2018年工业大数据行业现状与发展趋势分析，多领域推进行业发展【组图】

工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称，其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。随着各国工业革新的推进、智能制造的发展，工业大数据行业得到快速发展。

工业大数据来源多样，应用广泛

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。近年来，各国纷纷推动其工业发展的改革，德国工业4.0、美国工业互联网、中国制造，制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析，以此创新发展、指导经营，推动工业智能化的发展。工业智能化与工业大数据相互促进，其数据来源包含企业内部与外部及市场上的相关数据，主要包含生产经营相关的业务数据、设备物联数据和外部数据几个方面。

工业大数据是智能制造的关键技术，利用智能化的手段及数据服务，推动生产型制造向服务型制造转型，其在智能制造中有着广阔的应用前景，在产品市场需求获取、产品研发、制造、运行、服务直至报废回收的产品全生命周期过程中，工业大数据在智能化设计、生产、网络化协同制造、智能化服务、个性化定制等场景都发挥较大的作用。

工业大数据规模增加，中国增速快

随着工业化改革的发展，全球工业大数据的规模不断增加。至2017年全球工业大数据的市场规模为201亿美元，当年全球大数据市场规模为394亿元，工业大数据占全球大数据总规模超过50%。

《中国制造2025》提出推动了我国工业发展要向智能化的转变，工业大数据成为行业发展的一个重要领域。据贵阳大数据交易所统计资料显示，2017年我国工业大数据市场规模约为212元，较上年同比增长41.3%，增速较快。按照国内工业数据化的发展及政策支持的推进，预计2018年国内工业大数据的规模增加至292亿元。可见工业大数据已经成为全球大数据行业发展的主要的领域。

发展问题不断，多领域同步推进是关键

工业大数据的发展是智能制造发展的一个制高的竞争点，在制高点的竞争中，对我们国家即是挑战也是机会，对于我国在工业2.0和3.0上的缺陷，我们需要抓住工业大数据的机会实现弯道超车。目前我国发展工业大数据尚存在如下几方面的问题：产品数据格式不统一、规范缺乏，互通融合困难；平台技术架构复杂、资源整合困难；信息化战略、业务战略不一致；网路安全、系统安全、数据安全等安全问题突出。

为了更好的推进工业大数据，构建覆盖工业全流程、全环节和产品全生命周期的数据链，并在此基础上形成基于数据分析的系统级工业智能。首先，工业企业需要加强工业大数据采集、交换与集成，打破数据孤岛，实现数据跨层次、跨环节、跨系统的整合。第二，在实现大数据采集、集成的基础上，推进工业全链条的数字化建模和深化工业大数据分析，。第三，在大数据技术领域通用算法的基础上，不断构建工业领域专业的算法，满足企业对工业数据分析结果高置信度的要求。第四，进行数据和3D工业场景的可视化呈现，增加工业数据的可使用度。

以上数据来源参考前瞻产业研究院发布的《中国工业大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

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