报告简介
工业大数据分析是利用统计学分析技术、机器学习技术、信号处理技术等技术手段,结合业务知识对工业过程中产生的数据进行处理、计算、分析并提取其中有价值的信息、规律的过程。近年来,随着移动互联网、物联网、云计算产业的深入发展,大数据国家战略的加速落地,我国大数据市场快速发展。同时智能制造不断深入,在此背景下,我国工业大数据迎来发展新机遇。
一、大数据产业概况
目前,我国的数据来源包括政府部门、企业数据采集及供应商、互联网数据采集及供应商、数据流通平台等。而大数据产品包括大数据平台、云储存、数据安全等基础软件产品;加工分析、解决方案等软件产品;大数据采集、接入、存储、传输等硬件设备产品。大数据服务方面,主要为应用服务、分析服务、基础设施服务等供应商。
随着移动互联网、物联网、云计算产业的深入发展,大数据国家战略的加速落地,2019年大数据体量呈现爆发式增长态势。数据显示,2017年中国大数据产业规模达到4800亿元,同比增长23%;其中,大数据硬件产业的产值为234亿元,同比增长39%。
据数据显示,2018年我国大数据产业规模突破6000亿元;随着大数据在各行业的融合应用不断深化,预计2019年中国大数据市场产值将达到8080亿元。2019年包括数据挖掘、机器学习、产业转型、数据资产管理、信息安全等大数据技术及应用领域都将面临新的发展突破,成为推动经济高质量发展的新动力。
二、工业大数据市场现状
工业大数据的分析要求用数理逻辑去严格的定义业务问题。由于工业生产过程中本身受到各种机理约束条件的限制,利用历史过程数据定义问题边界往往达不到工业的生产要求,需要采用数据驱动+模型驱动的双轮驱动方式,实现数据和机理的深度融合,能较大程度去解决实际的工业问题。
从数据来源来看,工业大数据的主要来源有三类,包括生产经营相关数据、设备物联数据、外部数据。其中,生产经营相关业务数据主要来自传统企业信息化范围,被收集存储在企业信息系统内部,包括传统工业设计和制造类软件、企业资源计划、产品生命周期管理、供应链管理、客户关系管理和环境管理系统等。设备物联数据,主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下,实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。外部数据,指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据,例如,评价企业环境绩效的环境法规、预测产品市场的宏观社会经济数据等。
而根据业务目标的不同,工业数据分析可以分成描述型分析、预测型分析、诊断型分析、处方型(指导型)分析四种类型.
大数据时代到来,数据成为关键的生产要素,预计到2020年中国的数据量将占全球数据总量的20%,成为世界第一大数据资源大国。而随着我国工业大数据应用加深,市场规模持续扩大,工业大数据将成为大数据产业中重要的细分领域。数据显示,2016年我国工业大数据市场规模突破150亿元,保持增长,预计2019年市场规模将近500亿元。到2022年,中国工业大数据市场规模或超822亿元;2022年超1900亿元。
三、工业大数据应用
工业大数据的应用特征可以归纳为跨尺度、协同性、多因素、因果性、强机理等几个方面,这些应用特征是工业对象本身特性或需求所决定的。
其中,跨尺度、协同性主要体现在大数据支撑工业企业的在线业务活动、推进业务智能化的过程中。而多因素、因果性、强机理体现在工业大数据支撑过程分析、对象建模、知识发现,并应用与业务持续改进的过程中。工业过程追求确定性、消除不确定性,数据分析过程就必须注重因果性、强调机理的作用。
从应用场景来看,工业大数据可应用于现有业务优化、推动大中型企业实现智能制造升级和工业互联网转型,并支撑中小企业创新创业。
四、工业大数据发展前景
(1)工业大数据成新工业革命的基础动力。互联网技术全面深入发展,极大促进了人与人互联、机器和机器互联、人和机器互联的程度,随着5G、量子通信等新一代通信技术发展,世界将加速进入一个完全互联互通的状态。工业互联网也将随着机器的数字化、工业网络泛在化、云计算能力的提高而取得长足进步,海量工业大数据的产生将是必然结果,而基于工业大数据的创新是新工业革命的主要推动力。
(2)工业大数据提升制造智能化水平、推动工业升级。大数据是提升产品质量、生产效率、降低能耗、转变高耗能、低效率、劳动密集、粗放型生产方式,提升制造智能化水平的必要手段。随着智能工厂的推广,广泛深入的数字化是智能工厂的基础。工业大数据能够为智能工厂建立从经营到生产系统贯通融合的数据流,提升企业整体生产效率,提升制造化水平、推动工业升级。
(3)工业大数据将支持工业互联网发展。工业大数据是制造业实现从要素驱动向创新驱动转型的关键要素和重要手段。大数据可以帮助企业更全面、深入、几时了解市场用户和竞争态势的变化,以推出更有竞争力的产品和服务。此外,大数据也是实现更有企业从制造向服务转型的关键支撑技术。
(4)工业大数据将推动制造业转型升级。《中国制造2025》规划中明确提到,工业大数据是我国制造业转型升级的重要战略资源。目前,我国工业大数据已成为国际产业竞争和国家工业安全的基础要素相关技术与应用必将成为我国工业“由跟跑、并跑到领跑”、“弯道取直”、“跨域发展”的关键支撑。
本公司出品的研究报告首先介绍了中国工业大数据行业市场发展环境、工业大数据行业整体运行态势等,接着分析了中国工业大数据行业市场运行的现状,然后介绍了工业大数据行业市场竞争格局。随后,报告对工业大数据行业做了重点企业经营状况分析,最后分析了中国工业大数据行业发展趋势与投资预测。您若想对工业大数据行业产业有个系统的了解或者想投资中国工业大数据行业,本报告是您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
2020-2026年中国工业大数据行业深度调研与产业投资格局研究预测报告
[交付形式]: e-mali电子版或特快专递
http://www.reporthb.com/
第.1章:工业大数据产业发展背景分析
1.1 德国工业4.0背景分析
1.1.1 德国工业4.0战略要点分析
1.1.2 德国工业4.0战略布局分析
1.1.3 德国工业4.0扶持政策分析
1.1.4 德国工业4.0技术背景分析
(1)物联网
(2)人工智能
(3)大数据
(4)社交媒体
1.2 中国制造2025背景分析
1.2.1 中国制造2025发展战略分析
1.2.2 中国制造2025发展阶段分析
1.2.3 中国制造2025技术背景分析
(1)集成技术
(2)智能化技术
(3)互联网技术
(4)大数据技术
1.3 中国工业大数据产业政策环境分析
1.3.1 相关发展规划政策
(1)促进大数据发展行动纲要
(2)2019年国家十三五规划
(3)大数据产业发展规划(2020-2026年)
1.3.2 资金扶持政策分析
1.3.3 政策发展趋势分析
第2章:全球工业大数据产业发展状况分析
2.1 全球工业大数据产业发展现状及趋势
2.1.1 全球工业大数据市场发展周期分析
2.1.2 全球工业大数据市场发展规模分析
2.1.3 全球工业大数据市场竞争格局分析
2.1.4 全球工业大数据市场应用场景分析
2.1.5 全球工业大数据发展趋势及前景
2.2 典型国家工业大数据产业发展现状及趋势
2.2.1 美国工业大数据市场发展现状及趋势
(1)美国工业大数据市场扶持政策分析
(2)美国工业大数据市场发展现状分析
(3)美国工业大数据市场竞争格局分析
(4)美国工业大数据市场应用场景分析
(5)美国工业大数据市场发展趋势分析
2.2.2 欧洲工业大数据市场发展现状及趋势
(1)欧洲工业大数据市场扶持政策分析
(2)欧洲工业大数据市场发展现状分析
(3)欧洲工业大数据市场竞争格局分析
(4)欧洲工业大数据市场应用场景分析
(5)欧洲工业大数据市场发展趋势分析
2.2.3 日本工业大数据市场发展现状及趋势
(1)日本工业大数据市场扶持政策分析
(2)日本工业大数据市场发展现状分析
(3)日本工业大数据市场应用场景分析
(4)日本工业大数据市场发展趋势分析
2.2.4 韩国工业大数据市场发展现状及趋势
(1)韩国工业大数据市场扶持政策分析
(2)韩国工业大数据市场发展现状分析
(3)韩国工业大数据市场应用场景分析
(4)韩国工业大数据市场发展趋势分析
2.3 全球工业大数据产业典型企业分析
2.3.1 IBM公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业大数据技术分析
(3)企业大数据业务市场布局
(4)企业大数据业务经营情况
2.3.2 Teradata公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业大数据技术分析
(3)企业大数据业务市场布局
(4)企业大数据业务经营情况
2.3.3 Oracle公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业大数据技术分析
(3)企业大数据业务市场布局
(4)企业大数据业务经营情况
2.3.4 EMC公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业大数据技术分析
(3)企业大数据业务市场布局
(4)企业大数据业务经营情况
2.3.5 Cisco公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业大数据技术分析
(3)企业大数据业务市场布局
(4)企业大数据业务经营情况
第3章:中国工业大数据产业发展状况分析
3.1 中国工业大数据产业发展现状分析
3.1.1 工业大数据发展进程分析
3.1.2 工业大数据发展现状分析
3.1.3 工业大数据市场规模分析
3.2 中国工业大数据市场竞争分析
3.2.1 工业大数据市场区域格局分析
(1)京津冀地区
(2)珠三角地区
(3)长江三角洲地区
(4)中西部地区
3.2.2 工业大数据市场企业格局分析
3.2.3 工业大数据市场五力竞争分析
(1)行业现有竞争者分析
(2)行业潜在进入者威胁
(3)行业替代品威胁分析
(4)行业供应商议价能力分析
(5)行业购买者议价能力分析
(6)行业竞争情况总结
3.3 中国工业大数据技术集成应用分析
3.3.1 骨干企业大数据应用
3.3.2 中小企业大数据应用
3.3.3 行业大数据应用
3.4 中国工业大数据市场应用场景分析
3.4.1 加速产品创新大数据应用
(1)工业大数据加速产品创新应用原理
(2)工业大数据加速产品创新应用现状
(3)工业大数据加速产品创新应用案例
3.4.2 产品故障诊断与预测大数据应用
(1)工业大数据产品故障诊断与预测应用原理
(2)工业大数据产品故障诊断与预测应用现状
(3)工业大数据产品故障诊断与预测应用案例
3.4.3 工业物联网生产线大数据应用
(1)工业物联网生产线大数据应用原理
(2)工业物联网生产线大数据应用现状
(3)工业物联网生产线大数据应用案例
3.4.4 工业供应链分析优化大数据应用
(1)工业供应链分析优化大数据应用原理
(2)工业供应链分析优化大数据应用现状
(3)工业供应链分析优化大数据应用案例
3.5 中国工业大数据产业基地分析
3.5.1 中国工业大数据产业基地支持政策
3.5.2 中国工业大数据产业基地规模分析
3.5.3 中国工业大数据产业基地区域分布
3.5.4 中国工业大数据产业基地市场定位
3.5.5 中国工业大数据产业基地案例分析
(1)盐城大数据产业基地分析
(2)钱塘工业大数据产业基地分析
第4章:中国工业大数据重点领域发展潜力
4.1 中国工业大数据在航空航天装备制造领域的发展潜力
4.1.1 中国航空航天装备制造市场规模分析
4.1.2 中国航空航天装备制造行业大数据需求分析
4.1.3 中国航空航天装备制造行业大数据需求区域分析
4.1.4 中国航空航天装备制造行业大数据市场竞争分析
4.1.5 中国航空航天装备制造行业大数据应用典型案例
4.1.6 中国航空航天装备制造行业大数据发展潜力分析
4.2 中国工业大数据在信息通信设备制造领域的发展潜力
4.2.1 中国信息通信设备制造市场规模分析
4.2.2 中国信息通信设备制造行业大数据需求分析
4.2.3 中国信息通信设备制造行业大数据市场竞争分析
4.2.4 中国信息通信设备制造行业大数据发展潜力分析
4.3 中国工业大数据在海洋工程装备领域的发展潜力
4.3.1 中国海洋工程装备市场规模分析
4.3.2 中国海洋工程装备行业大数据需求分析
4.3.3 中国海洋工程装备行业大数据需求区域分析
4.3.4 中国海洋工程装备行业大数据应用典型案例
4.3.5 中国海洋工程装备行业大数据发展潜力分析
4.4 中国工业大数据在数控机床领域的发展潜力
4.4.1 中国数控机床市场规模分析
4.4.2 中国数控机床行业大数据需求分析
4.4.3 中国数控机床行业大数据需求区域分析
4.4.4 中国数控机床行业大数据市场竞争分析
4.4.5 中国数控机床行业大数据应用典型案例
4.4.6 中国数控机床行业大数据发展潜力分析
4.5 中国工业大数据在医疗设备制造领域的发展潜力
4.5.1 中国医疗设备制造市场规模分析
4.5.2 中国医疗设备制造行业大数据需求规模分析
4.5.3 中国医疗设备制造行业大数据需求区域分析
4.5.4 中国医疗设备制造行业大数据市场竞争分析
4.5.5 中国医疗设备制造行业大数据应用典型案例
4.5.6 中国医疗设备制造行业大数据发展潜力分析
4.6 中国工业大数据在新能源汽车制造领域的发展潜力
4.6.1 中国新能源汽车制造市场规模分析
4.6.2 中国新能源汽车制造行业大数据需求规模分析
4.6.3 中国新能源汽车制造行业大数据需求区域分析
4.6.4 中国新能源汽车制造行业大数据市场竞争分析
(1)高德软件有限公司
(2)北京四维图新科技股份有限公司
(3)启明信息技术股份有限公司
4.6.5 中国新能源汽车制造行业大数据应用典型案例
4.6.6 中国新能源汽车制造行业大数据发展潜力分析
4.7 中国工业大数据在轨道交通装备制造领域的发展潜力
4.7.1 中国轨道交通装备制造市场规模分析
4.7.2 中国轨道交通装备制造行业大数据需求规模分析
4.7.3 中国轨道交通装备制造行业大数据需求区域分析
4.7.4 中国轨道交通装备制造行业大数据市场竞争分析
(1)北京千方科技股份有限公司
(2)杭州海康威视数字技术股份有限公司
4.7.5 中国轨道交通装备制造行业大数据应用典型案例
4.7.6 中国轨道交通装备制造行业大数据发展潜力分析
4.8 中国工业大数据在其他领域的发展潜力
4.8.1 电力行业
4.8.2 石油行业
第5章:中国工业大数据产业领先企业分析
5.1 中国工业大数据企业发展概况分析
5.1.1 企业发展整体状况
5.1.2 企业发展特征分析
5.1.3 企业区域分布情况
(1)京津冀地区
(2)珠三角地区
(3)长江三角洲地区
(4)中西部地区
5.1.4 企业整体发展潜力
5.2 中国工业大数据企业领先企业个案分析
5.2.1 华为技术有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业经营情况分析
(3)企业经营优劣势分析
5.2.2 北京东方国信科技股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业经营情况分析
(3)企业经营优劣势分析
5.2.3 美年大健康产业控股股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业经营情况分析
(3)企业经营优劣势分析
5.2.4 北京荣之联科技股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业经营情况分析
(3)企业经营优劣势分析
5.2.5 北京华胜天成科技股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业经营情况分析
(3)企业经营优劣势分析
5.2.6 北京永洪商智科技有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业经营情况分析
(3)企业经营优劣势分析
5.2.7 广州市海捷计算机科技有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业经营情况分析
(3)企业经营优劣势分析
5.2.8 北京赛思信安技术股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业经营情况分析
(3)企业经营优劣势分析
5.2.9 北京海兰信数据科技股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业经营情况分析
(3)企业经营优劣势分析
5.2.10 上海汉得信息技术股份有限公司
(1)企业发展简况分析
(2)企业经营情况分析
(3)企业经营优劣势分析
第6章:中国工业大数据产业发展前景与投资建议
6.1 中国工业大数据市场发展趋势及前景
6.1.1 中国工业大数据市场发展趋势分析
(1)行业整体趋势预测
(2)产品发展趋势预测
(3)市场竞争格局预测
6.1.2 中国工业大数据市场发展前景预测
6.2 中国工业大数据市场投资现状分析
6.2.1 中国工业大数据市场投资主体分析
(1)行业投资主体构成
(2)各投资主体投资优势
6.2.2 中国工业大数据市场投资方式分析
6.2.3 中国工业大数据市场投资案例分析
6.3 中国工业大数据市场投资机会及建议
6.3.1 中国工业大数据市场投资机会分析
(1)行业投资热潮分析
(2)行业投资推动因素
6.3.2 中国工业大数据市场投资策略建议
(1)行业投资方式策略
(2)行业投资领域策略
(3)行业产品创新策略
(4)行业营销模式策略
图表目录:
图表1:德国工业4.0扶持政策
图表2:德国主要社交媒体平台(单位:%)
图表3:2019年和2025年制造业主要指标
图表4:2012-2019年我国网民规模及互联网普及率(单位:万人,%)
图表5:截至2019年中国分类域名数(单位:个,%)
图表6:《促进大数据发展行动纲要》概述
图表7:《大数据产业发展规划(2020-2026年)》概述
图表8:全球工业大数据市场发展周期
图表9:2014-2019年全球工业大数据产业市场规模(单位:亿美元)
图表10:全球工业大数据市场竞争格局示意图
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