白皮书对工业大数据做了深度解读，从政策，新兴技术，工业大数据企业与行业用户合作等方面分析了我国目前的工业大数据态势，并做出了对工业大数据企业的未来研判与发展建议。
01
工业大数据发展历程
1760年，第一次工业革命第一次把工业推向了世界的舞台，之后各国工业不断迭代升级，与之相关的工业大数据也快速增长，并有力的推动了工业向智能化、数字化转型。
02
利好政策促进我国工业大数据发展
工业企业上云行动计划使得工业大数据受到持续关注
工信部发布的《工业互联网发展行动计划（2018-2020年）》明确提出“到2020年底，初步建成工业互联网基础设施和产业体系”的行动总目标“。
《工业互联网发展行动计划（2018-2020年）》，对于推动工业企业利用云计算加快数字化、网络化智能转型，推进大数据、互联网等与实体经济深度融合具有重大指导意义。
国家政策推动工业大数据的应用发展
国家在工业大数据的需求端和供给端均出台了相应的政策、规划，加快了信息化技术和工业的深度融合。
国家出台的相应政策
03
新兴技术为工业大数据市场注入活力
随着大数据、云计算等新兴技术不断向工业领域渗透，以数字化驱动的工业大数据推进了制造业发展向智能化新模式转变。
随着大数据、云计算、物联网、边缘计算、人工智能等领域的技术突破与发展，工业大数据与这些新技术领域的联系更加紧密。
物联网、边缘计算技术的发展将极大提高数据的获取能力，提升数据平台层数据质量。
云计算与人工智能技术深入地融入数据分析体系，提升数据平台层多维度数据价值。
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工业大数据龙头企业与行业用户强强合作形成创新协同新格局
在国家大力推动大数据产业发展的今天，工业大数据领域的龙头企业积极探索外延合作，加强与联盟企业和行业用户的联系沟通。
东方国信与IBM
东方国信与IBM签署合作升级大数据基础建设开拓TOB领域。
新华信用与美林数据
新华信用与美林数据开展战略合作，共同推进大数据及人工智能技术在信用科技领域的应用。
工业大数据产业应用联盟
工业大数据产业应用联盟成立促进产业领域相关主体之间的交流合作和工业企业转型升级。
业大数据龙头企业与行业用户间的强强合作进一步推动了工业大数据的商业化进程。
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工业经济稳步提升，企业转型升级拉动工业大数据需求上涨
中国工业新旧动能加速转换，中高端工业制造业快速增长，企业效益持续改善，工业发展质量提高，工业经济稳步增长。
在这样的大环境背景下，新兴产业快速发展，传统工业企业改造提升的需求持续增长。
工业企业用户正从传统运营生产管理模式的形式向智能制造模式转变，一方面满足智能化生产与管理需求，另一方面深度探索数据价值。
06
工业大数据未来研判
赛迪研判
工业大数据将成为智能制造与工业互联网发展的核心
未来工业数据将呈现从消费数据、工业大数据到精准数据流的转变，构建从采集、分析、转化、反馈等环节的精准数据流闭环将成为智能制造和工业互联网发展的核心。
赛迪研判
工业APP将成为工业大数据企业发展的重要载体
工业 APP 是面向工业产品全生命周期的场景，把工业产品及相关技术过程中的知识、最佳实践及技术诀窍封装成应用软件。
工业APP能够有效促进知识的显性化、公有化、组织化、系统化，极大地便利了知识的应用和复用。
赛迪研判
故障预测与健康管理（PHM）将成为提升设备利用率的破局点
故障预测与健康管理（PHM）即从对设备的故障和失效的被动维护，到定期检修、主动预防，再到事先预测和综合规划管理。
利用PHM可以洞察被检测产品实时状态，自动化协同直接推送给所有需要知道信息的特定用户，最大化实现信息的对称性。
根据设备表象信息，深挖深层原因，评估和预测被监测产品未来的健康状态。
赛迪研判
构建数据闭环将成为制造企业创新业务模式的重要驱动力
精准营销的相关数据可以作用于个性化定制场景中，目标直击服务受众，按照目标客户的特殊要求进行个性化产品开发。
从产品设计开始到完整营销环节的精准化，增强数据流动和实用性，形成数据闭环，实现基于数据驱动的工业个性化定制新模式。
赛迪研判
内生培养数据思维工程师将成为工业企业数字化人才团队建设的主要手段
目前，越来越多的工业大数据企业也参与到工业企业数据知识培训中，帮助工业企业培育一批对数据理解有深度的人。
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赛迪建议
对厂商的建议
赛迪建议：
1.注重工业大数据核心技术自主研发设计
2.通过联盟合作打造工业大数据体系
对用户的建议
赛迪建议：
1.打造工业大数据公共平台共享资源和服务
2.明确企业自身发展目标选择场景化应用平台
来源：赛迪顾问
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