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2020-2024年中國智能工廠深度調研及投資前景預測報告

首次出版:2015年12月最新修訂:2019年7月交付方式:特快專遞(2-3天送達)

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報告目錄內容概述 定制報告

第一章 智能工廠基本概述
1.1 智能工廠相關概念
1.1.1 數字化車間
1.1.2 智能工廠
1.1.3 信息物理系統(CPS)
1.2 智能工廠基本特征
1.2.1 制造系統集成化
1.2.2 決策過程智能化
1.2.3 加工過程自動化
1.2.4 服務過程主動化
第二章 2017-2019年智能工廠行業發展環境
2.1 經濟環境
2.1.1 宏觀經濟概況
2.1.2 工業運行情況
2.1.3 固定資產投資
2.1.4 制造業發展態勢
2.1.5 宏觀經濟展望
2.2 政策環境
2.2.1 智能制造政策
2.2.2 “互聯網+”政策
2.2.3 大數據政策
2.2.4 物聯網政策
2.3 社會環境
2.3.1 工業智能化
2.3.2 工業互聯網
2.3.3 兩化深度融合
2.4 工業4.0下的世界格局
2.4.1 美國
2.4.2 德國
2.4.3 日本
2.4.4 中國
2.4.5 工業4.0戰略對比
第三章 2017-2019年智能工廠發展分析
3.1 智能工廠基本框架
3.1.1 智能決策與管理系統
3.1.2 企業數字化制造平臺
3.1.3 智能制造車間
3.2 2017-2019年中國智能工廠發展態勢
3.2.1 智能工廠建設現狀
3.2.2 智能工廠建設模式
3.2.3 智能工廠試點項目
3.2.4 產業布局分析
3.2.5 企業布局分析
3.2.6 物聯網推動發展
3.2.7 開拓新一代信息技術空間
3.2.8 智能工廠下游應用行業
3.3 智能工廠建設原則及建設維度
3.3.1 建設原則及維度
3.3.2 智能計劃排產
3.3.3 智能生產過程協同
3.3.4 智能設備互聯互通
3.3.5 智能生產資源管理
3.3.6 智能質量過程控制
3.3.7 智能決策支持
3.4 中國智能工廠發展存在的問題
3.4.1 行業分化差距大
3.4.2 系統性規劃不足
3.4.3 對外技術依賴大
3.5 中國智能工廠發展建議對策
3.5.1 做好頂層設計
3.5.2 創新管理手段
3.5.3 完善服務體系
3.5.4 打造協同發展平臺
第四章 2017-2019年數字化車間發展分析
4.1 數字化車間發展綜述
4.1.1 結構分析
4.1.2 系統分析
4.1.3 模塊分析
4.1.4 發展優勢
4.2 2017-2019年數字化車間發展態勢
4.2.1 數字化制造現狀
4.2.2 國外應用態勢
4.2.3 國內應用情況
4.2.4 市場容量分析
4.3 2017-2019年數字化車間區域發展分析
4.3.1 河南省
4.3.2 安徽省
4.3.3 金華市
4.3.4 泉州市
4.4 數字化車間建設思路分析
4.4.1 建設整體思路
4.4.2 可用技術分析
4.4.3 建設藍圖展望
4.4.4 構建策略分析
4.4.5 建設注意問題
4.5 數字化車間應用分析及展望
4.5.1 石化數字化車間
4.5.2 汽車數字化車間
4.5.3 機床數字化車間
4.5.4 紡織數字化車間
4.5.5 行業應用展望
第五章 2017-2019年智能工廠產業鏈上游行業——傳感器分析
5.1 2017-2019年國際傳感器發展態勢
5.1.1 產業發展歷程
5.1.2 市場規模分析
5.1.3 區域布局狀況
5.1.4 廠商格局分析
5.2 2017-2019年中國傳感器發展態勢
5.2.1 行業驅動因素
5.2.2 產業發展歷程
5.2.3 產業發展狀況
5.2.4 市場發展規模
5.2.5 產業生產基地
5.2.6 企業運營狀況
5.3 2017-2019年傳感器細分市場分析
5.3.1 智能傳感器
5.3.2 MEMS傳感器
5.3.3 可穿戴傳感器
5.3.4 溫度傳感器
5.4 傳感器應用領域分析
5.4.1 機械裝備行業
5.4.2 家用電器行業
5.4.3 醫療衛生行業
5.4.4 環保行業應用
5.4.5 汽車行業應用
5.4.6 智能交通行業
5.5 傳感器發展前景和趨勢
5.5.1 市場發展方向
5.5.2 產業應用趨勢
5.5.3 產品研發趨勢
5.5.4 安全發展趨勢
第六章 2017-2019年智能工廠產業鏈上游行業——工業以太網分析
6.1 工業以太網發展概述
6.1.1 工業以太網的概念
6.1.2 工業以太網技術特點
6.1.3 與傳統以太網的比較
6.2 2017-2019年工業以太網發展態勢
6.2.1 網絡結構分析
6.2.2 網絡通信協議
6.2.3 市場份額分析
6.2.4 搭建M2M平臺
6.2.5 智能工廠的核心
6.3 2017-2019年工業以太網交換機發展態勢
6.3.1 基本發展概述
6.3.2 市場規模分析
6.3.3 市場發展亮點
6.3.4 企業發展格局
6.4 工業以太網應用安全分析
6.4.1 安全問題分析
6.4.2 應用安全要求
6.4.3 交換機安全技術
第七章 2017-2019年智能工廠產業鏈中游行業——工業軟件分析
7.1 2017-2019年全球工業軟件行業發展態勢
7.1.1 市場規模分析
7.1.2 市場結構分析
7.1.3 市場發展特點
7.2 2017-2019年中國工業軟件發展態勢
7.2.1 發展階段分析
7.2.2 發展特點分析
7.2.3 主要分類介紹
7.2.4 品類規模分析
7.2.5 制約因素分析
7.3 2017-2019年中國工業軟件市場格局
7.3.1 市場定位分析
7.3.2 市場規模分析
7.3.3 市場發展結構
7.3.4 市場需求分析
7.4 2017-2019年工業軟件細分市場分析
7.4.1 ERP
7.4.2 PLM
7.4.3 MES
7.4.4 SCADA
7.5 工業軟件發展創新分析
7.5.1 技術產品創新
7.5.2 發展模式創新
7.5.3 發展創新方向
第八章 2017-2019年智能工廠產業鏈中游行業——工業機器人分析
8.1 2017-2019年全球工業機器人行業發展態勢
8.1.1 行業運行模式
8.1.2 市場銷售規模
8.1.3 下游市場分析
8.1.4 區域發展分析
8.2 2017-2019年中國工業機器人行業運行分析
8.2.1 行業運行特征
8.2.2 行業發展水平
8.2.3 行業銷售規模
8.2.4 行業發展驅動力
8.2.5 行業區域布局
8.3 中國工業機器人重點應用領域分析
8.3.1 汽車行業
8.3.2 電子行業
8.3.3 機床行業
8.3.4 鑄造行業
8.3.5 塑料加工業
8.3.6 食品包裝業
8.4 中國工業機器人行業投資風險與策略
8.4.1 投資壁壘
8.4.2 投資機會
8.4.3 投資風險
8.4.4 投資建議
第九章 2017-2019年智能工廠產業鏈下游行業——智能物流分析
9.1 智能物流發展綜述
9.1.1 行業發展特點
9.1.2 行業發展優勢
9.1.3 行業政策環境
9.1.4 物聯網推動發展
9.2 2017-2019年智能物流發展態勢
9.2.1 市場需求結構
9.2.2 市場規模分析
9.2.3 行業發展驅動
9.2.4 行業存在問題
9.2.5 行業發展前景
9.3 智能物流行業細分市場需求分析
9.3.1 倉儲物流智能化
9.3.2 醫藥物流智能化
9.3.3 電商物流智能化
9.3.4 煙草物流智能化
9.4 智能物流技術發展分析
9.4.1 條形碼技術
9.4.2 射頻識別技術(RFID)
9.4.3 電子數據交換技術(EDI)
9.4.4 電子訂貨系統技術(EOS)
9.4.5 全球定位系統技術(GPS)
9.4.6 地理信息系統技術(GIS)
第十章 2017-2019年智能工廠典型案例分析
10.1 德國案例——Modelfactory
10.1.1 案例整體概況
10.1.2 建立過程模型
10.1.3 設計智能模塊
10.1.4 實現制造系統
10.2 中國案例——中石化智能工廠
10.2.1 建設核心內容
10.2.2 生產運行分析
10.2.3 設備運行分析
10.2.4 大數據應用
10.3 中國案例——三一重工智能工廠
10.3.1 案例整體概況
10.3.2 智能加工中心與生產線
10.3.3 智能立體倉庫與物流系統
10.3.4 智能化生產執行過程控制
10.3.5 智能化生產控制中心
10.4 中國案例——海爾智能工廠
10.4.1 企業發展概況
10.4.2 智能工廠發展
10.4.3 用戶個性化定制
10.4.4 模塊化發展基礎
第十一章 2017-2019年智能工廠行業國外典型企業經營分析
11.1 西門子(Siemens)
11.1.1 企業發展概況
11.1.2 企業經營狀況
11.1.3 安貝格智能工廠發展概況
11.1.4 成都數字化工廠發展概況
11.2 通用電氣公司(General Electric Company)
11.2.1 企業發展概況
11.2.2 企業經營狀況
11.2.3 智能工廠建設情況
11.2.4 布局工業互聯網
11.3 思科系統公司(Cisco Systems, Inc.)
11.3.1 企業發展概況
11.3.2 企業經營狀況
11.3.3 智能工廠方案
11.3.4 構建互聯制造
11.4 艾默生(Emerson)
11.4.1 企業發展概況
11.4.2 企業經營狀況
11.4.3 制造升級機遇
11.4.4 助力智能工廠建設
第十二章 2016-2019年智能工廠行業國內典型企業經營分析
12.1 蘭光創新
12.1.1 企業發展概況
12.1.2 普什寧江項目
12.1.3 其他項目
12.2 科大智能
12.2.1 企業發展概況
12.2.2 經營效益分析
12.2.3 業務經營分析
12.2.4 財務狀況分析
12.2.5 核心競爭力分析
12.2.6 公司發展戰略
12.2.7 未來前景展望
12.3 東方精工
12.3.1 企業發展概況
12.3.2 經營效益分析
12.3.3 業務經營分析
12.3.4 財務狀況分析
12.3.5 核心競爭力分析
12.3.6 公司發展戰略
12.3.7 未來前景展望
12.4 長榮股份
12.4.1 企業發展概況
12.4.2 經營效益分析
12.4.3 業務經營分析
12.4.4 財務狀況分析
12.4.5 核心競爭力分析
12.4.6 公司發展戰略
12.4.7 未來前景展望
12.5 長盈精密
12.5.1 企業發展概況
12.5.2 經營效益分析
12.5.3 業務經營分析
12.5.4 財務狀況分析
12.5.5 核心競爭力分析
12.5.6 未來前景展望
第十三章 中投顧問對智能工廠的投資分析
13.1 智能工廠投資背景分析
13.1.1 行業投資現狀
13.1.2 行業投資前景
13.1.3 行業投資機會
13.1.4 行業投資特點
13.2 智能工廠投資壁壘
13.2.1 競爭壁壘
13.2.2 政策壁壘
13.2.3 技術壁壘
13.2.4 資金壁壘
13.3 智能工廠投資建議
13.3.1 行業投資建議
13.3.2 行業競爭策略
13.4 智能工廠投資風險提示
13.4.1 市場風險
13.4.2 政策風險
13.4.3 經營風險
13.4.4 技術風險
第十四章 智能工廠標桿企業項目投資建設案例深度解析
14.1 特種多功能膜智慧工廠建設項目
14.1.1 項目基本概述
14.1.2 投資價值分析
14.1.3 建設內容規劃
14.1.4 資金需求測算
14.1.5 實施進度安排
14.1.6 經濟效益分析
14.2 智能化壓縮機工廠項目
14.2.1 項目基本概述
14.2.2 投資價值分析
14.2.3 建設內容規劃
14.2.4 資金需求測算
14.2.5 實施進度安排
14.2.6 經濟效益分析
14.3 激光精密智能加工中心建設項目
14.3.1 項目基本概述
14.3.2 投資價值分析
14.3.3 建設內容規劃
14.3.4 資金需求測算
14.3.5 實施進度安排
14.3.6 經濟效益分析
14.4 光韻達云制造及無人工廠研發項目
14.4.1 項目基本概述
14.4.2 投資價值分析
14.4.3 建設內容規劃
14.4.4 資金需求測算
14.4.5 實施進度安排
14.4.6 經濟效益分析
第十五章 智能工廠發展需求及趨勢分析
15.1 智能工廠未來需求形勢
15.1.1 智能生產需求
15.1.2 工業升級需求
15.2 智能工廠及各組成部分發展趨勢分析
15.2.1 總體發展趨勢
15.2.2 智能工廠發展重點環節
15.2.3 工業網絡解決方案
15.2.4 工業自動化系統
附錄
附錄一:中國制造2025
附錄二:智能制造發展規劃(2016-2020年)

圖表目錄

圖表1 智能工廠示意圖
圖表2 航空智能工廠
圖表3 信息物理系統(CPS)讓萬物互聯
圖表4 智能工廠中的主動化服務
圖表5 2016-2018年國內生產總值增長速度(季度同比)
圖表6 2017-2018年規模以上工業增加值增速(月度同比)
圖表7 2018年按領域分固定資產投資(不含農戶)及其占比
圖表8 2018年分行業固定資產投資(不含農戶)及其增長速度
圖表9 2018年固定資產投資新增主要生產與運營能力
圖表10 2017-2018年固定資產投資(不含農戶)增速(同比累計)
圖表11 2012-2018年全球制造業PMI走勢
圖表12 2012-2018年季度消費對GDP貢獻
圖表13 2015-2018年廣義財政資金
圖表14 2005-2018年政策不確定性攀升對民間投資的影響
圖表15 物聯網重點產業政策
圖表16 美國GE眼中的工業互聯網
圖表17 德國工業4.0戰略構想
圖表18 各國工業4.0戰略對比
圖表19 工業4.0轉型過程中世界各國新格局的變化
圖表20 智能工廠基本框架
圖表21 智能決策與管理系統
圖表22 智能制造車間基本構成
圖表23 智能制造試點示范項目
圖表24 2016-2017年智能制造綜合標準化與新模式應用項目
圖表25 智能工廠主要應用下游行業
圖表26 六維智能工廠理論
圖表27 圖形化的JobDISPO APS高級排產
圖表28 智能的生產過程協同
圖表29 DNC系統架構圖
圖表30 數字化車間結構示意圖
圖表31 數字化車間屬于高端系統集成
圖表32 數字化車間是一套綜合系統方案
圖表33 數字化生產管理平臺工作流程圖
圖表34 制造資源管理模塊流程圖
圖表35 數字化車間對制造業效率的提升效果
圖表36 國外數字化車間進入普及階段
圖表37 國內數字化車間研發應用情況
圖表38 2017年河南省智能車間名單
圖表39 2017年安徽省數字化車間名單
圖表40 數字化車間建設模型
圖表41 數字化車間硬件支持列表
圖表42 數字化車間技術手段
圖表43 全球傳感器發展歷程
圖表44 全球傳感器市場規模情況
圖表45 全球傳感器分布情況
圖表46 全球著名傳感器廠商及產品應用領域(一)
圖表47 全球著名傳感器廠商及產品應用領域(二)
圖表48 中國傳感器產業發展歷程
圖表49 中國傳感器市場規模
圖表50 中國三大傳感器生產基地
圖表51 中國智能傳感器市場規模
圖表52 MEMS傳感器和執行器市場規模預測
圖表53 2012-2018年汽車傳感器市場規模
圖表54 無人駕駛汽車的“三重”測距傳感器及其優劣勢
圖表55 無人駕駛汽車上的傳感器的作用和優劣勢對比
圖表56 Pepper機器人配置的智能傳感器
圖表57 Bigdog機器人上的傳感器
圖表58 Bigdog機器人上的傳感器
圖表59 路徑規劃式掃地機器人應用不同傳感器技術路線的對比
圖表60 工業以太網示意圖
圖表61 傳統以太網、工業以太網和現場總線的比較
圖表62 工業以太網網絡結構
圖表63 工業以太網主流網絡通信協議對比
圖表64 2018年工業以太網市場份額
圖表65 工業以太網搭建M2M平臺
圖表66 M2M平臺實現萬物互聯
圖表67 工業以太網交換機的使用完善工業通訊網絡
圖表68 2017-2018年全球五大以太網交換機公司收入
圖表69 2012-2018全球工業軟件市場規模
圖表70 全球工業軟件分類占比
圖表71 全球工業軟件區域分布
圖表72 工業軟件市場定位分布圖
圖表73 中國工業軟件行業市場規模及預測
圖表74 2017年中國工業軟件市場結構
圖表75 2018年全球PLM市場投資情況
圖表76 2018年全球PLM細分市場投資分布圖
圖表77 2014-2018年全球各地區PLM投資分布圖
圖表78 2018年全球cPDm市場投資區域分布圖
圖表79 2015-2018年中國工業市場發展走勢
圖表80 2017-2018年中國主流PLM市場容量及增長率
圖表81 2018年中國主流PLM市場的構成
圖表82 2008-2020年全球工業機器人銷售額及增速
圖表83 2008-2020年全球工業機器人銷量及增速
圖表84 2014-2018年汽車領域及電子領域工業機器人銷量
圖表85 2018年全球工業機器人下游市場銷量占比
圖表86 2013-2018年全球各地工業機器人銷量及增長情況
圖表87 2020-2024年中國工業機器人銷售額及增速
圖表88 2020-2024年中國工業機器人銷售額占全球比例
圖表89 2020-2024年中國工業機器人銷量及增速
圖表90 2017年中國工業機器人銷量占全球比例
圖表91 1950-2018年全國人口出生情況
圖表92 1980-2018年全國勞動力人口總量及勞動參與率
圖表93 2002-2031年全國體力勞動者適齡人口變化情況估算
圖表94 2011-2018年中國制造業平均工資
圖表95 2011-2018年全球工業機器人售價
圖表96 2015年使用工業機器人后勞動力成本下降比例
圖表97 2010-2018年中國工業機器人保有量
圖表98 2018年中國工業機器人密度
圖表99 2018年國內工業機器人汽車應用領域占比
圖表100 智能物流系統構成
圖表101 2016年以來中國智慧物流相關政策匯總
圖表102 智能物流市場需求結構
圖表103 2020-2024年中國智能物流市場規模及預測
圖表104 沒有加工爆米花的功能
圖表105 帶有加工爆米花的功能
圖表106 數字工廠仿真技術的適應性生產制造系統模型的設計
圖表107 模塊化系統的設計、安裝和調試
圖表108 中石化智能工廠生產運行——催化裂化裝置報警預警
圖表109 催化裂化裝置報警預警應用效果
圖表110 中石化智能工廠設備運行——資產預知性維修
圖表111 資產預知性維修實施過程
圖表112 上游生產大數據應用
圖表113 煉化生產大數據應用
圖表114 經營管理大數據應用
圖表115 銷售服務大數據應用
圖表116 三一重工智能工廠
圖表117 2016-2017財年西門子綜合收益表
圖表118 2016-2017財年西門子分部資料
圖表119 2016-2017財年西門子收入分地區資料
圖表120 2017-2018財年西門子綜合收益表
圖表121 2017-2018財年西門子分部資料
圖表122 2017-2018財年西門子收入分地區資料
圖表123 2018-2019財年西門子綜合收益表
圖表124 2018-2019財年西門子分部資料
圖表125 2018-2019財年西門子收入分地區資料
圖表126 2016-2017年通用電氣公司綜合收益表
圖表127 2016-2017年通用電氣公司分部資料
圖表128 2017-2018年通用電氣公司綜合收益表
圖表129 2017-2018年通用電氣公司分部資料
圖表130 2018-2019年通用電氣公司綜合收益表
圖表131 2018-2019年通用電氣公司分部資料
圖表132 2016-2017財年思科系統公司綜合收益表
圖表133 2016-2017財年思科系統公司分部資料
圖表134 2016-2017財年思科系統公司收入分地區資料
圖表135 2017-2018財年思科系統公司綜合收益表
圖表136 2017-2018財年思科系統公司分部資料
圖表137 2017-2018財年思科系統公司收入分地區資料
圖表138 2018-2019財年思科系統公司綜合收益表
圖表139 2018-2019財年思科系統公司收入分地區資料
圖表140 制造業客戶萬物互聯架構演進
圖表141 2016-2017財年艾默生綜合收益表
圖表142 2016-2017財年艾默生分部資料
圖表143 2016-2017財年艾默生收入分地區資料
圖表144 2017-2018財年艾默生綜合收益表
圖表145 2017-2018財年艾默生分部資料
圖表146 2017-2018財年艾默生分部資料
圖表147 2018-2019財年艾默生綜合收益表
圖表148 2018-2019財年艾默生分部資料
圖表149 2016-2019年科大智能科技股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表150 2016-2019年科大智能科技股份有限公司營業收入及增速
圖表151 2016-2019年科大智能科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表152 2018年科大智能科技股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表153 2016-2019年科大智能科技股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表154 2016-2019年科大智能科技股份有限公司凈資產收益率
圖表155 2016-2019年科大智能科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表156 2016-2019年科大智能科技股份有限公司資產負債率水平
圖表157 2016-2019年科大智能科技股份有限公司運營能力指標
圖表158 2016-2019年廣東東方精工科技股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表159 2016-2019年廣東東方精工科技股份有限公司營業收入及增速
圖表160 2016-2019年廣東東方精工科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表161 2018年廣東東方精工科技股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表162 2016-2019年廣東東方精工科技股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表163 2016-2019年廣東東方精工科技股份有限公司凈資產收益率
圖表164 2016-2019年廣東東方精工科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表165 2016-2019年廣東東方精工科技股份有限公司資產負債率水平
圖表166 2016-2019年廣東東方精工科技股份有限公司運營能力指標
圖表167 2016-2019年天津長榮科技集團股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表168 2016-2019年天津長榮科技集團股份有限公司營業收入及增速
圖表169 2016-2019年天津長榮科技集團股份有限公司凈利潤及增速
圖表170 2018年天津長榮科技集團股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表171 2016-2019年天津長榮科技集團股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表172 2016-2019年天津長榮科技集團股份有限公司凈資產收益率
圖表173 2016-2019年天津長榮科技集團股份有限公司短期償債能力指標
圖表174 2016-2019年天津長榮科技集團股份有限公司資產負債率水平
圖表175 2016-2019年天津長榮科技集團股份有限公司運營能力指標
圖表176 2016-2019年深圳市長盈精密技術股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表177 2016-2019年深圳市長盈精密技術股份有限公司營業收入及增速
圖表178 2016-2019年深圳市長盈精密技術股份有限公司凈利潤及增速
圖表179 2018年深圳市長盈精密技術股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表180 2016-2019年深圳市長盈精密技術股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表181 2016-2019年深圳市長盈精密技術股份有限公司凈資產收益率
圖表182 2016-2019年深圳市長盈精密技術股份有限公司短期償債能力指標
圖表183 2016-2019年深圳市長盈精密技術股份有限公司資產負債率水平
圖表184 2016-2019年深圳市長盈精密技術股份有限公司運營能力指標
圖表185 2008-2018年中國人口總數及增速
圖表186 2011-2018年中國人口老齡化趨勢
圖表187 中國實現“機器換人”計劃的重點區域及措施
圖表188 工業自動化程度的三個階段
圖表189 工業自動化的優勢
圖表190 工業自動化案例
圖表191 未來工業自動化系統結構
圖表192 2020年和2025年制造業主要指標

智能工廠是在數字化工廠的基礎上,利用物聯網技術和監控技術加強信息管理服務,提高生產過程可控性、減少生產線人工干預,以及合理計劃排程。同時,集初步智能手段和智能系統等新興技術于一體,構建高效、節能、綠色、環保、舒適的人性化工廠。

智能工廠是智能制造生態系統的核心,也是未來智能制造基礎設施中的關鍵組成部分。在智能工廠中,信息物理系統將人、數據、資源進行深入融合,使產品的制造過程得以全面優化,真正實現高能效、高柔性的智能制造

我國目前老齡化趨勢嚴重,人口紅利逐年遞減,很多城市相繼提出“機器換人”的發展戰略就是為了減緩人口紅利消失給制造業帶來的不利影響,也是工業4.0發展的必經環節。工業自動化的升級需求主要體現在生產效率和質量的提升。中國制造2025的發展路徑是軟件和硬件共同發展,促進工業化和信息化深度融合。因此中國強調的是上下齊頭并進,共同開啟新一輪革命的浪潮。

智能工廠產業鏈上游行業傳感器、工業以太網,中游行業工業軟件、工業機器人、下游行業智慧物流發展迅速。2017年,中國傳感器市場規模達到1300億元,中國工業軟件行業市場規模達到1412.4億元,中國工業機器人銷售額為51.2億美元。

智能工廠的基本框架體系中包括智能決策與管理系統、企業虛擬制造平臺、智能制造車間等關鍵組成部分。智能工廠促進企業間信息共享和業務協同,龍頭離散制造企業智能工廠建設的產業鏈示范效應初步顯現。企業通過資本并購實現產業鏈延伸,不斷完善智能工廠相關產品鏈和技術布局。智能工廠建設是國內企業在當前和未來較長一段時期需要面對和規劃的共同主題,意味著智能工廠相關設備、產品及系統具有廣闊的市場空間。

中投產業研究院發布的《2020-2024年中國智能工廠深度調研及投資前景預測報告》共十五章。首先介紹了智能工廠的相關概述,接著對中國智能工廠發展環境、智能工廠、數字化車間進行了深入分析,然后分別對智能工廠產業鏈上游行業傳感器、工業以太網,中游行業工業軟件工業機器人和下游行業智能物流進行了深入分析,隨后介紹了智能工廠的國內外案例。接著介紹了國內外智能工廠相關領域重點企業的經營狀況,最后對智能工廠的投資狀況及典型投資項目做了詳細分析,并對其未來發展需求和趨勢進行了科學的預測。

本研究報告數據主要來自于國家統計局、國家工信部、中投產業研究院、中投產業研究院市場調查中心以及國內外重點刊物等渠道,數據權威、詳實、豐富,同時通過專業的分析預測模型,對行業核心發展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對智能工廠有個系統深入的了解、或者想投資智能工廠相關行業,本報告將是您不可或缺的重要參考工具。

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