工业大数据分析是利用统计学分析技术、机器学习技术、信号处理技术等技术手段,结合业务知识对工业过程中产生的数据进行处理、计算、分析并提取其中有价值的信息、规律的过程。近年来,我国工业大数据应用加深,市场规模持续扩大。数据显示,2016年我国工业大数据市场规模突破150亿元,保持增长,预计2019年市场规模将近500亿元。到2022年,中国工业大数据市场规模或超822亿元;2022年超1900亿元。
为了更好的了解我国工业大数据市场的发展,中商产业研究院特推出《2019年中国工业大数据市场前景研究报告》。《报告》从六个方面分析当前我国大数据产业现状、工业大数据市场现状、工业大数据应用市场、大数据及工业大数据产业布局以及工业大数据发展前景。以下是报告详情:
PART1:大数据产业分析
本章节分析了大数据产业概况及大数据市场现状。大数据产业是对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。大数据主要应用领域包括教育、交通、能源、大健康、金融等。随着移动互联网、物联网、云计算产业的深入发展,大数据国家战略的加速落地,2019年大数据体量呈现爆发式增长态势。2018年我国大数据产业规模突破6000亿元;随着大数据在各行业的融合应用不断深化,预计2019年中国大数据市场产值将达到7150亿元。
PART2:工业大数据市场
工业大数据分析是利用统计学分析技术、机器学习技术、信号处理技术等技术手段,结合业务知识对工业过程中产生的数据进行处理、计算、分析并提取其中有价值的信息、规律的过程。
工业大数据的分析要求用数理逻辑去严格的定义业务问题。由于工业生产过程中本身受到各种机理约束条件的限制,利用历史过程数据定义问题边界往往达不到工业的生产要求,需要采用数据驱动+模型驱动的双轮驱动方式,实现数据和机理的深度融合,能较大程度去解决实际的工业问题。
近年来,我国工业大数据应用加深,市场规模持续扩大。数据显示,2016年我国工业大数据市场规模突破150亿元,保持增长,预计2019年市场规模将近500亿元。到2022年,中国工业大数据市场规模或超822亿元;2022年超1900亿元。
PART3:工业大数据应用
工业大数据的应用特征可以归纳为跨尺度、协同性、多因素、因果性、强机理等几个方面,这些应用特征是工业对象本身特性或需求所决定的。
PART4:大数据及工业大数据产业布局
工业大数据是大数据产业中的一个重要细分领域,在智能制造、工业互联网的新兴行业背景下,基于大数据市场发展。
从大数据产业整体布局来看,当前大数据产业的地域布局中,东部沿海地区经济相对较发达,大数据产业的上市企业多分布在北京以及东部沿海地区,其中主要以北上广地区分布居多。
据产业地图显示,北京市大数据产业上市企业数量最多,达到了37家。其次,广东省为21家;上海则为10家,其余省份的大数据上市企业均在10家以下。
PART5:工业大数据发展前景
工业大数据成新工业革命的基础动力。互联网技术全面深入发展,极大促进了人与人互联、机器和机器互联、人和机器互联的程度,随着5G、量子通信等新一代通信技术发展,世界将加速进入一个完全互联互通的状态。工业互联网也将随着机器的数字化、工业网络泛在化、云计算能力的提高而取得长足进步,海量工业大数据的产生将是必然结果,而基于工业大数据的创新是新工业革命的主要推动力。
报告仅展示部分,完整版请登录前沿报告库下载《2019年中国工业大数据市场前景研究报告》。
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