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2024-2030年中國工業互聯網預測性維護(PdM)行業前景展望與未來趨勢預測報告

Annual Research and Consultation Report of Panorama survey and Investment strategy on China Industry

中文版價格:
¥
15500
英文版價格:
$
7500
報告編號:
1907717
寄送方式:
紙質特快專遞,電子版發送郵箱
出版日期
2024年6月
報告頁碼
123
圖片數量
37
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《2024-2030年中國工業互聯網預測性維護(PdM)行業前景展望與未來趨勢預測報告》由中研普華工業互聯網預測性維護(PdM)行業分析專家領銜撰寫,主要分析了工業互聯網預測性維護(PdM)行業的市場規模、發展現狀與投資前景,同時對工業互聯網預測性維護(PdM)行業的未來發展做出科學的趨勢預測和專業的工業互聯網預測性維護(PdM)行業數據分析,幫助客戶評估工業互聯網預測性維護(PdM)行業投資價值。

中研普華研究報告五大特色
我們的報告對您有何價值
  1.  

    第一章 工業互聯網預測性維護(pdm)行業界定及中國市場發展環境剖析

    1.1 工業互聯網預測性維護(pdm)行業界定及統計說明

    1.1.1 工業互聯網預測性維護(pdm)行業的界定

    1)工業互聯網的界定與應用

    2)工業互聯網預測性維護(pdm)的界定

    3)預測性維護系統流程

    4)預測性維護系統架構

    5)國民經濟行業分類

    1.1.2 本報告的研究范圍界定

    1.1.3 本報告主要數據來源及統計標準說明

    1.2 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業政策環境

    1.2.1 行業監管體系及機構介紹

    1.2.2 行業標準體系建設現狀

    1)標準體系建設

    2)現行標準匯總

    1.2.3 行業發展相關政策規劃匯總及解讀

    1)行業發展相關政策匯總

    2)行業發展相關規劃匯總

    1.2.4 “十四五”規劃對行業發展的影響分析

    1.2.5 政策環境對行業發展的影響分析

    1.3 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業經濟環境

    1.3.1 宏觀經濟發展現狀

    1.3.2 宏觀經濟發展展望

    1.3.3 行業發展與宏觀經濟相關性分析

    1.4 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業社會環境

    1.5 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業技術環境

    1.5.1 預測性維護技術基礎

    1.5.2 預測性維護核心關鍵技術分析

    1.5.3 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業相關專利的申請及公開情況

    1.5.4 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業技術創新趨勢

    1.5.5 技術環境對行業發展的影響分析

    第二章 全球工業互聯網預測性維護(pdm)行業發展趨勢及市場前景預測

    2.1 全球工業互聯網預測性維護(pdm)行業發展歷程及發展環境分析

    2.1.1 全球工業互聯網預測性維護(pdm)行業發展歷程

    2.1.2 全球工業互聯網預測性維護(pdm)行業發展環境

    2.1.3 全球工業互聯網的發展現狀分析

    2.2 全球工業互聯網預測性維護(pdm)行業應用狀況及市場規模測算

    2.2.1 全球工業互聯網預測性維護(pdm)行業應用狀況

    2.2.2 全球工業互聯網預測性維護(pdm)行業市場規模測算

    2.3 全球工業互聯網預測性維護(pdm)行業市場競爭格局及代表性企業案例

    2.3.1 全球工業互聯網預測性維護(pdm)行業市場競爭狀況

    2.3.2 全球工業互聯網預測性維護(pdm)企業兼并重組狀況

    2.3.3 全球工業互聯網預測性維護(pdm)行業代表性企業布局案例

    1ibm

    2sap

    3siemens

    4microsoft微軟

    5ge

    2.4 全球工業互聯網預測性維護(pdm)行業發展趨勢及市場前景預測

    2.4.1 全球工業互聯網預測性維護(pdm)行業發展趨勢預判

    2.4.2 全球工業互聯網預測性維護(pdm)行業市場前景預測

    第三章 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業發展現狀與市場痛點分析

    3.1 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業發展歷程及市場特征

    3.1.1 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業發展歷程

    3.1.2 中國工業互聯網預測性維護(pdm)經濟屬性分析

    3.2 工業互聯網預測性維護(pdm)行業發展模式

    3.3 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業參與者類型及規模

    3.3.1 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業參與者類型及入場方式

    3.3.2 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業企業數量規模

    3.4 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業市場供需狀況

    3.4.1 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業需求分析

    3.4.2 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業供需平衡

    3.5 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業市場規模測算

    3.6 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業市場痛點分析

    第四章 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業競爭狀態及市場格局分析

    4.1 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業投融資、兼并與重組狀況

    4.1.1 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業投融資發展狀況

    4.1.2 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業兼并與重組狀況

    4.2 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業市場格局及集中度分析

    4.2.1 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業市場競爭格局

    4.2.2 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業國際競爭力分析

    4.2.3 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業市場集中度分析

    4.3 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業區域市場發展狀況

    4.4 中國工業互聯網預測性維護(pdm)重點區域市場需求分析

    4.4.1 上海市

    4.4.2 北京市

    4.4.3 廣東省

    4.4.4 浙江省

    4.4.5 江蘇省

    第五章 中國工業互聯網預測性維護(pdm)產業鏈梳理及全景深度解析

    5.1 工業互聯網預測性維護(pdm)產業鏈梳理及成本結構分析

    5.1.1 工業互聯網預測性維護(pdm)產業結構屬性(產業鏈)

    1)產業鏈結構梳理

    2)產業鏈生態圖譜

    5.1.2 工業互聯網預測性維護(pdm)產業價值屬性(價值鏈)

    1)成本結構分析

    2)價值鏈分析

    5.2 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業專用硬件市場分析

    5.2.1 智能傳感器(振動傳感器和溫度傳感器等)

    5.2.2 便攜式監視設備

    5.2.3 專用網關(專用于預測維護功能的)

    5.3 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業專用軟件及系統集成市場分析

    5.4 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業解決方案市場分析

    5.4.1 預測性維護(pdm)行業解決方案市場概述

    5.4.2 通用機械行業解決方案

    5.4.3 水處理行業解決方案

    5.4.4 其他行業

    5.5 工業互聯網預測性維護(pdm)創新應用案例分析

    第六章 中國工業互聯網預測性維護(pdm)代表性企業案例研究

    6.1 中國工業互聯網預測性維護(pdm)代表性企業對比

    6.2 中國工業互聯網預測性維護(pdm)代表性企業案例(排名不分先后)

    6.2.1 北京天澤智云科技有限公司

    1)企業發展歷程及基本信息

    2)企業發展狀況

    3)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務布局及產品介紹

    4)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務運營狀況及市場地位分析

    5)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務布局的優劣勢分析

    6.2.2 西安因聯信息科技有限公司

    1)企業發展歷程及基本信息

    2)企業發展狀況

    3)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務布局及產品介紹

    4)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務運營狀況及市場地位分析

    5)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務布局的優劣勢分析

    6.2.3 安徽容知日新科技股份有限公司

    1)企業發展歷程及基本信息

    2)企業發展狀況

    3)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務布局及產品介紹

    4)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務運營狀況及市場地位分析

    5)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務布局的優劣勢分析

    6.2.4 貝加萊工業自動化(中國)有限公司

    1)企業發展歷程及基本信息

    2)企業發展狀況

    3)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務布局及產品介紹

    4)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務運營狀況及市場地位分析

    5)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務布局的優劣勢分析

    6.2.5 華為技術有限公司

    1)企業發展歷程及基本信息

    2)企業發展狀況

    3)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務布局及產品介紹

    4)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務運營狀況及市場地位分析

    5)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務布局的優劣勢分析

    6.2.6 北京天工智造科技有限公司

    1)企業發展歷程及基本信息

    2)企業發展狀況

    3)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務布局及產品介紹

    4)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務運營狀況及市場地位分析

    5)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務布局的優劣勢分析

    6.2.7 北京寄云鼎城科技有限公司

    1)企業發展歷程及基本信息

    2)企業發展狀況

    3)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務布局及產品介紹

    4)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務運營狀況及市場地位分析

    5)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務布局的優劣勢分析

    6.2.8 碩橙(廈門)科技有限公司

    1)企業發展歷程及基本信息

    2)企業發展狀況

    3)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務布局及產品介紹

    4)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務運營狀況及市場地位分析

    5)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務布局的優劣勢分析

    6.2.9 諾德(中國)傳動設備有限公司

    1)企業發展歷程及基本信息

    2)企業發展狀況

    3)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務布局及產品介紹

    4)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務運營狀況及市場地位分析

    5)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務布局的優劣勢分析

    6.2.10 西人馬聯合測控(泉州)科技有限公司

    1)企業發展歷程及基本信息

    2)企業發展狀況

    3)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務布局及產品介紹

    4)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務運營狀況及市場地位分析

    5)企業工業互聯網預測性維護(pdm)業務布局的優劣勢分析

    第七章 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業市場前瞻及投資策略建議

    7.1 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業發展潛力評估

    7.1.1 行業發展現狀總結

    7.1.2 行業影響因素總結

    7.1.3 行業發展潛力評估

    7.2 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業發展前景預測

    7.3 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業發展趨勢預判

    7.4 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業進入與退出壁壘

    7.5 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業投資價值評估

    7.6 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業投資機會分析

    7.7 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業投資風險預警

    7.8 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業投資策略與建議

    7.9 中國工業互聯網預測性維護(pdm)行業可持續發展建議

    圖表目錄

    圖表:行業適用的主要產業政策

    圖表:2022-2024年全球工業互聯網預測性維護市場規模

    圖表:全球預測性維護企業分類

    圖表:國內工業互聯網預測性維護(pdm)行業發展歷程

    圖表:國內主要工業互聯網預測性維護(pdm)參與者

    圖表:2022-2024年中國工業互聯網預測性維護市場規模

    圖表:工業互聯網預測性維護行業投融資一覽

    圖表:2022-2024年我國工業互聯網預測性維護(pdm)規模分地區

    圖表:工業互聯網預測性維護(pdm)產業鏈圖譜

    圖表:工業互聯網預測性維護產品成本構成

    圖表:2024-2030年全球工業互聯網預測性維護市場規模預測

    圖表:2024-2030年中國工業互聯網預測性維護(pdm)市場規模預測

  2. 工業互聯網預測性維護(Predictive Maintenance,簡稱PdM)是一種基于工業互聯網技術的維護策略,它結合了設備運行的持續測量、監控、工業數據建模和數據分析技術,以預測和診斷設備故障,并在設備故障發生前采取修正措施。

      本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫,在大量周密的市場調研基礎上,主要依據了國家統計局、國家商務部、國家發改委、國家經濟信息中心、國務院發展研究中心、國家海關總署、全國商業信息中心、中國經濟景氣監測中心、中國行業研究網、全國及海外相關報刊雜志的基礎信息以及工業互聯網預測性維護(PdM)行業研究單位等公布和提供的大量資料。報告對我國工業互聯網預測性維護(PdM)行業的供需狀況、發展現狀、子行業發展變化等進行了分析,重點分析了國內外工業互聯網預測性維護(PdM)行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、行業的發展建議、行業競爭力,以及行業的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了工業互聯網預測性維護(PdM)行業的整體發展動態,對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。報告對于工業互聯網預測性維護(PdM)產品生產企業、經銷商、行業管理部門以及擬進入該行業的投資者具有重要的參考價值,對于研究我國工業互聯網預測性維護(PdM)行業發展規律、提高企業的運營效率、促進企業的發展壯大有學術和實踐的雙重意義。

  3. 中研普華集團的研究報告著重幫助客戶解決以下問題:

    ♦ 項目有多大市場規模?發展前景如何?值不值得投資?

    ♦ 市場細分和企業定位是否準確?主要客戶群在哪里?營銷手段有哪些?

    ♦ 您與競爭對手企業的差距在哪里?競爭對手的戰略意圖在哪里?

    ♦ 保持領先或者超越對手的戰略和戰術有哪些?會有哪些優劣勢和挑戰?

    ♦ 行業的最新變化有哪些?市場有哪些新的發展機遇與投資機會?

    ♦ 行業發展大趨勢是什么?您應該如何把握大趨勢并從中獲得商業利潤?

    ♦ 行業內的成功案例、準入門檻、發展瓶頸、贏利模式、退出機制......

    為什么要立即訂購行業研究報告的四大理由:

    ♦ 理由1:商業戰場上的失敗可以原諒,但是遭到競爭對手的突然襲擊則不可諒解。如果您的企業經常困于競爭對手的市場策略而毫無還手之力,那么您需要比您企業的競爭對手知道得更多,請馬上訂購。

    ♦ 理由2:如果您的企業一直期望在新的季度里使企業利潤倍增,獲得更好的業績表現,您需要借助行業專家智囊團的智慧和建議,那么您不可不訂。

    ♦ 理由3:如果您的企業準備投資于某項新業務,需要周祥的商業計劃資料及發展規劃的策略建議,同時也不想為此付出大量的資源及調研時間,那么您非訂不可。

    ♦ 理由4:如果您的企業缺乏多年業內資深經驗培養的行業洞察力,長期性、系統性的行業關鍵數據支持,而無法準確把握市場,搶占最新商機的戰略制高點,那么請把這一切交給我們。

    數據支持

    權威數據來源:國家統計局、國家發改委、工信部、商務部、海關總署、國家信息中心、國家稅務總局、國家工商總局、國務院發展研究中心、國家圖書館、全國200多個行業協會、行業研究所、海內外上萬種專業刊物。

    中研普華自主研發數據庫:中研普華細分行業數據庫、中研普華上市公司數據庫、中研普華非上市企業數據庫、宏觀經濟數據庫、區域經濟數據庫、產品產銷數據庫、產品進出口數據庫。

    國際知名研究機構或商用數據庫:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。

    一手調研數據:遍布全國31個省市及香港的專家顧問網絡,涉及政府統計部門、統計機構、生產廠商、地方主管部門、行業協會等。在中國,中研普華集團擁有最大的數據搜集網絡,在研究項目最多的一線城市設立了全資分公司或辦事處,并在超過50多個城市建立了操作地,資料搜集的工作已覆蓋全球220個地區。

    研發流程

    步驟1:設立研究小組,確定研究內容

    針對目標,設立由產業市場研究專家、行業資深專家、戰略咨詢師和相關產業協會協作專家組成項目研究小組,碩士以上學歷研究員擔任小組成員,共同確定該產業市場研究內容。

    步驟2:市場調查,獲取第一手資料

    ♦ 訪問有關政府主管部門、相關行業協會、公司銷售人員與技術人員等;

    ♦ 實地調查各大廠家、運營商、經銷商與最終用戶。

    步驟3:中研普華充分收集利用以下信息資源

    ♦ 報紙、雜志與期刊(中研普華的期刊收集量達1500多種);

    ♦ 國內、國際行業協會出版物;

    ♦ 各種會議資料;

    ♦ 中國及外國政府出版物(統計數字、年鑒、計劃等);

    ♦ 專業數據庫(中研普華建立了3000多個細分行業的數據庫,規模最全);

    ♦ 企業內部刊物與宣傳資料。

    步驟4:核實來自各種信息源的信息

    ♦ 各種信息源之間相互核實;

    ♦ 同相關產業專家與銷售人員核實;

    ♦ 同有關政府主管部門核實。

    步驟5:進行數據建模、市場分析并起草初步研究報告

    步驟6:核實檢查初步研究報告

    與有關政府部門、行業協會專家及生產廠家的銷售人員核實初步研究結果。專家訪談、企業家審閱并提出修改意見與建議。

    步驟7:撰寫完成最終研究報告

    該研究小組將來自各方的意見、建議及評價加以總結與提煉,分析師系統分析并撰寫最終報告(對行業盈利點、增長點、機會點、預警點等進行系統分析并完成報告)。

    步驟8:提供完善的售后服務

    對用戶提出有關該報告的各種問題給予明確解答,并為用戶就有關該行業的各種專題進行深入調查和項目咨詢。

    社會影響力

    中研普華集團是中國成立時間最長,擁有研究人員數量最多,規模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構之一。中研普華始終堅持研究的獨立性和公正性,其研究結論、調研數據及分析觀點廣泛被電視媒體、報刊雜志及企業采用。同時,中研普華的研究結論、調研數據及分析觀點也大量被國家政府部門及商業門戶網站轉載,如中央電視臺、鳳凰衛視、深圳衛視、新浪財經、中國經濟信息網、商務部、國資委、發改委、國務院發展研究中心(國研網)等。

    如需了解更多內容,請訪問市場調研專題:

    專項市場研究 產品營銷研究 品牌調查研究 廣告媒介研究 渠道商圈研究 滿意度研究 神秘顧客調查 消費者研究 重點業務領域 調查執行技術 公司實力鑒證 關于中研普華 中研普華優勢 服務流程管理

本報告所有內容受法律保護。國家統計局授予中研普華公司,中華人民共和國涉外調查許可證:國統涉外證字第1226號

本報告由中國行業研究網出品,報告版權歸中研普華公司所有。本報告是中研普華公司的研究與統計成果,報告為有償提供給購買報告的客戶使用。未獲得中研普華公司書面授權,任何網站或媒體不得轉載或引用,否則中研普華公司有權依法追究其法律責任。如需訂閱研究報告,請直接聯系本網站,以便獲得全程優質完善服務。

中研普華公司是中國成立時間最長,擁有研究人員數量最多,規模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構,公司每天都會接受媒體采訪及發布大量產業經濟研究成果。在此,我們誠意向您推薦一種“鑒別咨詢公司實力的主要方法”。

本報告目錄與內容系中研普華原創,未經本公司事先書面許可,拒絕任何方式復制、轉載。

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2024-2030年中國工業互聯網預測性維護(PdM)行業前景展望與未來趨勢預測報告

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報告編號:1907717

出版日期:2024年6月

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