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      中國工業軟件發展白皮書(2019)

      導讀近日,賽迪智庫發布研究報告《中國工業軟件發展白皮書(2019)》。報告分析了當前工業軟件的市場環境與現狀,相關企業競爭格局與態勢,以及工業軟件技術與應用演進趨勢,展望了行業發展前景,提出了發展建議。文末為報告全文。來源:賽迪智庫  如何定義工業軟件工業軟件工業軟件指專用于或主要用于工業領域,以提高工業企業研發、制造、管理水平和工業裝備性能的軟件。 工業云平臺 工業互聯網平臺是在傳統云平臺的基

      導讀

      近日,賽迪智庫發布研究報告《中國工業軟件發展白皮書(2019)》。報告分析了當前工業軟件的市場環境與現狀,相關企業競爭格局與態勢,以及工業軟件技術與應用演進趨勢,展望了行業發展前景,提出了發展建議。文末為報告全文。來源:賽迪智庫

        如何定義工業軟件

      工業軟件

      工業軟件指專用于或主要用于工業領域,以提高工業企業研發、制造、管理水平和工業裝備性能的軟件。


       工業云平臺  

      工業互聯網平臺是在傳統云平臺的基礎上疊加物聯網、大數據、人工智能等新興技術,實現海量異構數據匯聚與建模分析、工業經驗知識軟件化與模塊化、工業創新應用開發與運行,從而支撐生產智能決策、業務模式創新、資源優化配置和產業生態培育的載體。 


      工業通信  

      工業互聯網的網絡層包括工廠外部網絡通信和工廠內部網絡通信,外部網絡通信主要利用傳統互聯網,內部網絡通信包括工業以太網、工業PON、工業無線、支持IPv6的技術和產品等。

        

      工業互聯網基礎設施 

      工業互聯網基礎設施包括生產制造環節的工業機器人、服務機器人、 3D打印機、智能生產設備、智能機床等生產設施,數據采集傳感器、 RFID標簽、控制芯片、數據監測儀器等硬件設備以及數據存儲中心。 


      工業安全  

      工業互聯網的安全體系分為三個層次,底層是安全模型與政策的選擇,中間層是數據的安全防護,頂層的四個安全應用場景分別是安全配置與管理、安全監測與分析、通信與連接防護以及終端防護。

        

      市場發展環境與現狀

      時代背景——數字經濟成為發展主題

      全球產業進入工業經濟向數字經濟加速轉型過渡期,以數字經濟為核心的產業融合發展成為趨勢。工業信息化成為數字經濟與工業融合的典型代表,是全球未來產業發展的代表方向。  


      政策環境——利好頻出,智能制造穩步推進

      到2020年,傳統制造業重點領域基本實現數字化制造制造業重點領域企業

      • 數字化研發設計工具普及率超過70% 。

      • 關鍵工序數控化率超過50%

      • 數字化車間/智能工廠普及率超過20%

        

      細分市場——重硬輕軟,大型客戶主導

      • 研發設計和嵌入式工業軟件保持較快增速

      • 高端裝備智能制造領域自主研發水平提升

      • 移動智能設備增長帶來新的信息化需求

      • 大型工業企業的投資占比超過50%

      • 中小型企業需求有待進一步挖掘


      存在問題——四大短板制約中國工業軟件發展


      基礎薄弱

      ? 產業規模和質量有待提升

      ? 重硬輕軟的現象明顯

      ? 軟件產業價值鏈失衡


      應用困難

      ? 尚未形成產用結合的生態體系

      ? 對業務流程的理解不夠深入

      ? 難以應對外資企業的競爭


      人才短缺

      ? 專業人才培養斷檔

      ? 校企聯合不夠緊密

      ? 互聯網行業虹吸效應


      創新不足

      ? 創新產業政策缺位

      ? 缺少像集成電路產業基金

      ? 對知識產權保護力度不足

        市場前景與發展趨勢

      驅動因素

      • 產業轉型升級進入攻堅期,數字轉型成為企業共識

      • 政策紅利逐步釋放,進一步推動工業軟件快速發展

      • 云服務加速普及,給工業軟件和應用注入新活力


      發展趨勢

      • 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關注焦點


      加速信息技術應用,實現企業數字化覆蓋

      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。  


      加強行業深度研究,打造垂直領域智能應用

      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發揮最大效用的突破點。 以下為報告全文:


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