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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。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。

工业大数据市场规模

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，预计2020年全球工业大数据的市场规模为480亿美元，占大数据总规模的比重约为60%。

根据中研产业研究院的研究报告《2019-2025年中国工业大数据行业前景预测与投资规划分析报告》统计分析显示：

一、工业大数据发展进程分析

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。

二、工业大数据发展现状分析

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。

图表：工业大数据问题一览表

数据来源：中研普华产业研究院

三、工业大数据市场规模分析

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，预计2020年全球工业大数据的市场规模为480亿美元，占大数据总规模的比重约为60%。

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。

图表：2016-2018年我国工业大数据市场规模

想要了解更多关于工业大数据行业详情，可点击查看中研产业研究院的研究报告《2019-2025年中国工业大数据行业前景预测与投资规划分析报告》

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