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2024-07-18 10:21:01 来源:尚普咨询 浏览量:0
一、工业大数据行业发展现状
1. 工业大数据的概念和特征
工业大数据是指在工业生产和管理过程中产生的海量、多样、实时、价值密集的数据,以及对这些数据进行采集、存储、分析、挖掘和应用的技术和方法。工业大数据具有以下特征:
海量性:工业大数据的规模远超传统数据库的处理能力,需要新型的存储和计算平台。
多样性:工业大数据来源于多种类型的设备、传感器、网络、系统等,涵盖结构化、半结构化和非结构化数据。
实时性:工业大数据具有高速生成和变化的特点,需要实时或近实时地进行处理和响应。
价值密集性:工业大数据蕴含着巨大的潜在价值,可以通过分析和挖掘提高生产效率、质量和安全,降低成本和风险,创造新的商业模式和价值点。
2. 工业大数据的发展背景和动力
工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业4.0还是美国工业互联网,各国都将工业发展战略瞄准了“大数据”和“智能化”,未来以制造业为代表的工业创新发展都将以工业大数据技术为实施基础。工业大数据的发展有以下背景和动力:
全球制造业转型升级的需求。面对全球经济增长放缓、环境资源约束加剧、消费需求多元化等挑战,传统制造业需要通过数字化转型来提高效率、质量和创新能力,增强核心竞争力。工业大数据作为数字化转型的重要手段,可以帮助制造企业实现智能化生产、精细化管理、个性化定制等目标。
新一代信息技术的快速发展。随着物联网、云计算、人工智能等新一代信息技术的快速发展,为工业大数据的采集、存储、分析和应用提供了更强大的技术支撑。物联网技术可以实现设备间的智能连接和交互,云计算技术可以提供弹性可扩展的计算资源,人工智能技术可以实现对复杂数据的智能分析和决策。
国家政策和战略的引领和支持。各国政府都高度重视数字经济和工业大数据的发展,纷纷出台相关政策和战略,为工业大数据行业提供了良好的政策环境。例如,我国《“十三五”国家信息化规划》明确提出要加快推进制造强国建设,加快推进制造与互联网融合发展;《中国制造2025》明确提出要建设智能制造体系;《新一代人工智能发展规划》明确提出要推动人工智能与实体经济深度融合。
3. 工业大数据市场规模
2022年全球工业大数据市场规模为313亿美元,在全球大数据市场规模中占比超过50%。预计到2023年底,全球工业大数据市场规模将达到463亿美元,在全球大数据市场规模中占比将达到60%。
从区域分布来看,北美是全球最大的工业大数据市场,主要受益于其先进的信息技术基础设施、成熟的数字产业生态以及对制造业转型升级的强烈需求。欧洲是全球第二大的工业大数据市场,主要受益于其领先的制造水平、丰富的跨行业应用场景以及对数字经济治理体系的完善。亚太地区是全球增长最快的工业大数据市场,主要受益于其庞大且多元化的制造基地、快速发展且创新活跃的数字产业集群,以及对数字化转型的强烈需求和创新意识。
从行业分布来看,制造业是全球最大的工业大数据市场,主要受益于其对提高生产效率、质量和安全,降低成本和风险,创造新的商业模式和价值点的迫切需求。能源、交通、医疗、农业等行业也是工业大数据的重要应用领域,主要受益于其对优化资源配置、提升服务水平、增强社会福祉的重要作用。
2022年中国工业大数据市场规模为1469亿元,在全球工业大数据市场规模中占比约为32.6%。预计到2023年底,中国工业大数据市场规模将达到2000亿元,在全球工业大数据市场规模中占比将达到43.2%。
从区域分布来看,东部地区是中国最大的工业大数据市场,主要受益于其先进的信息技术基础设施、完善的数字产业生态以及对制造业转型升级的强烈需求。中部地区是中国增长最快的工业大数据市场,主要受益于其庞大且多元化的制造基地、快速发展且创新活跃的数字产业集群,以及对数字化转型的强烈需求和创新意识。
从行业分布来看,制造业是中国最大的工业大数据市场,主要受益于其对提高生产效率、质量和安全,降低成本和风险,创造新的商业模式和价值点的迫切需求。能源、交通、医疗、农业等行业也是工业大数据的重要应用领域,主要受益于其对优化资源配置、提升服务水平、增强社会福祉的重要作用。
二、工业大数据行业竞争格局
1. 全球竞争格局
全球工业大数据行业竞争格局主要由三类参与者构成:信息技术企业、制造企业和专业服务机构。
信息技术企业:主要提供工业大数据相关的基础设施、平台、软件和解决方案等产品和服务,具有较强的技术优势和市场影响力。代表企业有IBM、微软、谷歌、亚马逊、阿里巴巴、华为等。
制造企业:主要利用工业大数据提升自身生产经营效能,或者将工业大数据作为一种新的商业模式和价值点进行开发和利用,具有较强的行业知识和应用场景优势。代表企业有通用电气、西门子、波音、通用汽车、三一重工等。
专业服务机构:主要为信息技术企业和制造企业提供咨询、培训、评估等专业服务,帮助客户实现工业大数据的采集、分析和应用,具有较强的服务能力和客户资源优势。代表机构有麦肯锡、德勤、埃森哲等。
全球工业大数据行业竞争格局呈现以下特点:
竞争激烈:随着工业大数据行业的快速发展,各类参与者都在加快布局和创新,形成了多元化的竞争格局。信息技术企业之间在基础设施、平台、软件和解决方案等方面展开激烈竞争;制造企业之间在利用工业大数据提升自身效能或者开发新的商业模式和价值点展开激烈竞争;专业服务机构之间在服务质量、服务范围、服务创新等方面展开激烈竞争。
合作共赢:随着工业大数据行业的不断成熟,各类参与者之间也逐渐形成了合作共赢的态势。信息技术企业与制造企业之间通过建立战略合作伙伴关系,共同开发和推广工业大数据解决方案;信息技术企业与专业服务机构之间通过建立生态合作关系,共同提供工业大数据咨询、培训、评估等服务;制造企业与专业服务机构之间通过建立委托合作关系,共同实施工业大数据项目。
创新驱动:随着工业大数据行业的不断发展,创新成为各类参与者的核心竞争力。信息技术企业通过不断研发和引进新的工业大数据技术和产品,提升自身的技术优势和市场影响力;制造企业通过不断探索和应用新的工业大数据场景和模式,提升自身的效能优势和价值创造力;专业服务机构通过不断创新和优化工业大数据服务方法和内容,提升自身的服务优势和客户满意度。
2. 中国竞争格局
中国工业大数据行业竞争格局主要由三类参与者构成:信息技术企业、制造企业和专业服务机构。
信息技术企业:主要提供工业大数据相关的基础设施、平台、软件和解决方案等产品和服务,具有较强的技术优势和市场影响力。代表企业有华为、阿里巴巴、腾讯、百度、京东云、浪潮等。
制造企业:主要利用工业大数据提升自身生产经营效能,或者将工业大数据作为一种新的商业模式和价值点进行开发和利用,具有较强的行业知识和应用场景优势。代表企业有海尔、中车、中航、中兴通讯、中石化等。
专业服务机构:主要为信息技术企业和制造企业提供咨询、培训、评估等专业服务,帮助客户实现工业大数据的采集、分析和应用,具有较强的服务能力和客户资源优势。代表机构有中国信通院、中科院计算所、清华大学软件学院等。
中国工业大数据行业竞争格局呈现以下特点:
竞争加剧:随着中国制造2025战略的实施,工业大数据成为推动制造转型升级的重要手段,各类参与者都在加快布局和创新,形成了多元化的竞争格局。信息技术企业之间在基础设施、平台、软件和解决方案等方面展开激烈竞争;制造企业之间在利用工业大数据提升自身效能或者开发新的商工业大数据是指在工业生产和管理过程中产生的海量数据,包括设备数据、产品数据、工艺数据、质量数据、能耗数据、环境数据等。工业大数据具有规模大、类型多、价值高、实时性强、准确性高等特点,是推动工业转型升级和智能化发展的重要资源和驱动力。
工业大数据的应用案例有很多,比如:
阿里云云原生一体化数仓:这是一个集阿里云大数据产品MaxCompute、DataWorks、Hologres三种产品能力于一体的一站式大数据处理平台,可以解决企业在建设大数据平台中对时效性、准确性、性价比、非结构化数据支撑分析决策、异构大数据平台之上的全域数据分析需求。该平台已经被应用于工业制造、电商、物流、金融、政务等多个行业中,全面助力各行各业数字化转型,驱动业务创新变革。
梦饷基于华为云一站式数智融合平台创新应用:这是一个面向“新电商”领域的创新应用,利用华为云的大数据和人工智能技术,让200万“宝妈”不需要投入成本、无需复杂的数字技术背景,即可利用碎片时间进行数字圈层电商营销。该应用以数据智能进行业务创新和社会价值创造,也入选联合国可持续发展目标(SDGs)最佳案例。
基于隐私计算的省级政务数据开放平台:这是一个基于洞见数智联邦平台(Insight One)的成熟框架开发的平台,支持多方安全计算和联邦学习融合应用模式,并通过联邦区块链保证过程的不可篡改性与可溯源性,达到原始数据不出私域即能完成数据共享应用,实现「数据可用不可见、计算可信可链接」,帮助政府解决数据开放和隐私保护的「两难」问题。该平台能够服务于匿踪安全查询、安全联合统计分析、多方联合建模、银政企合作(地方金融服务平台)等众多场景。
普元数据资产管理平台:这是一个针对指标和指标体系的管理工具,面向政府/城市/行业客户,提供指标标准定义、指标体系构建、指标加工和数据绑定、指标智能感知监测、指标共享和开放等指标体系的全生命周期运行管理,以数字化为核心驱动,实现指标体系可用、可管理、可洞察,推动管理业务的变革。
K2Assets®工业数据智能平台:这是一个企业级工业大数据和人工智能软件平台,面向工业设备及生产领域,帮助资产密集型的领先工业企业降低DT与AI技术门槛,加速工业技术知识沉淀与应用,增强企业内生数智化创新能力。该平台内置开箱即用的领域数据模型和分析模型,赋能工业技术专家自主开发数智化应用,让专业知识成为企业可持续迭代、可服务化运营的资产。
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