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中國工業大數據
2019-2025年中國工業大數據行業深度調研及投資前景預測報告
【報告編號】I33
【交付時間】2-5個工作日,特殊要求再議
【發布機構】普華有策
【報告格式】紙質版+電子版
(可開具增值稅專用發票)
【交付方式】Email發送或快遞
【售后服務】一年數據更新服務
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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 工業大數據的特征
1.1.3 工業大數據的產生
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 與工業軟件的關系
1.2.4 與工業云的關系
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
第二章 2014-2018年中國工業大數據發展驅動因素分析
2.1 政策助推大數據發展
2.1.1 發達國家大數據政策對比
2.1.2 數據中心建設指導意見
2.1.3 大數據成為國家發展戰略
2.1.4 政府進一步開放數據平臺
2.1.5 行業政策密集出臺
2.1.6 地方政策不斷加碼
2.1.7 管理機制初步形成
2.1.8 工業大數據促進政策
2.2 經濟轉型發展提出的要求
2.2.1 國民經濟總值
2.2.2 工業運行情況
2.2.3 產業結構優化
2.2.4 產業轉型態勢
2.3 兩化融合工作推進良好
2.3.1 兩化融合發展水平
2.3.2 兩化融合發展階段
2.3.3 兩化融合發展規劃
2.4 信息化水平高速發展
2.4.1 信息化發展水平
2.4.2 區域建設水平
2.4.3 信息化發展模式
2.4.4 信息化建設特點
2.4.5 信息化發展策略
第三章 2014-2018年中國大數據產業發展分析
3.1 2014-2018年中國大數據產業發展綜述
3.1.1 市場發展階段
3.1.2 產業驅動主體
3.1.3 產業運行情況
3.1.4 產業發展提速
3.1.5 推動云基地建設
3.1.6 交易中心成立
3.2 大數據產業鏈及產業結構
3.2.1 大數據產業鏈介紹
3.2.2 大數據產業結構
3.2.3 大數據主要子行業
3.3 2014-2018年中國大數據產業布局
3.3.1 市場供給結構
3.3.2 人才供需結構
3.3.3 應用行業分布
3.3.4 區域集聚發展
3.3.5 華北產業集聚
3.4 2014-2018年中國大數據產業需求分析
3.4.1 主要行業大數據需求狀況
3.4.2 企業大數據的應用及需求
3.4.3 大數據細分領域需求分析
3.4.4 大數據存儲領域需求分析
3.4.5 數據小型機市場需求分析
3.5 2014-2018年大數據產業競爭格局
3.5.1 大數據企業競爭格局分析
3.5.2 不同規模企業的競爭力分析
3.5.3 IT產業競相布局大數據產業
3.6 中國大數據產業存在的問題
3.6.1 大數據產業發展難點
3.6.2 大數據產業存在的問題
3.6.3 大數據產業的現實挑戰
3.6.4 大數據應用面臨的挑戰
3.6.5 大數據技術發展問題
3.6.6 大數據安全問題分析
3.7 中國大數據產業的發展策略
3.7.1 大數據應作為國家戰略重點
3.7.2 大數據產業發展的政策建議
3.7.3 加快大數據的研發與應用
3.7.4 應避免大數據的過度建設
3.7.5 進一步打破數據信息孤島
第四章 2014-2018年中國工業大數據發展分析
4.1 工業大數據發展概況
4.1.1 產業發展歷程
4.1.2 產業發展階段
4.1.3 產業發展形勢
4.1.4 產業鏈分析
4.2 工業大數據主要應用領域
4.2.1 在設計領域的應用
4.2.2 優化生產過程中
4.2.3 預測產品需求
4.2.4 優化工業供應鏈
4.2.5 強化工業綠色發展
4.3 2014-2018年中國工業大數據應用現狀
4.3.1 可研機構研究現狀
4.3.2 企業生產實踐現狀
4.4 2014-2018年中國工業大數據發展現狀分析
4.4.1 行業發展規模分析
4.4.2 應用范圍逐漸擴大
4.4.3 核心技術趨于成熟
4.4.4 產業發展初具雛形
4.4.5 新載體開始涌現
4.5 工業大數據發展存在的問題
4.5.1 產品大數據缺失
4.5.2 物聯接入設備缺失
4.5.3 信息集成不貫通
4.6 中國工業大數據發展建議
4.6.1 加強核心基礎技術研究
4.6.2 加強標準研制和應用推廣
4.6.3 構建工業大數據流通共享平臺
4.6.4 探索工業大數據示范應用
第五章 2014-2018年工業大數據發展架構分析
5.1 工業大數據參考架構
5.1.1 總體框架
5.1.2 數據參考架構
5.1.3 技術參考架構
5.1.4 平臺參考架構
5.2 工業大數據標準體系介紹
5.2.1 發展成就
5.2.2 體系框架
5.2.3 標準分類
5.2.4 標準明細
5.3 工業大數據系統及技術架構
5.3.1 數據的生命周期
5.3.2 技術架構
5.3.3 管理架構
5.3.4 分析架構
5.4 工業大數據管理技術分析
5.4.1 數據采集技術
5.4.2 數據管理技術
5.4.3 數據寫入技術
5.4.4 數據集成技術
5.5 工業大數據數據分析技術
5.5.1 業務分析技術
5.5.2 數據處理技術
5.5.3 高效處理技術
第六章 2014-2018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發展分析
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產生背景
6.2.2 工業4.0發展歷程
6.2.3 工業4.0的內涵
6.2.4 工業4.0產業鏈
6.2.5 中國的競爭優勢
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 中國工業4.0發展進展
6.4.1 中國制造業發展進程
6.4.2 工業4.0發展特點
6.4.3 工業4.0標準制定
6.4.4 企業行為分析
6.4.5 推動工業4.0發展舉措
6.5 中國制造2025詳解
6.5.1 中國版工業4.0詳解
6.5.2 中國制造2025重點任務
6.5.3 中國制造2025重點領域
6.5.4 工業4.0與中國制造2025的對比
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 工業大數據在工業4.0中的作用
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
7.1 優化現有業務
7.1.1 提升研發能力
7.1.2 生產過程優化
7.1.3 服務快速反應
7.1.4 推動精準營銷
7.2 促進企業升級轉型
7.2.1 推進個性化定制
7.2.2 支撐智能化生產
7.2.3 實現產業鏈協同
7.2.4 實現服務化延伸
7.3 促進中小企業創新創業
第八章 2014-2018年工業大數據在重點領域的應用
8.1 工業大數據應用概述
8.2 智能生產解決方案
8.2.1 蘭石集團
8.2.2 西航集團
8.2.3 中興通訊
8.2.4 艾克威爾電機
8.2.5 上海儀電
8.3 智能設備解決方案
8.3.1 中航工業
8.3.2 徐工集團
8.3.3 金風科技
8.3.4 中聯重科
8.4 智能工廠解決方案
8.4.1 蘇州明志科技
8.4.2 海爾工廠
8.4.3 寶雞智能工廠
8.5 工業監測預測解決方案
8.5.1 重慶享控智能科技
8.5.2 中國中車株所
8.5.3 西飛公司
8.5.4 中天科技
8.5.5 陜鼓動力
8.5.6 聯合利華
8.5.7 勤智數碼
8.6 智能管理解決方案
8.6.1 北科億力
8.6.2 沙鋼集團
8.6.3 大唐集團
第九章 工業大數據投資前景及前景趨勢展望
9.1 企業工業大數據投資策略分析
9.1.1 明確業務需求
9.1.2 梳理業務過程
9.1.3 統籌規劃架構
9.1.4 構建算法模型
9.1.5 人才的培養引進
9.2 工業大數據行業發展前景展望
9.2.1 “十三五”發展機遇
9.2.2 大數據市場發展熱點
9.2.3 工業大數據發展前景
9.3 工業大數據發展熱點及趨勢分析
9.3.1 可持續監測
9.3.2 改進生產工藝
9.3.3 數據驅動決策
9.4 大數據產業發展規劃(2016-2020)
9.4.1 產業基礎
9.4.2 “十三五”形勢
9.4.3 發展目標
9.4.4 重點任務
9.4.5 保障措施
9.5 普華有策對2019-2025年中國大數據產業預測分析
9.5.1 普華有策對中國大數據產業發展因素分析
9.5.2 普華有策對2019-2025年中國大數據市場規模預測
9.5.3 普華有策對2019-2025年中國工業大數據市場規模預測
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