2023工业大数据市场规模及行业发展分析

• 黄文玉 2023年3月9日 来源：互联网 999 63
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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。

工业大数据行业发展现状如何?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。

工业大数据技术是使工业大数据中所蕴含的价值得以挖掘和展现的一系列技术与方法，包括数据规划、采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化和智能控制等。工业大数据应用，则是对特定的工业大数据集，集成应用工业大数据系列技术与方法，获得有价值信息的过程。工业大数据技术的研究与突破，其本质目标就是从复杂的数据集中发现新的模式与知识，挖掘得到有价值的新信息，从而促进制造型企业的产品创新、提升经营水平和生产运作效率以及拓展新型商业模式。

工业大数据市场规模及发展分析

工业大数据产业主要集中在基础层、平台层和应用层。其中基础层主要包括数据资源、技术组件与集成两部分。平台主要包括数据处理、数据管理、工业应用软件三部分。应用层则涵盖工业设计、生产、协同、服务、个性化定制、资源共享的工业产品全生命周期各环节。

随着工业化改革的发展，全球工业大数据的规模不断增加。全球工业大数据的市场规模为258亿美元，全球大数据市场规模为454亿元，工业大数据占全球大数据总规模超过50%，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。未来，在以德国为代表的工业4.0深化发展及其他国家智能制造的发展。

数据显示，2018年我国工业大数据市场规模约为258元，较上年同比增长25.38%，增速较快。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。

2020年中国工业大数据市场规模为193亿元，同比上涨31.29%，年均复合增长速度为30.14%,增长趋势还在稳步上升。预计未来三年中国工业大数据市场规模将保持30%以上的增长速度持续增长，到2024年将达到651亿元。

根据中研普华产业研究院发布的《2022-2027年中国工业大数据行业市场全景调研与发展前景预测报告》显示：

但随着信息、电子和数学技术的发展，传感器、物联网等技术的发展，一批智能化、高精度、长续航、高性价比、微型传感器面世，以物联网为代表的新一代网络技术在移动数据通信的支持下，能做到任何时间、任何地点采集、传送数据。以云计算为代表的新型数据处理基础架构，大幅降低工业数据处理的技术门槛和成本支出。以工业领域的SCADA系统为例，传统模式下每个电网、化工企业都需要建立一套SCADA系统，成本在千万以上，如果采用云架构模式，成本将可以降低7成以上。

完成了工业自动化过程的德国工业界，在自动化基础上，以工业数据为基础，引入云计算和人工智能技术，提升工业的智能化水平，以满足大批量个性化定制的社会生产需求;美国拥有强大的云计算、互联网及数据处理能力，基于此，提出工业互联网战略，将单个设备、单条生产线、单个工厂的数据联网，通过大数据处理后，在诊断、预测、后服务等方面挖掘工业服务的价值。

中国相对于德国、美国而言，在工业自动化、在云计算等领域都处于发展期，因此提出中国制造2025计划，通过工业化和信息化融合发展的方式，将工业化和信息化整体规划，并制定一系列的重点工程和推进计划。从细分市场来看，我国工业大数据的市场结构主要以应用服务层为主，其次是基础层，平台层占比最少。据统计，2019年应用层占比42.8%，逐年上涨。基础层和平台层分别占比38.0%、19.2%。

工业和信息化部印发了《“十四五”大数据产业发展规划》(以下简称《规划》)，也是继《大数据产业发展规划(2016-2020年)》之后连续出台的第二个大数据产业五年规划，以释放数据要素价值为根本出发点，统筹产业基础高级化和产业链现代化，统筹发展和安全，明确了未来五年大数据产业的发展目标、实施路径和任务重点，为推动产业高质量发展提供了重要指引。

工业大数据行业所存在的问题

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。

中研普华利用多种独创的信息处理技术，对市场海量的数据进行采集、整理、加工、分析、传递，为客户提供一揽子信息解决方案和咨询服务，最大限度地降低客户投资风险与经营成本，把握投资机遇，提高企业竞争力。想要了解更多最新的专业分析请点击中研普华产业研究院的《2022-2027年中国工业大数据行业市场全景调研与发展前景预测报告》。

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