从行业发展趋势看，有两类工程机械细分产品值得关注：小型挖掘机。
除了表中表现强劲几家中国公司，尤其是徐工，三一和中联，其排名全部提升了。几家中国本土制造商在过去的几年的排名都有了显著的提高
今年4月，党中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确提出要支持构建工业等领域规范化数据开发利用的场景，提升数据资源价值。会同工业和信息化部相关司局以及业内外资深专家等组建推进工作机制，与各地工业和信息化主管部门做好对接，建立纵向联动、横向协同的推进工作机制，确保重点任务落实，及时沟通信息、交流经验。全球主要国家和领军企业向工业大数据聚力发力，积极发展数据驱动的新型工业发展模式。企业反应的主要问题包括：因企业信息化基础差、设备接口不开放等造成数据采集不上来;企业数据底账不清，不知道自己有哪些数据、分布在哪里，大部分工业数据处于睡眠状态;因设备不互联，通信协议不兼容等造成不同数据不匹配、不互认，数据孤岛现象普遍;数据失真、失准及一致性差等因素导致数据汇聚质量不高，等等。未来三到五年，随着5G、工业互联网、人工智能等的发展，工业大数据将从探索起步阶段迈入纵深发展阶段，迎来快速发展的机遇期，全球工业大数据的竞争也将变得更为激烈。
面向地方各级工业和信息化主管部门、事业单位、工业企业和工业互联网平台企业等，详细解读和宣贯《指导意见》内容。编写组在赴广东、浙江、江苏和北京等典型地区实地调研基础上，组织召开了工业企业、互联网企业、工业软件企业等参加的专题座谈会，就工业大数据和工业数字化转型等相关问题听取了近50家企业和院士、专家的意见，并就数据管理等专题听取了部分地方行业主管部门的建议，形成《指导意见》初稿。据IDC预测，到2020年，全球将有超过500亿的终端和设备联网，其中超过50%的数据需要在网络边缘侧进行存储、处理和分析。
02、中国工业软件产业压力巨大，任重道远2019年，我国工业软件业务收入保持较快增长，为支撑工业领域的自主可控发展发挥了重要作用。今年工信部发放了四张5G牌照，意味着我国提前进入5G商用阶段。▲ 工业应用软件包含的范畴 e-works认为工业软件可包括三类软件：支持工业企业进行产品研发创新的工具类和管理类软件、支持企业进行业务运营的各类管理软件、支持对设备和自动化产线进行管控以及数据采集和安全运行的工控软件(产品内部运行的嵌入式软件不在本主题讨论范围内)。工业软件有多种角度的分类方式，目前并没有形成国际公认的统一标准。
例如，世界知名的意大利发电机和电机制造商Marelli Motori采用ANSYS Discovery Live软件，实时改变产品几何结构或工况得到最佳设计，从而大幅缩短了设计时间，并提高了产品的可靠性;全球风电整体解决方案提供商金风科技通过使用Altair SimSolid软件，在短时间内对复杂的直驱风机主传动系进行结构分析，最大程度降低了仿真前处理的工作量，大幅提升了产品的设计效率;全球领先的林业、公园及园艺护理户外动力产品生产商富世华集团借助MSC Nastran软件实现了产品的高效优化疲劳分析，提升了客户对产品的满意度;欧洲从事城市公交车生产的MAN Bus工厂一直在使用ESI集团IC.IDO虚拟现实协同决策平台，实现了快速响应市场需求，并确保产品在正确的时机发布与交互。全球增材制造服务产业发展正处于快速商业化阶段，目前市场以欧美企业为主导，中国企业紧随其后。
在e-works针对行业应用需求调查中，制造业占比要远高于其它行业，占比高达37%，特别是数据采集、远程控制、视频监控、产品检测等应用需求比较强烈。在《指南》以及新基建等政策的引导下，依托行龙头企业，工业互联网标准体系得以在一些领域全面推进。但必须认识到，中国5G商用化进程才刚刚开始，大范围应用的条件尚不具备，5G网络的建设部署还有待时日。e-works认为，针对当前的智能工厂系统集成及制造企业现状，亟需建立起科学客观的智能工厂系统集成商及智能工厂系统集成解决方案的评价标准，从制造企业的现状与实际应用需求出发，保证制造企业在前期评估过程中能够系统、全面地把握智能工厂系统集成方案，并合理科学地导入，使智能工厂的建设与应用真正落到实处、发挥实效。
对制造业而言，5G的优势在于可为高度模块化和柔性的生产系统提供多样化、高质量的通信保障。数字孪生技术的应用场景不断丰富，跨越了产品设计、制造到运营服务的全生命周期。5G产业也由技术验证阶段进入到商用化阶段。2019年，我国工业软件业务收入保持较快增长，累计完成业务收入1720亿元，为支撑工业领域的自主可控发展发挥了重要作用。
然而，我国工业软件的生存土壤与欧美工业软件强国相比还存在较大差距，国产工业软件企业的竞争力还存在明显的后发劣势，我国工业软件产业发展仍任重而道远。以美的集团为例，从企划、研发、生产到最后的服务，都能看到人工智能的算法和大数据技术应用的身影。
企业要推动智能制造转型，必须深化对5G工业应用场景的应用探索。然而，由于智能工厂系统集成的市场准入门槛低、具有非标特性，且存在行业差异性，这就决定了当前智能工厂系统集成尚未走入完全标准化的成熟阶段，必然形成小型系统集成商争相涌入、国内智能工厂系统集成商鱼龙混杂、水平参差不齐的局面，同时制造企业如何有效评估智能工厂系统集成解决方案的可行性与合理性也成为亟待破解的难题。
面对国外软件企业，应当强调竞合，集成国内外优秀软件，优势互补，打造解决方案;面对国内同行，则应当改变传统的低价恶性竞争，打造自身独特优势，真正实现共同进步，不断推动中国工业软件产业的健康快速发展。最具代表性的是工业互联网应用深度和广度不足。例如制造企业在推进智能制造的过程中，更倾向于安装和连接边缘智能设备处理关键任务数据并实时响应，而不是通过网络将所有数据发送到云端等待处理。10、5G商用元年，制造业应用场景仍需探索2019年6月，随着5G商用牌照的发放，中国正式进入5G时代。针对预测性维护，单点故障在工业级应用场景中是绝对不能被接受的，因此除了云端的统一控制外，工业现场的边缘节点必须具备一定的算力，能够自主判断并解决问题，及时检测异常情况，更好的实现监控，提升工厂运行效率的同时也能预防设备故障问题。虽然在诞生之初，边缘计算被认为是云计算的终结者。
06、工业互联网热潮之下，应用广度与深度亟待提升作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，工业互联网日益成为新工业革命的关键支撑和深化互联网+先进制造业战略的重要基石。工信部信软司在与工业软件产业发展有关文件中指出：工业软件是指专用于或主要用于工业领域，为提高工业企业研发、制造、生产管理水平和工业装备性能的软件。
e-works认为，企业既不能盲目追求新技术应用，也不能抗拒新技术带来的变革。美的集团打造的科技、智能高端品牌Colmo，就将人工智能和大数据技术淋漓尽致地体现在家电产品中。
以增材制造技术为代表的新一轮科技革命，正受到全球制造行业的广泛关注，世界各国纷纷把增材制造作为未来产业发展的新增长点，我国也从资金、政策等角度对增材制造产业的发展予以大力支持，尤其在发布《增材制造行业发展行动计划》后，我国增材制造服务产业及技术迎来了发展新契机。此外，越来越多的组织提供云计算服务，越来越多的仿真厂商致力于开发简便易用的CAE软件，也使得仿真技术日趋平民化。
然而，智能工厂系统集成商及其解决方案的评价标准的缺失，已成为当前国家和制造企业支持与建设智能工厂、推进智能制造的重大阻碍。由于云端在数据处理中面临的诸多挑战，边缘计算应运而生。富士康推出的雾小脑则重点通过将人工智能技术与设备相融合，发展智能生产设备，将核心生产设备都智能的连接起来，包括设备本身以及设备生产所需要的材料，结合大数据分析，通过专业知识处理后再加上人工智能的方法，利用智能设备把工人从重复繁重的工作中解脱出来，实现新制造。目前，数字孪生技术的应用还没有一个单一和统一的平台来支撑，而是需要多个平台的协同配合。
当前，中国工业软件产业的发展是面对一个相对成熟的存量市场，在此状况下，我国的工业软件企业不应追求面面俱到，而是要做专做精，在细分行业、细分领域打造自己的优势产品。e-works建议，具有产品全三维设计和MBD技术应用基础，以及工业物联网应用实践的大型企业可以建立明确的愿景，做好规划，梳理路线图，但一定要建立分阶段的明确目标，真正在每个阶段创造实际的价值，而不是做一些炫酷的面子工程。
就算了解需求在哪，也没有一套标准帮助他们在形形色色的厂商中找到适合自己的解决方案。IT与OT融合时常被作为重要的产业趋势，旨在通过两者的融合打通运营管理系统与制造执行系统之间的数据链路，将二者整合在一个统一的信息平台上，从而帮助企业提升在运营决策与制造执行等各方面的综合效益。
e-works建议制造企业从典型的业务需求场景出发，综合考虑成本因素和实际效果，逐步将部分能力下沉到边缘侧。目前工业互联网标准体系的建设主要集中在标识解析、工厂内网、网络资源管理、边缘设备、工业大数据等产业发展急用的标准，重点在广度，而不在深度。
03、统一架构标准，加速IT与OT融合集成随着智能制造战略的深入，推动企业的运营管理系统与制造执行系统的纵向集成与贯通已成为当前企业新的应用需求，也加速了IT与OT的融合进程。人工智能和大数据技术应用的最根本的核心是让复杂的东西变的简单化、便捷化、人性化和个性化。工业软件是现代产业体系之魂，广泛渗透和应用于几乎所有工业领域的核心环节。届时，普遍而深入地运用仿真技术将不再是少数企业的竞争优势，而会成为所有企业的必备技能。
尽管当下不少企业在进行产品决策时还是依赖于经验法则，但这不妨碍仿真技术走向平民化。07、仿真技术走向平民化，驱动企业创新发展过去，仿真技术是一种稀缺资源，主要用于高端复杂产品的初始设计与物理测试的验证工具;而今，随着仿真技术的进一步发展，很多厂商都开始着力于将仿真技术普及化、平民化，进而带来了更加革命性的变化——仿真驱动企业创新发展。
09、边缘计算兴起，云边协同成为趋势随着时代发展，企业很多终端设备都需要具备更快速、近距离的数据处理能力。05、人工智能和大数据分析，加速制造业智能变革当前，制造企业人工智能与大数据分析应用正在加速落地，无论是产品、质量、运营还是能耗都可以通过人工智能和大数据分析算法来进行分析。
与此同时，OT厂商和IT厂商也开始重视统一架构标准的建设工作。e-works认为，中国工业已经发展到了转型升级的关键阶段，工业企业对工业软件提出了更加迫切的需求，我国工业软件企业应该抓住工业企业进行数字化转型的巨大机遇，坚持开放与合作，实现广泛国际合作基础上的协同创新与共同发展。
