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《2022-2027年中国工业大数据产业发展动态及投资前景预测研究报告》由中研普华工业大数据行业分析专家领衔撰写,主要分析了工业大数据行业的市场规模、发展现状与投资前景,同时对工业大数据行业的未来发展做出科学的趋势预测和专业的工业大数据行业数据分析,帮助客户评估工业大数据行业投资价值。
本报告所有内容受法律保护。国家统计局授予中研普华公司,中华人民共和国涉外调查许可证:国统涉外证字第1226号。
本报告由中国行业研究网出品,报告版权归中研普华公司所有。本报告是中研普华公司的研究与统计成果,报告为有偿提供给购买报告的客户使用。未获得中研普华公司书面授权,任何网站或媒体不得转载或引用,否则中研普华公司有权依法追究其法律责任。如需订阅研究报告,请直接联系本网站,以便获得全程优质完善服务。
中研普华公司是中国成立时间最长,拥有研究人员数量最多,规模最大,综合实力最强的咨询研究机构,公司每天都会接受媒体采访及发布大量产业经济研究成果。在此,我们诚意向您推荐一种“鉴别咨询公司实力的主要方法”。
本报告目录与内容系中研普华原创,未经本公司事先书面许可,拒绝任何方式复制、转载。
第一章 工业大数据概述
1.1 工业大数据相关概念
1.1.1 工业大数据的定义
1.1.2 工业大数据的属性
1.1.3 工业大数据的边界
1.2 工业大数据与相关概念的关系
1.2.1 与大数据的关系
1.2.2 与智能制造的关系
1.2.3 与工业互联网的关系
1.3 工业大数据的产生
1.3.1 数据类型
1.3.2 产生主体
1.3.3 发展趋势
1.4 工业大数据应用价值
1.4.1 推动工业化进程
1.4.2 促进信息化发展
1.4.3 推进新工业革命
1.4.4 推动制造业升级
第二章 2020-2022年中国工业大数据发展驱动因素分析
2.1 政策因素
2.1.1 大数据产业政策汇总分析
2.1.2 促进大数据产业发展纲要
2.1.3 大数据标准化白皮书分析
2.1.4 各省大数据政策发布数量
2.1.5 国家工业大数据政策回顾
2.1.6 工信部工业大数据政策
2.1.7 工业大数据发展指导意见
2.2 经济因素
2.2.1 宏观经济概况
2.2.2 工业运行情况
2.2.3 经济转型升级
2.2.4 宏观经济展望
2.3 信息化发展
2.3.1 信息基础设施建设
2.3.2 信息消费发展现状
2.3.3 网信产业发展状况
2.3.4 信息技术研发创新
2.3.5 区域信息化的水平
2.4 两化融合
2.4.1 两化融合发展水平
2.4.2 两化融合区域分布
2.4.3 两化融合发展规划
第三章 2020-2022年中国大数据产业发展分析
3.1 大数据产业链构成分析
3.1.1 大数据产业链结构
3.1.2 大数据产业链领域
3.1.3 产业链价值流动方向
3.2 2020-2022年中国大数据产业发展综述
3.2.1 大数据产业概念分析
3.2.2 大数据发展的必然性
3.2.3 大数据产业驱动主体
3.2.4 大数据产业发展阶段
3.2.5 数字经济的发展水平
3.2.6 大数据总体市场规模
3.2.7 地区大数据产业联盟
3.3 2020-2022年大数据产业竞争格局
3.3.1 产业竞争主体分类
3.3.2 竞争企业资本层次
3.3.3 产业百强企业统计
3.3.4 创新场景应用服务商
3.3.5 互联网企业布局状况
3.3.6 大数据应用领域竞争
3.3.7 产业竞争趋势展望
3.4 2020-2022年中国大数据市场供需分析
3.4.1 大数据市场供给结构介绍
3.4.2 主要行业大数据需求状况
3.4.3 企业大数据的应用及需求
3.4.4 大数据细分领域需求场景
3.4.5 大数据热点领域需求分析
3.4.6 数据小型机市场需求分析
3.5 中国大数据产业发展存在的问题
3.5.1 面临挑战分析
3.5.2 核心技术薄弱
3.5.3 数据相关问题
3.5.4 数据安全问题
3.5.5 人才供需问题
3.6 中国大数据产业发展的策略建议
3.6.1 推进研发应用
3.6.2 避免过度建设
3.6.3 提高数据安全
3.6.4 地区发展思路
3.6.5 推动标准建设
3.6.6 打破信息孤岛
第四章 2020-2022年中国工业大数据发展分析
4.1 工业大数据发展综述
4.1.1 产业链条分析
4.1.2 产业发展历程
4.1.3 产业发展周期
4.1.4 产业发展现状
4.2 2020-2022年中国工业大数据市场运行分析
4.2.1 市场发展规模
4.2.2 用户行业结构
4.2.3 产品结构分析
4.2.4 市场用户类型
4.2.5 市场投资状况
4.2.6 市场发展形势
4.3 中国工业大数据发展存在的问题
4.3.1 工业数据资源不够丰富
4.3.2 工业数据资产管理滞后
4.3.3 工业数据孤岛普遍存在
4.3.4 工业数据应用不够深入
4.4 中国工业大数据发展对策建议
4.4.1 提升工业大数据平台能力建设
4.4.2 加强工业大数据管理体系建设
4.4.3 持续完善工业大数据标准体系
4.4.4 探索工业大数据创新应用示范
第五章 2020-2022年工业大数据架构及技术分析
5.1 工业大数据参考架构
5.1.1 数据参考架构
5.1.2 技术参考架构
5.1.3 平台参考架构
5.2 工业大数据管理技术分析
5.2.1 工业大数据的采集技术
5.2.2 多源异构数据管理技术
5.2.3 多模态数据的集成技术
5.2.4 工业大数据技术的趋势
5.3 工业大数据分析技术介绍
5.3.1 时序模式分析技术
5.3.2 工业知识图谱技术
5.3.3 多源数据融合分析
5.4 工业大数据标准体系建设
5.4.1 工业大数据标准化的基础
5.4.2 工业大数据标准体系框架
5.4.3 工业大数据标准明细汇总
5.4.4 工业大数据重点标准描述
第六章 2020-2022年工业大数据与工业4.0发展关系
6.1 全球主要国家工业4.0发展战略
6.1.1 美国
6.1.2 德国
6.1.3 法国
6.1.4 中国
6.2 工业4.0发展概况
6.2.1 工业4.0基本内涵
6.2.2 工业4.0产生背景
6.2.3 工业4.0发展历程
6.2.4 中国工业4.0优势
6.3 工业4.0落地战略分析
6.3.1 工业4.0架构
6.3.2 信息网络系统
6.3.3 核心系统集成
6.3.4 大数据利用分析
6.4 2020-2022年中国工业4.0发展进程
6.4.1 工业4.0重点发展领域
6.4.2 工业4.0发展模式分析
6.4.3 推动工业4.0发展举措
6.4.4 工业4.0的相关技术
6.4.5 工业4.0未来发展蓝图
6.5 中国制造2025解读分析
6.5.1 中国制造2025重点任务
6.5.2 中国制造2025重点领域
6.5.3 工业4.0与中国制造2025
6.6 工业大数据是中国工业4.0的重要部分
6.6.1 工业大数据是工业4.0的基础
6.6.2 工业大数据对工业4.0的作用
6.6.3 工业4.0对工业大数据的需求
6.6.4 工业4.0中工业大数据的应用
第七章 工业大数据的应用场景及应用价值剖析
7.1 工业大数据的主要应用领域
7.1.1 在设计领域的应用
7.1.2 优化生产过程中
7.1.3 预测产品需求
7.1.4 优化工业供应链
7.1.5 强化工业绿色发展
7.2 工业大数据的典型应用场景
7.2.1 智能化设计
7.2.2 智能化生产
7.2.3 网络化协同制造
7.2.4 智能化服务
7.2.5 个性化定制
7.3 工业大数据企业应用案例分析
7.3.1 福特公司
7.3.2 恒逸石化
7.3.3 海尔集团
7.3.4 金风科技
7.4 工业大数据的应用价值分析
7.4.1 优化企业现有业务
7.4.2 促进企业升级转型
7.4.3 促进中小企业创新
第八章 工业大数据相关行业发展状况
8.1 智能制造
8.1.1 智能制造发展阶段
8.1.2 智能制造发展特征
8.1.3 智能制造发展规模
8.1.4 智能制造产业集群
8.1.5 智能制造试点项目
8.1.6 智能制造发展态势
8.2 智能装备
8.2.1 智能装备运行特征
8.2.2 智能装备产业布局
8.2.3 智能装备竞争格局
8.2.4 智能装备项目动态
8.2.5 智能装备发展机遇
8.2.6 存在的问题及对策
8.3 智能工厂
8.3.1 智能工厂基本框架
8.3.2 智能工厂基本特征
8.3.3 智能工厂建设模式
8.3.4 智能工厂解决方案
8.3.5 智能工厂建设现状
8.3.6 催生新业态新模式
8.3.7 智能工厂发展趋势
8.4 工业物联网
8.4.1 全球工业物联网规模
8.4.2 国内工业物联网规模
8.4.3 工业物联网应用领域
8.4.4 工业物联网应用模式
8.4.5 工业物联网应用场景
第九章 2022-2027年工业大数据投资前景及前景趋势展望
9.1 工业大数据产业投资方向
9.1.1 工业大数据平台企业
9.1.2 开发工业app的企业
9.1.3 工业机理模型建设企业
9.1.4 具有制造基因的企业
9.1.5 产业投资价值企业
9.2 工业大数据行业发展前景展望
9.2.1 大数据行业发展趋势
9.2.2 工业大数据应用前景
9.2.3 工业大数据发展趋势
9.3 2022-2027年中国工业大数据行业预测分析
9.3.1 2022-2027年中国工业大数据行业影响因素分析
9.3.2 2022-2027年中国大数据产业规模预测
图表目录
图表:工业大数据与商务大数据的区别
图表:工业大数据标准在智能制造标准化体系中的定位
图表:智能制造标准体系-智能赋能技术标准
图表:工业互联网平台功能架构图
图表:工业互联网标准体系框架
图表:2020-2022年中国大数据相关政策
图表:2020-2022年31个省(市、区)大数据政策数量
图表:国家工业大数据相关政策
图表:工业和信息化部工业大数据相关政策
图表:2020-2021年国内生产总值及其增长速度
图表:2020-2021年三次产业增加值占国内生产总值比重
图表:2022年gdp初步核算数据
图表:2022年规模以上工业增加至同比增长速度
图表:2022年规模以上工业生产主要数据
图表:2022年规模以上工业增加值同比增长速度
图表:2020-2022年中国网民规模及互联网普及率
图表:2020-2022年中国网民规模及互联网普及率
图表:2022-2027年中国信息消费市场规模
图表:2020-2022年中国信息技术发明专利授权数
图表:2022年信息化发展评价指标体系
图表:2022年地区信息化发展评价指数top10
图表:2020-2022年全国两化融合发展水平演进情况
图表:2022年全国两化融合发展水平与绩效产出相关关系分析情况
图表:2022年全国实现综合集成top10省份两化融合发展阶段分布情况
图表:大数据产业链
图表:大数据产业主要数据资产类企业
图表:大数据产业链产值分布及发展方向
图表:中国大数据市场发展阶段
图表:2022-2027年中国数字经济市场规模统计情况及预测
图表:2020-2022年中国大数据产业规模
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。
本研究咨询报告由中研普华咨询公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、国家海关总署、全国商业信息中心、中国经济景气监测中心、中国行业研究网、全国及海外相关报刊杂志的基础信息以及工业大数据行业研究单位等公布和提供的大量资料。报告对我国工业大数据行业的供需状况、发展现状、子行业发展变化等进行了分析,重点分析了国内外工业大数据行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力,以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了工业大数据行业的整体发展动态,对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。报告对于工业大数据产品生产企业、经销商、行业管理部门以及拟进入该行业的投资者具有重要的参考价值,对于研究我国工业大数据行业发展规律、提高企业的运营效率、促进企业的发展壮大有学术和实践的双重意义。
♦ 项目有多大市场规模?发展前景如何?值不值得投资?
♦ 市场细分和企业定位是否准确?主要客户群在哪里?营销手段有哪些?
♦ 您与竞争对手企业的差距在哪里?竞争对手的战略意图在哪里?
♦ 保持领先或者超越对手的战略和战术有哪些?会有哪些优劣势和挑战?
♦ 行业的最新变化有哪些?市场有哪些新的发展机遇与投资机会?
♦ 行业发展大趋势是什么?您应该如何把握大趋势并从中获得商业利润?
♦ 行业内的成功案例、准入门槛、发展瓶颈、赢利模式、退出机制......
♦ 理由1:商业战场上的失败可以原谅,但是遭到竞争对手的突然袭击则不可谅解。如果您的企业经常困于竞争对手的市场策略而毫无还手之力,那么您需要比您企业的竞争对手知道得更多,请马上订购。
♦ 理由2:如果您的企业一直期望在新的季度里使企业利润倍增,获得更好的业绩表现,您需要借助行业专家智囊团的智慧和建议,那么您不可不订。
♦ 理由3:如果您的企业准备投资于某项新业务,需要周祥的商业计划资料及发展规划的策略建议,同时也不想为此付出大量的资源及调研时间,那么您非订不可。
♦ 理由4:如果您的企业缺乏多年业内资深经验培养的行业洞察力,长期性、系统性的行业关键数据支持,而无法准确把握市场,抢占最新商机的战略制高点,那么请把这一切交给我们。
权威数据来源:国家统计局、国家发改委、工信部、商务部、海关总署、国家信息中心、国家税务总局、国家工商总局、国务院发展研究中心、国家图书馆、全国200多个行业协会、行业研究所、海内外上万种专业刊物。
中研普华自主研发数据库:中研普华细分行业数据库、中研普华上市公司数据库、中研普华非上市企业数据库、宏观经济数据库、区域经济数据库、产品产销数据库、产品进出口数据库。
国际知名研究机构或商用数据库:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。
一手调研数据:遍布全国31个省市及香港的专家顾问网络,涉及政府统计部门、统计机构、生产厂商、地方主管部门、行业协会等。在中国,中研普华集团拥有最大的数据搜集网络,在研究项目最多的一线城市设立了全资分公司或办事处,并在超过50多个城市建立了操作地,资料搜集的工作已覆盖全球220个地区。
步骤1:设立研究小组,确定研究内容
针对目标,设立由产业市场研究专家、行业资深专家、战略咨询师和相关产业协会协作专家组成项目研究小组,硕士以上学历研究员担任小组成员,共同确定该产业市场研究内容。
步骤2:市场调查,获取第一手资料
♦ 访问有关政府主管部门、相关行业协会、公司销售人员与技术人员等;
♦ 实地调查各大厂家、运营商、经销商与最终用户。
步骤3:中研普华充分收集利用以下信息资源
♦ 报纸、杂志与期刊(中研普华的期刊收集量达1500多种);
♦ 国内、国际行业协会出版物;
♦ 各种会议资料;
♦ 中国及外国政府出版物(统计数字、年鉴、计划等);
♦ 专业数据库(中研普华建立了3000多个细分行业的数据库,规模最全);
♦ 企业内部刊物与宣传资料。
步骤4:核实来自各种信息源的信息
♦ 各种信息源之间相互核实;
♦ 同相关产业专家与销售人员核实;
♦ 同有关政府主管部门核实。
步骤5:进行数据建模、市场分析并起草初步研究报告
步骤6:核实检查初步研究报告
与有关政府部门、行业协会专家及生产厂家的销售人员核实初步研究结果。专家访谈、企业家审阅并提出修改意见与建议。
步骤7:撰写完成最终研究报告
该研究小组将来自各方的意见、建议及评价加以总结与提炼,分析师系统分析并撰写最终报告(对行业盈利点、增长点、机会点、预警点等进行系统分析并完成报告)。
步骤8:提供完善的售后服务
对用户提出有关该报告的各种问题给予明确解答,并为用户就有关该行业的各种专题进行深入调查和项目咨询。
中研普华集团是中国成立时间最长,拥有研究人员数量最多,规模最大,综合实力最强的咨询研究机构之一。中研普华始终坚持研究的独立性和公正性,其研究结论、调研数据及分析观点广泛被电视媒体、报刊杂志及企业采用。同时,中研普华的研究结论、调研数据及分析观点也大量被国家政府部门及商业门户网站转载,如中央电视台、凤凰卫视、深圳卫视、新浪财经、中国经济信息网、商务部、国资委、发改委、国务院发展研究中心(国研网)等。
专项市场研究 产品营销研究 品牌调查研究 广告媒介研究 渠道商圈研究 满意度研究 神秘顾客调查 消费者研究 重点业务领域 调查执行技术 公司实力鉴证 关于中研普华 中研普华优势 服务流程管理
中央电视台采访中研普华高级研究员 中央电视台采访中研普华高级研究员 中央电视台采访中研普华高级研究员 中央电视台采访中研普华高级研究员 权威电视媒体采访中研普华高级研究员 权威电视媒体采访中研普华高级研究员 权威电视媒体采访中研普华高级研究员 权威电视媒体采访中研普华高级研究员
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