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数采硬件的出货量是先行指标
根据《新闻联播》中播报的数据,工业互联网网络已覆盖全国300个城市、连接18万家工业企业,覆盖装备制造、航空航天等30多个国民经济重点行业,加速着各行各业的创新变革。
统计显示,2020年,我国工业互联网产业经济增加值规模约为3．1万亿元,占GDP比重为2．9%。工业互联网融合带动的经济影响规模约为2．5万亿元,对GDP增长的贡献超过11%,将带动超过255万个新增就业岗位。
工业互联网巨大的社会与经济价值毋庸置疑,不过工业互联网的价值最大化,一定是建立在设备数据被有效采集、传输、存储和分析的基础之上。
工业企业有很多利用工业互联网提质、增效、降本、减存的需求,为了实现这些目的,起始步骤要从关键数据的采集开始。
用户需要明确采集震动、温度、湿度、电压等哪些设备和产线数据,在适当的位置加装传感器、仪器仪表、变送器等数据采集硬件。只有打好了这些基础,才能有底气去谈后续的数据分析和决策。
因此,数据采集是源头步骤,数据采集硬件的出货量是工业互联网发展的先行指标。
在工业互联网发展初期,工业世界普遍存在的是各种工控“信号”,由于信号与数据的差异,很少有企业具备数据思维,导致传感器的数量严重不足,很多数据还没有形成有效的长期积累。
过去在工业互联网的理念还未普及之时,安装传感器不仅增加成本,而且平白增加了设备的复杂度,还没有明确的应用意义。设备本身已经够复杂了,谁也不愿意再费力增加一些看似没用的传感器。
只有数据采集硬件的出货量达到一定数量,才有可能从量变引发质变,促进工业互联网的长期健康发展。
根据《2020年中国工业传感器市场年度报告》中的分析,近年来工业传感器一直保持着较高增长率,但在2019年整体市场呈现出增幅下滑。
数据来源:《2020年中国工业传感器市场年度报告》
2020全年来看,工业传感器受疫情影响有限。新冠疫情对工业传感器市场的影响主要体现在2020年第一季度,产品无法有效的完成销售与出货。
作为细分领域,值得关注的是视觉类传感器,其整体市场近两年发展良好,增速保持在20%。预计未来这种增长势头将可延续,主要原因在于其应用范围的扩大。机器视觉目前的3D技术可运用于多种场景,深度学习也开始逐渐运用于瑕疵识别等新场景。
不过,整体来看,从2012年工业互联网的概念出现至今,底层的工业传感器数量虽然持续增长,但远未达到从量变引发质变的临界点,工业互联网平台的价值还没有充分体现。
沉下心来以最基础、最核心的方式布局市场,将工业互联网的着眼点下沉到工业传感器层,更容易扎实的构建完整而优质的工业互联网发展底座。
