黃文玉
隨著工業大數據的廣泛應用，數據標準化和規范化將成為行業發展的重要趨勢。通過建立統一的數據標準和規范，可以提高數據的質量和可信度，促進數據的共享和交換，推動行業內的協同發展。
工業大數據是指在工業領域中，圍繞典型智能制造模式，從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發貨和交付、售后服務、運維、報廢或回收再制造等整個產品全生命周期各個環節所產生的各類數據及相關技術和應用的總稱。其以產品數據為核心，極大延展了傳統工業數據范圍，同時還包括工業大數據相關技術和應用。其主要來源可分為以下三類：第一類是生產經營相關業務數據。第二類是設備物聯數據。第三類是外部數據。
工業大數據技術是使工業大數據中所蘊含的價值得以挖掘和展現的一系列技術與方法，包括數據規劃、采集、預處理、存儲、分析挖掘、可視化和智能控制等。工業大數據應用，則是對特定的工業大數據集，集成應用工業大數據系列技術與方法，獲得有價值信息的過程。工業大數據技術的研究與突破，其本質目標就是從復雜的數據集中發現新的模式與知識，挖掘得到有價值的新信息，從而促進制造型企業的產品創新、提升經營水平和生產運作效率以及拓展新型商業模式。
2022年我國大數據產業規模達1.57萬億元，同比增長18%。其中，工業大數據作為大數據產業的重要組成部分，也呈現出快速增長的態勢。初步估算，2023年我國大數據產業規模在1.90萬億元左右，而工業大數據在其中占據了一定的市場份額。
中國工業大數據行業競爭格局呈三級梯隊分布。大數據龍頭企業綜合實力強勁，工業大數據服務商在垂直領域的專業度較高，工業互聯網企業則依托流量優勢布局大數據服務細分市場。每個梯隊內的企業都各具優勢，形成了多樣化的競爭格局。
根據中研普華產業研究院發布的《2023-2028年中國工業大數據行業發展前景及投資風險預測分析報告》顯示：
隨著智能制造步伐的加快，工業大數據產業集聚特征也開始初顯。其中，珠三角、長三角地區和北京、山東等環渤海地區發展水平較高，不同區域工業大數據產業發展各具特色。例如，廣東省在2019年的工業大數據產業規模位居全國第一。
隨著互聯網、物聯網和云計算等技術的快速發展，工業大數據的采集、存儲、處理和分析能力得到了大幅提升。傳感器、物聯網設備和工業控制系統的廣泛應用，使得工業大數據的采集變得更加便捷和高效。云計算和大數據技術的發展，為工業大數據的存儲和處理提供了強大的支持。同時，人工智能和機器學習等技術的進步，使得工業大數據的分析和挖掘能力得到了顯著提升。
政府對于工業大數據的發展給予了積極的支持。例如，中國制造2025計劃提出了加快工業大數據應用的目標，鼓勵企業加大在工業大數據方面的投入。各地方政府也相繼出臺了相關政策和措施，以支持工業大數據行業的發展。政府的政策支持為工業大數據行業提供了良好的發展環境和機遇。
隨著工業互聯網的快速發展和數字化轉型的深入推進，工業大數據的應用場景將不斷拓展，市場規模將持續擴大。預計未來幾年內，工業大數據行業將保持高速增長的態勢，成為推動數字經濟發展的重要力量。
工業大數據的應用將不僅局限于傳統的制造業領域，還將向能源、交通、環保等領域拓展。通過挖掘和分析數據中的價值，企業可以實現更精準的生產管理、優化能源使用、提高交通效率等目標，為社會的發展帶來更多的便利和價值。
智能化水平將不斷提升：隨著人工智能技術的不斷發展，工業大數據的智能化水平將不斷提升。通過機器學習、深度學習等技術手段，企業可以實現對數據的自動化分析和預測，為決策提供更有力的支持。同時，智能化技術也將為工業大數據的應用帶來更多的創新點和突破口。總的來說，工業大數據行業市場未來的發展趨勢和前景都非常廣闊。隨著技術的不斷進步和應用場景的拓展，工業大數據將在推動數字化轉型、促進產業升級和推動經濟社會發展等方面發揮更加重要的作用。
中研普華通過對市場海量的數據進行采集、整理、加工、分析、傳遞，為客戶提供一攬子信息解決方案和咨詢服務，最大限度地幫助客戶降低投資風險與經營成本，把握投資機遇，提高企業競爭力。想要了解更多最新的專業分析請點擊中研普華產業研究院的《2023-2028年中國工業大數據行業發展前景及投資風險預測分析報告》。
相關文章推薦：
研究院服務號
中研網訂閱號