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      深度解讀 2019工業大數據

      注:本文來自微信公眾號IDccid-2014(中國電子信息產業發展研究院)經授權轉載

      深度解讀 2019工業大數據

      一、工業大數據發展歷程

      1760年,第一次工業革命第一次把工業推向了世界的舞臺,之后各國工業不斷迭代升級,與之相關的工業大數據也快速增長,并有力的推動了工業向智能化、數字化轉型。


      二、利好政策促進我國工業大數據發展

      工業企業上云行動計劃使得工業大數據受到持續關注

      工信部發布的《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“。

      《工業互聯網發展行動計劃(2018-2020年)》,對于推動工業企業利用云計算加快數字化、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。

      國家政策推動工業大數據的應用發展

      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。

      國家出臺的相應政策


      三、新興技術為工業大數據市場注入活力

      隨著大數據、云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制造業發展向智能化新模式轉變。

      隨著大數據、云計算、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系更加緊密。

      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。

      云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。

      四、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系溝通。

      東方國信與IBM

      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

      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

      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。大數據龍頭企業與行業用戶間的強強合作進一步推動了工業大數據的商業化進程。

      五、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,中高端工業制造業快速增長,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。

      工業企業用戶正從傳統運營生產管理模式的形式向智能制造模式轉變,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。

      六、工業大數據未來研判

      1、工業大數據將成為智能制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,構建從采集、分析、轉化、反饋等環節的精準數據流閉環將成為智能制造和工業互聯網發展的核心。

      2、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周期的場景,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。

      工業APP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復用。

      3、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。

      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。

      4、構建數據閉環將成為制造企業創新業務模式的重要驅動力

      精準營銷的相關數據可以作用于個性化定制場景中,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,實現基于數據驅動的工業個性化定制新模式。

      5、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

      目前,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。

      七、建議

      對廠商的建議

      1.注重工業大數據核心技術自主研發設計  

      2.通過聯盟合作打造工業大數據體系

      對用戶的建議

      1.打造工業大數據公共平臺共享資源和服務 

      2.明確企業自身發展目標選擇場景化應用平臺


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