一、大数据产业概况

目前，我国的数据来源包括政府部门、企业数据采集及供应商、互联网数据采集及供应商、数据流通平台等。而大数据产品包括大数据平台、云储存、数据安全等基础软件产品；加工分析、解决方案等软件产品；大数据采集、接入、存储、传输等硬件设备产品。大数据服务方面，主要为应用服务、分析服务、基础设施服务等供应商。

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。数据显示，2017年中国大数据产业规模达到4800亿元，同比增长23%；其中，大数据硬件产业的产值为234亿元，同比增长39%。

据数据显示，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8080亿元。2019年包括数据挖掘、机器学习、产业转型、数据资产管理、信息安全等大数据技术及应用领域都将面临新的发展突破，成为推动经济高质量发展的新动力。

二、工业大数据市场现状

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。

从数据来源来看，工业大数据的主要来源有三类，包括生产经营相关数据、设备物联数据、外部数据。其中，生产经营相关业务数据主要来自传统企业信息化范围，被收集存储在企业信息系统内部，包括传统工业设计和制造类软件、企业资源计划、产品生命周期管理、供应链管理、客户关系管理和环境管理系统等。设备物联数据，主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下，实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。外部数据，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，例如，评价企业环境绩效的环境法规、预测产品市场的宏观社会经济数据等。

而根据业务目标的不同，工业数据分析可以分成描述型分析、预测型分析、诊断型分析、处方型（指导型）分析四种类型。大数据时代到来，数据成为关键的生产要素，预计到2020年中国的数据量将占全球数据总量的20%，成为世界第一大数据资源大国。而随着我国工业大数据应用加深，市场规模持续扩大，工业大数据将成为大数据产业中重要的细分领域。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。

三、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。

其中，跨尺度、协同性主要体现在大数据支撑工业企业的在线业务活动、推进业务智能化的过程中。而多因素、因果性、强机理体现在工业大数据支撑过程分析、对象建模、知识发现，并应用与业务持续改进的过程中。工业过程追求确定性、消除不确定性，数据分析过程就必须注重因果性、强调机理的作用。

从应用场景来看，工业大数据可应用于现有业务优化、推动大中型企业实现智能制造升级和工业互联网转型，并支撑中小企业创新创业。

四、工业大数据发展前景

（1）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。

（2）工业大数据提升制造智能化水平、推动工业升级。大数据是提升产品质量、生产效率、降低能耗、转变高耗能、低效率、劳动密集、粗放型生产方式，提升制造智能化水平的必要手段。随着智能工厂的推广，广泛深入的数字化是智能工厂的基础。工业大数据能够为智能工厂建立从经营到生产系统贯通融合的数据流，提升企业整体生产效率，提升制造化水平、推动工业升级。

（3）工业大数据将支持工业互联网发展。工业大数据是制造业实现从要素驱动向创新驱动转型的关键要素和重要手段。大数据可以帮助企业更全面、深入、几时了解市场用户和竞争态势的变化，以推出更有竞争力的产品和服务。此外，大数据也是实现更有企业从制造向服务转型的关键支撑技术。

（4）工业大数据将推动制造业转型升级。《中国制造2025》规划中明确提到，工业大数据是我国制造业转型升级的重要战略资源。目前，我国工业大数据已成为国际产业竞争和国家工业安全的基础要素相关技术与应用必将成为我国工业“由跟跑、并跑到领跑”、“弯道取直”、“跨域发展”的关键支撑。