工业大数据市场分析：两化融合加快，有望带动制造业信息化新一轮增长

工业和信息化部制定实施了两化融合专项行动计划，启动编制企业两化融合管理体系标准。2014年伊始，中央成立了中央网络安全和信息化领导小组，构架顶层指导协调机构。工信部还发布两化融合管理体系基本要求和实施指南，完成国家标准立项，推动形成国际标准，并在各省市和重点行业选择500家企业开展贯标试点，争取200家以上的试点企业基本达到标准要求，鼓励各地更广泛地发动企业参与贯标达标。在上述政策的推动下，随着广大工业尤其是制造业企业两化融合步伐的加快，有望带动制造业信息化产生新一轮投资增长。

工业大数据是制造业数字化、网络化、智能化发展的基础性战略资源，正在对制造业生产方式、运行模式、生态体系产生重大而深远的影响。推动工业大数据发展，是促进工业经济向数据驱动型创新体系和发展模式转变的关键。

工业大数据的作用

从工业大数据平台的特征看，工业大数据平台具有闭环性、价值性、实时性和准确性等几大特征。各环节的特征都表现出工业大数据的发展对数据采集的时效性、数据处理的准确性、安全性和价值性的要求。

工业大数据平台特征分析

资料来源：锐观网

上述工业大数据行业实时性、价值性和准确性等的特征保障了工业大数据在利用过程中优势的显现。主要表现为各工业领域可以在详细的工业数据信息的指导下，制定出符合工业发展的发展策略，并能依据工业大数据进行生产状况的实时调整，以促进国内整体工业水平的提升。

工业4.0背景下工业大数据行业的作用分析

资料来源：锐观咨询整理

工业大数据产品结构

2018年中国工业大数据产品中，设备故障诊断、生产过程可视化和生产流程优化占据着主要份额，比例分别达到29.0%、27.1%和21.3%。

设备故障诊断和生产过程可视化产品具有一定的通用性，在一定程度上可实现标准化。生产流程优化和产品设计研发同样占据主要地位，市场份额提升较快。

2018年中国工业大数据产品结构分析

工业大数据与互联网大数据的对比

工业数据具备更强的专业性及关联性，价值实现要求与难度均高于互联网大数据。工业大数据与互联网大数据之间存在明显区别。互联网大数据主要来自互联网中产生及传播的社会媒体数据，相对分散，且来自不同媒体与设备，而工业大数据来自不同环节不同设备的不同阶段，专业性及关联性都比较强。

工业大数据与互联网大数据对比分析情况

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工业大数据用户结构特征

离散型企业用户占比最大

在工业大数据用户行业结构中，离散型制造业企业由于设备和零部件数量多，零部件变更困难，设备故障检测过程繁琐等因素对大数据需求较高，占比达到62.1%。

大数据技术可以为企业实现生产流程优化和故障诊断处理，从而达到企业内部生产效率提升。

2018年中国工业大数据用户行业结构占比统计情况

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大型企业由于自动化程度高、工艺流程复杂、产生数据体量庞大、利润高，数据需求量大，企业可以通过工业大数据的运用，提升生产效率，降低成本。

工业大数据市场规模

根据赛迪发布数据，2016-2018年中国工业大数据市场规模加速增长，2018年中国工业大数据规模达到114.2亿元，同比增长22.3%，增速同比提升1.2个百分点。

2019-2021年中国工业大数据市场规模仍将持续加速增长，预计到2021年中国工业大数据市场规模将增长至256亿元。