2020-2026年中国工业大数据行业市场研究与投资战略规划报告

1、工业大数据市场现状

工业大数据的分析要求用数理逻辑去严格的定义业务问题。由于工业生产过程中本身受到各种机理约束条件的限制，利用历史过程数据定义问题边界往往达不到工业的生产要求，需要采用数据驱动+模型驱动的双轮驱动方式，实现数据和机理的深度融合，能较大程度去解决实际的工业问题。

从数据来源来看，工业大数据的主要来源有三类，包括生产经营相关数据、设备物联数据、外部数据。其中，生产经营相关业务数据主要来自传统企业信息化范围，被收集存储在企业信息系统内部，包括传统工业设计和制造类软件、企业资源计划、产品生命周期管理、供应链管理、客户关系管理和环境管理系统等。设备物联数据，主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下，实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。外部数据，指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据，例如，评价企业环境绩效的环境法规、预测产品市场的宏观社会经济数据等。

而根据业务目标的不同，工业数据分析可以分成描述型分析、预测型分析、诊断型分析、处方型（指导型）分析四种类型：

大数据时代到来，数据成为关键的生产要素，预计到2020年中国的数据量将占全球数据总量的20%，成为世界第一大数据资源大国。而随着我国工业大数据应用加深，市场规模持续扩大，工业大数据将成为大数据产业中重要的细分领域。数据显示，2016年我国工业大数据市场规模突破150亿元，保持增长， 2019年市场规模近500亿元。预计到2022年，中国工业大数据市场规模或超822亿元；2022年超1900亿元。

2、工业大数据应用

工业大数据的应用特征可以归纳为跨尺度、协同性、多因素、因果性、强机理等几个方面，这些应用特征是工业对象本身特性或需求所决定的。

其中，跨尺度、协同性主要体现在大数据支撑工业企业的在线业务活动、推进业务智能化的过程中。而多因素、因果性、强机理体现在工业大数据支撑过程分析、对象建模、知识发现，并应用与业务持续改进的过程中。工业过程追求确定性、消除不确定性，数据分析过程就必须注重因果性、强调机理的作用。

从应用场景来看，工业大数据可应用于现有业务优化、推动大中型企业实现智能制造升级和工业互联网转型，并支撑中小企业创新创业。

3、工业大数据发展前景

（1）工业大数据成新工业革命的基础动力。互联网技术全面深入发展，极大促进了人与人互联、机器和机器互联、人和机器互联的程度，随着5G、量子通信等新一代通信技术发展，世界将加速进入一个完全互联互通的状态。工业互联网也将随着机器的数字化、工业网络泛在化、云计算能力的提高而取得长足进步，海量工业大数据的产生将是必然结果，而基于工业大数据的创新是新工业革命的主要推动力。

（2）工业大数据提升制造智能化水平、推动工业升级。大数据是提升产品质量、生产效率、降低能耗、转变高耗能、低效率、劳动密集、粗放型生产方式，提升制造智能化水平的必要手段。随着智能工厂的推广，广泛深入的数字化是智能工厂的基础。工业大数据能够为智能工厂建立从经营到生产系统贯通融合的数据流，提升企业整体生产效率，提升制造化水平、推动工业升级。

（3）工业大数据将支持工业互联网发展。工业大数据是制造业实现从要素驱动向创新驱动转型的关键要素和重要手段。大数据可以帮助企业更全面、深入、几时了解市场用户和竞争态势的变化，以推出更有竞争力的产品和服务。此外，大数据也是实现更有企业从制造向服务转型的关键支撑技术。

（4）工业大数据将推动制造业转型升级。《中国制造2025》规划中明确提到，工业大数据是我国制造业转型升级的重要战略资源。目前，我国工业大数据已成为国际产业竞争和国家工业安全的基础要素相关技术与应用必将成为我国工业“由跟跑、并跑到领跑”、“弯道取直”、“跨域发展”的关键支撑。

本工业大数据研究报告首先介绍了中国工业大数据行业市场发展环境、工业大数据行业整体运行态势等，接着分析了中国工业大数据行业市场运行的现状，然后介绍了工业大数据行业市场竞争格局。随后，报告对工业大数据行业做了重点企业经营状况分析，最后分析了中国工业大数据行业发展趋势与投资预测。您若想对工业大数据行业产业有个系统的了解或者想投资中国工业大数据行业，本报告是您不可或缺的重要工具。

本工业大数据研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等工业大数据。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计工业大数据及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测工业大数据。

第一章　工业大数据概述

1.1　工业大数据相关概念

1.1.1　工业大数据的定义

1.1.2　工业大数据的属性

1.1.3　工业大数据的边界

1.2　工业大数据与相关概念的关系

1.2.1　与大数据的关系

1.2.2　与智能制造的关系

1.2.3　与工业互联网的关系

1.3　工业大数据的产生

1.3.1　数据类型

1.3.2　产生主体

1.3.3　发展趋势

1.4　工业大数据应用价值

1.4.1　推动工业化进程

1.4.2　促进信息化发展

1.4.3　推进新工业革命

1.4.4　推动制造业升级

 

第二章　2018-2020年中国工业大数据发展驱动因素分析

2.1　政策因素

2.1.1　大数据产业政策汇总分析

2.1.2　促进大数据产业发展纲要

2.1.3　大数据标准化白皮书分析

2.1.4　各省大数据政策发布数量

2.1.5　国家工业大数据政策回顾

2.1.6　工信部工业大数据政策

2.1.7　工业大数据发展指导意见

2.2　经济因素

2.2.1　宏观经济概况

2.2.2　工业运行情况

2.2.3　经济转型升级

2.2.4　宏观经济展望

2.3　信息化发展

2.3.1　信息基础设施建设

2.3.2　信息消费发展现状

2.3.3　网信产业发展状况

2.3.4　信息技术研发创新

2.3.5　区域信息化的水平

2.4　两化融合

2.4.1　两化融合发展水平

2.4.2　两化融合区域分布

2.4.3　两化融合发展规划

 

第三章　2018-2020年中国大数据产业发展分析

3.1　大数据产业链构成分析

3.1.1　大数据产业链结构

3.1.2　大数据产业链领域

3.1.3　产业链价值流动方向

3.2　2018-2020年中国大数据产业发展综述

3.2.1　大数据产业概念分析

3.2.2　大数据发展的必然性

3.2.3　大数据产业驱动主体

3.2.4　大数据产业发展阶段

3.2.5　数字经济的发展水平

3.2.6　大数据总体市场规模

3.2.7　地区大数据产业联盟

3.3　2018-2020年大数据产业竞争格局

3.3.1　产业竞争主体分类

3.3.2　竞争企业资本层次

3.3.3　产业百强企业统计

3.3.4　创新场景应用服务商

3.3.5　互联网企业布局状况

3.3.6　大数据应用领域竞争

3.3.7　产业竞争趋势展望

3.4　2018-2020年中国大数据市场供需分析

3.4.1　大数据市场供给结构介绍

3.4.2　主要行业大数据需求状况

3.4.3　企业大数据的应用及需求

3.4.4　大数据细分领域需求场景

3.4.5　大数据热点领域需求分析

3.4.6　数据小型机市场需求分析

3.5　中国大数据产业发展存在的问题

3.5.1　面临挑战分析

3.5.2　核心技术薄弱

3.5.3　数据相关问题

3.5.4　数据安全问题

3.5.5　人才供需问题

3.6　中国大数据产业发展的策略建议

3.6.1　推进研发应用

3.6.2　避免过度建设

3.6.3　提高数据安全

3.6.4　地区发展思路

3.6.5　推动标准建设

3.6.6　打破信息孤岛

 

第四章　2018-2020年中国工业大数据发展分析

4.1　工业大数据发展综述

4.1.1　产业链条分析

4.1.2　产业发展历程

4.1.3　产业发展周期

4.1.4　产业发展现状

4.2　2018-2020年中国工业大数据市场运行分析

4.2.1　市场发展规模

4.2.2　用户行业结构

4.2.3　产品结构分析

4.2.4　市场用户类型

4.2.5　市场投资状况

4.2.6　市场发展形势

4.3　中国工业大数据发展存在的问题

4.3.1　工业数据资源不够丰富

4.3.2　工业数据资产管理滞后

4.3.3　工业数据孤岛普遍存在

4.3.4　工业数据应用不够深入

4.4　中国工业大数据发展对策建议

4.4.1　提升工业大数据平台能力建设

4.4.2　加强工业大数据管理体系建设

4.4.3　持续完善工业大数据标准体系

4.4.4　探索工业大数据创新应用示范

 

第五章　2018-2020年工业大数据架构及技术分析

5.1　工业大数据参考架构

5.1.1　数据参考架构

5.1.2　技术参考架构

5.1.3　平台参考架构

5.2　工业大数据管理技术分析

5.2.1　工业大数据的采集技术

5.2.2　多源异构数据管理技术

5.2.3　多模态数据的集成技术

5.2.4　工业大数据技术的趋势

5.3　工业大数据分析技术介绍

5.3.1　时序模式分析技术

5.3.2　工业知识图谱技术

5.3.3　多源数据融合分析

5.4　工业大数据标准体系建设

5.4.1　工业大数据标准化的基础

5.4.2　工业大数据标准体系框架

5.4.3　工业大数据标准明细汇总

5.4.4　工业大数据重点标准描述

 

第六章　2018-2020年工业大数据与工业4.0发展关系

6.1　全球主要国家工业4.0发展战略

6.1.1　美国

6.1.2　德国

6.1.3　法国

6.1.4　中国

6.2　工业4.0发展概况

6.2.1　工业4.0基本内涵

6.2.2　工业4.0产生背景

6.2.3　工业4.0发展历程

6.2.4　中国工业4.0优势

6.3　工业4.0落地战略分析

6.3.1　工业4.0架构

6.3.2　信息网络系统

6.3.3　核心系统集成

6.3.4　大数据利用分析

6.4　2018-2020年中国工业4.0发展进程

6.4.1　工业4.0重点发展领域

6.4.2　工业4.0发展模式分析

6.4.3　推动工业4.0发展举措

6.4.4　工业4.0的相关技术

6.4.5　工业4.0未来发展蓝图

6.5　中国制造2025解读分析

6.5.1　中国制造2025重点任务

6.5.2　中国制造2025重点领域

6.5.3　工业4.0与中国制造2025

6.6　工业大数据是中国工业4.0的重要部分

6.6.1　工业大数据是工业4.0的基础

6.6.2　工业大数据对工业4.0的作用

6.6.3　工业4.0对工业大数据的需求

6.6.4　工业4.0中工业大数据的应用

 

第七章　工业大数据的应用场景及应用价值剖析

7.1　工业大数据的主要应用领域

7.1.1　在设计领域的应用

7.1.2　优化生产过程中

7.1.3　预测产品需求

7.1.4　优化工业供应链

7.1.5　强化工业绿色发展

7.2　工业大数据的典型应用场景

7.2.1　智能化设计

7.2.2　智能化生产

7.2.3　网络化协同制造

7.2.4　智能化服务

7.2.5　个性化定制

7.3　工业大数据企业应用案例分析

7.3.1　福特公司

7.3.2　恒逸石化

7.3.3　海尔集团

7.3.4　金风科技

7.4　工业大数据的应用价值分析

7.4.1　优化企业现有业务

7.4.2　促进企业升级转型

7.4.3　促进中小企业创新

 

第八章　2018-2020年工业大数据相关行业发展状况

8.1　智能制造

8.1.1　智能制造发展阶段

8.1.2　智能制造发展特征

8.1.3　智能制造发展规模

8.1.4　智能制造产业集群

8.1.5　智能制造试点项目

8.1.6　智能制造发展态势

8.2　智能装备

8.2.1　智能装备运行特征

8.2.2　智能装备产业布局

8.2.3　智能装备竞争格局

8.2.4　智能装备项目动态

8.2.5　智能装备发展机遇

8.2.6　存在的问题及对策

8.3　智能工厂

8.3.1　智能工厂基本框架

8.3.2　智能工厂基本特征

8.3.3　智能工厂建设模式

8.3.4　智能工厂解决方案

8.3.5　智能工厂建设现状

8.3.6　催生新业态新模式

8.3.7　智能工厂发展趋势

8.4　工业物联网

8.4.1　全球工业物联网规模

8.4.2　国内工业物联网规模

8.4.3　工业物联网应用领域

8.4.4　工业物联网应用模式

8.4.5　工业物联网应用场景

 

第九章　 2020-2024年工业大数据投资前景及前景趋势展望

9.1　工业大数据产业投资方向

9.1.1　工业大数据平台企业

9.1.2　开发工业APP的企业

9.1.3　工业机理模型建设企业

9.1.4　具有制造基因的企业

9.1.5　产业投资价值企业

9.2　工业大数据行业发展前景展望

9.2.1　大数据行业发展趋势

9.2.2　工业大数据应用前景

9.2.3　工业大数据发展趋势

9.3　 2020-2024年中国工业大数据行业预测分析

9.3.1　2020-2024年中国工业大数据行业影响因素分析

9.3.2　2020-2024年中国大数据产业规模预测

9.3.3　2020-2024年中国工业大数据市场规模预测

 

附录

附录一：大数据产业发展规划（2016-2020年）

附录二：工业互联网发展行动计划（2018-2020年）

 

图表目录

图表1　工业大数据与商务大数据的区别

图表2　工业大数据标准在智能制造标准化体系中的定位

图表3　智能制造标准体系-智能赋能技术标准

图表4　工业互联网平台功能架构图

图表5　工业互联网标准体系框架

图表6　2015-2019年中国大数据相关政策

图表7　2016-2018年31个省（市、区）大数据政策数量

图表8　国家工业大数据相关政策

图表9　工业和信息化部工业大数据相关政策

图表10　2014-2018年国内生产总值及其增长速度

图表11　2014-2018年三次产业增加值占国内生产总值比重

图表12　2019年GDP初步核算数据

图表13　2018年规模以上工业增加至同比增长速度

图表14　2018年规模以上工业生产主要数据

图表15　2019年规模以上工业增加值同比增长速度

图表16　2016-2019年中国网民规模及互联网普及率

图表17　2016-2019年中国网民规模及互联网普及率

图表18　2013-2020年中国信息消费市场规模

图表19　2015-2018年中国信息技术发明专利授权数

图表20　2018年信息化发展评价指标体系

图表21　2018年地区信息化发展评价指数TOP10

图表22　2012-2018年全国两化融合发展水平演进情况

图表23　2018年全国两化融合发展水平与绩效产出相关关系分析情况

图表24　2018年全国实现综合集成TOP10省份两化融合发展阶段分布情况

图表25　大数据产业链

图表26　大数据产业主要数据资产类企业

图表27　大数据产业链产值分布及发展方向

图表28　中国大数据市场发展阶段

图表29　2017-2023年中国数字经济市场规模统计情况及预测

图表30　2016-2019年中国大数据产业规模

图表31　2017-2018年新成立的大数据产业联盟

图表32　大数据企业资本层次

图表33　中国大数据投资价值百强榜

图表34　大数据创新场景应用服务商TOP40

图表35　中国大数据应用领域企业

图表36　互联网行业大数据应用场景

图表37　电信行业大数据应用场景

图表38　金融行业大数据应用场景

图表39　制造行业大数据应用场景

图表40　企业现有的数据规模

图表41　企业数据类型的构成

图表42　大数据时代企业所能感觉到的数据变化

图表43　目前企业处理大数据所面临的问题

图表44　企业对大数据的态度和认知

图表45　企业在线则大数据平台时所考虑的因素

图表46　企业小型机的当前使用情况及未来计划

图表47　市场上大数据技术类人才招聘数量占比及求职人数占比

图表48　主要城市大数据就业市场活跃度

图表49　大数据行业求职者学历与招聘需求占比

图表50　大数据产业招聘及求职期望薪水分布

图表51　工业大数据产业链

图表52　工业大数据的发展历程

图表53　工业大数据发展周期

图表54　2016-2021年中国工业大数据市场规模增长及预测

图表55　2018年工业大数据用户行业结构

图表56　2018年工业大数据产品结构

图表57　2018年工业大数据用户类型

图表58　2018-2019年中国工业大数据投融资市场投资阶段结构

图表59　2018-2019年中国工业大数投融资市场投资金额结构

图表60　工业大数据数据参考框架

图表61　工业大数据技术参考架构

图表62　工业大数据平台参考架构

图表63　工业大数据标准体系框架