预测性维护等工业大数据应用潜力巨大

随着大数据应用时代的到来，工业大数据这一大数据细分领域也逐渐被重视。为推动工业大数据的发展，我国正在深化工业云、大数据等技术在工业领域的集成应用，探索建立工业大数据实验中心，建设工业大数据应用示范工程。国家政策在工业大数据的需求端和供给端均出台了相应的规划，加快了信息化技术和工业的深度融合，创新实现新技术、新产品和新模式。

工业大数据市场规模

随着物联网、云计算、工智能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。工业大数据对制造业转型升级的引领作用不断加强，一大批新产品、新服务、新业态落地，并保持良好发展势头。在云计算、人工智能等技术的高速发展下，企业内部实现工业资源的中心化、统一化的智能管理，提升工业生产要素利用效果和运营效率。总体上，基于新兴技术，数据计算能力和资源总量得到大幅提升，促进了工业智能化技术的发展，进一步拓宽了工业大数据在场景应用方面的发展。

数据来源：赛迪顾问，2019

随着智能化向工业领域不断渗透，全球工业大数据市场规模不断增长。各国持续推进工业制造向智能化转型，并带来了工业大数据市场的快速增长。2018年，全球工业大数据市场规模达到120.6亿美元，同比增长24.1%。 2016-2018年，中国工业大数据市场规模稳步增长，平均增速达21.2%，2018年中国工业大数据市场规模为114.2亿元。中国工业大数据增速稍低于全球工业大数据增速，发展态势基本保持一致。

工业大数据行业细分结构2018年中国工业大数据市场用户行业结构

数据来源：赛迪顾问，2019

2018年离散型企业用户占中国工业大数据市场比例最大。离散制造业包括装备、工程机械、汽车、大家电和IT产品等制造企业，在2018年占总市场的62.1%。离散型企业普遍拥有较多设备数量和零部件，一般情况下，零部件变更困难，设备故障检测过程繁琐，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。2018年中国工业大数据市场产品结构数据来源：赛迪顾问，2019设备故障诊断和生产过程可视化产品，越来越受到工业企业青睐。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。2018年中国工业大数据市场结构中，设备故障诊断产品占比为28.9%，生产过程可视化占比为27.1%，生产流程优化占比为21.3%。工业大数据被划为三层次：

第一层是数据基础层，各技术组件帮助采集工业大数据数据，实现不同系统间数据交互功能，数据基础设施建设的市场主要是做传统数据采集的企业；

第二层是数据平台层，目前市场上主要是做工业大数据平台的企业；

第三层是应用层，主要是面向各种应用场景的工业大数据服务企业。数据来源：赛迪顾问，2019

工业大数据的资本热点根据市场调研情况，赛迪顾问整理了2019年中国工业大数据细分领域投资潜力气泡图。结果表明，在政策环境大背景下，工业APP有效促进知识的显性化、公有化、组织化、系统化，作为工业企业应用数据的最简单方式，将备受资本市场青睐；故障预测与健康管理（PHM）因可以实现设备产品数据实时同步、健康状态预测及辅助运营决策，建议PE关注。数据来源：赛迪顾问，2019

自2018年以来，国内工业大数据企业投融资情况整体表现为投融资次数少、融资金额较小。2018年至今国内融资轮次在B轮以内（不含B轮）的融资次数占总次数的80%，融资两次的企业融资次数占总次数的50%以上，同时，融资金额普遍偏小，1亿元以下规模的投融资次数占总次数的74%。从以上数据看来，产业基金、老牌投资银行、大型企业等资金能力强的投资者对工业大数据企业持相对较乐观态度；工业大数据投资市场整体已从蓝海转向红海，但其中不乏优质标的，投资者可以对相关标的加强了解，抓住利好投资机会。在汽车制造业、化学原料核化学制品制造业、电子信息制造业、石油加工炼焦和核燃料加工业、纺织服装服饰业、运输设备制造业、视频制造业七大典型工业制造领域，生产流程优化在化学原料核化学制品制造业、运输设备制造业应用广泛；汽车制造业对于供应链优化、设计仿真优化、精准营销三方面需求较大。数据来源：赛迪顾问，2019

赛迪顾问通过建立评判指标体系，从企业估值/市值、营收状况、创新投入、专利数量、产品竞争力、企业潜力、领导层能力等多个维度进行定量与定性结合的评比，评选出赛迪工业大数据领域高成长企业TOP20榜单。

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