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2017-2022年中国智能工厂行业发展态势及发展前景分析报告

2017-2022年中国智能工厂行业发展态势及发展前景分析报告

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        智能工厂是当今工厂在设备智能化、管理现代化、信息计算机化的基础上达到的新的阶段,其内容不但包含上述的智能设备和自动化系统的集成,还涵盖了企业管理信息系统(MIS)的全部内容,包括人事系统、财务系统、销售系统、调度系统等方面。
        在中国制造2025及工业4.0信息物理融合系统CPS的支持下,离散制造业需要实现生产设备网络化、生产数据可视化、生产文档无纸化、生产过程透明化、生产现场无人化等先进技术应用,做到纵向、横向和端到端的集成,以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活的生产,建立基于工业大数据和“互联网”的智能工厂。
        一、发展现状及特征
        1制造强国战略出台并实施,各级地方政府积极推进地区规划政策落实
        我国制造业步入新常态下的攻坚阶段,制造强国战略开始推进实施。经过多年迅猛发展,我国已稳居世界制造业第一大国,对全球制造业的影响力不断提升。但随着全球经济结构深度调整,我国制造业面临“前后夹击”的双重挑战。从国内来看,经济发展正处于增速换档和结构调整阵痛的关键节点,制造业潜在增长率趋于下降。总体来看,我国经济发展已进入以中高速、优结构、多挑战、新动力为特征的新常态阶段。5月8日,国务院出台制造强国中长期发展战略规划《中国制造2025》,全面部署推进制造强国战略实施,坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展,加快从制造大国转向制造强国。

        以《中国制造2025》为总纲,各地方陆续出台智能制造领域的扶持政策。在《中国制造2025》这一国家战略的指导下,各级地方政府因地制宜,陆续出台相关行动计划,全面对接《中国制造2025》。

         2随着互联网技术及理念加快渗透,制造企业着手推动商业模式、组织方式等多方位转型
        以互联网为核心的新一代信息技术加快推广普及,推动企业组织流程、商业模式创新。一是互联网技术激发了用户被搁置的多样化个性化需求,企业传统商业模式、组织架构难以维系,需要以用户为导向、以需求为核心进行组织形式和经营策略变革。二是网络化、扁平化、同步快速的信息传递方式将促进市场参与主体搜索、获取、分享、沟通信息的效率提高和成本降低,充分发挥其自主经营、决策、分配等权利。三是互联网具有开放性和快速迭代的特点,在其加速渗透的过程中,企业趋向于在短时间内以开放、合作、共享的创新模式,整合内外部资源,促进用户深度参与、产业链上下游企业高度协同,缩短产品研发周期,增强企业对市场的快速反应能力。

        为了顺应互联网时代发展需要,传统制造企业开始着手推动商业模式、组织形式等变革。在商业模式变革方面,海尔、美的等传统家电制造企业积极改变行业传统的以出售硬件终端赚取成本差价的商业模式,通过构建智能云平台,发挥数据、交互、服务等方面的优势而获得收益。新时达、武汉奋进等企业开始积极探索工业机器人领域服务模式的创新,以将工业机器人的相关服务成为一种独立的商品形态。在组织形态创新方面,海尔、华为、美的等企业已率先通过建立开放型小微经营体、协同化自决策机制股权激励型合伙制等方式,推进企业组织模式去中心化变革,以充分调动各类参与主体的积极性和创造性,加快深度合作和迭代式创新,以迎接互联网时代的挑战。

        3面对智能制造发展的迫切需求及市场空间,国内各领域企业纷纷进军系统解决方案领域
 
        国内智能制造改造需求迫切,系统解决方案市场需求广阔。一是随着国内劳动力人口逐渐减少以及劳动力成本的逐渐上升,企业迫切需要实施机器换人战略,就工业机器人来看,2014年国内工业机器人销售同比增长了56%。二是互联网时代,用户需求日趋多样化、定制化,企业订单呈现出小型化、碎片化的发展趋势,引进与应用智能制造系统解决方案已经成为企业满足新时代发展需要的重要着力点。硬件+中间件+软件的一体化综合解决方案提供商明匠智能,营业收入呈逐年大幅提升趋势,2013年营业收入仅为1412万元,2014年达到4034万元,同比增长185.7%,2015年全年营业收入有望实现200%以上的增长。
 
数据来源:中国报告网数据中心整理
        国内各领域企业纷纷投身行业系统解决方案领域,以提升智能制造安全可控程度。如沈阳新松机器人依托装配型搬运机器人领域的优势,为用户提供智能化立体仓库建设方案;鼎捷软件凭借多年ERP服务经验,将管理软件与物联网硬件融合,为大型或超大型企业提供系统解决方案;汽车行业零部件研发制造商无锡贝斯特已经能够向市场提供汽车行业智能工厂建设系统解决方案等;深圳雷柏科技从2013年起将自身成熟的智能工厂解决方案作为独立业务对外提供,已在手机、导航仪、遥控器等领域发展数十家客户;阿里通过线下工厂数据化、工厂产能商品化的模式,从提供电子商务交易平台演进为提供用户深度参与、供应链高度协同、迭代式创新的制造智能化、柔性化、定制化解决方案。
 
        中国制造业产能巨大,存在强烈的智能化改造需求。智能制造将为设备和软件行业带来机会,机器人、传感器、工业软件、3D打印等都蕴含百亿甚至千亿的市场容量。
 

        中国报告网发布的《2017-2022年中国智能工厂行业发展态势及发展前景分析报告》内容严谨、数据翔实,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动向、市场前景、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。
        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。
报告目录\REPORTDIRECTORY

第一章 智能工厂基本概述
1.1 智能工厂相关概念
1.1.1 数字化车间
1.1.2 智能工厂
1.1.3 信息物理系统(CPS)
1.2 智能工厂基本特征
1.2.1 制造系统集成化
1.2.2 决策过程智能化
1.2.3 加工过程自动化
1.2.4 服务过程主动化

第二章 智能工厂行业发展环境
2.1 经济环境
2.1.1 国民经济发展态势
2.1.2 工业经济运行状况
2.1.3 制造业发展态势
2.1.4 宏观经济发展走势
2.2 政策环境
2.2.1 智能制造政策
2.2.2 “互联网+”政策
2.2.3 大数据政策
2.2.4 物联网政策
2.3 社会环境
2.3.1 工业智能化
2.3.2 工业互联网
2.3.3 两化深度融合
2.4 工业4.0下的世界格局
2.4.1 美国
2.4.2 德国
2.4.3 日本
2.4.4 中国
2.4.5 工业4.0战略对比

第三章 智能工厂发展分析
3.1 智能工厂基本框架
3.1.1 智能决策与管理系统
3.1.2 企业数字化制造平台
3.1.3 智能制造车间
3.2 中国智能工厂发展态势
3.2.1 产业布局分析
3.2.2 企业布局分析
3.2.3 物联网推动发展
3.2.4 开拓新一代信息技术空间
3.3 智能工厂建设原则及建设维度
3.3.1 建设原则及维度
3.3.2 智能计划排产
3.3.3 智能生产过程协同
3.3.4 智能设备互联互通
3.3.5 智能生产资源管理
3.3.6 智能质量过程控制
3.3.7 智能决策支持
3.4 中国智能工厂发展存在的问题
3.4.1 行业分化差距大
3.4.2 系统性规划不足
3.4.3 对外技术依赖大
3.5 中国智能工厂发展建议对策
3.5.1 做好顶层设计
3.5.2 创新管理手段
3.5.3 完善服务体系
3.5.4 打造协同发展平台

第四章 数字化车间发展分析
4.1 数字化车间发展综述
4.1.1 结构分析
4.1.2 系统分析
4.1.3 模块分析
4.1.4 发展优势
4.2 数字化车间发展态势
4.2.1 数字化制造现状
4.2.2 国外应用态势
4.2.3 国内应用情况
4.2.4 市场容量分析
4.3 数字化车间区域发展分析
4.3.1 河南省
4.3.2 烟台市
4.3.3 合肥市
4.3.4 泉州市
4.4 数字化车间建设思路分析
4.4.1 建设整体思路
4.4.2 可用技术分析
4.4.3 建设蓝图展望
4.4.4 构建策略分析
4.4.5 建设注意问题
4.5 数字化车间应用分析及展望
4.5.1 石化数字化车间
4.5.2 汽车数字化车间
4.5.3 空调数字化车间
4.5.4 纺织数字化车间
4.5.5 行业应用展望

第五章 智能工厂产业链上游行业——传感器分析
5.1 国际传感器发展态势
5.1.1 产业发展历程
5.1.2 市场规模分析
5.1.3 区域格局分析
5.1.4 市场竞争态势
5.2 中国传感器发展态势
5.2.1 产业发展历程
5.2.2 市场规模分析
5.2.3 产业生产基地
5.2.4 产品格局分析
5.2.5 厂商格局分析
5.3 传感器细分市场分析
5.3.1 智能传感器
5.3.2 MEMS传感器
5.3.3 可穿戴传感器
5.3.4 智能电网传感器
5.4 传感器应用领域分析
5.4.1 应用领域格局
5.4.2 机械装备行业
5.4.3 家用电器行业
5.4.4 医疗卫生行业
5.4.5 环保行业应用
5.4.6 汽车行业应用
5.4.7 智能交通行业
5.5 传感器发展前景和趋势
5.5.1 行业前景展望
5.5.2 行业趋势分析
5.5.3 未来发展方向
5.5.4 国内发展方向

第六章 智能工厂产业链上游行业——工业以太网分析
6.1 工业以太网发展概述
6.1.1 工业以太网的概念
6.1.2 工业以太网技术特点
6.1.3 与传统以太网的比较
6.2 工业以太网发展态势
6.2.1 网络结构分析
6.2.2 网络通信协议
6.2.3 市场份额分析
6.2.4 搭建M2M平台
6.2.5 智能工厂的核心
6.3 工业以太网交换机发展态势
6.3.1 发展概述
6.3.2 市场规模
6.3.3 企业格局
6.3.4 应用领域
6.4 工业以太网应用安全分析
6.4.1 安全问题分析
6.4.2 应用安全要求
6.4.3 交换机安全技术

第七章 智能工厂产业链中游行业——工业软件分析
7.1 全球工业软件行业发展态势
7.1.1 市场规模
7.1.2 市场结构
7.1.3 发展特点
7.2 中国工业软件发展态势
7.2.1 发展阶段
7.2.2 发展特点
7.2.3 品类规模
7.2.4 国际竞争力
7.3 中国工业软件市场格局
7.3.1 市场定位
7.3.2 市场规模
7.3.3 市场结构
7.3.4 市场需求
7.4 工业软件细分市场分析
7.4.1 ERP
7.4.2 PLM
7.4.3 MES
7.4.4 SCADA
7.5 工业软件发展创新分析
7.5.1 技术产品创新
7.5.2 发展模式创新
7.5.3 发展创新方向

第八章 智能工厂产业链中游行业——工业机器人分析
8.1 全球工业机器人行业发展态势
8.1.1 行业运行模式
8.1.2 市场销售规模
8.1.3 市场竞争格局
8.1.4 区域发展分析
8.1.5 新品开发情况
8.2 中国工业机器人行业运行分析
8.2.1 行业运行特征
8.2.2 行业发展水平
8.2.3 行业销售规模
8.2.4 行业区域布局
8.2.5 行业运行态势
8.3 中国工业机器人重点应用领域分析
8.3.1 汽车行业
8.3.2 电子行业
8.3.3 机床行业
8.3.4 铸造行业
8.3.5 塑料加工业
8.3.6 食品包装业
8.4 中国工业机器人行业投资风险与策略
8.4.1 投资壁垒
8.4.2 投资机会
8.4.3 投资风险
8.4.4 投资建议

第九章 智能工厂产业链下游行业——智能物流分析
9.1 智能物流发展综述
9.1.1 行业发展特点
9.1.2 行业发展优势
9.1.3 行业政策环境
9.1.4 物联网推动发展
9.2 智能物流发展态势
9.2.1 市场需求结构
9.2.2 市场规模分析
9.2.3 行业发展驱动
9.2.4 行业存在问题
9.2.5 行业发展前景
9.3 智能物流行业细分市场需求分析
9.3.1 仓储物流智能化
9.3.2 医药物流智能化
9.3.3 电商物流智能化
9.3.4 烟草物流智能化
9.4 智能物流技术发展分析
9.4.1 条形码技术
9.4.2 射频识别技术(RFID)
9.4.3 电子数据交换技术(EDI)
9.4.4 电子订货系统技术(EOS)
9.4.5 全球定位系统技术(GPS)
9.4.6 地理信息系统技术(GIS)

第十章 智能工厂典型案例分析
10.1 德国案例——Modelfactory
10.1.1 案例整体概况
10.1.2 建立过程模型
10.1.3 设计智能模块
10.1.4 实现制造系统
10.2 中国案例——中石化智能工厂
10.2.1 建设核心内容
10.2.2 试点发展成效
10.2.3 生产运行分析
10.2.4 设备运行分析
10.2.5 大数据应用
10.3 中国案例——三一重工智能工厂
10.3.1 案例整体概况
10.3.2 智能加工中心与生产线
10.3.3 智能立体仓库与物流系统
10.3.4 智能化生产执行过程控制
10.3.5 智能化生产控制中心
10.4 中国案例——海尔智能工厂
10.4.1 企业发展概况
10.4.2 智能工厂发展
10.4.3 用户个性化定制
10.4.4 模块化发展基础

第十一章 智能工厂行业国外典型企业经营分析
11.1 西门子(Siemens)
11.1.1 企业发展概况
11.1.2 企业经营状况
11.1.3 安贝格智能工厂发展概况
11.1.4 成都数字化工厂发展概况
11.2 通用电气(GE)
11.2.1 企业发展概况
11.2.2 企业经营状况
11.2.3 智能工厂建设情况
11.2.4 布局工业互联网
11.3 思科(Cisco)
11.3.1 企业发展概况
11.3.2 企业经营状况
11.3.3 智能工厂方案
11.3.4 构建互联制造
11.4 艾默生(Emerson)
11.4.1 企业发展概况
11.4.2 企业经营状况
11.4.3 制造升级机遇
11.4.4 助力智能工厂建设

第十二章 智能工厂行业国内典型企业经营分析
12.1 兰光创新
(1)企业概况
(2)主营业务情况分析
(3)公司运营情况分析
(4)公司优劣势分析
12.2 科大智能
(1)企业概况
(2)主营业务情况分析
(3)公司运营情况分析
(4)公司优劣势分析
12.3 东方精工
(1)企业概况
(2)主营业务情况分析
(3)公司运营情况分析
(4)公司优劣势分析
12.4 长荣股份
(1)企业概况
(2)主营业务情况分析
(3)公司运营情况分析
(4)公司优劣势分析
12.5 长盈精密
(1)企业概况
(2)主营业务情况分析
(3)公司运营情况分析
(4)公司优劣势分析

第十三章 智能工厂发展需求及趋势分析
13.1 智能工厂未来需求形势
13.1.1 智能生产需求
13.1.2 工业升级需求
13.2 智能工厂及各组成部分发展趋势分析
13.2.1 总体发展趋势
13.2.2 工业网络解决方案
13.2.3 工业自动化系统
附录
附录一:中国制造
附录二:智能制造试点示范专项行动实施方案
(GYZJY)
图表详见正文
特别说明:中国报告网所发行报告书中的信息和数据部分会随时间变化补充更新,报告发行年份对报告质量不会有任何影响,请放心查阅。

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。

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