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二零一八年工业余大学数据行当市镇现状与竞争

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二零一八年工业余大学数据行当市镇现状与竞争

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。故障诊断、过程可视、流程优化是工业大数据三大产品。

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工业互联网助力能源电力行业走上全新发展之路

工业大数据是工业互联网实现工业要素互联之后的核心价值创造者,而云计算技术则是支撑广泛、分散、大量的工业大数据采集、聚合、处理、分析的关键技术。

原标题:2019年中国工业大数据行业市场现状及发展前景 预计2021年市场规模加速增长超250亿

电力、石油石化等流程型企业,生产过程连续且不能中断,设备自带的传感器按照秒级、毫秒级实时产生大量数据,这些实时大数据为人工智能分析提供了便捷的技术基础。

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。故障诊断、过程可视、流程优化是工业大数据三大产品。

中国工业大数据行业发展概况分析

工业互联网在电力行业的应用目前还处于“婴儿期”,其应用需要一个渐进的过程,就像计算机和ERP刚刚进入中国时一样,但前景非常光明。

工业大数据行业市场规模加速增长

工业大数据是工业互联网实现工业要素互联之后的核心价值创造者,而云计算技术则是支撑广泛、分散、大量的工业大数据采集、聚合、处理、分析的关键技术。

作为全球工业体系智能化的重要推手,工业互联网正在助力能源电力行业走上全新发展之路。近日,在中国智慧能源产业联盟举办的“智慧工业互联网在能源企业的应用”沙龙上,来自国内发电企业及中电联的多位人士表示,未来的工业发展趋势是“智能工业”,但工业互联网在我国的应用还处于初级阶段,我国工业领域需意识到工业互联网的重要性,才有望在该领域走在世界前沿。

随着大数据行业的发展,工业数据收集呈现时间维度不断延长,数据范围不断扩大、数据粒度不断细化的趋势。以上三个维度的变化使得企业所积累的数据量以加速度的方式在增加,最终构成了工业大数据的集合。

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。故障诊断、过程可视、流程优化是工业大数据三大产品。

记者了解到,电力、石油石化等实体工业,因可以实时产生大量数据,具备适应工业互联网的技术基础,可以率先与其接轨。

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。

1、工业大数据与互联网大数据对比分析

2018年中国全社会电力生产和消费规模不断扩大

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。

随着大数据行业的发展,工业数据收集呈现时间维度不断延长,数据范围不断扩大、数据粒度不断细化的趋势。以上三个维度的变化使得企业所积累的数据量以加速度的方式在增加,最终构成了工业大数据的集合。

电力作为经济生产和居民生活中的重要能源,拥有着不可替代的地位,随着我国经济的发展,对电力的需求越来越大,这推动了我国电力行业规模的扩大。根据中国电力企业联合会数据显示,2018年全国全口径发电量6.99万亿千瓦时,同比增长8.4%;全社会用电量6.84万亿千瓦时,同比增长8.5%。2018年,我国全口径发电量和用电量增速,均较上年提升1.9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。

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。

2010-2018年全国发电量及用电量统计情况

离散型企业用户占比大

工业大数据与互联网大数据对比分析情况

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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%。

数据来源:前瞻产业研究院整理

数据来源:前瞻产业研究院整理

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。

2、中国工业大数据行业市场规模加速增长

工业生态将发生改变

工业大数据用户以大型企业为主

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。

工信部今年初印发的《工业互联网网络建设及推广指南》指出,工业互联网网络是构建工业环境下人、机、物全面互联的关键基础设施,通过工业互联网网络可以实现工业研发、设计、生产、销售、管理、服务等产业全要素的泛在互联,对于促进工业数据的开放流动与深度融合、推动工业资源的优化集成与高效配置、支撑工业应用的创新升级与推广普及具有重要意义。

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。

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。

在不断出台的国家政策扶持下,在制造业转型提出新型需求的不断推动下,我国工业互联网产业发展迅速,且增速呈逐年上升趋势。据前瞻产业研究院发布的《中国工业互联网产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》统计数据显示,2018年我国工业互联网行业市场规模达到5313.04亿元,较上年同比增长13.71%。根据国家规划目标以及目前中国工业互联网的发展态势,未来我国工业互联网产业规模将会进一步增大,行业市场规模增速逐渐提高,不断涌现先进工业互联网平台。预计到2023年,我国工业互联网行业市场规模将会突破万亿,2024年将会达到12500亿的水平,我国工业互联网产业前景十分乐观。

故障诊断、过程可视、流程优化是工业大数据三大产品

2016-2021年中国工业大数据行业市场规模统计及增长情况预测

2018-2024年中国工业互联网行业市场规模统计情况及预测

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%。

数据来源:前瞻产业研究院整理

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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。

3、离散型企业用户占比最大

数据来源:前瞻产业研究院整理

以上数据来源于前瞻产业研究院发布的《中国工业大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》,同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资等解决方案。

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%。

在业内人士看来,广义的工业互联网包括ERP、远程控制、供应链等,但这些应用多年前就已实现。在此次沙龙上,电力企业代表达成共识,工业互联网的核心是智能和互联,在大数据基础上,应用信息技术、人工智能和互联网技术解决工业生产中的实际问题。那么,什么样的企业最适合工业互联网?

责任编辑:周星如

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。

有发电企业人士认为,实体工业分为两种形态,离散型企业例如服装制造厂、发电设备制造厂,设备产生的数据是不连续的;流程型企业例如石化、石油、钢铁、电力、冶金等企业,生产过程连续且不能中断,设备自带的传感器按照秒级、毫秒级实时产生大量数据,这些实时大数据为人工智能分析提供了便捷的技术基础。

2018年中国工业大数据用户行业结构占比统计情况

中国工业互联网研究院相关负责人表示,工业互联网是5G商用的主战场,5G可以满足工业智能化发展需求,形成具有低时延、高可靠、广覆盖特点的关键网络基础设施。抓住工业互联网蓬勃兴起的机遇,可助力能源企业尤其是电力企业先行一步实现数字化转型。

数据来源:前瞻产业研究院整理

电厂管理难题将获解决

4、工业大数据用户以大型企业为主

多位电力行业人士认为,设备状态检修是工业互联网可为流程型工业企业带来变革的领域之一。以电力行业巡检为例,因早期制造业水平较低,电力工业设备跑冒滴漏情况比较严重,又无数据远程监测,因此需要补充巡检的方式。“巡检人员大部分时间花在了巡检的路上,在每台设备前检查的时间很短。”一位发电集团负责人坦言。

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。

他认为,随着设备制造水平的提高,企业不再需要巡检机制,而是可以通过数据分析发现设备问题。传统工业监测方法存在无法区分工况、滞后报警、误报率高等问题,而数据智能可以做到工况感知、提前预警、精准预警。

2018年中国工业大数据企业结构占比统计情况

以火电厂配煤掺烧为例,通过智能检测和数据分析,可以发现燃烧达到最佳效果时火焰中心所处的最佳位置,即特征值,从而可以指导燃煤锅炉火焰中心移动,解决火焰中心检测与管壁超温等问题,进而指导发电厂运行人员实现配煤掺烧优化,使得经济效益显著提升。

数据来源:前瞻产业研究院整理

与会的电力企业代表与中国工业互联网研究院相关负责人表示,工业互联网在工业中的应用,可以让企业掌握最佳的生产状态,从而在节能降耗、技术改造、降库存、提升设备设计能力、制造业整体制造水平等方面持续提升。

5、故障诊断、过程可视、流程优化是工业大数据三大产品

发展尚处“婴儿期”

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%。

工业互联网在我国工业、尤其是能源生产行业的应用处于什么阶段?记者在会议现场了解到,目前真正的应用很少,只在起步阶段。一位工业互联网服务提供商也表示:“工业互联网在电力行业的应用目前还处于”婴儿期“,其应用需要一个接受的过程,就像计算机和ERP刚刚进入中国时一样,但前景非常光明。”

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。

在认知、了解工业互联网之前,大多数企业目前并未尝到“甜头”。“单独一个企业应用工业互联网,只能在单点做出突破,希望流程型企业以及我国工业领域更多的人,可以意识到工业互联网的重要性。”上述服务商表示,希望工业互联网的供给侧和需求侧在联盟平台上共同发力,形成生态和规模,以促进工业化和信息化在电力企业更深度的融合。

2018年中国工业大数据产品结构占比统计情况

目前,以人工智能驱动的智能化变革正方兴未艾,在电力企业代表们看来,我国有机会在能源、工业领域率先实现智能化。原因在于,首先,我国具有大量的工业基础;其次,这些工业产生了海量的工业数据;再次,我国有一定的信息化基础,加上行业对工业互联网的理解和突破,有望在工业互联网领域走在世界的前沿。

数据来源:前瞻产业研究院整理

(文章来源:中国能源报——电力行业有望率先接轨工业互联网)。

以上数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院发布的《中国工业大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》,同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资等解决方案。

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