IDC發(fā)布工業(yè)數(shù)據(jù)智能市場分析報(bào)告

IDC中國
工業(yè)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用興起于工業(yè)大數(shù)據(jù),得益于工業(yè)物聯(lián)快速發(fā)展和AI技術(shù)用于海量數(shù)據(jù)處理,發(fā)展再次加速,大數(shù)據(jù)和AI也在加速向數(shù)據(jù)智能融合。

IDC發(fā)布《工業(yè)數(shù)據(jù)智能市場分析報(bào)告,2021》,報(bào)告分析了中國工業(yè)數(shù)據(jù)智能市場的發(fā)展背景、定義、典型應(yīng)用場景、市場空間、競爭態(tài)勢;重點(diǎn)介紹了阿里云、美林?jǐn)?shù)據(jù)、容知日新、昆侖數(shù)據(jù)、天澤智云、寄云科技、創(chuàng)新奇智、數(shù)之聯(lián)、杉樹科技、AspenTech等廠商的業(yè)務(wù)情況及優(yōu)勢。報(bào)告顯示,2020年中國工業(yè)數(shù)據(jù)智能市場規(guī)模為35.8億元人民幣,預(yù)計(jì)2021-2025年的CAGR達(dá)到31.6%。市場尚處于早期快速發(fā)展階段。

工業(yè)大數(shù)據(jù)加速融合AI向數(shù)據(jù)智能發(fā)展

工業(yè)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用興起于工業(yè)大數(shù)據(jù),得益于工業(yè)物聯(lián)快速發(fā)展和AI技術(shù)用于海量數(shù)據(jù)處理,發(fā)展再次加速,大數(shù)據(jù)和AI也在加速向數(shù)據(jù)智能融合。

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工業(yè)數(shù)據(jù)智能是指利用大數(shù)據(jù)和AI技術(shù),對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析,挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,沉淀工業(yè)知識(shí),實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化和創(chuàng)新。

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常見的工業(yè)數(shù)據(jù)智能應(yīng)用大致可以分為設(shè)備智能運(yùn)維、生產(chǎn)過程優(yōu)化、智能計(jì)劃調(diào)度、智能安監(jiān)環(huán)控以及智能產(chǎn)銷協(xié)同5大類。

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市場參與廠商大多向平臺(tái)方向布局

目前,云服務(wù)商、大數(shù)據(jù)和AI服務(wù)商、工業(yè)垂直領(lǐng)域服務(wù)商和工控廠商等各類企業(yè)都已經(jīng)進(jìn)入工業(yè)數(shù)據(jù)智能市場,并結(jié)合各自優(yōu)勢開展市場拓展。一些工業(yè)軟件、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)廠商也在持續(xù)進(jìn)入市場。由于產(chǎn)業(yè)尚處在早期,很多企業(yè)業(yè)務(wù)通常會(huì)覆蓋產(chǎn)業(yè)多個(gè)環(huán)節(jié),面向客戶交付的也仍是以整體應(yīng)用解決方案為主,不過不少企業(yè)還是會(huì)在平臺(tái)或應(yīng)用方向有所側(cè)重。

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市場仍處在早期階段

2020年中國工業(yè)數(shù)據(jù)智能市場規(guī)模為35.8億元人民幣,預(yù)計(jì)2021-2025年的CAGR達(dá)到31.6%。其中,能源電力行業(yè)市場空間36.6%,在各種行業(yè)中占比最高,設(shè)備智能運(yùn)維場景市場空間占比43.9%,在各類場景中占比最高。值得注意的是,市場中的35%為內(nèi)部市場,即由客戶企業(yè)自身IT子公司承擔(dān),或傳統(tǒng)軟件功能升級(jí),外部供應(yīng)商較難獲得市場機(jī)會(huì)。

目前廠商布局大多集中在業(yè)務(wù)流程相似度高、付費(fèi)能力強(qiáng)、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)好、工藝復(fù)雜的能源電力、石油石化、裝備制造、鋼鐵、半導(dǎo)體等少數(shù)行業(yè),多數(shù)廠商選擇重點(diǎn)布局2-3個(gè)行業(yè)或場景。由于項(xiàng)目難度大,周期長,多數(shù)廠商年收入在5千萬以下,市場格局未來變數(shù)較大。重點(diǎn)子市場——平臺(tái)解決方案市場,2020年,市場總規(guī)模15.98億元人民幣,同比增長42.9%。

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市場仍有待發(fā)展

工業(yè)數(shù)據(jù)智能市場整體仍處在早期階段,數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不足、成功樣板不足、模型復(fù)用難度大、復(fù)合人才稀缺等因素都對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)智能的應(yīng)用提出了挑戰(zhàn)。IDC建議供應(yīng)商保持耐心深耕行業(yè)和場景,從人才教育、邊云結(jié)合、模板積累、模式創(chuàng)新等方面加強(qiáng)布局。

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