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工業(yè)大數據

2020-2026年中國工業(yè)大數據行業(yè)深度調研及投資前景預測報告

【報告編號】I33

第一章　工業(yè)大數據概述

1.1　工業(yè)大數據相關概念

1.1.1　工業(yè)大數據的定義

1.1.2　工業(yè)大數據的特征

1.1.3　工業(yè)大數據的產生

1.2　工業(yè)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(yè)軟件的關系

1.2.4　與工業(yè)云的關系

1.3　工業(yè)大數據的產生

1.3.1　數據類型

1.3.2　產生主體

1.3.3　發(fā)展趨勢

1.4　工業(yè)大數據應用價值

1.4.1　推動工業(yè)化進程

1.4.2　促進信息化發(fā)展

1.4.3　推進新工業(yè)革命

第二章　2015-2019年中國工業(yè)大數據發(fā)展驅動因素分析

2.1　政策助推大數據發(fā)展

2.1.1　發(fā)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(fā)展戰(zhàn)略

2.1.4　政府進一步開放數據平臺

2.1.5　行業(yè)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(yè)大數據促進政策

2.2　經濟轉型發(fā)展提出的要求

2.2.1　國民經濟總值

2.2.2　工業(yè)運行情況

2.2.3　產業(yè)結構優(yōu)化

2.2.4　產業(yè)轉型態(tài)勢

2.3　兩化融合工作推進良好

2.3.1　兩化融合發(fā)展水平

2.3.2　兩化融合發(fā)展階段

2.3.3　兩化融合發(fā)展規(guī)劃

2.4　信息化水平高速發(fā)展

2.4.1　信息化發(fā)展水平

2.4.2　區(qū)域建設水平

2.4.3　信息化發(fā)展模式

2.4.4　信息化建設特點

2.4.5　信息化發(fā)展策略

第三章　2015-2019年中國大數據產業(yè)發(fā)展分析

3.1　2015-2019年中國大數據產業(yè)發(fā)展綜述

3.1.1　市場發(fā)展階段

3.1.2　產業(yè)驅動主體

3.1.3　產業(yè)運行情況

3.1.4　產業(yè)發(fā)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(yè)鏈及產業(yè)結構

3.2.1　大數據產業(yè)鏈介紹

3.2.2　大數據產業(yè)結構

3.2.3　大數據主要子行業(yè)

3.3　2015-2019年中國大數據產業(yè)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(yè)分布

3.3.4　區(qū)域集聚發(fā)展

3.3.5　華北產業(yè)集聚

3.4　2015-2019年中國大數據產業(yè)需求分析

3.4.1　主要行業(yè)大數據需求狀況

3.4.2　企業(yè)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　2015-2019年大數據產業(yè)競爭格局

3.5.1　大數據企業(yè)競爭格局分析

3.5.2　不同規(guī)模企業(yè)的競爭力分析

3.5.3　IT產業(yè)競相布局大數據產業(yè)

3.6　中國大數據產業(yè)存在的問題

3.6.1　大數據產業(yè)發(fā)展難點

3.6.2　大數據產業(yè)存在的問題

3.6.3　大數據產業(yè)的現實挑戰(zhàn)

3.6.4　大數據應用面臨的挑戰(zhàn)

3.6.5　大數據技術發(fā)展問題

3.6.6　大數據安全問題分析

3.7　中國大數據產業(yè)的發(fā)展策略

3.7.1　大數據應作為國家戰(zhàn)略重點

3.7.2　大數據產業(yè)發(fā)展的政策建議

3.7.3　加快大數據的研發(fā)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　2015-2019年中國工業(yè)大數據發(fā)展分析

4.1　工業(yè)大數據發(fā)展概況

4.1.1　產業(yè)發(fā)展歷程

4.1.2　產業(yè)發(fā)展階段

4.1.3　產業(yè)發(fā)展形勢

4.1.4　產業(yè)鏈分析

4.2　工業(yè)大數據主要應用領域

4.2.1　在設計領域的應用

4.2.2　優(yōu)化生產過程中

4.2.3　預測產品需求

4.2.4　優(yōu)化工業(yè)供應鏈

4.2.5　強化工業(yè)綠色發(fā)展

4.3　2015-2019年中國工業(yè)大數據應用現狀

4.3.1　可研機構研究現狀

4.3.2　企業(yè)生產實踐現狀

4.4　2015-2019年中國工業(yè)大數據發(fā)展現狀分析

4.4.1　行業(yè)發(fā)展規(guī)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(yè)發(fā)展初具雛形

4.4.5　新載體開始涌現

4.5　工業(yè)大數據發(fā)展存在的問題

4.5.1　產品大數據缺失

4.5.2　物聯(lián)接入設備缺失

4.5.3　信息集成不貫通

4.6　中國工業(yè)大數據發(fā)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(yè)大數據流通共享平臺

4.6.4　探索工業(yè)大數據示范應用

第五章　2015-2019年工業(yè)大數據發(fā)展架構分析

5.1　工業(yè)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(yè)大數據標準體系介紹

5.2.1　發(fā)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(yè)大數據系統(tǒng)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(yè)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(yè)大數據數據分析技術

5.5.1　業(yè)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　2015-2019年工業(yè)大數據與工業(yè)4.0發(fā)展關系

6.1　全球主要國家工業(yè)4.0發(fā)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(yè)4.0發(fā)展概況

6.2.1　工業(yè)4.0產生背景

6.2.2　工業(yè)4.0發(fā)展歷程

6.2.3　工業(yè)4.0的內涵

6.2.4　工業(yè)4.0產業(yè)鏈

6.2.5　中國的競爭優(yōu)勢

6.3　工業(yè)4.0落地戰(zhàn)略分析

6.3.1　工業(yè)4.0架構

6.3.2　信息網絡系統(tǒng)

6.3.3　核心系統(tǒng)集成

6.3.4　大數據利用分析

6.4　中國工業(yè)4.0發(fā)展進展

6.4.1　中國制造業(yè)發(fā)展進程

6.4.2　工業(yè)4.0發(fā)展特點

6.4.3　工業(yè)4.0標準制定

6.4.4　企業(yè)行為分析

6.4.5　推動工業(yè)4.0發(fā)展舉措

6.5　中國制造2025詳解

6.5.1　中國版工業(yè)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(yè)4.0與中國制造2025的對比

6.6　工業(yè)大數據是中國工業(yè)4.0的重要部分

6.6.1　工業(yè)大數據是工業(yè)4.0的基礎

6.6.2　工業(yè)大數據在工業(yè)4.0中的作用

6.6.3　工業(yè)4.0對工業(yè)大數據的需求

6.6.4　工業(yè)4.0中工業(yè)大數據的應用

第七章　工業(yè)大數據的應用場景及應用價值

7.1　優(yōu)化現有業(yè)務

7.1.1　提升研發(fā)能力

7.1.2　生產過程優(yōu)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(yè)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(yè)鏈協(xié)同

7.2.4　實現服務化延伸

7.3　促進中小企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)

第八章　2015-2019年工業(yè)大數據在重點領域的應用

8.1　工業(yè)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(yè)

8.3.2　徐工集團

8.3.3　金風科技

8.3.4　中聯(lián)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(yè)監(jiān)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(lián)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(yè)大數據投資前景及前景趨勢展望

9.1　企業(yè)工業(yè)大數據投資策略分析

9.1.1　明確業(yè)務需求

9.1.2　梳理業(yè)務過程

9.1.3　統(tǒng)籌規(guī)劃架構

9.1.4　構建算法模型

9.1.5　人才的培養(yǎng)引進

9.2　工業(yè)大數據行業(yè)發(fā)展前景展望

9.2.1　“十三五”發(fā)展機遇

9.2.2　大數據市場發(fā)展熱點

9.2.3　工業(yè)大數據發(fā)展前景

9.3　工業(yè)大數據發(fā)展熱點及趨勢分析

9.3.1　可持續(xù)監(jiān)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(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020）

9.4.1　產業(yè)基礎

9.4.2　“十三五”形勢

9.4.3　發(fā)展目標

9.4.4　重點任務

9.4.5　保障措施

9.5　普華有策對2020-2026年中國大數據產業(yè)預測分析

9.5.1　普華有策對中國大數據產業(yè)發(fā)展因素分析

9.5.2　普華有策對2020-2026年中國大數據市場規(guī)模預測

9.5.3　普華有策對2020-2026年中國工業(yè)大數據市場規(guī)模預測