隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場快速發(fā)展,工業(yè)設備生產效率將更高,工業(yè)機器人精密性進一步提高,裝配線及操作將變得越來越精簡化,整體生產效率將會提升。未來,隨著工業(yè)自動化需求持續(xù)上升及機器、機器人與計算機之間連接的重要性愈發(fā)重要,預期將會推動我國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)市場快
隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場快速發(fā)展,工業(yè)設備生產效率將更高,工業(yè)機器人精密性進一步提高,裝配線及操作將變得越來越精簡化,整體生產效率將會提升。未來,隨著工業(yè)自動化需求持續(xù)上升及機器、機器人與計算機之間連接的重要性愈發(fā)重要,預期將會推動我國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)市場快速發(fā)展。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是將具有感知、監(jiān)控能力的各類采集、控制傳感器或控制器,以及移動通信、智能分析等技術不斷融入到工業(yè)生產過程各個環(huán)節(jié),從而大幅提高制造效率,改善產品質量,降低產品成本和資源消耗,最終實現(xiàn)將傳統(tǒng)工業(yè)提升到智能化的新階段。從應用形式上,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應用具有實時性、自動化、嵌入式(軟件)、安全性、和信息互通互聯(lián)性等特點。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)現(xiàn)狀分析
智能感知是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的基礎。面對工業(yè)生產、物流、銷售等產業(yè)鏈環(huán)節(jié)產生的海量數(shù)據(jù),工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是利用傳感器、射頻識別等感知手段獲取工業(yè)全生命周期內的不同維度的信息數(shù)據(jù),具體包括:人員、機器、原料、工藝流程和環(huán)境等工業(yè)資源狀態(tài)信息。
泛在連通是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的前提。工業(yè)資源通過有線或無線的方式彼此連接或與互聯(lián)網(wǎng)相連,形成便捷、高效的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)信息通道,實現(xiàn)工業(yè)資源數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通,拓展了機器與機器、機器與人、機器與環(huán)境之間聯(lián)接的廣度和深度。
精準控制是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的目的。通過工業(yè)資源的狀態(tài)感知、信息互聯(lián)、數(shù)字建模和實時分析等過程,基于虛擬空間形成的決策,轉換成工業(yè)資源實體可以理解的控制命令,進行實際操作,實現(xiàn)工業(yè)資源精準的信息交互和無間隙協(xié)作。
數(shù)字建模是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的方法。數(shù)字建模將工業(yè)資源映射到數(shù)字空間中,在虛擬的世界里模擬工業(yè)生產流程,借助數(shù)字空間強大的信息處理能力,實現(xiàn)對工業(yè)生產過程全要素的抽象建模,為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實體產業(yè)鏈運行提供有效決策。
實時分析是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的手段。針對所感知的工業(yè)資源數(shù)據(jù),通過技術分析手段,在數(shù)字空間中進行實時處理,獲取工業(yè)資源狀態(tài)在虛擬空間和現(xiàn)實空間的內在聯(lián)系,將抽象的數(shù)據(jù)進一步直觀化和可視化,完成對外部物理實體的實時響應。
選代優(yōu)化是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的效果。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)體系能夠不斷地自我學習與提升,通過將工業(yè)資源數(shù)據(jù)處理、分析和存儲,形成有效的、可繼承的知識庫、模型庫和資源庫。面向工業(yè)資源制造原料、制造過程、制造工藝和制造環(huán)境,進行不斷迭代優(yōu)化,達到最優(yōu)目標。
據(jù)中研產業(yè)研究院《2022-2027年中國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)競爭分析及投資風險預測報告》分析:
目前,物聯(lián)網(wǎng)已較為成熟地運用于安防監(jiān)控、智能交通、智能電網(wǎng)、智能物流等。中國物聯(lián)網(wǎng)市場投資前景巨大,發(fā)展迅速,在各行各業(yè)的應用不斷深化,將催生大量的新技術、新產品、新應用、新模式。物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化了個人生活體驗、釋放了工業(yè)生產力潛能,大幅提升了城市建設水平和運營效率,2021年中國物聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模達到2.42萬億元,同比增長18.3%。
世界經(jīng)濟數(shù)字化轉型是大勢所趨,近年來,我國新一代信息技術與制造業(yè)融合取得了長足進展。截至2021年底,全國工業(yè)企業(yè)關鍵工序數(shù)控化率、數(shù)字化研發(fā)設計工具普及率分別達到51.3%和74.7%,比2012年分別提高了30.7和25.9個百分點。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應用已覆蓋45個國民經(jīng)濟大類,培育較大型的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺超過150家,連接工業(yè)設備超過7800萬臺(套)。未來,我國將深入推進工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造等行動,提升制造業(yè)的數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化發(fā)展水平。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在醫(yī)療設備、生產監(jiān)控、機器人等工業(yè)運營中實現(xiàn)了更高效率和可靠性,全球范圍內,北美是全球最大的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場,市場占比接近3成,其次是歐洲。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)細分市場有硬件、軟件和服務,其中服務在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中占有重要地位,市場占比接近4成。
與歐美國家相比,我國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)起步晚,目前行業(yè)發(fā)展仍存在專業(yè)人才不足、基礎力量薄弱、區(qū)域發(fā)展不均衡等問題,未來工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場發(fā)展仍有待進一步探索。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是國家重點規(guī)劃之一,在政策幫扶下,國內工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)相關企業(yè)數(shù)量日漸增多,如騰訊云、阿里云、金山云、海爾集團、中國移動等,未來工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場競爭將持續(xù)加劇。
2022年5月份,工信部公布了2022年跨行業(yè)跨領域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺28家企業(yè)名單。其中,橙色云協(xié)同研發(fā)平臺作為全國首個深耕于協(xié)同研發(fā)領域的“雙跨平臺”上榜。橙色云互聯(lián)網(wǎng)設計有限公司總經(jīng)理趙迎芳介紹,國家級、行業(yè)級、企業(yè)級多層次的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺體系已初步構建,平臺帶動效應持續(xù)增強。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺作為加速制造業(yè)生產方式、企業(yè)形態(tài)、業(yè)務模式和就業(yè)方式等變革的紐帶,正在實現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的服務化、輕量化應用,充分發(fā)揮工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)資源共享的優(yōu)勢。
在“十三五”期間,工信部頒布了《信息化和工業(yè)化融合發(fā)展規(guī)劃(2016-2020)》,總體目標是到2020年全國兩化融合發(fā)展指數(shù)達到85,相較于2015年提高約12。而在“十四五”期間,工信部頒布了《“十四五”信息化和工業(yè)化深度融合發(fā)展規(guī)劃》,總體目標是到2025年全國兩化融合發(fā)展指數(shù)達到105,相較于2020年提高約20,政策目標呈現(xiàn)加速態(tài)勢。
同時,根據(jù)《“十四五”信息化和工業(yè)化深度融合發(fā)展規(guī)劃》可知,兩化融合重點數(shù)字化轉型行業(yè)包括鋼鐵、化工、煤炭等傳統(tǒng)產業(yè)以及航空航天、汽車、電子等新興產業(yè);重點上云工業(yè)設備包括工業(yè)高爐、石化化工設備等存量設備及新能源設備、大型空壓機等增量設備。由此可見,我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)存量技改市場空間大,增量應用市場前景廣闊。
想要了解更多工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)詳情分析,可以點擊查看中研普華研究報告《2022-2027年中國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)競爭分析及投資風險預測報告》。報告在總結中國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展歷程的基礎上,結合新時期的各方面因素,對中國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展趨勢給予了細致和審慎的預測論證。報告資料詳實,圖表豐富,既有深入的分析,又有直觀的比較,為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在激烈的市場競爭中洞察先機,能準確及時的針對自身環(huán)境調整經(jīng)營策略。
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2022-2027年中國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)競爭分析及投資風險預測報告
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