工业智能化行业报告：工业大数据、工业AI、工业互联（28页）

行业报告下载 2021年02月26日 07:29 管理员

数据成为工业领域新的“生产资料”。根据 IDC 数据，2019 全球数据量达到 42ZB，预计 2022 年达到 163ZB，复合增速为 57%。大数据急速膨胀不断在各个领域催生新的应用生态，工业领域成为下一个蓝海。随着我国工业自动化、信息化水平不断提升，数据市场也在快速增长。根据赛迪顾问，2019 年我国工业大数据市场达到 146.9 亿元，预计未来保持 30%以上的高增长。工业数据涵盖企业运营、产品生产、工艺流程、市场销售等多个环节的信息，深度挖掘将大幅提升生产效率、降低生产成本，已经成为当前智能制造新的“生产资料”。制造过程数据的提取挖掘，是当前智能制造迈上新台阶的关键。根据数据来源，工业大数据可分为企业运营相关的数据、企业外部数据、制造过程的数据。在经过多年企业信息化发展后，企业管理 ERP、销售 CRM 等内部运营类数据已经有了一定的积累。互联网的快速发展，也为售后服务、产品跟踪、市场运营、行业发展提供了广阔的数据支持。而当前最重要的，则是生产制造环节的数据挖掘。工业制造已经由 3.0 的自动化，逐步迈向 4.0 的智能化。

以智能制造设备、工业机器人、各类传感器、智能仪器仪表为核心，通过构建广泛的物联网生产系统，汇聚生产过程中的物料、加工、流程等多维度数据，实现生产过程的全面优化。从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、制造、采购、供应、库存、售后服务、运维等整个企业和产品全生命周期各个环节，工业大数据打通后，利用人工智能技术，实现真正智能制造。工业数据是整体应用框架的第一步，入口价值凸显。根据中国电子技术标准化研究院的《工业大数据白皮书》，整个工业大数据的应用分析框架分为 5 个部分，分别为数据提供者、系统协调者、应用提供者、大数据框架提供者以及数据消费者：1）数据提供者主要就是为后续系统的分析和演绎提供高质量的数据；2）系统协调者主要职责在于规范和集成各类所需的数据应用活动；3）大数据框架提供者主要是为数据消费者提供各种处理方式和工具；4）工业大数据应用提供者，主要将原始数据进行收集、预处理、分析、可视化等操作后给数据消费者； 5）数据消费者主要职责就是将数据高效利用到生产、设计、服务等各个环节。所以，从整个工业大数据应用框架来看，工业数据作为整个应用框架的入口有非常重要的作用，提供数据的质量高低、预处理数据的效果好坏都直接影响着最终工业数据的应用效果。

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