2016年,中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷從消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)深化拓展的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型期。在此背景下,數(shù)據(jù)驅(qū)動型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)不再局限于傳統(tǒng)的電商、社交、內(nèi)容等領(lǐng)域,而是將大數(shù)據(jù)技術(shù)與服務(wù)能力向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì),特別是工業(yè)領(lǐng)域滲透,催生了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)這一新興業(yè)態(tài)。本報告旨在系統(tǒng)梳理2016年中國數(shù)據(jù)驅(qū)動型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在大數(shù)據(jù)產(chǎn)品,特別是面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r、核心模式、挑戰(zhàn)與趨勢。
一、 發(fā)展背景與驅(qū)動因素
2016年,“中國制造2025”與“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃持續(xù)深化,為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展提供了明確的政策導(dǎo)向和市場預(yù)期。云計算、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)的成熟與成本下降,使得工業(yè)生產(chǎn)過程中設(shè)備、產(chǎn)品、流程的全面數(shù)據(jù)采集與連接成為可能。數(shù)據(jù)驅(qū)動型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)憑借其在消費(fèi)端積累的海量數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)、算法模型和平臺優(yōu)勢,開始將目光投向工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)藍(lán)海,尋求新的增長點(diǎn)。工業(yè)企業(yè)的降本增效、柔性制造、預(yù)測性維護(hù)等迫切需求,與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)能力形成供需契合,共同推動了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)的興起。
二、 主要參與企業(yè)與產(chǎn)品服務(wù)形態(tài)
2016年,參與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)的企業(yè)主要分為三類:
1. 互聯(lián)網(wǎng)巨頭:如阿里巴巴、百度、騰訊等,依托其公有云平臺(如阿里云、百度云、騰訊云)推出面向工業(yè)的解決方案。其產(chǎn)品形態(tài)主要是“云平臺+大數(shù)據(jù)套件”,提供數(shù)據(jù)存儲、計算、分析及可視化等基礎(chǔ)PaaS服務(wù),并結(jié)合行業(yè)知識推出特定場景解決方案,如設(shè)備云監(jiān)控、能耗優(yōu)化、供應(yīng)鏈協(xié)同等。
2. 垂直領(lǐng)域互聯(lián)網(wǎng)/科技公司:如華為、用友、東方國信等,它們或具備深厚的ICT技術(shù)積累,或在特定工業(yè)領(lǐng)域有長期服務(wù)經(jīng)驗(yàn)。其產(chǎn)品更側(cè)重于提供端到端的解決方案,包括工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)、邊緣計算設(shè)備、工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺及上層SaaS應(yīng)用,強(qiáng)調(diào)與工業(yè)協(xié)議的兼容性和行業(yè)Know-how的融入。
3. 新興的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司:一批創(chuàng)業(yè)公司聚焦于細(xì)分場景,如生產(chǎn)質(zhì)量分析、預(yù)測性維護(hù)、工藝參數(shù)優(yōu)化等,提供輕量級、高精度的大數(shù)據(jù)算法模型與SaaS服務(wù),以靈活性和深度價值挖掘見長。
三、 核心服務(wù)模式與應(yīng)用場景
2016年,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)主要圍繞數(shù)據(jù)價值挖掘展開,形成了幾種核心模式:
- 設(shè)備與資產(chǎn)效能管理:通過物聯(lián)網(wǎng)采集設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù),利用大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)控、故障預(yù)警(預(yù)測性維護(hù))、優(yōu)化設(shè)備利用率和生命周期管理。
- 生產(chǎn)過程優(yōu)化:對生產(chǎn)線上的人、機(jī)、料、法、環(huán)等多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,實(shí)現(xiàn)工藝參數(shù)調(diào)優(yōu)、質(zhì)量缺陷根因分析、能耗動態(tài)管理,提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品良率。
- 供應(yīng)鏈協(xié)同與優(yōu)化:利用大數(shù)據(jù)整合供應(yīng)鏈上下游數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)需求預(yù)測、庫存優(yōu)化、物流路徑規(guī)劃,提升供應(yīng)鏈的響應(yīng)速度和韌性。
- 產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)化延伸:通過分析產(chǎn)品在使用過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù),反饋至研發(fā)設(shè)計環(huán)節(jié),驅(qū)動產(chǎn)品改進(jìn);探索基于數(shù)據(jù)的增值服務(wù),如遠(yuǎn)程運(yùn)維、產(chǎn)能租賃等新模式。
四、 面臨的挑戰(zhàn)
盡管前景廣闊,但2016年的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)發(fā)展仍面臨顯著挑戰(zhàn):
- 數(shù)據(jù)壁壘與孤島問題:工業(yè)企業(yè)內(nèi)部OT(運(yùn)營技術(shù))數(shù)據(jù)與IT數(shù)據(jù)、不同系統(tǒng)間數(shù)據(jù)整合難度大,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,阻礙了數(shù)據(jù)的流通與深度分析。
- 技術(shù)與業(yè)務(wù)融合之困:互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)技術(shù)需要深度理解復(fù)雜的工業(yè)流程、工藝知識和行業(yè)特性,跨界人才匱乏,解決方案易流于表面,難以觸及核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)。
- 安全與信任顧慮:工業(yè)數(shù)據(jù)涉及生產(chǎn)核心和商業(yè)機(jī)密,企業(yè)對數(shù)據(jù)上云、數(shù)據(jù)所有權(quán)和安全隱私存在強(qiáng)烈擔(dān)憂,制約了服務(wù)的廣泛采納。
- 商業(yè)模式尚不成熟:如何為工業(yè)客戶清晰量化大數(shù)據(jù)服務(wù)的價值(ROI),并形成可持續(xù)的收費(fèi)模式,仍需探索。
五、 發(fā)展趨勢展望
基于2016年的發(fā)展態(tài)勢,報告預(yù)測未來趨勢包括:
- 邊緣智能與云邊協(xié)同:為滿足實(shí)時性要求和緩解數(shù)據(jù)上行壓力,大數(shù)據(jù)分析能力將部分下沉至邊緣側(cè),形成云邊一體化的數(shù)據(jù)處理架構(gòu)。
- 平臺化與生態(tài)化競爭:領(lǐng)先企業(yè)將致力于構(gòu)建開放的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,聚合開發(fā)者、合作伙伴與客戶,形成以數(shù)據(jù)和應(yīng)用為核心的生態(tài)系統(tǒng)。
- 人工智能深度融合:機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法將更廣泛地應(yīng)用于工業(yè)大數(shù)據(jù)分析,從描述性、診斷性分析向預(yù)測性、處方性分析演進(jìn),實(shí)現(xiàn)更智能的決策支持。
- 聚焦行業(yè)縱深解決方案:服務(wù)將從通用平臺能力輸出,轉(zhuǎn)向深入特定行業(yè)(如汽車、鋼鐵、電子制造)提供更具針對性的、融合行業(yè)知識的解決方案。
結(jié)論
2016年是中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)的啟航之年。數(shù)據(jù)驅(qū)動型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)正憑借其技術(shù)優(yōu)勢積極布局,推動大數(shù)據(jù)能力與工業(yè)體系的融合。雖然面臨數(shù)據(jù)整合、知識融合、安全與商業(yè)模式等多重挑戰(zhàn),但服務(wù)于工業(yè)生產(chǎn)智能化、網(wǎng)絡(luò)化、柔性化的大方向已然明確。成功將取決于企業(yè)能否深耕工業(yè)場景,構(gòu)建安全可信的數(shù)據(jù)服務(wù)能力,并攜手產(chǎn)業(yè)各方共同培育健康繁榮的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)新生態(tài)。