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2019中国工业大数据发展及投资价值研究总结

核心内容概述

工业大数据是指在工业领域中，围绕智能制造模式，以数据采集集成、分析处理、服务应用为主的各类经济活动所产生的数据的总称，涵盖从客户需求到售后服务等产品全生命周期各个环节的数据。随着大数据技术的成熟和工业互联网的发展，工业大数据已成为推动工业智能化转型的重要手段。

主要观点

• 工业大数据的重要性：工业大数据是推动智能制造和工业互联网发展的核心，能够优化生产流程、降低能耗、提升供应链效率、实现预测性维护等，对工业经济的创新发展具有重要意义。
• 市场发展趋势：中国工业大数据市场规模在2016-2018年稳步增长，预计未来三年增速将超过整体大数据市场。工业大数据将从消费数据向精准数据流转变，形成闭环，成为智能制造的关键。
• 应用场景广泛：工业大数据已在产品设计与研发、能耗优化、供应链优化、预测性维护等多个场景中得到应用，不同行业对工业大数据的需求差异较大，需行业聚焦和场景深耕。
• 数据安全与资产管理：随着数据成为企业核心资产，数据安全和数据资产管理将成为企业智能化升级的重要依据，企业需构建数据全生命周期管理体系。
• 工业APP与模型库建设：工业APP作为工业互联网平台的应用层，是工业大数据发展的重要载体；而工业机理模型库的建设则是工业大数据技术能力提升的关键。

关键信息

市场规模与增长预测

• 2016-2020年，中国工业大数据市场持续增长。
• 预计未来三年工业大数据市场增速将超过整体大数据市场。

用户结构特征

• 离散型企业用户占比最大：这类企业设备和零部件数量多，生产流程复杂，大数据技术可有效提升生产效率。
• 设备故障诊断和生产过程可视化产品市场份额最大：具备一定通用性，可标准化应用。
• 大型工业制造企业为主要客户：自动化程度高、数据体量大，对数据需求强烈。

典型应用场景

• 产品设计与研发：如福特公司通过分析用户驾驶习惯优化产品设计。
• 能耗优化：如恒逸石化通过大数据分析提升燃煤效率。
• 供应链优化：如海尔集团通过大数据优化供应链，缩短供应周期。
• 预测性维护：如金风科技通过大数据分析预测风机叶片结冰，降低运维成本。

发展趋势

• 数据闭环驱动创新：通过数据采集、分析、反馈形成闭环，实现个性化定制。
• 内生培养数据思维工程师：工业企业倾向于内部培养复合型人才，以推动数字化转型。
• 平台型解决方案提供商受关注：基于工业大数据平台的解决方案能够整合数据资源，解决数据孤岛问题。
• 工业APP成为重要载体：随着工业互联网的发展，工业APP将批量涌现，推动工业大数据应用。
• 工业机理模型库建设是关键：模型库是工业互联网PaaS层的核心，有助于提升工业软件能力。

投资价值分析

我们更看好

• 基于平台的数据驱动型解决方案提供商：能有效整合数据资源，解决数据孤岛问题。
• 开发实用性工业APP的企业：工业APP将随着工业大数据应用成熟而爆发，具有广泛应用前景。
• 工业机理模型库建设能力强的企业：模型库是工业大数据技术能力的重要体现，有助于提升工业软件水平。
• 具有制造基因的企业：这类企业具备行业技术理解能力和资源，能为其他企业提供解决方案。

工业大数据投资价值企业20强（排名不分先后）

数据来源与机构

• 数据来源：赛迪顾问整理，2019年7月
• 报告发布机构：赛迪顾问股份有限公司
• 报告发布日期：2019年8月

结语

工业大数据已成为推动中国工业智能化转型的关键力量，其在智能制造、工业互联网等领域的应用不断深化。未来，随着技术进步和政策支持，工业大数据市场将迎来更大的发展空间，具备行业聚焦、场景深耕、数据安全和模型库建设能力的企业将更具竞争优势。