RK | 名稱 | 備注 |
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1 | 北京開運聯合信息技術股份有限公司 | 致力于衛星應用軟件的自主化和產業化 |
2 | 美林數據技術股份有限公司 | 專注數據價值發掘、深耕行業應用,以大數據、人工智能技術及產品創新應用為方向 |
3 | 上海慧程工程技術服務有限公司 | 致力于打造工業信息化軟件和整體解決方案 |
4 | 航天云網科技發展有限責任公司 | 同步打造自主可控的工業互聯網安全生態環境 |
5 | 上海黑湖網絡科技有限公司 | 通過微服務化的制造協同組件,完成數據和信息在生產現場端到端的聚合和傳遞 |
6 | 梅卡曼德 | 是國內知名的AI+3D+智能工業機器人解決方案提供商 |
7 | 遠光軟件股份有限公司 | 在能源行業企業管理軟件領域長期處于領先地位 |
8 | 北京東方金信科技有限公司 | 是首批通過數據中心聯盟大數據基礎能力和性能雙認證的企業 |
9 | 北京億信華辰軟件有限責任公司 | 著眼于打造數據全生命周期的智能化產品線 |
10 | 明略科技 | 致力于通過大數據分析挖掘和認知智能技術 |
11 | 北京工業大數據創新中心有限公司 | 致力于中國自主研發工業大數據平臺的核心技術突破 |
12 | 北京天澤智云科技有限公司 | 參與2項國際標準和6項國家標準的編制工作 |
13 | 北京百分點信息科技有限公司 | 目前已服務10,000+政府和企業客戶 |
14 | 北京數途科技有限公司 | 為上千家客戶提供了廣泛的數據信息支持 |
15 | 樹根互聯技術有限公司 | 打通連接層、平臺層、應用層,提供端到端的一站式工業互聯網 |
16 | 上海優也信息科技有限公司 | 運營轉型咨詢服務,工業互聯網平臺,工業智能應用系統 |
17 | 天津愛波瑞科技發展有限公司 | 推出精益數字化生產與運營管理的智能制造整體解決方案 |
18 | 朗坤智慧科技股份有限公司 | 參與工業云等多項國家級標準的制定 |
19 | 蘇州國云數據科技有限公司 | 打造政府城市大腦、校園智腦、數字銀行、企業大腦等行業數據中臺產品 |
20 | 上海寶信軟件股份有限公司 | 面向市場在云計算產業發展、數據中心運營及管理咨詢等領域大展宏圖 |
21 | 石化盈科信息技術有限責任公司 | 專注于將先進的ICT技術與傳統產業結合 |
22 | 北京寄云鼎城科技有限公司 | 成功入選工信部工業互聯網產業聯盟2017年發布的《工業互聯網白皮書》 |
23 | 北京索為系統技術股份有限公司 | 推進了工業技術軟件化在高端裝備制造業的復雜產品研制設計 |
24 | 長揚科技(北京)有限公司 | 專注于工業互聯網安全、工控安全態勢感知 |
25 | 杭州安脈盛智能技術有限公司 | 擁有全球領先的工業算法團隊與領軍級科學家 |
26 | 中科云創(北京)科技有限公司 | 為工業企業設備全生命周期管理提供全面技術支持 |
27 | 杭州塔網科技有限公司 | 不斷的自主研發最新的嵌入式技術 |
28 | 辰星(天津)自動化設備有限公司 | 致力于為食品、制藥、日化等行業的集成商客戶提供單機或者工作站 |
29 | 蘑菇物聯技術(深圳)有限公司 | 被評為工信部工業互聯網優秀App解決方案 |
30 | 卡奧斯 | 推動新一代信息技術與制造業深度融合 |
2021.02德本咨詢/eNet研究院/互聯網周刊選擇排行 |
從初露萌芽到大家茶余飯后的談資,近10年來,大數據的發展可謂日新月異。
對大眾來說,最直觀的大數據應用就是我們瀏覽網頁或者App時遇到的智能推送,而每當點擊推送給我們的信息,我們又在不知不覺為大數據添磚加瓦。
其實,除了在生活中看得到摸得到的大數據,大數據的應用更多地體現在我們看不到的社會生產領域。工業是現代社會的支柱,沒有工業的支撐,農業的產出就不能物盡其用,服務業也失去了物質基礎。而恰恰工業生產又是大部分現代居民不夠熟悉的領域,要知道,大數據不光在信息服務業廣為應用,也被應用在工業當中。
大數據,不止于大
如果你僅僅從字面意思上理解大數據,以為大數據代表數量很大的數據,那未免想當然了。
大數據的概念來自大名鼎鼎的麥肯錫咨詢公司,他們最早提出:“數據,已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域,成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用,預示著新一波生產率和消費者盈余浪潮的到來。”麥肯錫敏銳地預言了隨后到來的大數據時代。
隨后,計算機巨頭IBM歸納了大數據的四個特征,即“4個V”,分別是“量Volume,多樣Variety,價值Value,速Velocity。”
具體來說就是:數據體量巨大、數據類型繁多、價值密度低,商業價值高、處理速度快。可以看出,大數據不只是大,還必須帶有其他三個要素,應該說,數據量足夠大是大數據得以發揮作用的前提或者基礎。
但“大數據”這一內涵并不為部分專家所接受,阿里巴巴的技術專家王堅就對此持不同意見,他認為“大數據”所代表的技術價值并不在于數據之“大”,而在于數據的在線化。所以我們可以看到“大數據”總是與“云技術”相聯系。
不管我們怎樣理解大數據的內涵,大數據時代的到來幾乎是必然的,因為在此之前,信息的存儲、運算、通信都已經具備了大數據應用的基本條件,將巨量的數據進行高度整合應用只是時間問題。
當數據被整合的時候,多樣的功能實現也就順理成章了。目前大數據有三大趨勢:第一是數據的資源化,越來越多的企業將視數據為一種戰略資源,而不像過去,僅僅是一種日常的檔案,通過數據預測營銷將是未來商業的必然選擇;
第二是:數據將與云計算深度結合,其實云計算和數據本來就是一體的,數據必須通過云計算發揮其聚集的價值,而云計算必須依靠足量的數據發揮其總體化計算的優勢;第三,隨著大數據的深度廣泛應用,新的科學理論必然生成,首當其沖的就是數據科學,數據將成為一門獨立的應用學科。
大數據的普及將創造一個全新的數據世界,這個世界在某種層面上將比日常生活的經驗世界更加真實,甚至會改變未來人類的世界觀。
過去,人類社會是經驗化的,在諸多領域的實踐中,數據僅僅是輔助手段。
在未來,數據將會充滿人類世界的每一個角落,這意味著世界的數據化,而世界的數據化則代表人類已經可以深度掌握和控制這個世界的模型,從而做出精密的計算和配置,我們的生活生產將會更加高效、更少浪費。
大數據X工業=?
工業是現代社會的支柱,而大數據將為工業插上翅膀。
其實,自工業革命以來,數據就一直是工業不可缺少的一部分,沒有數據作為支撐的工業是不可想象的,而在前信息時代,工業數據只能靠簡單的工具來操作,數據運算更是一項耗時而低效的工作。直到信息革命的到來,工業獲得了它的第二次生命,信息數據將工業生產和發展的速度提高了不知多少倍。
在我國信息產業和工業高速發展的今天,工業大數據呼之欲出。目前中國工業大數據處于起步階段。所謂工業大數據,是基于網絡互聯和大數據技術,貫穿于工業的設計、工藝、生產、管理、服務等各個環節,是工業系統具備描述、診斷、預測、決策、控制等智能化功能的模式和結果。
我國工業的發展道路漫長而坎坷,從清末洋務運動的失敗到新中國完整工業體系的建立,在100多年的時間里,中華民族克服了巨大的困難。面對內憂外患,我國自建國以來,以自力更生為主,在艱苦的環境下,經過幾代人的努力,終于掌握了工業體系上的大部分要素,才取得今天的偉大成就。
回到當下,今天的中國工業生產力在全世界首屈一指,中國已經是世界上工業門類最齊全、規模最大的國家。工業大數據恰恰可以讓中國的工業規模發揮出獨特的價值。中國的大規模工業生產可以通過工業大數據進行深度融合,爆發出難以想象的生產力。
我國工業大數據在2015年就開始布局,在2015年5月提出的“中國制造2025”計劃中,國家提出要推進信息化與工業化的深度融合,并以此作為國家重點戰略任務,要建設一批工業大數據平臺。這一戰略如今已經實施到第五年,行業市場已經超過600億元,可以說初具規模。而至今,工業大數據已經遍地開花,大數據的運用幾乎覆蓋了工業的所有門類和細分領域。
工業大數據的應用可以貫穿工業的三個主要階段,即研發與設計、生產與供應鏈、運維與服務。通過數據可以打通過去相互獨立的工作模式,可以在每一個階段和其余階段進行一體化生產與管理。這樣,工業流程被進一步打通,各個環節之間的合作變得更加緊密。
相對于互聯網,工業大數據更關心的是數據的物理意義和特征關聯性的機理邏輯。所以工業大數據在數據采集的完備性和精準性上要求更高,同時更加追求數據分析的全面性。工業大數據專家李杰教授曾經指出,工業大數據應用具有3B挑戰:即Broken、Bad Quality、Background,分別表示工業大數據的分布的碎片化、工業環境的惡劣、以及工業環境背景的復雜,相對于信息大數據,工業具有這三個方面的特殊挑戰。所以工業大數據的基本要求就是盡量降低3B問題。因此工業大數據需要對數據質量和背景信息的監測識別,以及整合碎片化數據的能力。
大數據X工業帶來的收益將是倍增的,其不僅可以使工業本身數據化,也間接使得整個社會生產更加數據化,更加高效。
結語
工業大數據是方興未艾的全新領域,橫跨工業和信息產業,我國目前正處在產業升級轉型的關鍵時代,從中國制造到中國智造,工業大數據所扮演的角色將會越來越重要。大數據改變了工業傳統生產邏輯,也改變了工業在當下社會結構中的位置。