咨询热线

400-007-6266

010-86223221

2019年中国工业大数据市场分析报告-市场深度调研与发展趋势研究

2019年中国工业大数据市场分析报告-市场深度调研与发展趋势研究

  • 8200元 电子版
  • 8200元 纸介版
  • 8500元 电子版+纸介版
  • 430331
  • 2019年
  • Email电子版/特快专递
  • 400-007-6266 010-86223221
  • sale@chinabaogao.com
        当前,随着工业4.0浪潮的兴起,物联网、云计算、大数据、人工智能、增强现实/虚拟现实等信息技术不断向工业领域融合渗透,为工业大数据应用的实施奠定了坚实的技术基础。其中,物联网技术使得无处不在的末端设备和设施,可以通过射频识别、红外感应器、全球定位系统等信息传感设备,按约定的协议与互联网相连接,进行信息交换和通信,使物品及其状态可见,从而实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理;云计算技术提供了一种可通过网络实现按需可动态伸缩的廉价计算服务;大数据技术及AI技术则使得在可接受的时间内从海量数据中分析、挖掘出潜在价值以及实现趋势预测、群体智慧模式等成为可能;通过AR/VR技术则可实现对工厂环境、工业设备等的模拟及增强体验。

        工业大数据的主要来源有3类

        (1) 生产经营相关业务数据

        生产经营相关业务数据主要来自于传统企业信息化范围,存储在企业信息系统内部,包括传统工业设计和制造类软件、企业资源计划、产品生命周期管理、供应链管理、客户关系管理和环境管理系统等。这些企业信息系统已累积了大量的产品研发数据、生产性数据、经营性数据、客户信息数据、物流供应数据及环境数据。此类数据是工业领域传统的数据资产,在移动互联网等新技术应用环境下正在逐步扩大范围。
  
        (2)设备物联数据
  
        设备物联数据主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下,实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。狭义的工业大数据即指该类数据,即工业设备和产品快速产生且存在时间序列差异的大量数据。
  
        (3)外部数据
   

        外部数据指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据,例如,评价企业环境绩效的环境法规、预测产品市场的宏观社会经济数据等。

        近年来,随着全球工业化改革的发展,全球工业大数据的规模不断增加。至2017年全球工业大数据的市场规模为201亿美元,当年全球大数据市场规模为394亿元,工业大数据占全球大数据总规模超过50%,可见工业大数据已经成为全球大数据行业发展的主要的领域。未来,在以德国为代表的工业4.0深化发展及其他国家智能制造的发展,预计2020年全球工业大数据的市场规模为480亿美元,占大数据总规模的比重约为60%。

2014-2020年全球工业大数据市场规模及预测

 
数据来源:工信部

        《中国制造2025》提出了未来我国工业发展要向着智能化转变,而工业大数据的发展是一个重要的推动因素,目前我国已经在贵阳布局了大数据中心的建设,为国内工业大数据的发展提供了基础支撑。据贵阳大数据交易所统计资料显示,2017年我国工业大数据市场规模约为212元,较上年同比增长41.3%,增速较快。按照国内工业数据化的发展及政策支持的推进,预计2018年国内工业大数据的规模增加至292亿元。

2014-2020年中国工业大数据市场规模及预测

 
数据来源:工信部

资料来源:工信部,观研天下整理,转载请注明出处(TC)

        中国报告网是观研天下集团旗下打造的业内资深行业分析报告、市场深度调研报告提供商与综合行业信息门户。《2019年中国工业大数据市场分析报告-市场深度调研与发展趋势研究》涵盖行业最新数据,市场热点,政策规划,竞争情报,市场前景预测,投资策略等内容。更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展态势、市场商机动向、正确制定企业竞争战略和投资策略。本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据,以及我中心对本行业的实地调研,结合了行业所处的环境,从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。


        它是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势,洞悉行业竞争格局,规避经营和投资风险,制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。观研天下是国内知名的行业信息咨询机构,拥有资深的专家团队,多年来已经为上万家企业单位、咨询机构、金融机构、行业协会、个人投资者等提供了专业的行业分析报告,客户涵盖了华为、中国石油、中国电信、中国建筑、惠普、迪士尼等国内外行业领先企业,并得到了客户的广泛认可。

        本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。本研究报告采用的行业分析方法包括波特五力模型分析法、SWOT分析法、PEST分析法,对行业进行全面的内外部环境分析,同时通过资深分析师对目前国家经济形势的走势以及市场发展趋势和当前行业热点分析,预测行业未来的发展方向、新兴热点、市场空间、技术趋势以及未来发展战略等。

【报告大纲】

第一章 2016-2019年中国工业大数据行业发展概述
第一节 工业大数据行业发展情况概述
一、工业大数据行业相关定义
二、工业大数据行业基本情况介绍
三、工业大数据行业发展特点分析
第二节 中国工业大数据行业上下游产业链分析
一、产业链模型原理介绍
二、工业大数据行业产业链条分析
三、中国工业大数据行业产业链环节分析
1、上游产业
2、下游产业
第三节 中国工业大数据行业生命周期分析
一、工业大数据行业生命周期理论概述
二、工业大数据行业所属的生命周期分析
第四节 工业大数据行业经济指标分析
一、工业大数据行业的赢利性分析
二、工业大数据行业的经济周期分析
三、工业大数据行业附加值的提升空间分析
第五节 中国工业大数据行业进入壁垒分析
一、工业大数据行业资金壁垒分析
二、工业大数据行业技术壁垒分析
三、工业大数据行业人才壁垒分析
四、工业大数据行业品牌壁垒分析
五、工业大数据行业其他壁垒分析

第二章 2016-2019年全球工业大数据行业市场发展现状分析
第一节 全球工业大数据行业发展历程回顾
第二节 全球工业大数据行业市场区域分布情况
第三节 亚洲工业大数据行业地区市场分析
一、亚洲工业大数据行业市场现状分析
二、亚洲工业大数据行业市场规模与市场需求分析
三、亚洲工业大数据行业市场前景分析
第四节 北美工业大数据行业地区市场分析
一、北美工业大数据行业市场现状分析
二、北美工业大数据行业市场规模与市场需求分析
三、北美工业大数据行业市场前景分析
第五节 欧盟工业大数据行业地区市场分析
一、欧盟工业大数据行业市场现状分析
二、欧盟工业大数据行业市场规模与市场需求分析
三、欧盟工业大数据行业市场前景分析
第六节 2019-2025年世界工业大数据行业分布走势预测
第七节 2019-2025年全球工业大数据行业市场规模预测

第三章 中国工业大数据产业发展环境分析
第一节 我国宏观经济环境分析
一、中国GDP增长情况分析
二、工业经济发展形势分析
三、社会固定资产投资分析
四、全社会消费品工业大数据总额
五、城乡居民收入增长分析
六、居民消费价格变化分析
七、对外贸易发展形势分析
第二节 中国工业大数据行业政策环境分析
一、行业监管体制现状
二、行业主要政策法规
第三节 中国工业大数据产业社会环境发展分析
一、人口环境分析
二、教育环境分析
三、文化环境分析
四、生态环境分析
五、消费观念分析

第四章 中国工业大数据行业运行情况
第一节 中国工业大数据行业发展状况情况介绍
一、行业发展历程回顾
二、行业创新情况分析
三、行业发展特点分析
第二节 中国工业大数据行业市场规模分析
第三节 中国工业大数据行业供应情况分析
第四节 中国工业大数据行业需求情况分析
第五节 中国工业大数据行业供需平衡分析
第六节 中国工业大数据行业发展趋势分析

第五章 中国工业大数据所属行业运行数据监测
第一节 中国工业大数据所属行业总体规模分析
一、企业数量结构分析
二、行业资产规模分析
第二节 中国工业大数据所属行业产销与费用分析
一、流动资产
二、销售收入分析
三、负债分析
四、利润规模分析
五、产值分析
第三节 中国工业大数据所属行业财务指标分析
一、行业盈利能力分析
二、行业偿债能力分析
三、行业营运能力分析
四、行业发展能力分析

第六章 2016-2019年中国工业大数据市场格局分析
第一节 中国工业大数据行业竞争现状分析
一、中国工业大数据行业竞争情况分析
二、中国工业大数据行业主要品牌分析
第二节 中国工业大数据行业集中度分析
一、中国工业大数据行业市场集中度分析
二、中国工业大数据行业企业集中度分析
第三节 中国工业大数据行业存在的问题
第四节 中国工业大数据行业解决问题的策略分析
第五节 中国工业大数据行业竞争力分析
一、生产要素
二、需求条件
三、支援与相关产业
四、企业战略、结构与竞争状态
五、政府的作用

第七章 2016-2019年中国工业大数据行业需求特点与动态分析
第一节 中国工业大数据行业消费市场动态情况
第二节 中国工业大数据行业消费市场特点分析
一、需求偏好
二、价格偏好
三、品牌偏好
四、其他偏好
第三节 工业大数据行业成本分析
第四节 工业大数据行业价格影响因素分析
一、供需因素
二、成本因素
三、渠道因素
四、其他因素
第五节 中国工业大数据行业价格现状分析
第六节 中国工业大数据行业平均价格走势预测
一、中国工业大数据行业价格影响因素
二、中国工业大数据行业平均价格走势预测
三、中国工业大数据行业平均价格增速预测

第八章 2016-2019年中国工业大数据行业区域市场现状分析
第一节 中国工业大数据行业区域市场规模分布
第二节 中国华东地区工业大数据市场分析
一、华东地区概述
二、华东地区经济环境分析
三、华东地区工业大数据市场规模分析
四、华东地区工业大数据市场规模预测
第三节 华中地区市场分析
一、华中地区概述
二、华中地区经济环境分析
三、华中地区工业大数据市场规模分析
四、华中地区工业大数据市场规模预测
第四节 华南地区市场分析
一、华南地区概述
二、华南地区经济环境分析
三、华南地区工业大数据市场规模分析
四、华南地区工业大数据市场规模预测

第九章 2016-2019年中国工业大数据行业竞争情况
第一节 中国工业大数据行业竞争结构分析(波特五力模型)
一、现有企业间竞争
二、潜在进入者分析
三、替代品威胁分析
四、供应商议价能力
五、客户议价能力
第二节 中国工业大数据行业SWOT分析
一、行业优势分析
二、行业劣势分析
三、行业机会分析
四、行业威胁分析
第三节 中国工业大数据行业竞争环境分析(PEST)
一、政策环境
二、经济环境
三、社会环境
四、技术环境

第十章 工业大数据行业企业分析(随数据更新有调整)
第一节 企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优劣势分析
第二节 企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优劣势分析
第三节 企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优劣势分析
第四节 企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优劣势分析
第五节 企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优劣势分析

第十一章 2019-2025年中国工业大数据行业发展前景分析与预测
第一节 中国工业大数据行业未来发展前景分析
一、工业大数据行业国内投资环境分析
二、中国工业大数据行业市场机会分析
三、中国工业大数据行业投资增速预测
第二节 中国工业大数据行业未来发展趋势预测
第三节 中国工业大数据行业市场发展预测
一、中国工业大数据行业市场规模预测
二、中国工业大数据行业市场规模增速预测
三、中国工业大数据行业产值规模预测
四、中国工业大数据行业产值增速预测
五、中国工业大数据行业供需情况预测
第四节 中国工业大数据行业盈利走势预测
一、中国工业大数据行业毛利润同比增速预测
二、中国工业大数据行业利润总额同比增速预测

第十二章 2019-2025年中国工业大数据行业投资风险与营销分析
第一节 工业大数据行业投资风险分析
一、工业大数据行业政策风险分析
二、工业大数据行业技术风险分析
三、工业大数据行业竞争风险分析
四、工业大数据行业其他风险分析
第二节 工业大数据行业企业经营发展分析及建议
一、工业大数据行业经营模式
二、工业大数据行业销售模式
三、工业大数据行业创新方向
第三节 工业大数据行业应对策略
一、把握国家投资的契机
二、竞争性战略联盟的实施
三、企业自身应对策略

第十三章 2019-2025年中国工业大数据行业发展战略及规划建议
第一节 中国工业大数据行业品牌战略分析
一、工业大数据企业品牌的重要性
二、工业大数据企业实施品牌战略的意义
三、工业大数据企业品牌的现状分析
四、工业大数据企业的品牌战略
五、工业大数据品牌战略管理的策略
第二节 中国工业大数据行业市场的重点客户战略实施
一、实施重点客户战略的必要性
二、合理确立重点客户
三、对重点客户的营销策略
四、强化重点客户的管理
五、实施重点客户战略要重点解决的问题
第三节 中国工业大数据行业战略综合规划分析
一、战略综合规划
二、技术开发战略
三、业务组合战略
四、区域战略规划
五、产业战略规划
六、营销品牌战略
七、竞争战略规划

第十四章 2019-2025年中国工业大数据行业发展策略及投资建议
第一节 中国工业大数据行业产品策略分析
一、服务产品开发策略
二、市场细分策略
三、目标市场的选择
第二节 中国工业大数据行业定价策略分析
第三节 中国工业大数据行业营销渠道策略
一、工业大数据行业渠道选择策略
二、工业大数据行业营销策略
第四节 中国工业大数据行业价格策略
第五节 观研天下行业分析师投资建议
一、中国工业大数据行业重点投资区域分析
二、中国工业大数据行业重点投资产品分析

图表详见正文······

更多好文每日分享,欢迎关注公众号

研究方法

报告主要采用的分析方法和模型包括但不限于:
- 波特五力模型分析法
- SWOT分析法
- PEST分析法
- 图表分析法
- 比较与归纳分析法
- 定量分析法
- 预测分析法
- 风险分析法
……
报告运用和涉及的行业研究理论包括但不限于:
- 产业链理论
- 生命周期理论
- 产业布局理论
- 进入壁垒理论
- 产业风险理论
- 投资价值理论
……

数据来源

报告统计数据主要来自国家统计局、地方统计局、海关总署、行业协会、工信部数据等有关部门和第三方数据库;
部分数据来自业内企业、专家、资深从业人员交流访谈;
消费者偏好数据来自问卷调查统计与抽样统计;
公开信息资料来自有相关部门网站、期刊文献网站、科研院所与高校文献;
其他数据来源包括但不限于:联合国相关统计网站、海外国家统计局与相关部门网站、其他国内外同业机构公开发布资料、国外统计机构与民间组织等等。

订购流程

1.联系我们

方式1电话联系

拔打观研天下客服电话 400-007-6266(免长话费);010-86223221

方式2微信或QQ联系,扫描添加“微信客服”或“客服QQ”进行报告订购

微信客服

客服QQ:1174916573

方式3:邮件联系

发送邮件到sales@chinabaogao.com,我们的客服人员及时与您取得联系;

2.填写订购单

您可以从报告页面下载“下载订购单”,或让客服通过微信/QQ/邮件将报告订购单发您;

3.付款

通过银行转账、网上银行、邮局汇款的形式支付报告购买款,我们见到汇款底单或转账底单后,1-2个工作日内会发送报告;

4.汇款信息

账户名:观研天下(北京)信息咨询有限公司

账 号:1100 1016 1000 5304 3375

开户行:中国建设银行北京房山支行

更多好文每日分享,欢迎关注公众号

【版权提示】观研报告网倡导尊重与保护知识产权。未经许可,任何人不得复制、转载、或以其他方式使用本网站的内容。如发现本站文章存在版权问题,烦请提供版权疑问、身份证明、版权证明、联系方式等发邮件至kf@chinabaogao.com,我们将及时沟通与处理。

相关行业研究报告

更多
微信客服
微信客服二维码
微信扫码咨询客服
QQ客服
电话客服

咨询热线

400-007-6266
010-86223221
返回顶部