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2021-2025年中国工业大数据行业深度调研及投资前景预测报告

首次出版:2017年12月最新修订:2021年9月交付方式:特快专递(2-3天送达)

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十四五将是中国技术和产业升级的关键期,重点机会有哪些?
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报告目录内容概述 定制报告

第一章 工业大数据概述
1.1 工业大数据相关概念
1.1.1 工业大数据的定义
1.1.2 工业大数据的属性
1.1.3 工业大数据的边界
1.2 工业大数据与相关概念的关系
1.2.1 与大数据的关系
1.2.2 与智能制造的关系
1.2.3 与工业互联网的关系
1.3 工业大数据的产生
1.3.1 数据类型
1.3.2 产生主体
1.3.3 发展趋势
1.4 工业大数据应用价值
1.4.1 推动工业化进程
1.4.2 促进信息化发展
1.4.3 推进新工业革命
1.4.4 推动制造业升级
第二章 2019-2021中国工业大数据发展驱动因素分析
2.1 经济因素
2.1.1 宏观经济概况
2.1.2 工业运行情况
2.1.3 经济转型升级
2.1.4 宏观经济展望
2.2 信息化发展
2.2.1 信息基础设施建设
2.2.2 信息消费发展现状
2.2.3 网信产业发展状况
2.2.4 信息技术研发创新
2.2.5 区域信息化的水平
2.3 两化融合
2.3.1 两化融合发展水平
2.3.2 两化融合区域分布
2.3.3 两化融合发展规划
第三章 2019-2021年中国工业大数据行业政策实施状况分析
3.1 政策体系
3.1.1 监管体系
3.1.2 政策汇总
3.1.3 行业标准
3.1.4 政策规划
3.2 政策解读
3.2.1 工业数据分类分级指南
3.2.2 工业大数据发展指导意见
3.2.3 工业互联网创新行动计划
3.2.4 推动工业互联网发展通知
3.3 政策影响
3.3.1 政策引导下行业的发展方向
3.3.2 政策为行业带来的发展机遇
3.3.3 新形势下行业政策建议
第四章 2019-2021年中国大数据产业发展分析
4.1 大数据产业链构成分析
4.1.1 大数据产业链结构
4.1.2 大数据产业链领域
4.1.3 产业链价值流动方向
4.2 2019-2021年中国大数据产业发展综述
4.2.1 大数据产业概念分析
4.2.2 大数据发展的必然性
4.2.3 大数据产业驱动主体
4.2.4 大数据产业发展阶段
4.2.5 数字经济的发展水平
4.2.6 大数据总体市场规模
4.2.7 地区大数据产业联盟
4.3 2019-2021年大数据产业竞争格局
4.3.1 产业竞争主体分类
4.3.2 竞争企业资本层次
4.3.3 产业百强企业统计
4.3.4 创新场景应用服务商
4.3.5 互联网企业布局状况
4.3.6 大数据应用领域竞争
4.3.7 产业竞争趋势展望
4.4 2019-2021年中国大数据市场供需分析
4.4.1 大数据市场供给结构介绍
4.4.2 主要行业大数据需求状况
4.4.3 企业大数据的应用及需求
4.4.4 大数据细分领域需求场景
4.4.5 大数据热点领域需求分析
4.4.6 数据小型机市场需求分析
4.5 中国大数据产业发展存在的问题
4.5.1 面临挑战分析
4.5.2 核心技术薄弱
4.5.3 数据相关问题
4.5.4 数据安全问题
4.5.5 人才供需问题
4.6 中国大数据产业发展的策略建议
4.6.1 推进研发应用
4.6.2 避免过度建设
4.6.3 提高数据安全
4.6.4 地区发展思路
4.6.5 推动标准建设
4.6.6 打破信息孤岛
第五章 2019-2021年中国工业大数据发展分析
5.1 工业大数据发展综述
5.1.1 产业链条分析
5.1.2 产业发展历程
5.1.3 产业发展周期
5.1.4 产业发展现状
5.2 2019-2021年中国工业大数据市场运行分析
5.2.1 市场发展规模
5.2.2 用户行业结构
5.2.3 产品结构分析
5.2.4 市场用户类型
5.2.5 市场投资状况
5.2.6 市场发展形势
5.3 中国工业大数据发展存在的问题
5.3.1 工业数据资源不够丰富
5.3.2 工业数据资产管理滞后
5.3.3 工业数据孤岛普遍存在
5.3.4 工业数据应用不够深入
5.4 中国工业大数据发展对策建议
5.4.1 提升工业大数据平台能力建设
5.4.2 加强工业大数据管理体系建设
5.4.3 持续完善工业大数据标准体系
5.4.4 探索工业大数据创新应用示范
第六章 2019-2021年工业大数据架构及技术分析
6.1 工业大数据参考架构
6.1.1 数据参考架构
6.1.2 技术参考架构
6.1.3 平台参考架构
6.2 工业大数据管理技术分析
6.2.1 工业大数据的采集技术
6.2.2 多源异构数据管理技术
6.2.3 多模态数据的集成技术
6.2.4 工业大数据技术的趋势
6.3 工业大数据分析技术介绍
6.3.1 时序模式分析技术
6.3.2 工业知识图谱技术
6.3.3 多源数据融合分析
6.4 工业大数据标准体系建设
6.4.1 工业大数据标准化的基础
6.4.2 工业大数据标准体系框架
6.4.3 工业大数据标准明细汇总
6.4.4 工业大数据重点标准描述
第七章 2019-2021年工业大数据与工业4.0发展关系
7.1 全球主要国家工业4.0发展战略
7.1.1 美国
7.1.2 德国
7.1.3 法国
7.1.4 中国
7.2 工业4.0发展概况
7.2.1 工业4.0基本内涵
7.2.2 工业4.0产生背景
7.2.3 工业4.0发展历程
7.2.4 中国工业4.0优势
7.3 工业4.0落地战略分析
7.3.1 工业4.0架构
7.3.2 信息网络系统
7.3.3 核心系统集成
7.3.4 大数据利用分析
7.4 2019-2021年中国工业4.0发展进程
7.4.1 工业4.0重点发展领域
7.4.2 工业4.0发展模式分析
7.4.3 推动工业4.0发展举措
7.4.4 工业4.0的相关技术
7.4.5 工业4.0未来发展蓝图
7.5 中国制造2025解读分析
7.5.1 中国制造2025重点任务
7.5.2 中国制造2025重点领域
7.5.3 工业4.0与中国制造2025
7.6 工业大数据是中国工业4.0的重要部分
7.6.1 工业大数据是工业4.0的基础
7.6.2 工业大数据对工业4.0的作用
7.6.3 工业4.0对工业大数据的需求
7.6.4 工业4.0中工业大数据的应用
第八章 2019-2021年工业大数据的应用场景及应用价值剖析
8.1 工业大数据的主要应用领域
8.1.1 在设计领域的应用
8.1.2 优化生产过程中
8.1.3 预测产品需求
8.1.4 优化工业供应链
8.1.5 强化工业绿色发展
8.2 工业大数据的典型应用场景
8.2.1 智能化设计
8.2.2 智能化生产
8.2.3 网络化协同制造
8.2.4 智能化服务
8.2.5 个性化定制
8.3 工业大数据企业应用案例分析
8.3.1 福特公司
8.3.2 恒逸石化
8.3.3 海尔集团
8.3.4 金风科技
8.4 工业大数据的应用价值分析
8.4.1 优化企业现有业务
8.4.2 促进企业升级转型
8.4.3 促进中小企业创新
第九章 2019-2021年工业大数据相关行业发展状况
9.1 智能制造
9.1.1 智能制造发展阶段
9.1.2 智能制造发展特征
9.1.3 智能制造发展规模
9.1.4 智能制造产业集群
9.1.5 智能制造试点项目
9.1.6 智能制造发展态势
9.2 智能装备
9.2.1 智能装备运行特征
9.2.2 智能装备产业布局
9.2.3 智能装备竞争格局
9.2.4 智能装备项目动态
9.2.5 智能装备发展机遇
9.2.6 存在的问题及对策
9.3 智能工厂
9.3.1 智能工厂基本框架
9.3.2 智能工厂基本特征
9.3.3 智能工厂建设模式
9.3.4 智能工厂解决方案
9.3.5 智能工厂建设现状
9.3.6 催生新业态新模式
9.3.7 智能工厂发展趋势
9.4 工业物联网
9.4.1 全球工业物联网规模
9.4.2 国内工业物联网规模
9.4.3 工业物联网应用领域
9.4.4 工业物联网应用模式
9.4.5 工业物联网应用场景
第十章 2019-2021年中国工业大数据行业投融资分析及风险预警
10.1 中国工业大数据投融资现状
10.1.1 龙头企业动向
10.1.2 融资规模分布
10.1.3 融资轮次分析
10.2 中国工业大数据产业投资方向
10.2.1 工业大数据平台企业
10.2.2 开发工业APP的企业
10.2.3 工业机理模型建设企业
10.2.4 具有制造基因的企业
10.2.5 产业投资价值企业
10.3 中国工业大数据行业投资风险
10.3.1 宏观经济不振风险
10.3.2 政策不及预期风险
10.3.3 发展动力不足风险
10.4 中国工业大数据行业投资建议
10.4.1 行业投资建议
10.4.2 企业投资建议
第十一章 中投顾问对2021-2025年工业大数据行业发展趋势分析及前景预测
11.1 工业大数据行业发展前景展望
11.1.1 大数据行业发展趋势
11.1.2 工业大数据应用前景
11.1.3 工业大数据发展趋势
11.2 中投顾问对2021-2025年中国工业大数据行业预测分析
11.2.1 2021-2025年中国工业大数据行业影响因素分析
11.2.2 2021-2025年中国大数据产业规模预测
11.2.3 2021-2025年中国工业大数据市场规模预测
附录
附录一:工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见
附录二:工业数据分类分级指南(试行)

图表目录

图表 工业大数据与商务大数据的区别
图表 工业大数据标准在智能制造标准化体系中的定位
图表 智能制造标准体系-智能赋能技术标准
图表 工业互联网平台功能架构图
图表 工业互联网标准体系框架
图表 2016-2021年国内生产总值及其增长速度
图表 2015-2020年三次产业增加值占国内生产总值比重
图表 2021年GDP初步核算数据
图表 2020年规模以上工业增加至同比增长速度
图表 2020年规模以上工业生产主要数据
图表 2021年规模以上工业增加值同比增长速度
图表 2017-2021年中国网民规模及互联网普及率
图表 2017-2021年中国网民规模及互联网普及率
图表 2027-2021年中国信息消费市场规模
图表 2016-2020年中国信息技术发明专利授权数
图表 2020年信息化发展评价指标体系
图表 2020年地区信息化发展评价指数TOP10
图表 2015-2020年全国两化融合发展水平演进情况
图表 2020年全国两化融合发展水平与绩效产出相关关系分析情况
图表 2020年全国实现综合集成TOP10省份两化融合发展阶段分布情况
图表 中国大数据行业政策汇总
图表 2020年大数据行业标准汇总
图表 大数据产业链
图表 大数据产业主要数据资产类企业
图表 大数据产业链产值分布及发展方向
图表 中国大数据市场发展阶段
图表 2017-2023年中国数字经济市场规模统计情况及预测
图表 2017-2021年中国大数据产业规模
图表 2017-2020年新成立的大数据产业联盟
图表 大数据企业资本层次
图表 中国大数据投资价值百强榜
图表 大数据创新场景应用服务商TOP40
图表 中国大数据应用领域企业
图表 互联网行业大数据应用场景
图表 电信行业大数据应用场景
图表 金融行业大数据应用场景
图表 制造行业大数据应用场景
图表 企业现有的数据规模
图表 企业数据类型的构成
图表 大数据时代企业所能感觉到的数据变化
图表 目前企业处理大数据所面临的问题
图表 企业对大数据的态度和认知
图表 企业在线则大数据平台时所考虑的因素
图表 企业小型机的当前使用情况及未来计划
图表 市场上大数据技术类人才招聘数量占比及求职人数占比
图表 主要城市大数据就业市场活跃度
图表 大数据行业求职者学历与招聘需求占比
图表 大数据产业招聘及求职期望薪水分布
图表 工业大数据产业链
图表 工业大数据的发展历程
图表 工业大数据发展周期
图表 2016-2021年中国工业大数据市场规模增长及预测
图表 2020年工业大数据用户行业结构
图表 2020年工业大数据产品结构
图表 2020年工业大数据用户类型
图表 2019-2021年中国工业大数据投融资市场投资阶段结构
图表 2019-2021年中国工业大数投融资市场投资金额结构
图表 工业大数据参考框架
图表 工业大数据技术参考架构
图表 工业大数据平台参考架构
图表 工业大数据标准体系框架
图表 工业大数据标准明细表
图表 工业4.0参考架构
图表 工业4.0的核心
图表 中国工业4.0发展道路
图表 工业4.0体系架构
图表 CPS系统示意图
图表 “中国制造2025”九项任务
图表 “中国制造2025”五项工程
图表 “中国制造2025”十大重点领域
图表 中国制造2025与工业4.0的对比
图表 工业4.0涉及的技术概念
图表 工业4.0的数据环路
图表 福特公司工业大数据应用场景
图表 恒逸石化工业大数据应用场景
图表 海尔集团工业大数据应用场景
图表 金风科技工业大数据应用场景
图表 2012-2020年中国智能制造业产值规模
图表 2017-2020年全国已公示智能制造类试点项目数
图表 智能工厂端到端方案框架
图表 终端架构
图表 终端逻辑
图表 2018-2023年全球工业物联网的市场规模
图表 2015-2025年全球工业物联网设备联网数量
图表 2020年全球公布的物联网项目细分领域数量比重
图表 2016-2020年中国工业物联网市场规模情况
图表 中国物联网应用领域占比情况
图表 2021年中国工业大数据行业重大事件
图表 2019-2021年中国工业大数据投融资金额占比
图表 2019-2021年中国工业大数据投融资轮次占比
图表 工业大数据平台
图表 工业APP
图表 工业机理模型库
图表 具有制造基因的企业提供工业大数据解决方案
图表 工业大数据投资价值企业20强
图表 大数据成熟度模型
图表 工业机理模型
图表 工业互联网平台结构
图表 构建数据闭环
图表 中投顾问对2021-2025年中国大数据产业规模预测
图表 中投顾问对2021-2025年中国工业大数据市场规模预测

继物联网、云计算之后,大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值,而设计的新一代架构和技术。2018年全球大数据储量达到33ZB。大数据正在成为国家竞争的前沿,以及产业竞争力和商业模式创新的源泉。

与商业大数据、互联网大数据等概念相比,工业大数据不管在数据量规模还是发展水平上都稍显滞后。根据赛迪顾问数据,2019年,我国工业大数据市场规模达到146.9亿元,预计未来保持30%以上的高增长。

2020年4月28日,工业和信息化部发布《关于工业大数据发展的指导意见》,对我国工业大数据发展进行了全面部署,进一步促进大数据与工业深度融合发展。为激发工业数据要素潜力,全面提升工业大数据产业发展水平,《指导意见》提出了6个方面18项重点任务,地区政策动态方面,2020年12月,山东省人民政府印发《山东省推进工业大数据发展的实施方案(2020-2022年)》,实施方案明确山东推进工业大数据发展目标任务等有关情况。

中投产业研究院发布的《2021-2025年中国工业大数据行业深度调研及投资前景预测报告》共十一章。首先介绍了工业大数据的概念及发展驱动因素,接着详细分析了中国大数据以及工业大数据的发展现状,随后,报告对工业大数据技术架构进行了介绍并描述了工业大数据在工业4.0建设中的重要意义,报告还对工业大数据的应用场景、应用案例及工业大数据相关行业发展状况进行了阐述,紧接着报告对工业大数据行业的投资情况进行了详细分析,最后报告综合分析了行业的发展趋势并做出了科学的前景预测。

本研究报告数据主要来自于国家统计局、海关总署、工信部、商务部、财政部、中投产业研究院、中投产业研究院市场调查中心以及国内外重点刊物等渠道,数据权威、详实、丰富,同时通过专业的分析预测模型,对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对工业大数据有个系统的了解或者想投资工业大数据相关行业,本报告是您不可或缺的重要工具。

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