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2024-2029年中國工業大數據產業發展動態及投資前景預測研究報告

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

中文版價格:
¥
13000
英文版價格:
$
6500
報告編號:
1911469
寄送方式:
紙質特快專遞,電子版發送郵箱
出版日期
2024年10月
報告頁碼
160
圖片數量
52
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《2024-2029年中國工業大數據產業發展動態及投資前景預測研究報告》由中研普華工業大數據行業分析專家領銜撰寫,主要分析了工業大數據行業的市場規模、發展現狀與投資前景,同時對工業大數據行業的未來發展做出科學的趨勢預測和專業的工業大數據行業數據分析,幫助客戶評估工業大數據行業投資價值。

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:2022-202431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:2024gdp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

  2. 工業大數據是指由工業設備高速產生的大量數據,對應不同時間下的設備狀態,是物聯網中的訊息。 工業大數據在工業領域中,圍繞典型智能制造模式,從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發貨和交付、售后服務、運維、報廢或回收再制造等整個產品全生命周期各個環節所產生的各類數據及相關技術和應用的總稱。

      工業大數據行業隨著工業信息化和智能化程度的提高而興起,其應用范圍廣泛,包括智能制造、工業互聯網、智能物流等領域。近年來,該行業市場規模持續擴大,展現出強勁的增長勢頭。大數據、AI、邊緣計算、實時分析、多模態數據整合等技術的不斷發展,為工業大數據提供了更多的可能性,推動了行業的快速發展。然而,工業大數據行業也面臨一些挑戰,如數據安全和隱私保護問題日益凸顯,需要企業加強數據保護措施的投入;同時,數據流通權屬難以確認、分類分級標準實操性不強等問題也制約了工業數據要素的流通和應用。

      工業大數據在未來的發展趨勢和前景非常廣闊。隨著物聯網技術的發展,工業生產中產生的數據量將會越來越大,工業大數據的應用也將會更加廣泛。未來工業大數據的發展趨勢主要包括以下幾個方面:數據采集和存儲技術的進步、數據分析和挖掘技術的提升、人工智能和機器學習在工業大數據中的應用、數據安全和隱私保護。通過充分挖掘工業大數據的潛在價值,可以實現生產過程的智能化和精細化管理,提高生產效率和產品質量,降低成本,拓展新的商業模式和市場空間。因此,未來工業大數據的發展前景十分可觀,對于企業來說,抓住工業大數據發展的機遇,將會成為提升競爭力和實現可持續發展的重要途徑。

      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大數據行業研究單位等公布和提供的大量資料。報告對我國工業大數據行業的供需狀況、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大數據行業的發展現狀、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。報告還綜合了工業大數據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。報告對于工業大數據產品生產企業、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,對于研究我國工業大數據行業發展規律、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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    持續深耕,創新發展

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2024-2029年中國工業大數據產業發展動態及投資前景預測研究報告

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出版日期:2024年10月

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