報(bào)告簡(jiǎn)介
工信部發(fā)布《工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展指導(dǎo)意見（征求意見稿）》，為推進(jìn)工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展，逐步激活工業(yè)數(shù)據(jù)資源要素潛力，不斷提升數(shù)據(jù)治理和安全保障能力。工業(yè)大數(shù)據(jù)分析是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)分析技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、信號(hào)處理技術(shù)等技術(shù)手段，結(jié)合業(yè)務(wù)知識(shí)對(duì)工業(yè)過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、計(jì)算、分析并提取其中有價(jià)值的信息、規(guī)律的過(guò)程。
近年來(lái)，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算產(chǎn)業(yè)的深入發(fā)展，大數(shù)據(jù)國(guó)家戰(zhàn)略的加速落地，我國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)快速發(fā)展。同時(shí)智能制造不斷深入，在此背景下，我國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)迎來(lái)發(fā)展新機(jī)遇。2016年我國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模突破150億元，保持增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)2019年市場(chǎng)規(guī)模將近500億元。到2022年，中國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)�；虺�822億元；2022年超1900億元。
（1）工業(yè)大數(shù)據(jù)成新工業(yè)革命的基礎(chǔ)動(dòng)力�；ヂ�(lián)網(wǎng)技術(shù)全面深入發(fā)展，極大促進(jìn)了人與人互聯(lián)、機(jī)器和機(jī)器互聯(lián)、人和機(jī)器互聯(lián)的程度，隨著5G、量子通信等新一代通信技術(shù)發(fā)展，世界將加速進(jìn)入一個(gè)完全互聯(lián)互通的狀態(tài)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)也將隨著機(jī)器的數(shù)字化、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)泛在化、云計(jì)算能力的提高而取得長(zhǎng)足進(jìn)步，海量工業(yè)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生將是必然結(jié)果，而基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新是新工業(yè)革命的主要推動(dòng)力。
（2）工業(yè)大數(shù)據(jù)提升制造智能化水平、推動(dòng)工業(yè)升級(jí)。大數(shù)據(jù)是提升產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效率、降低能耗、轉(zhuǎn)變高耗能、低效率、勞動(dòng)密集、粗放型生產(chǎn)方式，提升制造智能化水平的必要手段。隨著智能工廠的推廣，廣泛深入的數(shù)字化是智能工廠的基礎(chǔ)。工業(yè)大數(shù)據(jù)能夠?yàn)橹悄芄S建立從經(jīng)營(yíng)到生產(chǎn)系統(tǒng)貫通融合的數(shù)據(jù)流，提升企業(yè)整體生產(chǎn)效率，提升制造化水平、推動(dòng)工業(yè)升級(jí)。
（3）工業(yè)大數(shù)據(jù)將支持工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展。工業(yè)大數(shù)據(jù)是制造業(yè)實(shí)現(xiàn)從要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵要素和重要手段。大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)更全面、深入、幾時(shí)了解市場(chǎng)用戶和競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)的變化，以推出更有競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品和服務(wù)。此外，大數(shù)據(jù)也是實(shí)現(xiàn)更有企業(yè)從制造向服務(wù)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵支撐技術(shù)。
（4）工業(yè)大數(shù)據(jù)將推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)�！吨袊�(guó)制造2025》規(guī)劃中明確提到，工業(yè)大數(shù)據(jù)是我國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要戰(zhàn)略資源。目前，我國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)已成為國(guó)際產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)和國(guó)家工業(yè)安全的基礎(chǔ)要素相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用必將成為我國(guó)工業(yè)“由跟跑、并跑到領(lǐng)跑”、“彎道取直”、“跨域發(fā)展”的關(guān)鍵支撐�！�
報(bào)告目錄
2019-2024年中國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展前景研究報(bào)告
1、工業(yè)大數(shù)據(jù)內(nèi)涵 10
1.1、工業(yè)大數(shù)據(jù)定義與邊界 10
1.1.1、工業(yè)大數(shù)據(jù)定義 10
1.1.2、工業(yè)大數(shù)據(jù)特征 12
1.1.3、工業(yè)大數(shù)據(jù)邊界 13
1.1.4、工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生主體 15
1.2、與智能制造的關(guān)系 16
1.2.1、在智能制造中的應(yīng)用 16
1.2.2、在智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系中的定位 17
1.3、與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系 19
1.3.1、在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用 20
1.3.2、在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)體系中的定位 21
1.4、與大數(shù)據(jù)技術(shù)的關(guān)系 22
1.5、與工業(yè)軟件和工業(yè)云的關(guān)系 23
1.5.1、與工業(yè)軟件的關(guān)系 23
1.5.2、與工業(yè)云的關(guān)系 24
1.6、工業(yè)大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)體系 25
1.6.1、工業(yè)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化工作基礎(chǔ) 25
（1）、國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化 25
（2）、國(guó)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)化 25
1.6.2、工業(yè)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系框架 27
1.6.3、工業(yè)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)明細(xì)表 29
1.6.4、工業(yè)大數(shù)據(jù)重點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)描述 30
1.7、工業(yè)大數(shù)據(jù)對(duì)于不同規(guī)模企業(yè)價(jià)值 30
1.8、工業(yè)大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新價(jià)值 31
1.8.1、數(shù)據(jù)始終影響著人類工業(yè)化進(jìn)程 31
1.8.2、數(shù)據(jù)在信息化過(guò)程中發(fā)揮著核心作用 31
1.8.3、工業(yè)大數(shù)據(jù)是新工業(yè)革命的基礎(chǔ)動(dòng)力 32
1.9、工業(yè)大數(shù)據(jù)生命周期 33
2、工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀 34
2.1、全球工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展 34
2.1.1、國(guó)際工業(yè)大數(shù)據(jù)政策 34
（1）、美國(guó) 35
（2）、德國(guó) 35
（3）、法國(guó) 36
2.1.2、全球工業(yè)大數(shù)據(jù)規(guī)模 37
2.2、我國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展 38
2.2.1、國(guó)內(nèi)工業(yè)大數(shù)據(jù)政策 38
2.2.2、工業(yè)大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)鏈 41
（1）、系統(tǒng)協(xié)調(diào)者 41
（2）、數(shù)據(jù)提供者 42
（3）、工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供者 42
（4）、大數(shù)據(jù)框架提供者 42
（5）、數(shù)據(jù)消費(fèi)者 43
2.2.3、我國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展 44
2.2.4、我國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)規(guī)模 45
2.2.5、我國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)格局 46
2.2.6、企業(yè)實(shí)踐現(xiàn)狀 48
2.3、我國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)主要問題及難點(diǎn)分析 49
2.3.1、產(chǎn)品大數(shù)據(jù) 49
2.3.2、物聯(lián)接入設(shè)備 50
2.3.3、信息集成貫通 50
2.4、工業(yè)大數(shù)據(jù)支撐中國(guó)制造彎道取直 51
2.4.1、中國(guó)是制造大國(guó)，但不是制造強(qiáng)國(guó) 51
2.4.2、工業(yè)大數(shù)據(jù)提升制造智能化水平，推動(dòng)中國(guó)工業(yè)升級(jí) 51
1.4.3、工業(yè)大數(shù)據(jù)支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，促進(jìn)中國(guó)工業(yè)轉(zhuǎn)型 52
2.4.4、工業(yè)大數(shù)據(jù)助力中國(guó)制造彎道取直 52
3、工業(yè)大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用場(chǎng)景 53
3.1、智能化設(shè)計(jì) 54
3.2、智能化生產(chǎn) 55
3.3、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造 57
3.4、智能化服務(wù) 58
3.5、個(gè)性化定制 59
3.6、工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用熱點(diǎn) 60
3.6.1、在設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用 60
（1）、基于模型和仿真的研發(fā)設(shè)計(jì) 60
（2）、基于產(chǎn)品生命周期的設(shè)計(jì) 61
（3）、融合消費(fèi)者反饋的設(shè)計(jì)利用 62
3.6.2、在復(fù)雜生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化的應(yīng)用 62
（1）、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)線 62
（2）、生產(chǎn)質(zhì)量控制 63
（3）、生產(chǎn)計(jì)劃與排程 63
3.6.3、在產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 63
3.6.4、在工業(yè)供應(yīng)鏈優(yōu)化中的應(yīng)用 64
3.6.5、在工業(yè)綠色發(fā)展中的應(yīng)用 64
4、工業(yè)大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù) 65
4.1、工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu) 65
4.1.1、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理層 67
4.1.2、數(shù)據(jù)分析層 67
4.1.3、數(shù)據(jù)服務(wù)層 68
4.1.4、數(shù)據(jù)應(yīng)用層 68
4.2、工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái) 69
4.3、工業(yè)大數(shù)據(jù)采集技術(shù) 71
4.4、工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù) 72
4.4.1、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)管理技術(shù) 72
4.4.2、多模態(tài)數(shù)據(jù)集成技術(shù) 73
4.5、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù) 75
4.5.1、時(shí)序模式分析技術(shù) 75
4.5.2、工業(yè)知識(shí)圖譜技術(shù) 76
4.5.3、多源數(shù)據(jù)融合分析技術(shù) 77
4.6、工業(yè)大數(shù)據(jù)的前沿技術(shù)趨勢(shì) 77
5、工業(yè)大數(shù)據(jù)管理分析 78
5.1、數(shù)據(jù)管理體系 78
5.2、數(shù)據(jù)資源編目 79
5.2.1、數(shù)據(jù)資源目錄應(yīng)用架構(gòu) 80
5.2.2、數(shù)據(jù)資源編目 81
5.3、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理 81
5.3.1、工業(yè)大數(shù)據(jù)質(zhì)量問題 82
5.3.2、工業(yè)大數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)方法 83
5.3.3、工業(yè)大數(shù)據(jù)質(zhì)量管理 84
5.4、主數(shù)據(jù)管理 84
5.4.1、主數(shù)據(jù)管控體系 85
（1）、主數(shù)據(jù)管理制度 86
（2）、主數(shù)據(jù)管理組織 86
（3）、主數(shù)據(jù)管理流程 86
（4）、主數(shù)據(jù)管理評(píng)價(jià) 87
5.4.2、主數(shù)據(jù)應(yīng)用管理 87
（1）、明確管理要求 88
（2）、實(shí)施有效管理 88
（3）、強(qiáng)化服務(wù)保障 88
5.5、數(shù)據(jù)安全管理 88
5.5.1、工業(yè)大數(shù)據(jù)安全問題 89
5.5.2、工業(yè)大數(shù)據(jù)安全防護(hù)技術(shù) 89
（1）、工業(yè)大數(shù)據(jù)接入安全 89
（2）、工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全 90
（3）、工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用安全技術(shù) 90
5.5.3、工業(yè)大數(shù)據(jù)安全管理機(jī)制 91
6、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析概論 92
6.1、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析概述 92
6.1.1、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析概念 92
（1）、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析介紹 92
（2）、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析相關(guān)技術(shù) 93
（3）、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析基本過(guò)程 94
（4）、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析類型 95
（5）、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析價(jià)值 95
（6）、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析支撐業(yè)務(wù)創(chuàng)新 97
6.1.2、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析特殊性 98
（1）、從工業(yè)數(shù)據(jù)分析到工業(yè)大數(shù)據(jù)分析 98
（2）、工業(yè)大數(shù)據(jù)與商務(wù)大數(shù)據(jù)分析 99
（3）、工業(yè)大數(shù)據(jù)建模的難點(diǎn) 100
6.1.3、業(yè)數(shù)據(jù)分析中常見問題 101
（1）業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)理解不當(dāng)導(dǎo)致的失誤 101
（2）、建模和驗(yàn)證過(guò)程的失誤 101
（3）避免失誤的方法欲 102
6.2、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析框架 102
6.2.1、CRISP-DM 模型 102
6.2.2、CRISP DM 模型的落地難點(diǎn) 103
6.2.3、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)思想 104
6.3、業(yè)務(wù)理解 106
6.3.1、認(rèn)識(shí)工業(yè)對(duì)象 106
（1）、工業(yè)系統(tǒng)的抽象化 106
（2）、工業(yè)系統(tǒng)的功能 107
（3）、系統(tǒng)功能到技術(shù)原理的理解 107
（4）、系統(tǒng)功能與業(yè)務(wù)場(chǎng)景的關(guān)聯(lián) 108
6.3.2、理解數(shù)據(jù)分析的需求 108
（1）、工業(yè)過(guò)程中的數(shù)據(jù)分析需求 108
（2）、數(shù)據(jù)分析的價(jià)值需求 109
（3）、具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分析需求 109
（4）、數(shù)據(jù)分析需求梳理方法 110
6.3.3、工業(yè)數(shù)據(jù)分析目標(biāo)的評(píng)估 110
（1）、工業(yè)知識(shí)的理解 110
（2）、工業(yè)知識(shí)的合用性 110
（3）、專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的融合 111
6.3.4、制造的全生命周期 112
6.4、數(shù)據(jù)理解 112
6.4.1、數(shù)據(jù)來(lái)源 113
（1）、業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)的關(guān)系 113
（2）、離散行業(yè)的數(shù)據(jù)源 113
（3）、流程行業(yè)的數(shù)據(jù)源 114
6.4.2、數(shù)據(jù)的分類及相互關(guān)系 115
（1）、工業(yè)數(shù)據(jù)的分類 115
（2）數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系 116
6.4.3、數(shù)據(jù)質(zhì)量 116
（1）、數(shù)據(jù)質(zhì)量的定義 116
（2）、數(shù)據(jù)質(zhì)量的組成要素 117
（3）、數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素 117
6.5、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 118
6.5.1、業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 118
6.5.2、工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 119
6.5.3、物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 121
6.5.4、建模分析的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 122
（1）、數(shù)據(jù)預(yù)處理概述 122
（2）、數(shù)據(jù)異常處理 122
（3）、數(shù)據(jù)缺失處理 123
（4）數(shù)據(jù)歸約處理 124
6.6、數(shù)據(jù)建模 125
6.6.1、模型的形式化描述 125
（1）、基本描述 125
（2）、模型的深入表述 125
（3）、對(duì)建模思想的影響 127
6.6.2、工業(yè)建模的基本過(guò)程 128
（1）、建模的基本思路 128
（2）、模型融合的方法 129
（3）、模型的優(yōu)化過(guò)程 129
6.6.3、工業(yè)建模的特征工程 130
（1）、數(shù)據(jù)初步篩選 130
（2）、特征變換 130
（3）、特征組合 131
（4）、特征篩選 131
（5）、特征的迭代 132
6.6.4、工業(yè)數(shù)據(jù)分析的算法介紹 132
（1）、傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析類算法 132
（2）、通用的機(jī)器學(xué)習(xí)類算法 133
（3）、針對(duì)旋轉(zhuǎn)設(shè)備的振動(dòng)分析類算法 133
（4）、針對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的時(shí)間序列類算法 134
（5）、針對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的文本挖掘類算法 135
（6）、統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制類算法 135
（7）、排程優(yōu)化類算法 136
6.7、模型的驗(yàn)證與評(píng)估 136
6.7.1、知識(shí)的質(zhì)量 136
（1）、知識(shí)的確定性與準(zhǔn)確性 137
（2）、知識(shí)的適用范圍 137
（3）、知識(shí)的質(zhì)量與可靠性 137
6.7.2、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法及其問題 137
（1）、基于精度的驗(yàn)證方法 137
（2）、精度驗(yàn)證方法的局限性 138
（3）、解決驗(yàn)證問題的傳統(tǒng)方法 138
6.7.3、基于領(lǐng)域知識(shí)的模型驗(yàn)證與評(píng)估 139
（1）、對(duì)適用范圍的評(píng)估 139
（2）、對(duì)精度的評(píng)估 140
（3）、場(chǎng)景的綜合評(píng)估模型 141
（4）、模型的迭代評(píng)估 141
6.7.4、總結(jié)與展望 141
6.8、模型的部署 142
6.8.1、模型部署前應(yīng)考慮的問題 142
6.8.2、實(shí)施和運(yùn)行中的問題 143
6.8.3、問題的解決方法 144
6.8.4、部署后的持續(xù)優(yōu)化 145
6.9、展望未來(lái) 146
7、工業(yè)大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用案例 147
7.1、研發(fā)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)支撐蘭石集團(tuán)智能智造 147
7.2、西航集團(tuán)智能制造解決方案 150
7.3、支撐一體化監(jiān)控與健康管理的異構(gòu)設(shè)備智能互聯(lián) 153
7.4、寶雞電氣智能工廠質(zhì)量大數(shù)據(jù) 155
7.5、電子行業(yè)智慧生產(chǎn)系統(tǒng)的工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用 157
7.6、蘇州明志科技大數(shù)據(jù)輔助智能制造項(xiàng)目 160
7.7、海爾集團(tuán)互聯(lián)工廠制造大數(shù)據(jù) 161
7.8、英沃電梯 C2M 電梯個(gè)性化定制智能平臺(tái) 164
7.9、飛機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)處理與快速響應(yīng)服務(wù) 167
7.10、工業(yè)大數(shù)據(jù)在工業(yè)設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)中的應(yīng)用 170
7.11、基于物聯(lián)網(wǎng)信息終端的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用 172
7.12、中車株所軌道交通大數(shù)據(jù)平臺(tái) 176
7.13、艾克威爾電機(jī)設(shè)備智能軟起解決方案 179
7.14、基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)電設(shè)備全生命周期管理平臺(tái) 181
7.15、新能源光伏發(fā)電行業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用 184
7.16、面向智能化工廠互聯(lián)互通的數(shù)據(jù)集成方案 188
7.17、高端離散制造企業(yè)智能生產(chǎn)管控解決方案 190
7.18、基于資產(chǎn)全壽命周期的畫像技術(shù)與應(yīng)用 192
8、主要公司分析 194
8.1、航天云網(wǎng)科技發(fā)展有限責(zé)任公司 194
8.1.1、公司概述 194
8.1.2、工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品 195
8.2、昆侖智匯數(shù)據(jù)科技（北京）有限公司 196
8.2.1、公司概述 196
8.2.2、工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品 196
8.3、北京東方國(guó)信科技股份有限公司 197
8.3.1、公司概述 197
8.3.2、經(jīng)營(yíng)狀況 198
8.3.3、工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品 199
8.4、上海寶信軟件股份有限公司 200
8.4.1、公司概述 200
8.4.2、經(jīng)營(yíng)狀況 202
8.5、西安美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司 204
8.5.1、公司概述 204
8.5.2、工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品 205
8.5.3、經(jīng)營(yíng)狀況 208
9、工業(yè)大數(shù)據(jù)投資機(jī)遇及前景趨勢(shì)展望 209
9.1、企業(yè)工業(yè)大數(shù)據(jù)投資策略分析 209
9.1.1、明確業(yè)務(wù)需求 209
9.1.2、梳理業(yè)務(wù)過(guò)程 210
9.1.3、統(tǒng)籌規(guī)劃架構(gòu) 210
9.1.4、構(gòu)建算法模型 211
9.1.5、人才的培養(yǎng)引進(jìn) 212
9.2、工業(yè)大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展前景展望 212
9.2.1、“十三五”發(fā)展機(jī)遇 212
9.2.2、大數(shù)據(jù)市場(chǎng)發(fā)展熱點(diǎn) 213
9.2.3、工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展前景 213
9.3、工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展熱點(diǎn)及趨勢(shì)分析 214
9.3.1、可持續(xù)監(jiān)測(cè) 214
9.3.2、改進(jìn)生產(chǎn)工藝 214
9.3.3、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策 214
9.4、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃 216
9.4.1、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ) 216
9.4.2、發(fā)展形勢(shì) 218
9.4.3、發(fā)展目標(biāo) 219
9.4.4、重點(diǎn)任務(wù) 220
9.4.5、保障措施 226
9.5、2019-2024年工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)測(cè) 228
9.6、2019-2024年工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略 229
9.6.1、強(qiáng)化關(guān)鍵技術(shù)，提升工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)能力建設(shè) 229
9.6.2、加強(qiáng)工業(yè)大數(shù)據(jù)管理體系建設(shè)，提升數(shù)據(jù)資源價(jià)值 229
9.6.3、持續(xù)完善工業(yè)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)落地實(shí)施 229
9.6.4、探索工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用示范，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系 230
9.6.5、構(gòu)建工業(yè)大數(shù)據(jù)流通共享平臺(tái) 230
圖表目錄
圖表 1：工業(yè)大數(shù)據(jù)作用 5
圖表 2：工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)特征 8
圖表 3：工業(yè)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)在智能制造標(biāo)準(zhǔn)化體系中的定位 11
圖表 4:智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系-智能賦能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn) 12
圖表 5：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)功能架構(gòu)圖 14
圖表 6：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)體系框架 15
圖表 7：工業(yè)大數(shù)據(jù)與商務(wù)大數(shù)據(jù)的區(qū)別 17
圖表 8：工業(yè)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系框架 21
圖表 9：工業(yè)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)明細(xì)表 23
圖表 10：工業(yè)大數(shù)據(jù)生命周期 27
圖表 11：工業(yè) 4.0 參考架構(gòu) 29
圖表 12：2015-2018年全球工業(yè)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模 32
圖表 13：國(guó)家工業(yè)大數(shù)據(jù)相關(guān)政策 33
圖表 14：工業(yè)和信息化部相關(guān)政策 34
圖表 15：工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用參考架構(gòu) 35
圖表 16：2015－2018年中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模 39
圖表 17：2015-2018年我國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模 40
圖表 18：我國(guó)主要工業(yè)大數(shù)據(jù)企業(yè)TOP 5 41
圖表 19：工業(yè)大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用場(chǎng)景 47
圖表 20：工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)參考架構(gòu) 59
圖表 21：工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)參考架構(gòu) 61
圖表 22：工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)參考架構(gòu) 63
圖表 23：DCMM 能力域 72
圖表 24：數(shù)據(jù)資源目錄應(yīng)用架構(gòu) 74
圖表 25：主數(shù)據(jù)管理評(píng)價(jià)考核指標(biāo) 81
圖表 26：工業(yè)數(shù)據(jù)分析多領(lǐng)域交叉示意圖 86
圖表 27:工業(yè)大數(shù)據(jù)分析軟件棧 87
圖表 28：工業(yè)數(shù)據(jù)分析任務(wù)的工作方案與探索路徑 88
圖表 29：工業(yè)大數(shù)據(jù)價(jià)值創(chuàng)造的基本過(guò)程 91
圖表 30：CRISP-DM 97
圖表 31：異常數(shù)據(jù)檢測(cè) 116
圖表 32：拉格朗日插值法 117
圖表 33：流形學(xué)習(xí)降維 118
圖表 34：三種可見數(shù)據(jù)與不可見數(shù)據(jù)的關(guān)系 120
圖表 35：主成分分析與對(duì)應(yīng)分析 126
圖表 36：聚類 127
圖表 37：三維全息譜與高階譜 127
圖表 38：時(shí)間序列的模式挖掘 128
圖表 39：文本挖掘 129
圖表 40：SPC 控制圖 129
圖表 41：系統(tǒng)整體應(yīng)用架構(gòu) 145
圖表 42：智能制造部署架構(gòu)圖（包括多個(gè)分布式數(shù)控分廠和車間） 145
圖表 43：智慧生產(chǎn)系統(tǒng)總體架構(gòu) 152
圖表 44：智慧生產(chǎn)系統(tǒng)功能劃分 153
圖表 45：典型應(yīng)用場(chǎng)景圖 156
圖表 46：平臺(tái)總體架構(gòu)圖 156
圖表 47：技術(shù)特點(diǎn)：物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算 159
圖表 48：新舟飛機(jī)大數(shù)據(jù)監(jiān)控 162
圖表 49：工業(yè)設(shè)備智能監(jiān)測(cè)解決方案 165
圖表 50：工業(yè)大數(shù)據(jù)的架構(gòu) 165
圖表 51：設(shè)備故障預(yù)測(cè)流程 165
圖表 52：工業(yè)閥門生產(chǎn)廠家服務(wù)轉(zhuǎn)型后的效益 166
圖表 53：工業(yè)大數(shù)據(jù)-深度數(shù)據(jù)挖掘 168
圖表 54：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái) 169
圖表 55：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)建模流程 171
圖表 56：系統(tǒng)架構(gòu)圖 173
圖表 57：中天智能互聯(lián)集成系統(tǒng)架構(gòu)圖 179
圖表 58：邏輯架構(gòu)設(shè)計(jì)圖 179
圖表 59：數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)圖 180
圖表 60：KMX機(jī)器大數(shù)據(jù)管理分析平臺(tái) 191
圖表 61：公司“大數(shù)據(jù)+行業(yè)”的戰(zhàn)略布局 193
圖表 62：工業(yè)云聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) BIOP 的平臺(tái)架構(gòu) 194
圖表 63:寶信軟件業(yè)務(wù)分類 195
圖表 64：寶信軟件自動(dòng)化業(yè)務(wù)布局 196
圖表 65:2013-2019nian 寶信軟件營(yíng)業(yè)收入及增速（單位：億元、%） 197
圖表 66：2013-2019年寶信軟件單季營(yíng)業(yè)收入及增速（單位：億元、%） 197
圖表 67：美林?jǐn)?shù)據(jù)產(chǎn)品 202
圖表 68：2017-2018年美林?jǐn)?shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)指標(biāo) 202
圖表 69:工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新發(fā)展工程 216
圖表 70：2019-2024年我國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè) 222
