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中國工業軟件市場發展趨勢分析

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技術趨勢
云計算、物聯網和人工智能將是影響工業軟件發展的核心技術。目前來看,SaaS應用已經成為管理軟件的發展方向,工業軟件因其特殊性,不適合以公有云的方式來落地,但可以通過混合云的方式,將企業敏感數據和業務環節進行剝離,進而實現企業整體的數字化改造。在工業互聯網的底層是工業通信網絡和傳感器網絡,隨著NB-IoT和智能傳感器的快速發展,CPS(信息物理系統)也已成為新的熱點。最后也是最重要的,是基于大數據和機器學習的工業智能,通過整合企業相關數據與人工智能算法,實現數字驅動企業運營。

投資趨勢
針對工業軟件的投資目前正在逐步升溫,因為金融資源豐富和工業基礎完善,京津冀與長三角是投資最集中的區域。在各細分領域中,智能電網是以國家重點項目的形式,得到了巨大的投資;而CPS則是除智能電網之外,另一個非?;鸨耐顿Y領域。

應用趨勢
通過智能工廠項目建設提升數字化競爭力。泰山玻纖通過智能工廠項目的建設,在生產工藝方面進行了改進,在企業管理方面進行了優化,同時建立了完善的企業信息化運營和管理體系,整體競爭力大幅提高。建設數字工廠的核心,首先是完善的信息化規劃,其次是對各項信息化應用的有機集成。
通過協同研發平臺優化研發管理體系。在航天領域,一個研發項目往往涉及多個企業同時參與研發,如果這些企業間的研發流程、質量管控和數據格式不一樣,最終的產品品質將難以控制,因此在航天領域必須要有一個集成的研發管理平臺,將各個單位的研發活動統一進行管理。優化研發管理體系的核心在于數據和流程的標準化,以及跨企業研發平臺的建設思路。
推廣工業機器人在垂直行業的應用。針對勞動密集型制造業工作環境惡劣、人力成本不斷上升、勞動強度大等挑戰,工業機器人以嵌入式軟件為核心,基于對傳統生產模式的理解和改造,實現生產效率的大幅提升。目前,我國工業機器人在行業內主要的應用方向是倉儲、運輸領域,并逐漸向流水線生產環節過度。應用工業機器人的核心在于對傳統工藝的理解和改造。
應用商業智能實現數據驅動企業發展。BI(商業智能)在制造業中的應用主要通過建立數據倉庫、實施數據管理等方式,提升企業對數據資源的利用效率,并通過數字分析反饋企業管理環節,從而使數據轉化為價值。在BI系統中,全員統一查閱企業視圖,全面預測數據,洞察驅動的業務流程最佳化,形成統一的基礎架構預先構建的分析解決方案,演變成企業績效管理系統。

市場前景與發展趨勢
隨著我國產業轉型升級進入攻堅期,數字轉型已成為企業共識。智能制造領域的政策紅利逐步釋放,將進一步推動工業軟件快速發展。云服務的加速普及給工業軟件和應用注入新活力,預計2021年我國工業軟件市場規模將達到2631.1億元,年均增長超過16%。目前,行業龍頭正在加速搶占產業布局,工業軟件將成地方產業發展新標的,工業信息安全將成為行業關注的焦點。

政策與企業發展建議
穩步釋放政策紅利,促進工業軟件深入發展。工信部智能制造試點示范項目的推進工作取得了顯著的成果,未來還可以在國際合作、重點領域和技術突破、垂直行業應用試點等方面進一步細化。對于地方政府來說,要將工業軟件作為一個產業來重點發展的話,仍要完善產業配套服務體系,包括產業投資基金的建設,協同研發平臺的打造以及配套中介服務等。此外,還需要加強對工業軟件人才的引培,既包括軟件人才,也包括行業專家。
加速信息技術應用,實現企業數字化覆蓋。對于企業進行信息化和數字化改造,賽迪顧問認為,企業需要用數字化車間構建一個橫向全面覆蓋各種管理流程、縱向不同層次搭配直通底層數據的自動化和信息化網絡,為生產、管理信息一體化打下基礎,未來需要進一步拓展智能應用的覆蓋范圍和深度功能。在這一過程中企業需要重點關注三個環節,智能傳感器構成的端數據源、現場總線與無線網絡構成的傳輸網、以及針對數據進行分析的中央計算功能和由之衍生出的云應用。
加強行業深度研究,打造垂直領域智能應用。在行業方面,賽迪顧問建議加強行業深度研究,將行業積累的工業、管理規律與人工智能算法結合,整合行業數據和企業數據,嘗試開發工業智能應用。人工智能建立在對特定領域深度學習的基礎上,在工業領域的智能應用同樣需要豐富的行業經驗和研究基礎。在人工智能尚未完善的階段,應首先聚焦行業的生產工藝、信息管理等運行規律,尋找能使大數據和人工智能發揮最大效用的突破點。值得注意的是,對于工業智能的應用,一定要遵循先行業、后軟件,先人工、后智能的技術路線,切不可盲目追逐人工智能的熱點,上馬基于“偽大數據”的“偽人工智能”應用。




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