隨著企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的深入，通過數(shù)據(jù)挖掘價(jià)值實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化創(chuàng)新，正在成為重要發(fā)展方向，工業(yè)數(shù)據(jù)智能因此正得到越來(lái)越多企業(yè)關(guān)注。在此背景下，IDC啟動(dòng)工業(yè)數(shù)據(jù)智能廠商評(píng)估報(bào)告，遴選了13家優(yōu)秀的以大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)為核心的工業(yè)數(shù)據(jù)智能服務(wù)商進(jìn)行綜合評(píng)估，為工業(yè)企業(yè)開展供應(yīng)商選擇提供借鑒和參考。

　　13家優(yōu)秀綜合或特色型廠商入圍評(píng)估

　　工業(yè)數(shù)據(jù)智能是指利用大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)，對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值， 沉淀工業(yè)知識(shí)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化和創(chuàng)新。從業(yè)務(wù)提升的視角，工業(yè)數(shù)據(jù)智能形成了5個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景，即設(shè)備智能運(yùn)維、生產(chǎn)過程優(yōu)化、智能安監(jiān)環(huán)控、智能計(jì)劃調(diào)度和智能產(chǎn)銷協(xié)同。

　　本次報(bào)告中，IDC從市場(chǎng)中重點(diǎn)選取了13家以大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)為核心的工業(yè)數(shù)據(jù)智能服務(wù)商，入圍本次評(píng)估。其中有綜合實(shí)力均衡的企業(yè) ，也有在部分行業(yè)、場(chǎng)景有鮮明特色優(yōu)勢(shì)的企業(yè)，共同點(diǎn)是都具有場(chǎng)景規(guī)模化復(fù)制的成功案例。這13家服務(wù)商分別是（按首字母拼音排序）：阿里巴巴、百度、創(chuàng)新奇智、滴普科技、健新科技（母公司：第四范式）、東方國(guó)信、華為、寄云科技、昆侖數(shù)據(jù)、朗坤、美林?jǐn)?shù)據(jù)、數(shù)之聯(lián)、雪浪云。

　　部分行業(yè)場(chǎng)景已經(jīng)實(shí)現(xiàn)規(guī)模化復(fù)制

　　從調(diào)研結(jié)果情況看，在部分行業(yè)和領(lǐng)域，工業(yè)數(shù)據(jù)智能應(yīng)用已經(jīng)在頭部企業(yè)的基礎(chǔ)上，走向規(guī)模化復(fù)制推廣。這些場(chǎng)景的應(yīng)用取得顯著成效，并憑借較好的投入產(chǎn)出比，獲得了客戶認(rèn)同。也有不少行業(yè)的數(shù)據(jù)智能應(yīng)用還處于在某些典型企業(yè)、場(chǎng)景取得初步試點(diǎn)成功階段，后續(xù)將在進(jìn)一步向更多企業(yè)拓展。

　　一些已經(jīng)復(fù)制較多的行業(yè)場(chǎng)景如：

• 發(fā)電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)性維護(hù)
• 固廢、建材、化工、鋼鐵等流程過程自動(dòng)控制
• 供水、供熱 智能調(diào)度
• 焦化、化工、食品等行業(yè)原材料配比優(yōu)化
• 半導(dǎo)體SPC與虛擬量測(cè)
• 家居板材切割套料

　　供應(yīng)商百家爭(zhēng)鳴，產(chǎn)品走向成熟

　　不同服務(wù)商各自重點(diǎn)投入在特定行業(yè)和場(chǎng)景，研發(fā)了對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)及智能化應(yīng)用解決方案，形成特色優(yōu)勢(shì)。部分服務(wù)商業(yè)務(wù)整體已經(jīng)較為成熟，形成了功能豐富的產(chǎn)品體系和相對(duì)完善的售前售后、實(shí)施交付體系，并圍繞企業(yè)如何開展數(shù)據(jù)智能應(yīng)用形成了方法論體系為企業(yè)提供咨詢。但更多的企業(yè)則是在其中的某些方面已經(jīng)較為成熟，而在其它方面還有待進(jìn)一步提升。

　　給工業(yè)企業(yè)用戶的4點(diǎn)建議

　　結(jié)合供應(yīng)商研究，報(bào)告給計(jì)劃開展工業(yè)數(shù)據(jù)智能應(yīng)用的工業(yè)企業(yè)4點(diǎn)建議：

　　構(gòu)建面向數(shù)據(jù)的全鏈路（覆蓋數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、集成、分析建模、業(yè)務(wù)應(yīng)用開發(fā)等）體系，數(shù)據(jù)智能不只是傳統(tǒng)單個(gè)應(yīng)用項(xiàng)目建設(shè)，更是長(zhǎng)期工作。

　　結(jié)合行業(yè)特點(diǎn)選擇建設(shè)路徑。已經(jīng)有一批典型高價(jià)值場(chǎng)景的能源電力、石油石化、建材、公共事業(yè)、鋼鐵、食品飲料等行業(yè)，可以先從場(chǎng)景開始，“應(yīng)用帶平臺(tái)”。其它一些離散制造行業(yè)尚無(wú)很清晰的高價(jià)值場(chǎng)景，可以優(yōu)先選擇“平臺(tái)帶應(yīng)用”的模式。

　　加大對(duì)供應(yīng)商產(chǎn)品體系及業(yè)務(wù)成熟度的關(guān)注，成熟度高的供應(yīng)商平臺(tái)產(chǎn)品更接近場(chǎng)景應(yīng)用，定制開發(fā)少，產(chǎn)品功能更豐富，易用性更強(qiáng)。

　　與供應(yīng)商探索創(chuàng)新商業(yè)模式，如按年支付服務(wù)費(fèi)，合作成果分成，按應(yīng)用成效付費(fèi)模式，從而降低投入，提升收益。