元，工業大數據占全球大數據總規模超過50%，可見工業大數據已經成為全球大數據行業發展的主要的領域。未來，在以德國為代表的工業4.0深化發展及其他國家智能制造的發展，預計2020年全球工業大數據的市場規模為480億美元，占大數據總規模的比重約為60%。

工業大數據的發展是智能制造發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也是機會，對于我國在工業2.0和3.0上的缺陷，我們需要抓住工業大數據的機會實現彎道超車。目前我國發展工業大數據尚存在如下幾方面的問題：產品數據格式不統一、規范缺乏，互通融合困難;平臺技術架構復雜、資源整合困難;信息化戰略、業務戰略不一致;網路安全、系統安全、數據安全等安全問題突出。

當前工業大數據發展有三個關鍵問題

在工業大數據領域中國具有很大優勢，從 80 年代到 2010 年，很多產業制造從歐美日韓轉移到大陸， 國內涌現了一批廠商，比如面板行業的京東方、天馬等，在大環境上就有了不錯的制造基礎。作為制造大國，國家在‘十四五’規劃中不斷提及發展工業互聯網、構建工業大數據體系等， 這些將成為大數據推廣落地的重要方向?！?/p>

工業大數據推進過程中有三個關鍵問題必須予以關注和解決。一是數據標準，核心是數據模型，只有掌握一套企業級數據模型，并以此為基礎對各項應用的數據庫進行管控，企業的數據資產才真正受控。二是數據整合，數據只有整合起來，建立數據關聯，才能夠發揮更大的價值，數據整合的前提是有一套數據標準。三是數據安全，對于軍工企業尤其如此，大數據強調數據關聯、整合，這勢必會顯著增加安全風險。為確保數據安全，一方面是充分利用技術手段，另一方面是選擇可靠的實施服務提供商。

工業大數據行業研究報告主要分析了工業大數據行業的市場規模、工業大數據市場供需求狀況、工業大數據市場競爭狀況和工業大數據主要企業經營情況、工業大數據市場主要企業的市場占有率，同時對工業大數據行業的未來發展做出科學的預測。中研普華憑借多年的行業研究經驗，總結出完整的產業研究方法，建立了完善的產業研究體系，提供研究覆蓋面最為廣泛、數據資源最為強大、市場研究最為深刻的行業研究報告系列。報告在公司多年研究結論的基礎上，結合中國行業市場的發展現狀，通過公司資深研究團隊對市場各類資訊進行整理分析，并且依托國家權威數據資源和長期市場監測的中研普華數據庫，進行全面、細致的研究，是中國市場上最權威、有效的研究產品。工業大數據行業研究報告可以幫助投資者合理分析行業的市場現狀，為投資者進行投資作出行業前景預判，挖掘投資價值，同時提出行業投資策略、生產策略、營銷策略等方面的建議。

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