A-B羅克韋爾1771-CFM通用終端模塊 塑膠機械

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IDC于近日發布了《IDC PeerScape：面向工業場景的大數據管理分析平臺佳實踐案例》報告，總結了行業用戶在應用過程中面臨的四大挑戰和實踐路徑，并評選佳實踐案例，為行業用戶提供了相關的指導建議，供市場參考。

工業大數據平臺的核心價值是建立數據要素全周期流通和價值挖掘體系，以實現覆蓋能力、生產效率、數據治理、企業管理、業務生態的全面升級。工業涉及制造、能源、工廠等復雜場景下的視頻、圖像、文本、語音、日志、文檔等結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。數據庫類型多樣，數據質量參差不齊，當前大部分情況下缺少統一的數據標準與管理流程，企業自身水平也難以建設全面的工業大數據管理能力。因此需要外部廠商成熟的一站式大數據管理平臺來打通底層數據壁壘，只有確保數據安全自由流通，才能促進上層業務管理升級和經營效率提升。同時，專家經驗也發揮著越來越重要的作用，知識即服務（Knowledge as a Service）成為趨勢，將業務經驗打包成標準化產品服務，以更好地規模化地解決企業的多樣化需求。

當前工業大數據應用以單點離散統計分析形式為主，且作業過程難以追溯、數據交互存在壁壘，導致難以發揮規模化集群效應。大部分的工業企業在數字化轉型升級中仍處于從0到1的階段，企業自身掌握了大量的行業knowhow，但缺少與大數據和人工智能技術融合來解決實際問題的經驗，比如多設備管理、數據軟件打通、趨勢預測、知識圖譜、設備預測性維護、質量檢測等，這就需要廠商在企業服務過程中豐富大數據技術架構，例如存儲引擎、分析工具以及行業模型，為廠商打造可解耦靈活適配的功能體系，并貫穿產品線核心環節，完成工業數據的采、存、管、用全流程管理。IDC預測，到2027年，10%的中國500強企業將部署數據和行動反饋循環系統，從而在數據和內容獲取和分析投資方面獲得更高的回報。

市場面臨的主要挑戰

數據煙囪和孤島是導致企業無法擴大規模化生產以及管理低效的主要原因，工業生產涉及ERP、MES、WMS等相關應用系統，數據來源復雜、種類多樣、質量參差不齊、數據量較大，客戶也逐漸意識到對數據中臺、數據統一管理的需求，來搭建化數據指標體系；

傳統生產和設備控制完全依靠專家經驗，而人員的迭代與更加化的管理需求迫使企業需要開發模型來實現更加智能的管理，減少人員成本以及能源損耗或提高產品良率，而且工業企業需要一個統一的平臺來開發、管理、編排、更新、部署相關業務；

工業場景涉及多種硬件與軟件設備維護，任一設備故障都可能導致長時間的維護以及資源浪費，并帶來較大的經濟損失，而運維這些設備所需人工成本較高，人員管理也更加復雜，且人員技術水平參差不齊，可能無法及時發現并解決故障，這也無法發揮多設備數據源的相互分析作用；

對于大型工業廠商，其具有豐富的行業經驗以及一定市場壁壘，面臨數字化轉型需求以及新興技術型企業競爭壓力時，受限于龐大的組織體系以及技術能力，更需要外部廠商提供一體化的改造能力，這包括云服務、智能計算、數據治理、設備管理、模型開發、預測運維等多樣化需求。

IDC觀察到，工業大數據平臺建設中，數據質量、模型產品化、分級分批驗證落地是項目成功實踐的關鍵。

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