2019-2025年中国工业大数据行业发展潜力分析及投资方向研究报告
工业大数据
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2019-2025年中国工业大数据行业发展潜力分析及投资方向研究报告

发布时间:2018-12-06
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  工业大数据是指在工业领域中,围绕典型智能制造模式,从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。其以产品数据为核心,极大延展了传统工业数据范围,同时还包括工业大数据相关技术和应用。其主要来源可分为以下三类:第一类是生产经营相关业务数据。第二类是设备物联数据。第三类是外部数据。

  工业大数据技术是使工业大数据中所蕴含的价值得以挖掘和展现的一系列技术与方法,包括数据规划、采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化和智能控制等。工业大数据应用,则是对特定的工业大数据集,集成应用工业大数据系列技术与方法,获得有价值信息的过程。工业大数据技术的研究与突破,其本质目标就是从复杂的数据集中发现新的模式与知识,挖掘得到有价值的新信息,从而促进制造型企业的产品创新、提升经营水平和生产运作效率以及拓展新型商业模式。

  本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

报告目录

第一章工业大数据产业发展背景分析

1.1 德国工业4.0背景分析

1.1.1 德国工业4.0发展阶段分析

1.1.2 德国工业4.0战略布局分析

1.1.3 德国工业4.0扶持政策分析

1.1.4 德国工业4.0技术背景分析

(1)物联网

(2)人工智能

(3)大数据

(4)社交媒体

1.2 中国制造2025背景分析

1.2.1 中国制造2025投资前景分析

1.2.2 中国制造2025发展阶段分析

1.2.3 中国制造2025技术背景分析

(1)集成技术

(2)智能化技术

(3)互联网技术

(4)大数据技术

1.3 中国工业大数据产业政策环境分析

1.3.1 相关发展规划政策

1.3.2 资金扶持政策分析

1.3.3 政策发展趋势分析

第二章全球工业大数据产业发展状况分析

2.1 全球工业大数据产业发展现状及趋势

2.1.1 全球工业大数据市场发展周期分析

2.1.2 全球工业大数据市场发展规模分析

2.1.3 全球工业大数据市场竞争格局分析

2.1.4 全球工业大数据市场应用场景分析

2.1.5 全球工业大数据发展趋势及前景

2.2 典型国家工业大数据产业发展现状及趋势

2.2.1 美国工业大数据市场发展现状及趋势

(1)美国工业大数据市场扶持政策分析

(2)美国工业大数据市场发展现状分析

(3)美国工业大数据市场竞争格局分析

(4)美国工业大数据市场应用场景分析

2.2.2 欧洲工业大数据市场发展现状及趋势

(1)欧洲工业大数据市场扶持政策分析

(2)欧洲工业大数据市场发展现状分析

(3)欧洲工业大数据市场竞争格局分析

(4)欧洲工业大数据市场应用场景分析

2.2.3 日本工业大数据市场发展现状及趋势

(1)日本工业大数据市场扶持政策分析

(2)日本工业大数据市场发展现状分析

(3)日本工业大数据市场竞争格局分析

(4)日本工业大数据市场应用场景分析

2.2.4 韩国工业大数据市场发展现状及趋势

(1)韩国工业大数据市场扶持政策分析

(2)韩国工业大数据市场发展现状分析

(3)韩国工业大数据市场竞争格局分析

(4)韩国工业大数据市场应用场景分析

2.3 全球工业大数据产业典型企业分析

2.3.1 IBM公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业大数据技术分析

(3)企业大数据业务市场布局

(4)企业大数据业务经营情况

2.3.2 Teradata公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业大数据技术分析

(3)企业大数据业务市场布局

(4)企业大数据业务经营情况

2.3.3 Oracle公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业大数据技术分析

(3)企业大数据业务市场布局

(4)企业大数据业务经营情况

2.3.4 EMC公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业大数据技术分析

(3)企业大数据业务市场布局

(4)企业大数据业务经营情况

2.3.5 Cisco公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业大数据技术分析

(3)企业大数据业务市场布局

(4)企业大数据业务经营情况

第三章中国工业大数据产业发展状况分析

3.1 中国工业大数据产业发展现状分析

3.1.1 工业大数据发展进程分析

3.1.2 工业大数据发展现状分析

3.1.3 工业大数据市场规模分析

3.2 中国工业大数据市场竞争分析

3.2.1 工业大数据市场区域格局分析

3.2.2 工业大数据市场企业格局分析

3.2.3 工业大数据市场五力竞争分析

3.3 中国工业大数据技术集成应用分析

3.3.1 骨干企业大数据应用

3.3.2 中小企业大数据应用

3.3.3 行业大数据应用

3.4 中国工业大数据市场应用场景分析

3.4.1 加速产品创新大数据应用

(1)工业大数据加速产品创新应用原理

(2)工业大数据加速产品创新应用现状

(3)工业大数据加速产品创新市场需求

(4)工业大数据加速产品创新应用案例

3.4.2 产品故障诊断与预测大数据应用

(1)工业大数据产品故障诊断与预测应用原理

(2)工业大数据产品故障诊断与预测应用现状

(3)工业大数据产品故障诊断与预测市场需求

(4)工业大数据产品故障诊断与预测应用案例

3.4.3 工业物联网生产线大数据应用

(1)工业物联网生产线大数据应用原理

(2)工业物联网生产线大数据应用现状

(3)工业物联网生产线大数据市场需求

(4)工业物联网生产线大数据应用案例

3.4.4 工业供应链分析优化大数据应用

(1)工业供应链分析优化大数据应用原理

(2)工业供应链分析优化大数据应用现状

(3)工业供应链分析优化大数据市场需求

(4)工业供应链分析优化大数据应用案例

3.5 中国工业大数据产业基地分析

3.5.1 中国工业大数据产业基地支持政策

3.5.2 中国工业大数据产业基地规模分析

3.5.3 中国工业大数据产业基地区域分布

3.5.4 中国工业大数据产业基地市场定位

3.5.5 中国工业大数据产业基地案例分析

(1)盐城大数据产业基地分析

(2)钱塘工业大数据产业基地分析

第四章中国工业大数据重点领域发展潜力

4.1 中国工业大数据在航空航天装备制造领域的发展潜力

4.1.1 中国航空航天装备制造市场规模分析

4.1.2 中国航空航天装备制造行业大数据需求规模分析

4.1.3 中国航空航天装备制造行业大数据需求区域分析

4.1.4 中国航空航天装备制造行业大数据市场竞争分析

4.1.5 中国航空航天装备制造行业大数据应用典型案例

4.1.6 中国航空航天装备制造行业大数据发展潜力分析

4.2 中国工业大数据在信息通信设备制造领域的发展潜力

4.2.1 中国信息通信设备制造市场规模分析

4.2.2 中国信息通信设备制造行业大数据需求规模分析

4.2.3 中国信息通信设备制造行业大数据需求区域分析

4.2.4 中国信息通信设备制造行业大数据市场竞争分析

4.2.5 中国信息通信设备制造行业大数据应用典型案例

4.2.6 中国信息通信设备制造行业大数据发展潜力分析

4.3 中国工业大数据在海洋工程装备领域的发展潜力

4.3.1 中国海洋工程装备市场规模分析

4.3.2 中国海洋工程装备行业大数据需求规模分析

4.3.3 中国海洋工程装备行业大数据需求区域分析

4.3.4 中国海洋工程装备行业大数据市场竞争分析

4.3.5 中国海洋工程装备行业大数据应用典型案例

4.3.6 中国海洋工程装备行业大数据发展潜力分析

4.4 中国工业大数据在数控机床领域的发展潜力

4.4.1 中国数控机床市场规模分析

4.4.2 中国数控机床行业大数据需求规模分析

4.4.3 中国数控机床行业大数据需求区域分析

4.4.4 中国数控机床行业大数据市场竞争分析

4.4.5 中国数控机床行业大数据应用典型案例

4.4.6 中国数控机床行业大数据发展潜力分析

4.5 中国工业大数据在医疗设备制造领域的发展潜力

4.5.1 中国医疗设备制造市场规模分析

4.5.2 中国医疗设备制造行业大数据需求规模分析

4.5.3 中国医疗设备制造行业大数据需求区域分析

4.5.4 中国医疗设备制造行业大数据市场竞争分析

4.5.5 中国医疗设备制造行业大数据应用典型案例

4.5.6 中国医疗设备制造行业大数据发展潜力分析

4.6 中国工业大数据在新能源汽车制造领域的发展潜力

4.6.1 中国新能源汽车制造市场规模分析

4.6.2 中国新能源汽车制造行业大数据需求规模分析

4.6.3 中国新能源汽车制造行业大数据需求区域分析

4.6.4 中国新能源汽车制造行业大数据市场竞争分析

4.6.5 中国新能源汽车制造行业大数据应用典型案例

4.6.6 中国新能源汽车制造行业大数据发展潜力分析

4.7 中国工业大数据在轨道交通装备制造领域的发展潜力

4.7.1 中国轨道交通装备制造市场规模分析

4.7.2 中国轨道交通装备制造行业大数据需求规模分析

4.7.3 中国轨道交通装备制造行业大数据需求区域分析

4.7.4 中国轨道交通装备制造行业大数据市场竞争分析

4.7.5 中国轨道交通装备制造行业大数据应用典型案例

4.7.6 中国轨道交通装备制造行业大数据发展潜力分析

4.8 中国工业大数据在其他领域的发展潜力

第五章中国工业大数据产业领先企业分析

5.1 中国工业大数据企业发展概况分析

5.1.1 企业发展整体状况

5.1.2 企业发展特征分析

5.1.3 企业区域分布情况

5.1.4 企业整体发展潜力

5.2 中国工业大数据企业领先企业个案分析

5.2.1 华为技术有限公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业经营情况分析

(3)企业工业大数据投资分析

(4)企业工业大数据解决方案

5.2.2 北京东方国信科技股份有限公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业经营情况分析

(3)企业工业大数据投资分析

(4)企业工业大数据解决方案

5.2.3 江苏三友集团股份有限公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业经营情况分析

(3)企业工业大数据投资分析

(4)企业工业大数据解决方案

5.2.4 江苏三友集团股份有限公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业经营情况分析

(3)企业工业大数据投资分析

(4)企业工业大数据解决方案

5.2.5 北京华胜天成科技股份有限公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业经营情况分析

(3)企业工业大数据投资分析

(4)企业工业大数据解决方案

5.2.6 北京永洪商智科技有限公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业经营情况分析

(3)企业工业大数据投资分析

(4)企业工业大数据解决方案

5.2.7 广州市海捷计算机科技有限公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业经营情况分析

(3)企业工业大数据投资分析

(4)企业工业大数据解决方案

5.2.8 北京赛思信安技术股份有限公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业经营情况分析

(3)企业工业大数据投资分析

(4)企业工业大数据解决方案

5.2.9 北京海兰信数据科技股份有限公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业经营情况分析

(3)企业工业大数据投资分析

(4)企业工业大数据解决方案

5.2.10 上海汉得信息技术股份有限公司

(1)企业发展简况分析

(2)企业经营情况分析

(3)企业工业大数据投资分析

(4)企业工业大数据解决方案

第六章中国工业大数据产业趋势预测与投资建议

6.1 中国工业大数据市场发展趋势及前景

6.1.1 中国工业大数据市场发展趋势分析

6.1.2 中国工业大数据市场趋势预测分析

6.2 中国工业大数据市场投资现状分析

6.2.1 中国工业大数据市场投资主体分析

6.2.2 中国工业大数据市场投资方式分析

6.2.3 中国工业大数据市场投资案例分析

6.3 中国工业大数据市场投资机会及建议

6.3.1 中国工业大数据市场投资机会分析

6.3.2 中国工业大数据市场投资前景研究建议

图表目录

图表 1:德国工业4.0战略布局

图表 2:德国工业4.0扶持政策

图表 3:德国工业4.0技术背景

图表 4:中国制造2025战略布局

图表 5:中国制造2025扶持政策

图表 6:中国制造2025技术背景

图表 7:中国工业大数据产业相关发展规划政策

图表 8:中国工业大数据产业资金扶持政策

图表 9:2013-2018年全球工业大数据市场规模

图表 10:全球工业大数据应用场景结构

图表 11:全球工业大数据市场格局

图表 12:2019-2025年全球工业大数据市场规模预测

更多图表见正文……

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研究方法

报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预判,助力企业商业决策。

数据来源

本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合,本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。

一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。

二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。

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权威引用

  • 中国证券网
  • 中金在线网
  • 中国日报网LOGO
  • 央广网
  • 中国经济网
  • 东方财富网
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