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 2022-2024年中國工業大數據發展驅動因素分析
2.1 政策因素
2.1.1 大數據產業政策匯總分析
2.1.2 促進大數據產業發展綱要
2.1.3 大數據標準化白皮書分析
2.1.4 各省大數據政策發布數量
2.1.5 國家工業大數據政策回顧
2.1.6 工信部工業大數據政策
2.1.7 工業大數據發展指導意見
2.2 經濟因素
2.2.1 宏觀經濟概況
2.2.2 工業運行情況
2.2.3 經濟轉型升級
2.2.4 宏觀經濟展望
2.3 信息化發展
2.3.1 信息基礎設施建設
2.3.2 信息消費發展現狀
2.3.3 網信產業發展狀況
2.3.4 信息技術研發創新
2.3.5 區域信息化的水平
2.4 兩化融合
2.4.1 兩化融合發展水平
2.4.2 兩化融合區域分布
2.4.3 兩化融合發展規劃
第三章 2022-2024年中國大數據產業發展分析
3.1 大數據產業鏈構成分析
3.1.1 大數據產業鏈結構
3.1.2 大數據產業鏈領域
3.1.3 產業鏈價值流動方向
3.2 2022-2024年中國大數據產業發展綜述
3.2.1 大數據產業概念分析
3.2.2 大數據發展的必然性
3.2.3 大數據產業驅動主體
3.2.4 大數據產業發展階段
3.2.5 數字經濟的發展水平
3.2.6 大數據總體市場規模
3.2.7 地區大數據產業聯盟
3.3 2022-2024年大數據產業競爭格局
3.3.1 產業競爭主體分類
3.3.2 競爭企業資本層次
3.3.3 產業百強企業統計
3.3.4 創新場景應用服務商
3.3.5 互聯網企業布局狀況
3.3.6 大數據應用領域競爭
3.3.7 產業競爭趨勢展望
3.4 2022-2024年中國大數據市場供需分析
3.4.1 大數據市場供給結構介紹
3.4.2 主要行業大數據需求狀況
3.4.3 企業大數據的應用及需求
3.4.4 大數據細分領域需求場景
3.4.5 大數據熱點領域需求分析
3.4.6 數據小型機市場需求分析
3.5 中國大數據產業發展存在的問題
3.5.1 面臨挑戰分析
3.5.2 核心技術薄弱
3.5.3 數據相關問題
3.5.4 數據安全問題
3.5.5 人才供需問題
3.6 中國大數據產業發展的策略建議
3.6.1 推進研發應用
3.6.2 避免過度建設
3.6.3 提高數據安全
3.6.4 地區發展思路
3.6.5 推動標準建設
3.6.6 打破信息孤島
第四章 2022-2024年中國工業大數據發展分析
4.1 工業大數據發展綜述
4.1.1 產業鏈條分析
4.1.2 產業發展歷程
4.1.3 產業發展周期
4.1.4 產業發展現狀
4.2 2022-2024年中國工業大數據市場運行分析
4.2.1 市場發展規模
4.2.2 用戶行業結構
4.2.3 產品結構分析
4.2.4 市場用戶類型
4.2.5 市場投資狀況
4.2.6 市場發展形勢
4.3 中國工業大數據發展存在的問題
4.3.1 工業數據資源不夠豐富
4.3.2 工業數據資產管理滯后
4.3.3 工業數據孤島普遍存在
4.3.4 工業數據應用不夠深入
4.4 中國工業大數據發展對策建議
4.4.1 提升工業大數據平臺能力建設
4.4.2 加強工業大數據管理體系建設
4.4.3 持續完善工業大數據標準體系
4.4.4 探索工業大數據創新應用示范
第五章 2022-2024年工業大數據架構及技術分析
5.1 工業大數據參考架構
5.1.1 數據參考架構
5.1.2 技術參考架構
5.1.3 平臺參考架構
5.2 工業大數據管理技術分析
5.2.1 工業大數據的采集技術
5.2.2 多源異構數據管理技術
5.2.3 多模態數據的集成技術
5.2.4 工業大數據技術的趨勢
5.3 工業大數據分析技術介紹
5.3.1 時序模式分析技術
5.3.2 工業知識圖譜技術
5.3.3 多源數據融合分析
5.4 工業大數據標準體系建設
5.4.1 工業大數據標準化的基礎
5.4.2 工業大數據標準體系框架
5.4.3 工業大數據標準明細匯總
5.4.4 工業大數據重點標準描述
第六章 2022-2024年工業大數據與工業4.0發展關系
6.1 全球主要國家工業4.0發展戰略
6.1.1 美國
6.1.2 德國
6.1.3 法國
6.1.4 中國
6.2 工業4.0發展概況
6.2.1 工業4.0基本內涵
6.2.2 工業4.0產生背景
6.2.3 工業4.0發展歷程
6.2.4 中國工業4.0優勢
6.3 工業4.0落地戰略分析
6.3.1 工業4.0架構
6.3.2 信息網絡系統
6.3.3 核心系統集成
6.3.4 大數據利用分析
6.4 2022-2024年中國工業4.0發展進程
6.4.1 工業4.0重點發展領域
6.4.2 工業4.0發展模式分析
6.4.3 推動工業4.0發展舉措
6.4.4 工業4.0的相關技術
6.4.5 工業4.0未來發展藍圖
6.5 中國制造2025解讀分析
6.5.1 中國制造2025重點任務
6.5.2 中國制造2025重點領域
6.5.3 工業4.0與中國制造2025
6.6 工業大數據是中國工業4.0的重要部分
6.6.1 工業大數據是工業4.0的基礎
6.6.2 工業大數據對工業4.0的作用
6.6.3 工業4.0對工業大數據的需求
6.6.4 工業4.0中工業大數據的應用
第七章 工業大數據的應用場景及應用價值剖析
7.1 工業大數據的主要應用領域
7.1.1 在設計領域的應用
7.1.2 優化生產過程中
7.1.3 預測產品需求
7.1.4 優化工業供應鏈
7.1.5 強化工業綠色發展
7.2 工業大數據的典型應用場景
7.2.1 智能化設計
7.2.2 智能化生產
7.2.3 網絡化協同制造
7.2.4 智能化服務
7.2.5 個性化定制
7.3 工業大數據企業應用案例分析
7.3.1 福特公司
7.3.2 恒逸石化
7.3.3 海爾集團
7.3.4 金風科技
7.4 工業大數據的應用價值分析
7.4.1 優化企業現有業務
7.4.2 促進企業升級轉型
7.4.3 促進中小企業創新
第八章 工業大數據相關行業發展狀況
8.1 智能制造
8.1.1 智能制造發展階段
8.1.2 智能制造發展特征
8.1.3 智能制造發展規模
8.1.4 智能制造產業集群
8.1.5 智能制造試點項目
8.1.6 智能制造發展態勢
8.2 智能裝備
8.2.1 智能裝備運行特征
8.2.2 智能裝備產業布局
8.2.3 智能裝備競爭格局
8.2.4 智能裝備項目動態
8.2.5 智能裝備發展機遇
8.2.6 存在的問題及對策
8.3 智能工廠
8.3.1 智能工廠基本框架
8.3.2 智能工廠基本特征
8.3.3 智能工廠建設模式
8.3.4 智能工廠解決方案
8.3.5 智能工廠建設現狀
8.3.6 催生新業態新模式
8.3.7 智能工廠發展趨勢
8.4 工業物聯網
8.4.1 全球工業物聯網規模
8.4.2 國內工業物聯網規模
8.4.3 工業物聯網應用領域
8.4.4 工業物聯網應用模式
8.4.5 工業物聯網應用場景
第九章 2024-2029年工業大數據投資前景及前景趨勢展望
9.1 工業大數據產業投資方向
9.1.1 工業大數據平臺企業
9.1.2 開發工業app的企業
9.1.3 工業機理模型建設企業
9.1.4 具有制造基因的企業
9.1.5 產業投資價值企業
9.2 工業大數據行業發展前景展望
9.2.1 大數據行業發展趨勢
9.2.2 工業大數據應用前景
9.2.3 工業大數據發展趨勢
9.3 2024-2029年中國工業大數據行業預測分析
9.3.1 2024-2029年中國工業大數據行業影響因素分析
9.3.2 2024-2029年中國大數據產業規模預測
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:2022-2024年中國大數據相關政策
圖表:2022-2024年31個省(市、區)大數據政策數量
圖表:國家工業大數據相關政策
圖表:工業和信息化部工業大數據相關政策
圖表:2022-2023年國內生產總值及其增長速度
圖表:2022-2023年三次產業增加值占國內生產總值比重
圖表:2024年gdp初步核算數據
圖表:2024年規模以上工業增加至同比增長速度
圖表:2024年規模以上工業生產主要數據
圖表:2024年規模以上工業增加值同比增長速度
圖表:2022-2024年中國網民規模及互聯網普及率
圖表:2022-2024年中國網民規模及互聯網普及率
圖表:2024-2029年中國信息消費市場規模
圖表:2022-2024年中國信息技術發明專利授權數
圖表:2024年信息化發展評價指標體系
圖表:2024年地區信息化發展評價指數top10
圖表:2022-2024年全國兩化融合發展水平演進情況
圖表:2024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:2024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: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:2024-2029年中國數字經濟市場規模統計情況及預測
圖表:2022-2024年中國大數據產業規模
-
第一章 工業大數據概述
第二章 2022-2024年中國工業大數據發展驅動因素分析
第三章 2022-2024年中國大數據產業發展分析
第四章 2022-2024年中國工業大數據發展分析
第五章 2022-2024年工業大數據架構及技術分析
第六章 2022-2024年工業大數據與工業4.0發展關系
第七章 工業大數據的應用場景及應用價值剖析
第八章 工業大數據相關行業發展狀況
第九章 2024-2029年工業大數據投資前景及前景趨勢展望
圖表目錄
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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。
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