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2022-2026年中國工業大數據行業深度調研及投資前景預測報告

首次出版:2017年12月最新修訂:2021年9月交付方式:特快專遞(2-3天送達)

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十四五將是中國技術和產業升級的關鍵期,重點機會有哪些?
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報告目錄內容概述 定制報告

第一章 工業大數據概述
1.1 工業大數據相關概念
1.1.1 工業大數據的定義
1.1.2 工業大數據的屬性
1.1.3 工業大數據的邊界
1.2 工業大數據與相關概念的關系
1.2.1 與大數據的關系
1.2.2 與智能制造的關系
1.2.3 與工業互聯網的關系
1.3 工業大數據的產生
1.3.1 數據類型
1.3.2 產生主體
1.3.3 發展趨勢
1.4 工業大數據應用價值
1.4.1 推動工業化進程
1.4.2 促進信息化發展
1.4.3 推進新工業革命
1.4.4 推動制造業升級
第二章 2019-2021中國工業大數據發展驅動因素分析
2.1 經濟因素
2.1.1 宏觀經濟概況
2.1.2 工業運行情況
2.1.3 經濟轉型升級
2.1.4 宏觀經濟展望
2.2 信息化發展
2.2.1 信息基礎設施建設
2.2.2 信息消費發展現狀
2.2.3 網信產業發展狀況
2.2.4 信息技術研發創新
2.2.5 區域信息化的水平
2.3 兩化融合
2.3.1 兩化融合發展水平
2.3.2 兩化融合區域分布
2.3.3 兩化融合發展規劃
第三章 2019-2021年中國工業大數據行業政策實施狀況分析
3.1 政策體系
3.1.1 監管體系
3.1.2 政策匯總
3.1.3 行業標準
3.1.4 政策規劃
3.2 政策解讀
3.2.1 工業數據分類分級指南
3.2.2 工業大數據發展指導意見
3.2.3 工業互聯網創新行動計劃
3.2.4 推動工業互聯網發展通知
3.3 政策影響
3.3.1 政策引導下行業的發展方向
3.3.2 政策為行業帶來的發展機遇
3.3.3 新形勢下行業政策建議
第四章 2019-2021年中國大數據產業發展分析
4.1 大數據產業鏈構成分析
4.1.1 大數據產業鏈結構
4.1.2 大數據產業鏈領域
4.1.3 產業鏈價值流動方向
4.2 2019-2021年中國大數據產業發展綜述
4.2.1 大數據產業概念分析
4.2.2 大數據發展的必然性
4.2.3 大數據產業驅動主體
4.2.4 大數據產業發展階段
4.2.5 數字經濟的發展水平
4.2.6 大數據總體市場規模
4.2.7 地區大數據產業聯盟
4.3 2019-2021年大數據產業競爭格局
4.3.1 產業競爭主體分類
4.3.2 競爭企業資本層次
4.3.3 產業百強企業統計
4.3.4 創新場景應用服務商
4.3.5 互聯網企業布局狀況
4.3.6 大數據應用領域競爭
4.3.7 產業競爭趨勢展望
4.4 2019-2021年中國大數據市場供需分析
4.4.1 大數據市場供給結構介紹
4.4.2 主要行業大數據需求狀況
4.4.3 企業大數據的應用及需求
4.4.4 大數據細分領域需求場景
4.4.5 大數據熱點領域需求分析
4.4.6 數據小型機市場需求分析
4.5 中國大數據產業發展存在的問題
4.5.1 面臨挑戰分析
4.5.2 核心技術薄弱
4.5.3 數據相關問題
4.5.4 數據安全問題
4.5.5 人才供需問題
4.6 中國大數據產業發展的策略建議
4.6.1 推進研發應用
4.6.2 避免過度建設
4.6.3 提高數據安全
4.6.4 地區發展思路
4.6.5 推動標準建設
4.6.6 打破信息孤島
第五章 2019-2021年中國工業大數據發展分析
5.1 工業大數據發展綜述
5.1.1 產業鏈條分析
5.1.2 產業發展歷程
5.1.3 產業發展周期
5.1.4 產業發展現狀
5.2 2019-2021年中國工業大數據市場運行分析
5.2.1 市場發展規模
5.2.2 用戶行業結構
5.2.3 產品結構分析
5.2.4 市場用戶類型
5.2.5 市場投資狀況
5.2.6 市場發展形勢
5.3 中國工業大數據發展存在的問題
5.3.1 工業數據資源不夠豐富
5.3.2 工業數據資產管理滯后
5.3.3 工業數據孤島普遍存在
5.3.4 工業數據應用不夠深入
5.4 中國工業大數據發展對策建議
5.4.1 提升工業大數據平臺能力建設
5.4.2 加強工業大數據管理體系建設
5.4.3 持續完善工業大數據標準體系
5.4.4 探索工業大數據創新應用示范
第六章 2019-2021年工業大數據架構及技術分析
6.1 工業大數據參考架構
6.1.1 數據參考架構
6.1.2 技術參考架構
6.1.3 平臺參考架構
6.2 工業大數據管理技術分析
6.2.1 工業大數據的采集技術
6.2.2 多源異構數據管理技術
6.2.3 多模態數據的集成技術
6.2.4 工業大數據技術的趨勢
6.3 工業大數據分析技術介紹
6.3.1 時序模式分析技術
6.3.2 工業知識圖譜技術
6.3.3 多源數據融合分析
6.4 工業大數據標準體系建設
6.4.1 工業大數據標準化的基礎
6.4.2 工業大數據標準體系框架
6.4.3 工業大數據標準明細匯總
6.4.4 工業大數據重點標準描述
第七章 2019-2021年工業大數據與工業4.0發展關系
7.1 全球主要國家工業4.0發展戰略
7.1.1 美國
7.1.2 德國
7.1.3 法國
7.1.4 中國
7.2 工業4.0發展概況
7.2.1 工業4.0基本內涵
7.2.2 工業4.0產生背景
7.2.3 工業4.0發展歷程
7.2.4 中國工業4.0優勢
7.3 工業4.0落地戰略分析
7.3.1 工業4.0架構
7.3.2 信息網絡系統
7.3.3 核心系統集成
7.3.4 大數據利用分析
7.4 2019-2021年中國工業4.0發展進程
7.4.1 工業4.0重點發展領域
7.4.2 工業4.0發展模式分析
7.4.3 推動工業4.0發展舉措
7.4.4 工業4.0的相關技術
7.4.5 工業4.0未來發展藍圖
7.5 中國制造2025解讀分析
7.5.1 中國制造2025重點任務
7.5.2 中國制造2025重點領域
7.5.3 工業4.0與中國制造2025
7.6 工業大數據是中國工業4.0的重要部分
7.6.1 工業大數據是工業4.0的基礎
7.6.2 工業大數據對工業4.0的作用
7.6.3 工業4.0對工業大數據的需求
7.6.4 工業4.0中工業大數據的應用
第八章 2019-2021年工業大數據的應用場景及應用價值剖析
8.1 工業大數據的主要應用領域
8.1.1 在設計領域的應用
8.1.2 優化生產過程中
8.1.3 預測產品需求
8.1.4 優化工業供應鏈
8.1.5 強化工業綠色發展
8.2 工業大數據的典型應用場景
8.2.1 智能化設計
8.2.2 智能化生產
8.2.3 網絡化協同制造
8.2.4 智能化服務
8.2.5 個性化定制
8.3 工業大數據企業應用案例分析
8.3.1 福特公司
8.3.2 恒逸石化
8.3.3 海爾集團
8.3.4 金風科技
8.4 工業大數據的應用價值分析
8.4.1 優化企業現有業務
8.4.2 促進企業升級轉型
8.4.3 促進中小企業創新
第九章 2019-2021年工業大數據相關行業發展狀況
9.1 智能制造
9.1.1 智能制造發展階段
9.1.2 智能制造發展特征
9.1.3 智能制造發展規模
9.1.4 智能制造產業集群
9.1.5 智能制造試點項目
9.1.6 智能制造發展態勢
9.2 智能裝備
9.2.1 智能裝備運行特征
9.2.2 智能裝備產業布局
9.2.3 智能裝備競爭格局
9.2.4 智能裝備項目動態
9.2.5 智能裝備發展機遇
9.2.6 存在的問題及對策
9.3 智能工廠
9.3.1 智能工廠基本框架
9.3.2 智能工廠基本特征
9.3.3 智能工廠建設模式
9.3.4 智能工廠解決方案
9.3.5 智能工廠建設現狀
9.3.6 催生新業態新模式
9.3.7 智能工廠發展趨勢
9.4 工業物聯網
9.4.1 全球工業物聯網規模
9.4.2 國內工業物聯網規模
9.4.3 工業物聯網應用領域
9.4.4 工業物聯網應用模式
9.4.5 工業物聯網應用場景
第十章 2019-2021年中國工業大數據行業投融資分析及風險預警
10.1 中國工業大數據投融資現狀
10.1.1 龍頭企業動向
10.1.2 融資規模分布
10.1.3 融資輪次分析
10.2 中國工業大數據產業投資方向
10.2.1 工業大數據平臺企業
10.2.2 開發工業APP的企業
10.2.3 工業機理模型建設企業
10.2.4 具有制造基因的企業
10.2.5 產業投資價值企業
10.3 中國工業大數據行業投資風險
10.3.1 宏觀經濟不振風險
10.3.2 政策不及預期風險
10.3.3 發展動力不足風險
10.4 中國工業大數據行業投資建議
10.4.1 行業投資建議
10.4.2 企業投資建議
第十一章 中投顧問對2022-2026年工業大數據行業發展趨勢分析及前景預測
11.1 工業大數據行業發展前景展望
11.1.1 大數據行業發展趨勢
11.1.2 工業大數據應用前景
11.1.3 工業大數據發展趨勢
11.2 中投顧問對2022-2026年中國工業大數據行業預測分析
11.2.1 2022-2026年中國工業大數據行業影響因素分析
11.2.2 2022-2026年中國大數據產業規模預測
11.2.3 2022-2026年中國工業大數據市場規模預測
附錄
附錄一:工業和信息化部關于工業大數據發展的指導意見
附錄二:工業數據分類分級指南(試行)

圖表目錄

圖表 工業大數據與商務大數據的區別
圖表 工業大數據標準在智能制造標準化體系中的定位
圖表 智能制造標準體系-智能賦能技術標準
圖表 工業互聯網平臺功能架構圖
圖表 工業互聯網標準體系框架
圖表 2016-2021年國內生產總值及其增長速度
圖表 2015-2020年三次產業增加值占國內生產總值比重
圖表 2021年GDP初步核算數據
圖表 2020年規模以上工業增加至同比增長速度
圖表 2020年規模以上工業生產主要數據
圖表 2021年規模以上工業增加值同比增長速度
圖表 2017-2021年中國網民規模及互聯網普及率
圖表 2017-2021年中國網民規模及互聯網普及率
圖表 2027-2021年中國信息消費市場規模
圖表 2016-2020年中國信息技術發明專利授權數
圖表 2020年信息化發展評價指標體系
圖表 2020年地區信息化發展評價指數TOP10
圖表 2015-2020年全國兩化融合發展水平演進情況
圖表 2020年全國兩化融合發展水平與績效產出相關關系分析情況
圖表 2020年全國實現綜合集成TOP10省份兩化融合發展階段分布情況
圖表 中國大數據行業政策匯總
圖表 2020年大數據行業標準匯總
圖表 大數據產業鏈
圖表 大數據產業主要數據資產類企業
圖表 大數據產業鏈產值分布及發展方向
圖表 中國大數據市場發展階段
圖表 2017-2023年中國數字經濟市場規模統計情況及預測
圖表 2017-2021年中國大數據產業規模
圖表 2017-2020年新成立的大數據產業聯盟
圖表 大數據企業資本層次
圖表 中國大數據投資價值百強榜
圖表 大數據創新場景應用服務商TOP40
圖表 中國大數據應用領域企業
圖表 互聯網行業大數據應用場景
圖表 電信行業大數據應用場景
圖表 金融行業大數據應用場景
圖表 制造行業大數據應用場景
圖表 企業現有的數據規模
圖表 企業數據類型的構成
圖表 大數據時代企業所能感覺到的數據變化
圖表 目前企業處理大數據所面臨的問題
圖表 企業對大數據的態度和認知
圖表 企業在線則大數據平臺時所考慮的因素
圖表 企業小型機的當前使用情況及未來計劃
圖表 市場上大數據技術類人才招聘數量占比及求職人數占比
圖表 主要城市大數據就業市場活躍度
圖表 大數據行業求職者學歷與招聘需求占比
圖表 大數據產業招聘及求職期望薪水分布
圖表 工業大數據產業鏈
圖表 工業大數據的發展歷程
圖表 工業大數據發展周期
圖表 2016-2021年中國工業大數據市場規模增長及預測
圖表 2020年工業大數據用戶行業結構
圖表 2020年工業大數據產品結構
圖表 2020年工業大數據用戶類型
圖表 2019-2021年中國工業大數據投融資市場投資階段結構
圖表 2019-2021年中國工業大數投融資市場投資金額結構
圖表 工業大數據參考框架
圖表 工業大數據技術參考架構
圖表 工業大數據平臺參考架構
圖表 工業大數據標準體系框架
圖表 工業大數據標準明細表
圖表 工業4.0參考架構
圖表 工業4.0的核心
圖表 中國工業4.0發展道路
圖表 工業4.0體系架構
圖表 CPS系統示意圖
圖表 “中國制造2025”九項任務
圖表 “中國制造2025”五項工程
圖表 “中國制造2025”十大重點領域
圖表 中國制造2025與工業4.0的對比
圖表 工業4.0涉及的技術概念
圖表 工業4.0的數據環路
圖表 福特公司工業大數據應用場景
圖表 恒逸石化工業大數據應用場景
圖表 海爾集團工業大數據應用場景
圖表 金風科技工業大數據應用場景
圖表 2012-2020年中國智能制造業產值規模
圖表 2017-2020年全國已公示智能制造類試點項目數
圖表 智能工廠端到端方案框架
圖表 終端架構
圖表 終端邏輯
圖表 2018-2023年全球工業物聯網的市場規模
圖表 2015-2025年全球工業物聯網設備聯網數量
圖表 2020年全球公布的物聯網項目細分領域數量比重
圖表 2016-2020年中國工業物聯網市場規模情況
圖表 中國物聯網應用領域占比情況
圖表 2021年中國工業大數據行業重大事件
圖表 2019-2021年中國工業大數據投融資金額占比
圖表 2019-2021年中國工業大數據投融資輪次占比
圖表 工業大數據平臺
圖表 工業APP
圖表 工業機理模型庫
圖表 具有制造基因的企業提供工業大數據解決方案
圖表 工業大數據投資價值企業20強
圖表 大數據成熟度模型
圖表 工業機理模型
圖表 工業互聯網平臺結構
圖表 構建數據閉環
圖表 中投顧問對2022-2026年中國大數據產業規模預測
圖表 中投顧問對2022-2026年中國工業大數據市場規模預測

繼物聯網、云計算之后,大數據已經成為當前信息技術產業最受關注的概念之一。大數據是為了更經濟地從高頻率獲取的、大容量的、不同結構和類型的數據中獲取價值,而設計的新一代架構和技術。2018年全球大數據儲量達到33ZB。大數據正在成為國家競爭的前沿,以及產業競爭力和商業模式創新的源泉。

與商業大數據、互聯網大數據等概念相比,工業大數據不管在數據量規模還是發展水平上都稍顯滯后。根據賽迪顧問數據,2019年,我國工業大數據市場規模達到146.9億元,預計未來保持30%以上的高增長。

2020年4月28日,工業和信息化部發布《關于工業大數據發展的指導意見》,對我國工業大數據發展進行了全面部署,進一步促進大數據與工業深度融合發展。為激發工業數據要素潛力,全面提升工業大數據產業發展水平,《指導意見》提出了6個方面18項重點任務,地區政策動態方面,2020年12月,山東省人民政府印發《山東省推進工業大數據發展的實施方案(2020-2022年)》,實施方案明確山東推進工業大數據發展目標任務等有關情況。

中投產業研究院發布的《2022-2026年中國工業大數據行業深度調研及投資前景預測報告》共十一章。首先介紹了工業大數據的概念及發展驅動因素,接著詳細分析了中國大數據以及工業大數據的發展現狀,隨后,報告對工業大數據技術架構進行了介紹并描述了工業大數據在工業4.0建設中的重要意義,報告還對工業大數據的應用場景、應用案例及工業大數據相關行業發展狀況進行了闡述,緊接著報告對工業大數據行業的投資情況進行了詳細分析,最后報告綜合分析了行業的發展趨勢并做出了科學的前景預測。

本研究報告數據主要來自于國家統計局、海關總署、工信部、商務部、財政部、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。您或貴單位若想對工業大數據有個系統的了解或者想投資工業大數據相關行業,本報告是您不可或缺的重要工具。

本報告目錄與內容系中投顧問原創,未經中投顧問書面許可及授權,拒絕任何形式的復制、轉載,謝謝!

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