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2019中国工业大数据发展及投资价值研究总结

一、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，涵盖从客户需求到售后服务等产品全生命周期各个环节所产生的数据。随着大数据技术的不断演进，工业大数据已成为推动制造业转型和工业互联网发展的重要力量。中国工业大数据市场在宏观政策、技术进步和智能应用普及等多重因素推动下，持续增长，预计未来三年增速将超过整体大数据市场。

二、主要观点与关键信息

1. 市场增长与特征

• 市场规模：2016-2020年，中国工业大数据市场稳步增长，预计未来三年增速将超越中国整体大数据市场。
• 用户行业结构：离散型企业用户占比最大，因其设备和零部件数量多，大数据技术可显著提升生产效率。
• 产品结构：设备故障诊断和生产过程可视化产品占据主要市场份额，同时生产流程优化和产品设计研发也在快速提升。
• 客户类型：大型工业制造类企业为主要客户，因其自动化程度高、工艺复杂、数据体量大、利润率高，对大数据技术有较强需求。

2. 典型应用场景

• 产品设计与研发：如福特公司通过大数据分析用户驾驶习惯，优化产品设计，提升用户体验。
• 能耗优化：如恒逸石化利用大数据技术提升燃煤效率2.6%，优化生产能耗。
• 供应链优化：海尔集团通过大数据分析用户需求，优化供应链结构，提升响应速度和利润。
• 预测性维护：如金风科技利用大数据进行风机叶片结冰预测，降低运维成本，保障设备安全运行。

3. 发展趋势判断

• 智能制造与工业互联网核心：工业大数据将推动从消费数据到精准数据流的转变，构建闭环数据流是智能制造和工业互联网发展的关键。
• 行业根植与场景深耕：未来工业大数据企业将更倾向于行业聚焦和场景聚焦，深入特定领域提供定制化解决方案。
• 数据安全与资产管理：数据安全将成为企业智能化升级的重要考量因素，数据资产管理是挖掘工业大数据价值的基础。
• 工业机理模型库建设：构建行业级工业机理模型库是工业大数据发展的重要路径，有助于实现科学决策和精准执行。
• 工业APP发展：工业APP作为工业互联网平台的应用层，是工业大数据的重要业务载体，未来将实现批量爆发。
• 内生数据思维工程师培养：工业企业将更倾向于内部培养具备数据思维的复合型人才，以支持数字化转型。

三、投资价值分析

1. 投资方向推荐

• 基于平台的数据驱动型解决方案提供商：具备企业服务平台、运行监测平台和智能分析平台的企业，能有效解决数据分散和应用困难问题。
• 实用性工业APP开发企业：工业APP是工业大数据应用成熟过程中的重要载体，未来将有大量优秀产品涌现。
• 工业机理模型库建设能力强的企业：模型库是工业互联网PaaS层的核心，具备强大积累能力的企业将引领行业发展。
• 具有制造基因的企业：由制造企业设立的专门研究工业大数据解决方案的部门，因其技术实力和行业理解，更受市场青睐。

2. 工业大数据投资价值企业20强（排名不分先后）

四、总结

工业大数据正成为推动中国制造业转型升级和工业智能化发展的重要引擎。随着政策支持、技术进步和市场需求的不断增长，工业大数据将在智能制造、工业互联网、供应链优化、能耗管理、预测性维护等多个场景中发挥关键作用。未来，具备行业深耕能力、数据安全意识、模型库建设实力和工业APP开发能力的企业，将更具投资价值和发展潜力。