我国工业大数据行业发展现状如何?

2019-11-16 09:10:13 产业规划方案

工业大数据

图片来源于摄图网

工业大数据的产生贯穿与整个生产制造过程,包括了设计、研发、订单、采购、制造、供应、库存、发货、交付、售后、运维、报废回收等整个产品生命周期所产生的各类数据及相关技术和应用。

工业大数据主要分为三类:第一类为生产经营相关数据,包括企业资源管理(ERP)、产品生命周期管理(PLM)、供应链管理(SCM)、客户关系管理等;第二类为设备物联数据,主要包括工业生产设备的操作和运行情况、工况状况、环境参数等,狭义的工业大数据主要指该类数据;第三类为外部数据,是指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。

工业大数据

工业大数据

一、工业大数据为实现制造业数字化、网络化、智能化基础

工业大数据是实现制造业数字化、网络化、智能化发展的战略基础资源,正在对制造业生产方式、运行模式、生态体系产生重大而深远的影响。工业大数据在制造业的作用主要体现在智能化设计、智能化生产、网络化协同制造、智能化服务、个性化定制等方面。

1、快速响应服务需求

通过设备的智能化,可以通过互联网获取用户的实时工况数据。当用户设备出现问题或异常时,帮助用户更快地发现问题、找到问题原因。

2、网络协同化

基于工业大数据,驱动制造全生命周期从设计、制造到交付、服务、回收各个环节的智能化升级,推动制造全产业链智能协同,优化生产要素配置和资源利用,提升制造业发展水平。

3、个性化定制

通过采集客户个性化需求数据,建立个性化产品模型,将产品方案、物料清单、工艺方案通过制造执行系统快速传递给生产现场,实现单件小批量的柔性化生产。

4、生产过程优化

通过分析产品质量、成本、能耗、效率、成材率等关键指标与工艺、设备参数之间的关系,优化产品设计和工艺。

5、支撑智能化生产

支撑设备、车间到工厂的数字化改造,通过对积累沉淀的工业大数据的深入挖掘,不断的推进设备与生产过程控制的持续优化,做到设备的自诊断、预测性维护。

二、推进九项重点任务构建工业大数据体系

2019年9月4日,工信部发布了《工业大数据发展指导意见(征求意见稿)》,重点推进九项任务建设,到2025年,基本建成工业大数据资源体系、融合体系、产业体系和治理体系。

根据贵阳大数据交易所发布数据显示,2017年我国工业大数据市场规模约为212元,同比增长41.3%,结合国内工业发展及数字经济发展情况,预测2018年国内工业大数据的规模为292亿元左右,同比增长37.7%。

工业大数据

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