2023-2029年中国工业大数据行业市场经营管理及发展趋势研究报告

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2018-2022年中国工业大数据发展驱动因素分析

2.1 政策因素

2.1.1 大数据产业政策汇总分析

2.1.2 促进大数据产业发展纲要

2.1.3 大数据标准化白皮书分析

2.1.4 各省大数据政策发布数量

2.1.5 国家工业大数据政策回顾

2.1.6 工信部工业大数据政策

2.1.7 工业大数据发展指导意见

2.2 经济因素

2.2.1 宏观经济概况

2.2.2 工业运行情况

2.2.3 经济转型升级

2.2.4 宏观经济展望

2.3 信息化发展

2.3.1 信息基础设施建设

2.3.2 信息消费发展现状

2.3.3 网信产业发展状况

2.3.4 信息技术研发创新

2.3.5 区域信息化的水平

2.4 两化融合

2.4.1 两化融合发展水平

2.4.2 两化融合区域分布

2.4.3 两化融合发展规划

第三章2018-2022年中国大数据产业发展分析

3.1 大数据产业链构成分析

3.1.1 大数据产业链结构

3.1.2 大数据产业链领域

3.1.3 产业链价值流动方向

3.2 2018-2022年中国大数据产业发展综述

3.2.1 大数据产业概念分析

3.2.2 大数据发展的必然性

3.2.3 大数据产业驱动主体

3.2.4 大数据产业发展阶段

3.2.5 数字经济的发展水平

3.2.6 大数据总体市场规模

3.2.7 地区大数据产业联盟

3.3 2018-2022年大数据产业竞争格局

3.3.1 产业竞争主体分类

3.3.2 竞争企业资本层次

3.3.3 产业百强企业统计

3.3.4 创新场景应用服务商

3.3.5 互联网企业布局状况

3.3.6 大数据应用领域竞争

3.3.7 产业竞争趋势展望

3.4 2018-2022年中国大数据市场供需分析

3.4.1 大数据市场供给结构介绍

3.4.2 主要行业大数据需求状况

3.4.3 企业大数据的应用及需求

3.4.4 大数据细分领域需求场景

3.4.5 大数据热点领域需求分析

3.4.6 数据小型机市场需求分析

3.5 中国大数据产业发展存在的问题

3.5.1 面临挑战分析

3.5.2 核心技术薄弱

3.5.3 数据相关问题

3.5.4 数据安全问题

3.5.5 人才供需问题

3.6 中国大数据产业发展的策略建议

3.6.1 推进研发应用

3.6.2 避免过度建设

3.6.3 提高数据安全

3.6.4 地区发展思路

3.6.5 推动标准建设

3.6.6 打破信息孤岛

第四章2018-2022年中国工业大数据发展分析

4.1 工业大数据发展综述

4.1.1 产业链条分析

4.1.2 产业发展历程

4.1.3 产业发展周期

4.1.4 产业发展现状

4.2 2018-2022年中国工业大数据市场运行分析

4.2.1 市场发展规模

4.2.2 用户行业结构

4.2.3 产品结构分析

4.2.4 市场用户类型

4.2.5 市场投资状况

4.2.6 市场发展形势

4.3 中国工业大数据发展存在的问题

4.3.1 工业数据资源不够丰富

4.3.2 工业数据资产管理滞后

4.3.3 工业数据孤岛普遍存在

4.3.4 工业数据应用不够深入

4.4 中国工业大数据发展对策建议

4.4.1 提升工业大数据平台能力建设

4.4.2 加强工业大数据管理体系建设

4.4.3 持续完善工业大数据标准体系

4.4.4 探索工业大数据创新应用示范

第五章2018-2022年工业大数据架构及技术分析

5.1 工业大数据参考架构

5.1.1 数据参考架构

5.1.2 技术参考架构

5.1.3 平台参考架构

5.2 工业大数据管理技术分析

5.2.1 工业大数据的采集技术

5.2.2 多源异构数据管理技术

5.2.3 多模态数据的集成技术

5.2.4 工业大数据技术的趋势

5.3 工业大数据分析技术介绍

5.3.1 时序模式分析技术

5.3.2 工业知识图谱技术

5.3.3 多源数据融合分析

5.4 工业大数据标准体系建设

5.4.1 工业大数据标准化的基础

5.4.2 工业大数据标准体系框架

5.4.3 工业大数据标准明细汇总

5.4.4 工业大数据重点标准描述

第六章2018-2022年工业大数据与工业4.0发展关系

6.1 全球主要国家工业4.0发展战略

6.1.1 美国

6.1.2 德国

6.1.3 法国

6.1.4 中国

6.2 工业4.0发展概况

6.2.1 工业4.0基本内涵

6.2.2 工业4.0产生背景

6.2.3 工业4.0发展历程

6.2.4 中国工业4.0优势

6.3 工业4.0落地战略分析

6.3.1 工业4.0架构

6.3.2 信息网络系统

6.3.3 核心系统集成

6.3.4 大数据利用分析

6.4 2018-2022年中国工业4.0发展进程

6.4.1 工业4.0重点发展领域

6.4.2 工业4.0发展模式分析

6.4.3 推动工业4.0发展举措

6.4.4 工业4.0的相关技术

6.4.5 工业4.0未来发展蓝图

6.5 中国制造2025解读分析

6.5.1 中国制造2025重点任务

6.5.2 中国制造2025重点领域

6.5.3 工业4.0与中国制造2025

6.6 工业大数据是中国工业4.0的重要部分

6.6.1 工业大数据是工业4.0的基础

6.6.2 工业大数据对工业4.0的作用

6.6.3 工业4.0对工业大数据的需求

6.6.4 工业4.0中工业大数据的应用

第七章工业大数据的应用场景及应用价值剖析

7.1 工业大数据的主要应用领域

7.1.1 在设计领域的应用

7.1.2 优化生产过程中

7.1.3 预测产品需求

7.1.4 优化工业供应链

7.1.5 强化工业绿色发展

7.2 工业大数据的典型应用场景

7.2.1 智能化设计

7.2.2 智能化生产

7.2.3 网络化协同制造

7.2.4 智能化服务

7.2.5 个性化定制

7.3 工业大数据企业应用案例分析

7.3.1 福特公司

7.3.2 恒逸石化

7.3.3 海尔集团

7.3.4 金风科技

7.4 工业大数据的应用价值分析

7.4.1 优化企业现有业务

7.4.2 促进企业升级转型

7.4.3 促进中小企业创新

第八章工业大数据相关行业发展状况

8.1 智能制造

8.1.1 智能制造发展阶段

8.1.2 智能制造发展特征

8.1.3 智能制造发展规模

8.1.4 智能制造产业集群

8.1.5 智能制造试点项目

8.1.6 智能制造发展态势

8.2 智能装备

8.2.1 智能装备运行特征

8.2.2 智能装备产业布局

8.2.3 智能装备竞争格局

8.2.4 智能装备项目动态

8.2.5 智能装备发展机遇

8.2.6 存在的问题及对策

8.3 智能工厂

8.3.1 智能工厂基本框架

8.3.2 智能工厂基本特征

8.3.3 智能工厂建设模式

8.3.4 智能工厂解决方案

8.3.5 智能工厂建设现状

8.3.6 催生新业态新模式

8.3.7 智能工厂发展趋势

8.4 工业物联网

8.4.1 全球工业物联网规模

8.4.2 国内工业物联网规模

8.4.3 工业物联网应用领域

8.4.4 工业物联网应用模式

8.4.5 工业物联网应用场景

第九章2023-2029年工业大数据投资前景及前景趋势展望

9.1 工业大数据产业投资方向

9.1.1 工业大数据平台企业

9.1.2 开发工业APP的企业

9.1.3 工业机理模型建设企业

9.1.4 具有制造基因的企业

9.1.5 产业投资价值企业

9.2 工业大数据行业发展前景展望

9.2.1 大数据行业发展趋势

9.2.2 工业大数据应用前景

9.2.3 工业大数据发展趋势

9.3 2023-2029年中国工业大数据行业预测分析

9.3.1 2023-2029年中国工业大数据行业影响因素分析

9.3.2 2023-2029年中国大数据产业规模预测

9.3.3 2023-2029年中国工业大数据市场规模预测