随着企业工业互联网应用的深入，通过数据挖掘价值实现业务优化创新，正在成为重要发展方向，工业数据智能因此正得到越来越多企业关注。在此背景下，IDC启动工业数据智能厂商评估报告，遴选了13家优秀的以大数据和AI技术为核心的工业数据智能服务商进行综合评估，为工业企业开展供应商选择提供借鉴和参考。昆仑数据凭借在产品、市场和业务方面的现有能力和未来策略，入选该报告。
13家优秀综合或特色型厂商入围评估
工业数据智能是指利用大数据和AI技术，对工业数据进行处理和分析，挖掘数据价值， 沉淀工业知识，实现业务优化和创新。从业务提升的视角，工业数据智能形成了5个典型应用场景，即设备智能运维、生产过程优化、智能安监环控、智能计划调度和智能产销协同。
本次报告中，IDC从市场中重点选取了13家以大数据和AI技术为核心的工业数据智能服务商，入围本次评估。其中有综合实力均衡的企业 ，也有在部分行业、场景有鲜明特色优势的企业，共同点是都具有场景规模化复制的成功案例。
部分行业场景已经实现规模化复制
从调研结果情况看，在部分行业和领域，工业数据智能应用已经在头部企业的基础上，走向规模化复制推广。这些场景的应用取得显著成效，并凭借较好的投入产出比，获得了客户认同。也有不少行业的数据智能应用还处于在某些典型企业、场景取得初步试点成功阶段，后续将在进一步向更多企业拓展。
一些已经复制较多的行业场景如：
发电设备运行监测与预测性维护
固废、建材、化工、钢铁等流程过程自动控制
供水、供热 智能调度
焦化、化工、食品等行业原材料配比优化
半导体SPC与虚拟量测
家居板材切割套料
不同服务商各自重点投入在特定行业和场景，研发了对应的数据分析平台及智能化应用解决方案，形成特色优势。部分服务商业务整体已经较为成熟，形成了功能丰富的产品体系和相对完善的售前售后、实施交付体系，并围绕企业如何开展数据智能应用形成了方法论体系为企业提供咨询。但更多的企业则是在其中的某些方面已经较为成熟，而在其它方面还有待进一步提升。
结合供应商研究，报告给计划开展工业数据智能应用的工业企业4点建议：
构建面向数据的全链路（覆盖数据采集、预处理、集成、分析建模、业务应用开发等）体系，数据智能不只是传统单个应用项目建设，更是长期工作。
结合行业特点选择建设路径。已经有一批典型高价值场景的能源电力、石油石化、建材、公共事业、钢铁、食品饮料等行业，可以先从场景开始，“应用带平台”。其它一些离散制造行业尚无很清晰的高价值场景，可以优先选择“平台带应用”的模式。
加大对供应商产品体系及业务成熟度的关注，成熟度高的供应商平台产品更接近场景应用，定制开发少，产品功能更丰富，易用性更强。
与供应商探索创新商业模式，如按年支付服务费，合作成果分成，按应用成效付费模式，从而降低投入，提升收益。
