工业大数据类型
类型 |
简介 |
现场设备数据 |
来源于工业生产线设备、机器、产品等方面的数据，多由传感器、设备仪器仪表、工业控制系统进行采集产生，包括设备的运行数据、生产环境数据等 |
生产管理数据 |
传统信息管理系统中产生的数据，如SCM、CRM、ERP、MES等 |
外部数据 |
来源于工厂外部的数据，主要包括来自互联网的市场、环境、客户、政府、供应链等外部环境的信息和数据 |
资料来源：公开资料
工业大数据与互联网大数据之间存在明显区别，其具备更强的专业性及关联性，对数据质量要求更高，数据量采取更全面。
工业大数据与互联网大数据对比
- |
互联网大数据 |
工业大数据 |
数据来源 |
互联网中产生以及传播的社会和媒体数据 |
传感器的采集以及控制器与维修过程中的日志及记录等 |
数据量要求 |
大量样本数 |
尽可能全面的使用样本，以覆盖工业过程中的各类变化条件 |
数据质量要求 |
较低 |
较高，需要对数据质量进行预判和修复 |
分析手段 |
不同特意考虑数据属性意义，一般通过统计分析挖掘样本中各个属性之间的相关性进行预测，或者借助人工智能算法从文本、图像、视频等非结构化数据中发掘潜在特征和价值 |
强调数据特征的物理关联，具有一定逻辑的流水线式数据流分析手段，强调跨学科技术的融合，包括数学物理、机器学习、控制、人工智能等 |
结果准确性要求 |
较低 |
较高 |
资料来源：公开资料
工业大数据主要集中在基础层、平台层及应用层三个层面，其中，基础层主要包括数据资源、技术组件与集成两部分，平台层主要包括数据处理、数据管理及工业应用三方面，应用层则涵盖工业设计、生产、协同、服务、个性化定制、资源共享的工业产品全生命周期各环节。
工业大数据产业链全景图
产业链层面 |
环节 |
简介 |
应用层 |
智能化设计 |
自动化设计数字化仿真优化 |
智能化生产 |
生产效率综合优化生产故障预测 |
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网络协同制造 |
设备联网与智能控制过程协同与透明化 |
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智能化服务 |
产品智能化远程维修 |
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个性化定制 |
全流程建模数据贯通 |
|
生产资源共享 |
生产能力共享生产资料共享 |
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平台层 |
数据处理 |
数据分析、数据可视化、数据清洗 |
数据管理 |
数据质量、数据安全、元数据、主数据&参考数据 |
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工业应用软件 |
企业资源计划、供应链管理、客户关系管理、资产性能管理、制造执行系统管理、产品生命周期管理、过程控制系统…… |
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基础层 |
数据资源 |
设备物联数据、外部联网数据、生产经营相关业务联网数据 |
技术组建与集成 |
大数据技术组件、人工智能技术组件、物联网技术组件、云服务技术组件、系统集成技术、虚拟现实技术组件 |
资料来源：公开资料
受宏观经济环境、政策、技术进步与升级等多重利好因素推动，2014-2019年我国工业大数据市场规模维持较快增长趋势，2019年整体规模达到146.9亿元，同比增长28.6%。随着物联网、云计算、人工智能等新兴技术不断向工业领域渗透，以数字化驱动工业大数据的发展，预计2020-2022年我国工业大数据市场规模将提速，2022年市场规模有望达346.1亿元。
2017-2022年中国工业大数据市场规模及预测
数据来源：公开资料（TC）
中国报告网是观研天下集团旗下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。《2020年中国工业大数据市场调研报告-市场供需现状与前景评估预测》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 2017-2020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上游环节分析
四、中国工业大数据行业下游环节分析
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 2017-2020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 2021-2026年世界工业大数据行业分布走势预测
第七节 2021-2026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
四、行业发展动态
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 2017-2020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
第六节 产业结构发展预测
一、产业结构调整指导政策分析
二、产业结构调整中消费者需求的引导因素
三、中国工业大数据行业参与国际竞争的战略市场定位
四、产业结构调整方向分析
第七章 2017-2020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者基本情况
第二节 中国工业大数据行业消费者属性及偏好调查
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、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 2017-2020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 华北地区市场分析
一、华北地区概述
二、华北地区经济环境分析
三、华北地区工业大数据市场规模分析
四、华北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 2017-2020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、主营业务
三、运营情况
四、公司优劣势分析
第二节 企业
一、企业概况
二、主营业务
三、运营情况
四、公司优劣势分析
第三节 企业
一、企业概况
二、主营业务
三、运营情况
四、公司优劣势分析
第四节 企业
一、企业概况
二、主营业务
三、运营情况
四、公司优劣势分析
第五节 企业
一、企业概况
二、主营业务
三、运营情况
四、公司优劣势分析
第六节 企业
一、企业概况
二、主营业务
三、运营情况
四、公司优劣势分析
第七节 企业
一、企业概况
二、主营业务
三、运营情况
四、公司优劣势分析
第八节 企业
一、企业概况
二、主营业务
三、运营情况
四、公司优劣势分析
第九节 企业
一、企业概况
二、主营业务
三、运营情况
四、公司优劣势分析
第十节 企业
一、企业概况
二、主营业务
三、运营情况
四、公司优劣势分析
第十一章 2021-2026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 2021-2026年中国工业大数据行业投资机遇、风险与营销分析
第一节 工业大数据产业投资面临的机遇
一、政策机遇
二、技术创新机遇
三、市场机遇
四、其他机遇
第二节 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
第三节 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
第四节 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 2021-2026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 2021-2026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······
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