2019中国工业大数据发展：概念界定及发展演进

2019中国工业大数据发展：概念界定及发展演进

工业大数据将成为智能制造和工业互联网发展的核心

未来工业数据将呈现从消费数据、工业大数据到精准数据流的转变，构建从采集、分析、转化、反馈等环节的精准数据流闭环将成为智能制造和工业互联网发展的核心。以“大数据+工业互联网”为基础，结合云计算、大数据、物联网、人工智能等技术应用于产品设计研发、供应链优化、设备故障诊断等多个场景，引领工业生产方式的变革，拉动工业经济的创新发展。

根植行业、深耕场景将成为工业大数据企业发展的重要方向

不同工业行业领域都有各自独特的知识领域和机理形成的行业门槛，每一个工业场景在不同行业、不同企业中的需求也会差异较大，没有一个普适性的解决方案可以在各个行业、场景、企业通用。因此，大多数工业大数据企业未来将呈现行业聚焦、场景聚焦模式，尤其对于工业企业成立分公司或部门专门研究大数据解决方案的企业，必将根植其优势行业，围绕优势行业拓展到相关行业，为相关行业的企业提供工业大数据解决方案。

数据安全将成为企业智能化升级决策的重要依据

工业核心数据、关键技术专利、企业用户数据等数字化资产已成为企业核心资产。目前我国数据安全法规体系和监督机制尚不健全，一定程度上抑制了企业智能化升级步伐。未来，提高数据全生命周期安全性，增加企业上云信任度和意愿，将成为中国企业智能化升级决策的重要依据。

数据资产管理将成为制造环节工业大数据价值挖掘的基础

企业应用大数据的成熟程度从使用预警手段监控企业的运行状态的业务监测阶段，经过在特定领域做出有意义决策的业务洞察阶段、业务运行中的优化阶段、利用大数据变现的数据盈利阶段，到达将商业模式转换到新的市场的业务重塑阶段，逐步实现大数据成熟。随着工业大数据成熟度的提升，工业大数据的价值挖掘也逐渐深入。面向数据全生命周期的数据资产管理通过对数据的管控、应用和运营，保证数据资产的安全、完整、高质量和有效利用，逐步提升工业大数据成熟度，深入工业大数据价值挖掘。

搭建工业机理模型库将成为工业大数据发展的重要路径

将各行业的工业技术、知识、经验和方法以数字化模型的形式沉淀，搭建包括理论基础模型、流程逻辑模型、工艺模型、故障模型、仿真模型等模型，形成行业级工业机理模型库，把海量数据加载入模型库中，经过反复迭代、学习、分析、计算后，可以实现状态感知、实时分析、科学决策、精准执行。行业级工业机理模型库能够简单有效地帮助工业企业应用工业数据，搭建工业机理模型库将成为工业大数据的重要发展路径。

工业APP将成为工业大数据发展的重要业务载体

工业 APP 是面向工业产品全生命周期的场景，把工业产品及相关技术过程中的知识、最佳实践及技术诀窍封装成应用软件，能够有效促进知识的显性化、公有化、组织化、系统化，极大地便利了知识的应用和复用。作为工业互联网体系的应用层，工业APP是工业企业应用数据的最简单方式，受工业企业青睐。同时，国家出台多项政策引领工业APP发展，也将助推工业APP成为工业大数据企业的重要业务发展方向。

构建数据闭环将成为制造企业创新业务模式的重要驱动力

精准营销在精准定位的基础上，依托大数据等手段， 建立个性化的顾客沟通服务体系，提升企业产品渗透率，精准营销的相关数据可以作用于个性化定制场景中，目标直击服务受众，按照目标客户的特殊要求进行个性化产品开发，从产品设计开始到完整营销环节的精准化，增强数据流动和实用性，形成数据闭环，实现基于数据驱动的工业个性化定制新模式 。

内生培养数据思维工程师将成为工业企业数字化人才团队建设的主要手段

工业领域行业壁垒较高，工业大数据复合型人才的培养更倾向于工业企业内部培养的模式。工业企业需要复合型人才推进企业智能化生产，相比于从企业外部引进数据工程师，工业企业更倾向于通过培养企业内部学习能力强的研发技术工程师的数据思维以建设数字化人才团队。同时，越来越多的工业大数据企业参与到工业企业数据知识培训中，帮助工业企业培育一批对数据理解有深度的人为工业大数据在企业中的铺开奠定一定基础，便于工业大数据应用发展。

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