2024-2026工業大數據行業調研與市場研究報告匯報時間：2024-08-01匯報人：張法劭目錄定義或者分類特點產業鏈發展歷程政治環境商業模式政治環境目錄經濟環境社會環境技術環境發展驅動因素行業壁壘行業風險行業現狀行業痛點問題及解決方案行業發展趨勢前景機遇與挑戰競爭格局定義分類特點01什么是工業大數據工業大數據指在工業領域中，圍繞智能制造模式、在數據采集集成、分析處理、服務應用等各類工業制造環節所產生的數據，包括從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、設計、制造、采購、供應、庫存、售后服務、運維等整個產品全生命周期各個環節。工業大數據以產品數據為核心，極大延展傳統工業數據范圍，同時包括工業大數據相關技術和應用。工業大數據具有一般大數據的特征（海量性、多樣性等），在此基礎上具有四個典型特征，分別為價值性、實時性、準確性、閉環性。工業大數據具備雙重屬性:價值屬性和產權屬性，一方面，通過工業大數據分析等關鍵技術能夠實現設計、工藝、生產、管理、服務等各個環節智能化水平的提升，滿足用戶定制化需求，提高生產效率并降低生產成本，為企業創造可量化的價值；另一方面，這些數據具有明確的權屬關系和資產價值，企業能夠決定數據的具體使用方式和邊界，數據產權屬性較明顯。定義產業鏈02工業大數據軟硬件服務、云服務提供商、傳感器提供商上游專業工業大數據服務商、大數據服務商中游離散型制造業、流程型制造業、電力業、熱力和燃氣業、采礦業下游產業鏈010203發展歷程03政治環境04描述國家發改委:《關于組織實施促進大數據發展重大工程的通知》:政府將重點支持大數據示范應用、共享開放、基礎設施統籌發展，以及數據要素流通。國家發改委將擇優推薦項目進入國家重大建設項目庫審核區，并根據資金總體情況予以支持工信部:《大數據產業發展規劃（2016-2020年）》:以大數據產業發展中的關鍵問題為出發點和落腳點，以強化大數據產業創新發展能力為核心，推動促進數據開放與共享、加強技術產品研發、深化應用創新，打造數據、技術、應用與安全協同發展的自主產業生態體系:《深化“互聯網＋先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》:明確開展網絡基礎、平臺體系、安全保障、融合應用和制度保障等五方面的工作，打造網絡、平臺、安全三大體系，推進大型企業集成創新和中小企業應用普及兩類應用，構筑產業、生態、國際化三大支撐任務政治環境1政治環境國家發改委《關于組織實施促進大數據發展重大工程的通知》:政府將重點支持大數據示范應用、共享開放、基礎設施統籌發展，以及數據要素流通。國家發改委將擇優推薦項目進入國家重大建設項目庫審核區，并根據資金總體情況予以支持工信部《大數據產業發展規劃（2016-2020年）》:以大數據產業發展中的關鍵問題為出發點和落腳點，以強化大數據產業創新發展能力為核心，推動促進數據開放與共享、加強技術產品研發、深化應用創新，打造數據、技術、應用與安全協同發展的自主產業生態體系政治環境《工業互聯網發展行動計劃（2018-2020年）》以供給側結構性改革為主線，以全面支撐制造強國和網絡強國建設為目標，著力建設先進網絡基礎設施，打造標識解析體系，發展工業互聯網平臺體系，初步形成有力支撐先進制造業發展的工業互聯網體系《工業大數據發展指導意見（征求意見稿）》推進工業大數據發展，逐步激活工業數據資源要素潛力，不斷提升數據治理和安全保障能力，計劃至2025年基本建成工業大數據資源體系、融合體系、產業體系和治理體系《促進大數據發展行動綱要》加快政府數據開放共享，推動資源整合，提升治理能力；推動產業創新發展，培育新興業態，助力經濟轉型；強化安全保障，提高管理水平，促進健康發展。《關于工業大數據發展的指導意見》提出促進工業數據匯聚共享、融合創新，提升數據治理能力，加強數據安全管理，著力打造資源富集、應用繁榮、產業進步、治理有序的工業大數據生態體系。商業模式05經濟環境06我國經濟不斷發展，幾度趕超世界各國，一躍而上，成為GDP總量僅次于美國的唯一一個發展中國家。我國經濟趕超我國人口基數大，改革開放后人才競爭激烈，大學生就業情況一直困擾著我國發展過程中。就業問題挑戰促進社會就業公平問題需持續關注并及時解決，個人需提前做好職業規劃與人生規劃重中之重。公平就業關注經濟環境社會環境07總體發展穩中向好我國總體發展穩中向好，宏觀環境穩定繁榮，對于青年人來說，也是機遇無限的時代。關注就業公平與提前規劃促進社會就業公平問題需持續關注并及時解決，對于個人來說提前做好職業規劃、人生規劃也是人生發展的重中之重。就業問題與人才競爭我國人口基數大，就業問題一直是發展過程中面臨的挑戰，人才競爭激烈，大學生畢業后就業情況、失業人士困擾國家發展。政治體系與法治化進程自改革開放以來，政治體系日趨完善，法治化進程也逐步趨近完美，市場經濟體系也在不斷蓬勃發展。中國當前的環境下描述了當前技術發展的日新月異，包括人工智能、大數據、云計算等前沿技術的涌現。技術環境需求增長、消費升級、技術創新等是行業發展的主要驅動因素，推動了行業的進步。發展驅動因素行業壁壘包括資金、技術、人才、品牌、渠道等方面的優勢，提高了新進入者的難度。行業壁壘我國經濟不斷發展技術環境08技術驅動技術環境的發展為行業帶來了新的機遇，是行業發展的重要驅動力。創新動力技術環境的不斷創新和進步，為行業的創新發展提供了有力支持。人才需求技術環境的發展促進了人才的需求和流動，為行業的人才隊伍建設提供了機遇。團隊建設技術環境的發展要求企業加強團隊建設，提高員工的技能和素質，以適應快速變化的市場需求。合作與交流技術環境的發展促進了企業間的合作與交流，推動了行業的整體發展。技術環境0102030405發展驅動因素09發展驅動因素自2015年起，國家、各部委、各地政府（含省、市、區縣等）已形成多層次協同推進的大數據發展政策環境。大數據利好政策正逐漸向各細分應用領域延伸，強調大數據技術與具體應用場景的結合，重視大數據在產業轉型和政府治理方面的應用，逐步完善大數據產業從頂層設計到落地應用的多層次政策體系，持續優化大數據各應用場景的發展狀態。伴隨物聯網、云計算、人工智能等新興技術不斷向工業領域滲透，以數字化驅動的工業大數據加速制造業發展向智能化新模式轉變，在新舊動能轉換的設備背景下，工業大數據行業利好政策的發布推動其商業化產品的落地，驅動行業快速發展行業政策支持工業大數據產品的商業化落地及廣泛應用助力企業實現產品的智能化設計、智能化生產以及智能化服務等目標，加速優化產業鏈各環節，例如（1）在設計環節，工業大數據的應用可有效提高研發人員創新能力、研發效率可提升30.0%；（2）在生產環節，企業可通過采集和匯聚設備運行工業數據、工藝參數、質量檢測數據、物料配送數據和進度管理數據等生產現場數據，利用大數據技術分析和反饋并在制造工藝、生產流程、質量管理、設備維護、能耗管理等具體場景應用，實現生產過程的優化、產品質量的監測和異常追溯，產品良品率可提升3%，研發周期縮短30%、資源利用率提升30.0%；（3）在市場營銷環節，企業可利用大數據挖掘用戶需求和市場趨勢，建立用戶對商品需求的分析體系，挖掘用戶深層次的需求，尋找機會產品，進行生產指導和后期市場營銷分析；（4）在售后服務環節，數據驅動企業創新服務模式，從被動服務、定期服務發展成為主動服務、實時服務。中國工業大數據產品的優勢加速其在工業領域不同場景的應用和普及，推動工業大數據行業發展。工業大數據應用優勢突出工業作為國民經濟的重要物質生產部門，是推動國民經濟發展的基礎動力，伴隨新一代信息技術與工業的深度融合，中國工業迎來產業變革，新的生產方式、產業形態、商業模式及經濟增長點推動中國工業企業向智能化、數字化轉型。同時工業0概念的出現和普及，以及《中國制造2025》等利好政策的頒布，對工業發展提出新的要求，例如（1）保障工業制造本身價值化的同時減少生產過程的浪費；（2）在原有自動化的基礎上實現“自省”；（3）在工業制造過程中達到零故障、零憂慮、零意外、零污染等。工業0的實現以數字化整合為主要驅動力，工業智能化轉型需求的增長加速工業大數據商業化產品的落地。中國工業企業的智能化、數字化轉型需求持續上漲伴隨信息化與工業化的深度融合，中國工業企業在生產各環節產生的數據量日益豐富，數據對工業生產的驅動作用日漸突出。工業大數據技術及產品覆蓋從訂單到研發設計、采購、生產、交付、運維、報廢及再制造的生命周期的全過程，現已落地的工業大數據產品類型包括設備故障診斷、生產過程可視化、生產流程優化、供應鏈優化等。2018年銷售額居首位的工業大數據產品為設備故障診斷產品，銷售額高達30億元，占據工業大數據產品銷售總額的29%，其次為生產可視化產品，其銷售額為30億元，占據工業大數據產品銷售總額的21%。工業大數據商業化產品契合工業智能化轉型需求行業壁壘10行業風險11行業現狀12市場情況描述行業現狀目前，我國工業大數據的市場結構主要以應用服務層為主，占比在40%左右，其次是基礎層，平臺層占比最少。從基礎層來看，隨著工業企業不斷完善基礎層部署，網絡傳輸、集成、存儲方面企業競爭日益激烈，技術帶來的紅利逐漸縮小，工業大數據基礎層凈利潤增長趨于平緩發展，市場規模增速放緩。從應用服務層來看，伴隨各項大數據相關技術的逐步成熟以及國外先進的解決方案的不斷引進，大數據技術在傳統工業領域的融合應用將持續深化，工業大數據應用端的市場需求會進一步擴大。從平臺層來看，作為上市企業數量三層中最多的部分，平臺層在技術不斷進步的背景上設計將進一步優化，所占市場份額也會逐步擴大。行業現狀01市場份額變化大數據行業利好政策及相關技術的發展驅動中國大數據市場保持平穩較快增長，IDC中國預測，2023年中國大數據行業收益規模將增長至225億美元，大數據市場的穩定發展將輻射其細分市場。伴隨工業0概念的提出及推廣，政府及各工業企業致力于將數字生產技術應用在工業領域，加速工業企業的數字化轉型，工業智能化轉型需求的增長加速工業大數據產品的商業化落地。2018年銷售額居首位的工業大數據產品為設備故障診斷產品，其次為生產可視化產品，工業大數據產品的落地為企業用戶帶來新的生產方式、商業模式及經濟增長點，同時推動中國工業企業向智能化、數字化轉型。未來伴隨更多工業大數據產品的商業化落地，2024年中國工業大數據行業收益規模有望達到496億元。行業痛點13數據資產管理發展滯后，影響大數據共享及應用中國工業大數據資產管理和應用尚處于摸索階段，大部分企業和政府部門尚未建立有效的管理和應用數據模式，如數據價值評估、數據成本管理等，大部分企業及政府部門數據基礎較薄弱，數據標注尚未統一，數據質量參差補齊，數據孤島化亟待解決，影響大數據在各領域的共享和應用。具有分析利用價值的工業大數據資源積累不足中國工業互聯網起步較晚，企業數字化、網絡化程度亟待提升，雖然中國工業領域數據豐富，但有價值的數據較稀缺。據中國信通院和工業互聯網產業聯盟數據顯示，截至2018年12月，中國工業企業的數據資源存量普遍較低，近66%的企業數據總量低于20TB，企業數據量不足省級電信運營商日增數據量的十分之一。同時工業數據孤島普遍存在，在企業層面，其內部在不同時期由不同供應商開發建設的客戶管理、生產管理、銷售采購等體系數據暫未實現橫向互通。在行業層面，工業互聯網建設需保障企業的數據流通，但僅有的數據資源僅可用于企業內部的局部優化，尚未實現整體產業鏈的全局優化，因此工業大數據行業面臨可用數據短缺風險。工業數據資產管理發展滯后，易導致有價值數據流失中國工業大數據資源積累不足且可用數據質量欠佳，工業大數據質量問題為工業大數據分析增添難度，由于工業領域對于數據分析結果的可靠性要求較高，因此數據質量及分析結果將直接影響企業收益，據數據觀統計，企業每年因工業大數據質量低下影響數據分析結果而遭受的損失占據其整體收益的10%-20%。相較海外，中國數據資產管理發展較晚，中國僅有30%的工業企業已開展數據治理，近51%的企業仍沿用文檔等原始的數據管理方式，企業數據資產管理意識不強易導致有價值的數據流失，為企業收益帶來風險，影響行業整體收益規模。030201行業痛點問題及解決方案14行業發展趨勢前景15發展趨勢前景描述利好政策助力工業大數據管理能力評估體系逐步建立:大數據是保障生產實施及組織運營的重要生產資料，伴隨管理對象逐漸復雜，數據處理技術日漸成熟，數據應用愈發廣泛，政府在數據資產管理方面的力度持續加大。2019年9月工信部公開征求《工業大數據發展指導意見》，意見指出政府將結合工業領域大數據管理的特點和需求，提升工業大數據資源管理能力，系統構建工業大數據管理能力評估體系，同時鼓勵并引導企業全面且系統的提升工業大數據管理能力。數據資產管理措施逐步完善:在利好政策的推動下，部分企業自創數據資產管理模型，針對海外數據資產管理模型的弊端及弱勢，自主研發適合中國數據資產管理現狀的模型。例如新炬網絡自主設計的“AIGOV五星模型”現已覆蓋五大管理域、十三個能力項，相較于海外數據資產管理模型，新炬網絡研發的數據資產管理五星模型在全局性和應用性等方面具有較大優勢。數據資產“AIGOV五星模型”的五大管理域分別從數據架構、數據集成共享、數據治理、數據運營管理及數據增值應用五方面進行重構和治理，旨在實現數據資產保值和增值。截至2020年3月，新炬網絡已與廣東、浙江、安徽、湖南等省份的省級運營商建立合作關系，新炬在各省的營運中心派駐專業數據資產管理團隊，協助當地運營商建設自身的數據資產管理體系，現已協助多省用戶建立數據資產管理制度、流程以及規范。構建數據驅動的工業生態體系:政府積極探索工業大數據創新應用示范，旨在構建以工業大數據為主要驅動力的工業生態體系，凝聚工業集群內產、學、研、用資源，選擇基礎環境優質、示范效應較強且影響范圍較廣的行業展開工業大數據創新應用示范，截至2020年3月，截至2020年3月，工信部已公布的工業大數據融合應用產業發展試點示范項目共90項，發展區域覆蓋北京、江蘇、武漢、新疆、湖北等地。措施保障，多角度措施保障行業融合發展:在政策推進，數據中心建設支持及發展落實的推動下，貴州省大數據與工業的深度發展具備良好的發展環境，但是為了實現2020年的短期目標和2022年的階段性目標，貴州省大數據與工業企業深度融合發展應堅持統籌協調發展，政府給予必要的財稅等金融支持優惠，在此基礎上強化人才隊伍的建設，發揮人力資本的作用，并加大示范宣傳力度，在推動貴州省大數據與工業企業深度融合發展的基礎上，以點帶面，以局部帶整體，以貴州省帶動全國，從而推動全國企業工業大數據的融合和工業智能化的發展。行業發展趨勢前景利好政策助力工業大數據管理能力評估體系逐步建立大數據是保障生產實施及組織運營的重要生產資料，伴隨管理對象逐漸復雜，數據處理技術日漸成熟，數據應用愈發廣泛，政府在數據資產管理方面的力度持續加大。2019年9月工信部公開征求《工業大數據發展指導意見》，意見指出政府將結合工業領域大數據管理的特點和需求，提升工業大數據資源管理能力，系統構建工業大數據管理能力評估體系，同時鼓勵并引導企業全面且系統的提升工業大數據管理能力。行業發展趨勢前景01020304數據資產管理措施逐步完善在利好政策的推動下，部分企業自創數據資產管理模型，針對海外數據資產管理模型的弊端及弱勢，自主研發適合中國數據資產管理現狀的模型。例如新炬網絡自主設計的“AIGOV五星模型”現已覆蓋五大管理域、十三個能力項，相較于海外數據資產管理模型，新炬網絡研發的數據資產管理五星模型在全局性和應用性等方面具有較大優勢。數據資產“AIGOV五星模型”的五大管理域分別從數據架構、數據集成共享、數據治理、數據運營管理及數據增值應用五方面進行重構和治理，旨在實現數據資產保值和增值。截至2020年3月，新炬網絡已與廣東、浙江、安徽、湖南等省份的省級運營商建立合作關系，新炬在各省的營運中心派駐專業數據資產管理團隊，協助當地運營商建設自身的數據資產管理體系，現已協助多省用戶建立數據資產管理制度、流程以及規范。構建數據驅動的工業生態體系政府積極探索工業大數據創新應用示范，旨在構建以工業大數據為主要驅動力的工業生態體系，凝聚工業集群內產、學、研、用資源，選擇基礎環境優質、示范效應較強且影響范圍較廣的行業展開工業大數據創新應用示范，截至2020年3月，截至2020年3月，工信部已公布的工業大數據融合應用產業發展試點示范項目共90項，發展區域覆蓋北京、江蘇、武漢、新疆、湖北等地。措施保障，多角度措施保障行業融合發展在政策推進，數據中心建設支持及發展落實的推動下，貴州省大數據與工業的深度發展具備良好的發展環境，但是為了實現2020年的短期目標和2022年的階段性目標，貴州省大數據與工業企業深度融合發展應堅持統籌協調發展，政府給予必要的財稅等金融支持優惠，在此基礎上強化人才隊伍的建設，發揮人力資本的作用，并加大示范宣傳力度，在推動貴州省大數據與工業企業深度融合發展的基礎上，以點帶面，以局部帶整體，以貴州省帶動全國，從而推動全國企業工業大數據的融合和工業智能化的發展。機遇與挑戰16競爭格局17競爭格局大數據服務商基于資源及技術優勢豐富業務類型，為多領域用戶提供大數據服務。數據龍頭企業通打造面向工業大數據采集、處理、存儲、分析、應用、管控為一體的大數據核心能力，為工業企業用戶提供全流程大數據服務。該類型競爭者綜合實力強勁，且大數據產品體系成熟，盈利能力較強，位于工業大數據行業第一梯隊。專業工業大數據服務商以工業大數據的全生命周期為主線，提供覆蓋數據采集、存儲、分析、決策全過程的數據工具和數據服務。部分專業工業大數據服務商通過布局產業鏈上游，延伸產業鏈，豐富企業業務類型，構建技術壁壘。相較于其他參與者，專業工業大數據服務商技術實力及專業性最強。工業互聯網企業通過構建數字化認知平臺、賦能增值創新平臺及公共服務平臺，打通工業價值鏈，為企業增添轉型助力。例如浪潮云工業互聯網平臺通過構建“平臺+生態”，推進工業互聯網生態體系應用創新及服務建設，企業現已面向工程機械等10大行業，構建涵蓋研發、設計、采購、制造等9大領域的解決方案競爭格局大數據服務商基于資源及技術優勢豐富業務類型，為多領域用戶提供大數據服務。數據龍頭企業通打造面向工業大數據采集、處理、存儲、分析、應用、管控為一體的大數據核心能力，為工業企業用戶提供全流程大數據服務。該類型競爭者綜合實力強勁，且大數據產品體系成熟，盈利能力較強，位于工業大數據行業第一梯隊。專業工