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中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)軟件發(fā)展趨勢

IDC認為,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)軟件的相互融合是驅動工業(yè)數(shù)字化轉型的兩個關鍵抓手
資訊頻道文章B

  本文根據(jù)IDC中國助理研究總監(jiān)崔凱的演講內容整理,有刪減:

  工業(yè)軟件與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)市場發(fā)展方向

  工業(yè)一直是中國經(jīng)濟發(fā)展中重要的支柱產(chǎn)業(yè),尤其在疫情期間,服務業(yè)等受到嚴重的沖擊,但制造業(yè)一直扛著經(jīng)濟發(fā)展的大旗。2022年,中國工業(yè)增加值突破40萬億元大關,規(guī)模以上(2000萬元)工業(yè)企業(yè)營業(yè)收入137.91萬億元。

  IDC預測,2023年,中國工業(yè)企業(yè)IT支出超過3000億,2021-2026年復合增長率大約10.3%,其中軟件支出復合增長率大約17.1%。一間公司的信息化水平通常以IT投資占其總收入的比例來判斷,目前國內工業(yè)企業(yè)信息化水平大概只有千分之二到千分之三的之間,整個行業(yè)信息化支出和投資仍然有非常大的潛力。

圖片來源:IDC

  工業(yè)軟件是整個工業(yè)信息化和數(shù)字化發(fā)展的重要分支與市場增長機會點。工業(yè)軟件天然與業(yè)務(研發(fā)、生產(chǎn)、經(jīng)營、供應鏈等各個方面)在整合上發(fā)揮著重要的作用。但其中也會充斥著一系列的挑戰(zhàn),比如跨域之間的協(xié)同、數(shù)據(jù)之間的流通、如何打破業(yè)務部門的壁壘,這些挑戰(zhàn)催生工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的概念——以數(shù)據(jù)的思維,以業(yè)務中臺的模式驅動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),驅動工業(yè)的數(shù)字化轉型。

  IDC認為,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)軟件的相互融合是驅動工業(yè)數(shù)字化轉型的兩個關鍵抓手。

  如果將工業(yè)信息化化進行簡單的拆解,工業(yè)硬件支出或工業(yè)IT基礎設施的支出,與其他行業(yè)有比較明顯的區(qū)別,即工業(yè)軟件支出占比顯著高于硬件。在國內大部分行業(yè)信息化支出中,通常以軟件為基礎,再在上面疊加服務,而工業(yè)行業(yè)顯然并不是如此。不管是傳統(tǒng)的IT基礎設施還是新興的工業(yè)云基礎設施,如工業(yè)現(xiàn)場部署的工業(yè)終端和邊緣計算的網(wǎng)關和盒子,基礎設施硬件在工業(yè)信息化的支出里面只占到30-40%,而工業(yè)軟件的支出占據(jù)著大部分信息支出的份額。

  如果把工業(yè)軟件基于其應用的場景或業(yè)務模式進行拆分,通用軟件(非完全針對工業(yè)或面向工業(yè))有將近600-700億的增長規(guī)模,面向垂直工業(yè)領域(如面向制造的MES、面向研發(fā)設計的CAD、CAE、EDA、面向供應鏈管理的APS)大概有500億左右的市場規(guī)模。

  工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)未來將以平臺架構的方式驅動工業(yè)軟件向平臺或者業(yè)務中臺的方式轉型,工業(yè)軟件在引入更多新IT技術的趨勢下,將與傳統(tǒng)業(yè)務進行疊加。整體而言,無論是工業(yè)軟件與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),還是工業(yè)數(shù)字化轉型,每項技術之間將是松耦合和強關聯(lián)的模式,通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),驅動研發(fā)設計、業(yè)務閉環(huán)。

  工業(yè)軟件和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢

  在過去幾年中,許多新興的工業(yè)信息化公司涌現(xiàn),與傳統(tǒng)玩家一起探索工業(yè)應用場景,但這個過程更像是“盲人摸象”,甚至有的企業(yè)是在尋找商業(yè)機會與發(fā)展方向。經(jīng)過三年疫情,信息化與數(shù)字化轉型已經(jīng)成為各行各業(yè)確定性的方向。通過數(shù)字化轉型,更多的場景可以通過新的技術或者新的生態(tài),進行重構,形成未來具有潛力的行業(yè)和場景。

  針對工業(yè)軟件和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢,IDC認為,工業(yè)的信息化發(fā)展是聚焦和重構的過程:

  聚焦一:工業(yè)軟件產(chǎn)品將向標準化、行業(yè)化發(fā)展,當前工業(yè)軟件定制化開發(fā)已經(jīng)達到業(yè)務的天花板,未來很長的一段時間內,將會是工業(yè)軟件標準化的過程;

  聚焦二:細分行業(yè)市場,在調研中發(fā)現(xiàn),更多的用戶希望供應商是懂這個行業(yè)與業(yè)務的,這點甚至超過了對產(chǎn)品與解決方案的關注度,因此越來越多的企業(yè)開始提出行業(yè)化解決方案或行業(yè)化事業(yè)部,甚至出現(xiàn)一系列的新“名詞”,如軍團、縱隊、重裝旅等,將傳統(tǒng)區(qū)域業(yè)務線打破,形成子行業(yè)隊伍深挖行業(yè)市場;

  聚焦三:中小企業(yè)加速數(shù)字化,年產(chǎn)值5000萬-5億的中小工業(yè)企業(yè),尤其是專精特新企業(yè),數(shù)字化轉型億元顯著增強,孕育著十億級增量市場機會。如果是非常標準化的產(chǎn)品,可以在中小企業(yè)市場尋找更好的復制機會和潛力;

圖片來源:IDC

  聚焦四:可復制工業(yè)場景平臺,隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念的提出,行業(yè)基于平臺底座之上開發(fā)互聯(lián)網(wǎng)應用已經(jīng)進入到抽象出“工業(yè)場景平臺”,面向工業(yè)場景和業(yè)務,進一步降低APP開發(fā)周期的階段。行業(yè)用戶相比底層技術,更愿意了解供應商能幫助他們解決哪些業(yè)務上的挑戰(zhàn)和問題,在當前的工業(yè)應用中,有基于AI的視覺、數(shù)據(jù)智能、過程控制、節(jié)能減碳等應用場景解決方案,未來或短期內這將會是打動用戶關鍵的機會點。隨著技術的發(fā)展,未來將實現(xiàn)基于“工業(yè)場景平臺”和低代碼開放平臺,由用戶快速定義業(yè)務的APP,因此在整個工業(yè)數(shù)字化轉型中單純講工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是不夠的,企業(yè)要面向最終用戶,提供解決業(yè)務挑戰(zhàn)的場景化平臺;

  重構一:工業(yè)軟件生態(tài)加速整合,尤其在中國市場,中國工業(yè)生態(tài)正處于蓬勃發(fā)展階段,OT大廠在做業(yè)務整合,IT廠商包括AI廠商也在疊加自己的工業(yè)知識和工業(yè)能力;

  重構二:生產(chǎn)經(jīng)營管理持續(xù)向數(shù)字孿生演化,生產(chǎn)經(jīng)營管理伴隨著數(shù)據(jù)互通和平臺化,從單體系統(tǒng)向一體化集成+數(shù)字孿生體的方向演化;

  重構三:工業(yè)物聯(lián)向云邊協(xié)同方向演進,無論是用戶需求還是邊緣計算的發(fā)展主線,當前在工業(yè)邊緣計算的應用,已經(jīng)有許多可落地可商業(yè)化的場景;

  重構四:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺市場進入換擋期,IDC認為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺會從1.0階段過渡到2.0階段,從過去的快速增長,什么項目都做,市場規(guī)模體量比較小,會慢慢地向聚焦行業(yè)、聚焦場景以及聚焦客戶的方向演進。

  未來工業(yè)確定性市場

  一是工業(yè)數(shù)據(jù)智能,AI大數(shù)據(jù)+機理融合的數(shù)據(jù)智能應用,場景持續(xù)涌現(xiàn),部分場景開始規(guī)模化應用,數(shù)據(jù)智能加持也成為數(shù)字孿生發(fā)揮業(yè)務價值的重要發(fā)現(xiàn),其應用包括節(jié)能減碳、設備運維、產(chǎn)銷協(xié)同等,

  二是工業(yè)行業(yè)大模型,ChatGPT的火爆加速大模型行業(yè)化進程,工業(yè)行業(yè)大模型已經(jīng)在工業(yè)質檢等場景得到初步驗證,正在將大模型向垂直行業(yè)推廣,其中石油石化、電力、半導體、電子制造等可能成為優(yōu)先落地的行業(yè);

  三是工業(yè)網(wǎng)絡與安全,工業(yè)數(shù)字化轉型加速,工業(yè)網(wǎng)格市場(不包含5G基礎設施建設)規(guī)模持續(xù)增長,IDC預測,2021-20206年工業(yè)網(wǎng)絡符合增長率為20.8%,5G專網(wǎng)正在成為工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉型的重要抓手,云、網(wǎng)、邊緣計算、安全正在成為工業(yè)企業(yè)IT硬件投資的重點;

圖片來源:IDC

  四是能碳管理平臺,國家持續(xù)推進工業(yè)企業(yè)節(jié)能減碳,歐盟碳關稅等對出口形成明確要求,傳統(tǒng)EMS已經(jīng)難以滿足日益精細化的能源管理需求;

  五是供應鏈計劃+APS,目前的ERP不足以支撐智慧化的供應鏈運營,如供應鏈計劃中仍有非常多的潛力和需求。


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