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                                    您所在的位置: 首頁 > 新聞中心 > 業界動態 > 中國工業軟件發展白皮書(2019)

                                    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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