1、工業大數據行業現狀與前景趨勢分析報告目錄1.工業大數據行業現狀41.1工業大數據行業定義及產業鏈分析41.2工業大數據市場規模分析52.工業大數據行業存在的問題72.1離散型企業用戶占比最大72.2工業數據資產管理滯后82.3工業數據孤島普遍存在82.4工業數據應用還不深入92.5基礎工作薄弱92.6產業結構調整進展緩慢102.7供給不足，產業化程度較低103.工業大數據行業前景趨勢123.1產業集聚特征開始初顯123.2工業大數據成新工業革命的基礎動力123.3工業大數據提升制造智能化水平、推動工業升級123.4工業大數據將支持工業互聯網發展133.5工業大數據將推動制造業轉型升級133.6

2、延伸產業鏈143.7生態化建設進一步開放143.8需求開拓154.工業大數據行業政策環境分析154.1工業大數據行業政策環境分析154.2工業大數據行業經濟環境分析154.3工業大數據行業社會環境分析164.4工業大數據行業技術環境分析165.工業大數據行業競爭分析175.1工業大數據行業競爭分析175.1.1對上游議價能力分析175.1.2對下游議價能力分析175.1.3潛在進入者分析185.1.4替代品或替代服務分析185.2中國工業大數據行業品牌競爭格局分析195.3中國工業大數據行業競爭強度分析196.工業大數據產業投資分析206.1中國工業大數據技術投資趨勢分析206.2中國工業大數

3、據行業投資風險206.3中國工業大數據行業投資收益21工業大數據行業現狀工業大數據行業定義及產業鏈分析我國工業大數據主要包括企業運營管理相關的業務數據、制造過程數據和企業外部數據三類。其中，企業運營管理相關的業務數據和制造過程中產生的海量數據是工業大數據的主要來源。工業大數據是指在工業領域中，圍繞典型智能制造模式，從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發貨和交付、售后服務、運維、報廢或回收再制造等整個產品全生命周期各個環節所產生的各類數據及相關技術和應用的總稱。其以產品數據為核心，極大延展了傳統工業數據范圍，同時還包括工業大數據相關技術和應用。工業大數據治理是

4、對組織的工業大數據管理和利用進行評估、指導和監督的體系框架。它通過制定戰略方針、建立組織架構、明確職責分工等，實現工業大數據的風險可控、安全合規、績效提升和價值創造，并提供不斷創新的大數據服務。隨著各項大數據相關技術不斷趨于成熟的發展，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持續深化，工業大數據應用端的市場需求會持續擴大。工業大數據自身基礎設施建設以及同其他產業平臺的融合將更加完善，創新性的優化改進現有生產線和產品全生命周期的管理，探索符合自身發展的升級之路。我國工業大數據行業在經過短暫的結構調整后，淘汰掉落后產能、篩選掉不合格企業，并且隨著居民消費觀念的轉變和消費

5、需求的提升，我國工業大數據行業依舊會繼續保持增長趨勢，未來將會向高品質、高質量的方向發展，呈現品種增多、消費多元化等新趨勢。中國工業大數據產業鏈的參與主體不斷豐富，產業生態逐漸健壯。工業大數據的發展是智能制造發展的一個制高的競爭點，在制高點的競爭中，對我們國家即是挑戰也是機會，對于我國在工業2.0和3.0上的缺陷，我們需要抓住工業大數據的機會實現彎道超車。目前我國發展工業大數據尚存在如下幾方面的問題：產品數據格式不統一、規范缺乏，互通融合困難;平臺技術架構復雜、資源整合困難;信息化戰略、業務戰略不一致;網路安全、系統安全、數據安全等安全問題突出。工業大數據市場規模分析隨著國家政策的進一步利好，

6、越來越多的需求將會被釋放，工業大數據行業將緊密結合產業上下游的資源，充分掌握用戶需求變化，極大豐富行業應用場景。通過產品與服務質量的不斷優化升級，推動工業大數據產業應用的爆發式增長。目前，我國的工業大數據行業發展尚處于起步階段。全球大數據市場規模為454億元，工業大數據占全球大數據總規模超過50%，可見工業大數據已經成為全球大數據行業發展的主要的領域。未來，在以德國為代表的工業4.0深化發展及其他國家智能制造的發展，預計2020年全球工業大數據的市場規模為480億美元，占大數據總規模的比重約為60%。中國工業大數據市場受宏觀政策環境、技術進步與升級、智能應用普及滲透等眾多利好因素的影響，201

7、9年整體規模達到146.9億元，同比增長28.6%，預計未來三年中國工業大數據市場規模將保持30%以上的增長速度持續增長，到2022年將達到346.1億元，工業大數據將持續促進傳統制造產業轉型升級，助力工業智能化發展。工業大數據行業存在的問題 離散型企業用戶占比最大在工業大數據用戶行業結構中，離散型制造業企業由于設備和零部件數量多，零部件變更困難，設備故障檢測過程繁瑣等因素對大數據需求較高，占比達到62.1%。大數據技術可以為企業實現生產流程優化和故障診斷處理，從而達到企業內部生產效率提升。工業數據資產管理滯后用數據，更要“養”數據。從信息化程度較高的金融、電信、互聯網等行業經驗來看，如果不開

8、展專門的數據治理，就難以確保數據質量。而調查顯示，我國工業企業只有不到1/3的企業開展了數據治理，51%的企業仍在使用文檔或更原始的方式進行數據管理。工業企業應該把數據視為與機器設備同等重要甚至更寶貴的資產，加強數據資產管理。好消息是，已經有越來越多的工業企業從主數據或元數據切入，著手開展數據資產管理。而且，隨著機器學習技術的發展，智能化的數據資產管理工具也越來越完善，工業數據資產的管理，可以更多依賴人工智能高效完成。但相比信息化程度較高的金融、電信、互聯網等行業，工業數據的管理，還有很多欠賬要補。工業數據孤島普遍存在數據孤島幾乎是所有企業都面臨的困境。從單一企業內部來看，存在著不同時期由不同

9、供應商開發建設的客戶管理、生產管理、銷售采購、訂單倉儲、財務人力等眾多IT系統，可謂煙囪林立。而要深度推進智能制造，不僅是上述IT系統要橫向互通，還要進一步縱向打通IT（InformationTechnology）和OT（OperationTechnology）兩界的數據，推進難度非常大。而且，企業越大，管理和技術包袱越重。工業數據應用還不深入工業互聯網產業聯盟對國內外366個工業互聯網平臺應用案例進行了分析，40%的平臺應用集中在產品或設備數據的檢測、診斷與預測性分析領域，而在涉及數據范圍更廣、分析復雜度更高的經營管理優化和資源匹配協同等場景中，多數平臺現有數據分析能力還無法滿足應用要求，還

10、需要進一步推動數據分析技術創新以及實現長期的工業知識積累。工業互聯網的長期目標，是構建“數字雙胞胎”。只有工業數據越來越豐富、全面，質量越來越高，“雙胞胎”才可能長得像，才能“心心相印”。也只有這樣，才能讓物理世界的萬物得以在數字世界重現，通過數字世界里的計算、分析、預測、優化，來指導物理世界的最優運行，從而開辟新的增長空間。基礎工作薄弱工業大數據標準不完善，行業相關技術積累和基礎設施都比較薄弱，相關體系建設滯后，管理、規范、產品、監測等能力亟待加強。目前而言，工業大數據管理能力還不能適應工作需要。產業結構調整進展緩慢近年來,盡管我國政府頒布了有利于工業大數據的資源環境稅收政策和消費稅的結構調

11、整政策,但是由于這兩種稅收的作用對象狹窄,因而對工業大數據主要服務和產品的生產及推廣使用收效不大。可喜的是,企業所得稅的兩稅合一,內外資企業同等待遇解決了多年來我國內外資企業面臨的兩套稅制問題。兩套稅制把大量的稅收優惠給與了外資企業,而未能按國家的宏觀政策導向建立稅收優惠。這種稅制安排不僅造成了內外資企業的稅負不公,而且對國家鼓勵的工業大數據行業發展,對行業的高效率利用都是極其不利的。此外,我國的進口稅收政策也存在類似的問題,亟待解決。供給不足，產業化程度較低由于基礎設施匱乏、技術缺陷且積累不足、產業制度不規范等歷史原因，導致工業大數據行業起步較晚。產品質量和服務不到位，行業供給不足，產業化程

12、度較低等。這導致了用戶需求難以得到及時的滿足。行業亟需提高產品及服務質量，優化基礎資源配置，夯實產品技術更新迭代能力，解決用戶迫切的需要和痛點。工業大數據行業前景趨勢產業集聚特征開始初顯作為大數據中的一個重要細分領域，工業大數據產業的資源分布多依賴于現有大數據產業基礎，大數據產業園是集聚大數據產業資源的重要載體。而隨著智能制造步伐的加快，工業大數據產業集聚特征也開始初顯，其中珠三角、長三角地區和北京、山東等環渤海地區發展水平較高，不同區域工業大數據產業發展各具特色。工業大數據成新工業革命的基礎動力互聯網技術全面深入發展，極大促進了人與人互聯、機器和機器互聯、人和機器互聯的程度，隨著5G、量子通

13、信等新一代通信技術發展，世界將加速進入一個完全互聯互通的狀態。工業互聯網也將隨著機器的數字化、工業網絡泛在化、云計算能力的提高而取得長足進步，海量工業大數據的產生將是必然結果，而基于工業大數據的創新是新工業革命的主要推動力。工業大數據提升制造智能化水平、推動工業升級大數據是提升產品質量、生產效率、降低能耗、轉變高耗能、低效率、勞動密集、粗放型生產方式，提升制造智能化水平的必要手段。隨著智能工廠的推廣，廣泛深入的數字化是智能工廠的基礎。工業大數據能夠為智能工廠建立從經營到生產系統貫通融合的數據流，提升企業整體生產效率，提升制造化水平、推動工業升級。工業大數據將支持工業互聯網發展工業大數據是制造業

14、實現從要素驅動向創新驅動轉型的關鍵要素和重要手段。大數據可以幫助企業更全面、深入、幾時了解市場用戶和競爭態勢的變化，以推出更有競爭力的產品和服務。此外，大數據也是實現更有企業從制造向服務轉型的關鍵支撐技術。工業大數據將推動制造業轉型升級中國制造2025規劃中明確提到，工業大數據是我國制造業轉型升級的重要戰略資源。目前，我國工業大數據已成為國際產業競爭和國家工業安全的基礎要素相關技術與應用必將成為我國工業“由跟跑、并跑到領跑”、“彎道取直”、“跨域發展”的關鍵支撐。延伸產業鏈工業大數據行業近年來從傳統的模式轉換到互聯網融合模式。隨著行業各大平臺挖掘并下沉三四線城市，企業從供應環節到生產再到售后環

15、節，全環節整合，并以產業賦能為紐帶，為眾多優質的公司提供品牌、設計、系統、供應鏈等全方位支持。生態化建設進一步開放1）內生發展閉環，對外輸出價值當工業大數據行業的社區化運營屬性越來越強，關聯產業開始聚集時，就需要謀求內生發展，工業大數據需要打造一個服務平臺，對內是一個合作協同的生態閉環，對外有開放統一的接口和品牌輸出，即能引導資源的有效流動，又能促進產業規模效應，聚集人才和知識，進而提升供應鏈效率。2）開放平臺，共建生態工業大數據行業服務平臺方，不再是單向地控制和輸出，而是要借助技術手段搭建基礎在線平臺，通過規則引導企業產出優質的內容和服務，激活企業間的交流和合作，挖掘更多產業鏈上的需求，從而

16、有針對性配套服務并引導資源有效配置。這樣的平臺才能夠進行思考和迭代進化。需求開拓隨著人們生活水平的提高， 在工業大數據行業，越來越多的用戶對行業較為重視并提出了較多的需求和建議，因此滿足用戶需求將是行業立根之本。工業大數據行業政策環境分析工業大數據行業政策環境分析國家從大的政策方向上對工業大數據行業做了一些綱領性的指導，合理的解讀能夠為行業做了好的發展指引。國家層面更加重視，花費更多的人力、物力、財力來解決該行業存在的問題。社會層面更加重視，因此有利于為政策制定做社會層面的驅動。各城市層面更加重視，各個城市競相調研并引進新概念與制定新政策。國際上更加重視，積極開拓創新。工業大數據行業經濟環境分

17、析21世紀我國經濟煥發出勃勃生機，保持著強勁的增長勢頭，成為世界經濟增長最快的國家，并且我們有理由相信這種增長勢頭仍將長期保持。作為一、二、三產業都有關聯度的工業大數據產業，國民經濟的平穩較快發展是保證工業大數據行業發展的經濟基礎與前提，但作為典型的行業，剛性的需求原則以及明顯的弱周期性特點決定了工業大數據行業對宏觀調控具有一定的防御性，因此行業受國內經濟波動的影響相對較小。工業大數據行業社會環境分析隨著社會環境的持續變化，工業大數據業將面臨更快的發展；同時，也預示著新的機遇的到來。我國擁有龐大市場的工業大數據行業具有消費潛力。我國經濟發展較為迅猛，消費者可支配的收入不斷增加，對工業大數據產品

18、的多樣化、個性化消費趨勢日漸明顯。工業大數據行業技術環境分析中國的科技發展戰略開始發生轉變。國民經濟和社會發展“十五”規劃與科技部隨后制訂的科技發展規劃和高技術產業發展規劃明確提出了實現技術跨越式發展的總體目標，強調要在“促進產業技術升級”和“提高科技持續創新能力”兩個層面進行戰略部署，在進一步發揮勞動密集型產業比較優勢的同時逐步形成中國高技術產業的群體優勢和新的比較優勢。完善、發達的基礎結構能夠降低企業的決策成本和生產成本，提高企業運作效率。良好的技術環境為工業大數據行業發展提供了強有力的保障。工業大數據行業競爭分析目前，我國工業大數據領域主要有獨角獸為首的初創公司，上市公司和互聯網巨頭三個

19、大陣營。三方陣營不斷加碼布局工業大數據相關行業，推出了一系列針對不同應用場景的工業大數據產品。工業大數據行業的良性競爭很好的促進了行業需求、技術、產品與服務的發展，促進服務水平不斷優化，服務與技術能力不斷創新。為用戶提供了更為優質的產品與服務。工業大數據行業競爭分析對上游議價能力分析工業大數據作為產業的增量市場，依附于傳統行業，其上下游和傳統行業相似。上游主要有基礎原料、零件設備、基礎服務等服務商組成。上游細分市場眾多，除了設備，上游市場產品和服務基本無差異性，主要競爭優勢在于成本控制能力和成本轉嫁能力。行業現狀以企業間價格戰，小型企業低標準運行為主。 激烈的行業競爭使得價格接近成本，工業大數

20、據企業對上游端有較強議價能力。對下游議價能力分析工業大數據行業下游主要有企事業單位、消費業主等組成的甲方。下游企業占有更多社會資本，對宏觀經濟影響力更大。企業自身體量也更大，行業現狀區域性競爭明顯，不同區域往往有較大規模的地產企業。工業大數據企業面對下游業主，議價能力往往更弱，并且面臨費用墊付，應收賬款損失的問題。潛在進入者分析工業大數據行業潛在進入者可能是一個新辦的企業，也可能是一個采用多角化經營戰略的原從事其它行業的企業，潛在進入者會帶來新的生產能力，并要求取得一定的市場份額。潛在進入者對本行業的威脅取決于本行業的進入壁壘以及進入新行業后原有企業反應的強烈程度。工業大數據行業潛在進入者是影

21、響行業競爭強度和盈利性的又一要素。主要表現為三方面直接影響：一是工業大數據行業會因潛在進入者的實際進入而增加行業有效資本量；二是工業大數據行業會因潛在進入者的實際進入而對下游市場需求量進行爭奪和分流；三是工業大數據行業會因潛在進入者的實際進入而對上游資源進行爭奪和分流。替代品或替代服務分析工業大數據行業替代品或者替代服務主要考量一下三個因素：1）替代品或者替代服務在價格上是否有吸引力；2）替代品或者替代服務在質量，性能和其他一些重要的特性方面的滿意程度；3）購買者轉換成本的高低。中國工業大數據行業品牌競爭格局分析中國工業大數據行業競爭強度分析（1）中國工業大數據行業現有企業競爭情況目前，工業大

22、數據行業中企業數量不多，且各自應用于不同的細分領域，相互之間競爭壓力較小。（2）中國工業大數據行業上游議價能力分析工業大數據行業的主要原材料包括電子元器件、線材、電腦配件、工業大數據材料等，該類產品多為通用、標準化產品，供應商眾多，競爭充分，因此，工業大數據行業對上游議價能力較強。（3）中國工業大數據行業下游議價能力分析工業大數據行業下游應用主體包括個人、企業和政府機構，應用領域包括金融、安防、教育、交通、社交娛樂、社保等，由于下游用戶數量多，工業大數據行業對下游議價能力較強。（4）中國工業大數據行業新進入者威脅分析新進入者在給行業帶來新生產能力、新資源的同時，將希望在已被現有企業瓜分完畢的市場中贏得一席之地，這就有可能會與現有企業發生原材料與市場份額的競爭，最終導致行業中現有企業盈利水平降低。（5）中國工業大數據行業替代品威脅分析兩個處于同行業或不同行業中的企業，可能會由于所生產的產品是互為替代品，從而在它們之間產生相互競爭行為。工業大數據產業投資分